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如今，听到新闻中人工智能（AI）的各种应用并不少见。在AI中受益匪浅的领域之一是医学和药理学。ai使我们能够确定多种患者数据中的模式，这对于人类在其他情况下进行分析将具有挑战性，这非常适合生物信息学。例如，在基因表达分析中，每个患者的样本都包含20,000至60,000个基因表达值，具体取决于所使用的技术。在DNA甲基化（另一种类型的OMICS技术）的情况下，每个样品的含量为450,000至200万。因此，AI算法现在使我们能够实现以前不可能的东西 - 发现减少了疾病诊断或预测的基因集。
人工智能综合调查...
人工智能的影响在各个行业和领域都很明显。人工智能系统正在医疗保健领域用于疾病诊断、药物发现和个性化治疗计划。在金融领域，人工智能算法用于欺诈检测、算法交易和风险评估。在交通运输领域，人工智能实现了自动驾驶汽车、预测性维护和交通管理。随着人工智能的不断发展，关于其伦理影响的讨论和担忧不断出现。需要认真解决隐私、偏见、透明度和工作流失等问题，以确保负责任和合乎道德地开发和部署人工智能技术。该领域历史悠久，从基于规则的系统开始，逐渐发展为统计和概率方法。人工智能在各个领域产生了重大影响，并提出了需要解决的重要伦理问题。
用于医学影像分析和应用的生成式人工智能
生成式人工智能在医学影像分析中发挥着关键作用，可实现精准诊断、治疗计划和疾病监测。生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE) 等技术通过生成合成图像、改进重建和分割以及促进疾病诊断和治疗计划来增强医学影像。尽管如此，关于患者隐私、数据保护和公平性的伦理、法律和监管问题仍然存在。本文概述了医学影像分析中的生成式人工智能，重点介绍了应用、挑战和案例研究。它将结果与传统方法进行了比较，并研究了对医疗保健政策的潜在影响。本文最后提出了负责任的实施建议，并提出了未来的研究和发展方向。
探索 - 兽医 - 麦片生物学 -
兽医微生物学是动物健康和福利的整体方法中的基石。这个微生物学专业的分支深入研究了微生物的复杂世界及其与动物宿主的相互作用。该摘要提供了兽医微生物学，跨性别疾病诊断，人畜共患病监测，疫苗发育，抗菌素耐药性监测，食品安全以及积极主动管理新出现的感染疾病的多方面贡献。通过揭开微生物挂毯，兽医学家处于增强动物和人类健康的最前沿，确保我们的粮食供应安全，并应对与传染病有关的全球挑战。这个摘要强调了兽医微生物学在不断寻求动物与人之间更健康，更韧性的共存中的关键作用。
回应 NIST 研讨会并征集关于加强软件供应链安全的标准和指南的立场文件
网络安全对于医疗设备的安全性和有效性至关重要。关键功能正在从本地软件基础设施转移到分布式和远程基础设施，包括在疾病诊断和治疗期间依赖的新的必不可少的云服务。2021 年公开的网络安全事件包括勒索软件禁用爱尔兰医疗服务 3 、勒索软件扰乱医院数周 4 ，以及一个根本性的新问题，即勒索软件补救措施破坏了癌症放射治疗关键功能所必需的云服务，而不仅仅是破坏电子健康记录系统和其他更传统的医院 IT 基础设施 5 。这种越来越常见的勒索软件事件凸显了基于边界的防火墙的不当故障以及未在设计上将 OT 与 IT 分开的安全后果。
对 NIST 研讨会的回应以及关于加强软件供应链安全的标准和指南立场文件的征集
网络安全对于医疗器械的安全性和有效性至关重要。关键功能正在从本地软件基础设施转移到分布式和远程基础设施，包括在疾病诊断和治疗期间依赖的新的必不可少的云服务。2021 年公开的网络安全事件包括勒索软件禁用爱尔兰医疗服务 3 、勒索软件扰乱医院数周 4 ，以及一个根本性的新问题，即勒索软件补救措施破坏了癌症放射治疗关键功能所必需的云服务，而不仅仅是破坏电子健康记录系统和其他更传统的医院 IT 基础设施 5 。这种越来越常见的勒索软件事件凸显了基于边界的防火墙的不当故障以及未在设计上将 OT 与 IT 分开的安全后果。
量身定制的MXENES和石墨烯是个性化健康健康的有效远程医疗平台
在纳米级级别修改和设计材料。基于远程医疗的技术使创建极其敏感和专注的诊断工具是可能的，以增强更好的诊断能力。5,6纳米级传感器和成像工具使早期生物标志物检测成为可能，从而实现了早期的疾病诊断和更好的诊断精度。纳米结构可用于成像程序，例如MRI，CT扫描和分子成像，因为它们的能力是针对特定细胞或区域进行精确靶向的。有针对性的药物输送是远程医疗领域中探索最多的区域。可以包装药物并将其运输到目标部位，并可以直接释放到目标细胞或组织，克服障碍物并最大程度地减少不良影响。有针对性的药物输送方法增加治疗
基于 CRISPR 的细胞信号传感器工程...
CRISPR系统的发现丰富了基因治疗和生物技术的应用。作为一种简单而强大的工具箱，CRISPR系统极大地促进了基因组水平上细胞信号传感器的发展。尽管CRISPR系统已被证明可以从原核细胞中提取出来用于真核细胞甚至哺乳动物细胞，但控制其基因编辑活性仍然是一个挑战。本文总结了通过sgRNA重建构建基于CRIRPR的信号传感器的优缺点，以及重新编程细胞信号网络的可能方式。我们还提出了如何进一步改进目前基于sgRNA-核糖开关的信号传感器的设计。我们相信这些技术的发展和平台的构建可以进一步促进利用合成生物学手段进行环境检测、疾病诊断和基因治疗的发展。
医学中的人工智能。哪些技术将...
人工智能 (AI) 系统在医学领域的开发和实施是一项复杂且耗时的活动，需要各个领域专家的关注和参与。目前，在图像识别（X 射线、CT）、心电图解释、风险评估和疾病预后领域已经取得了重大进展，并且已经开发了许多用于做出有关疾病诊断决策的支持系统。在治疗过程中实施受到需要科学界认真反思和整合的因素的阻碍。1.人工智能系统的能力。在确定医学所需的人工智能系统的特性时，考虑自然智能特有的认知能力范围是合乎逻辑的。以 [1] 中提出的列表为基础并稍加修改，很容易理解人工智能系统的“智能水平”——它以模拟自然智能功能的数量为特征。专家
心血管医学中的人工智能
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，其中计算机执行通常需要人类思维过程和智能的任务。更广泛地说，人工智能是一个工程领域，专注于构建能够感知、处理、学习和执行感知、识别、决策、分类、检测和估计等任务的设备。换句话说，人工智能使计算机能够模仿人类的行为。1 计算能力和数据存储容量的快速增长刺激了人工智能和机器学习在许多工业和科学领域的扩展。2 由于人工智能和机器学习具有改善疾病诊断、研究和患者护理的潜力，它们引起了心血管医学 (CVM) 领域医生的关注。3 在这里，我们简要概述了人工智能的历史和基本特征，并重点介绍了人工智能在 CVM 中的最新进展和未来应用。