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World File Search System病历
利用可解释的人工智能进行电子病历数据分析及中风疾病预测
脑部缺氧会导致细胞死亡，脑细胞控制的身体部位就会失去功能。脑部血管受损或破裂就是人们所熟知的中风。影响中风的因素有很多，这些因素当然需要观察和警惕，以防止中风人数的增加。因此，本研究旨在使用统计分析（相关性）分析影响病历中中风的变量，并使用XAI算法进行中风预测。分析的因素包括性别、年龄、高血压、心脏病、婚姻状况、居住类型、职业、血糖水平、BMI和吸烟。根据研究结果，我们发现女性中风的风险高于男性，即使没有高血压和心脏病的人（高血压和心脏病没有及早发现）中风的风险仍然很高。已婚人士中风的风险也高于未婚人士。此外，吸烟、工作时思维和活动非常激烈、居住环境不利等不良习惯也可能会引发中风。年龄、BMI 和血糖水平的增加肯定会影响一个人的中风风险。我们还成功地使用 EMR 数据预测了中风，准确度、灵敏度和精确度都很高。基于性能矩阵，与其他算法（如 RF、NB、SVM 和 KNN）相比，PNN 的准确度、灵敏度和 F 测量值最高，分别为 95%、100% 和 97%。1. 简介
ConBERT：用于电子病历手术报告标准化的双向变压器的连接
摘要：本手术报告记录了手术的细节。对以自由文本编写的手术报告的医学术语进行标准化对于开展医学研究和建立保险系统具有重要意义，因为它可以准确地共享治疗信息。但是，手术报告的标准化是一项劳动密集型任务，存在导致错误的风险。我们提出了一种来自 Transformer 的双向编码器表示的连接 (ConBERT) 模型，用于使用自由文本中记录的手术报告和诊断来预测国际疾病分类 9 代码，以自动标准化手术报告。我们比较了 BERT 和字符 BERT 的预训练模型，并通过连接每个模型的组合创建了一个新模型。所提出的 ConBERT 模型的微 AP 得分为 0.7672、F1 得分为 0.7415、AUC 为 0.9842。此外，我们还开发了一个基于 Web 的应用程序来展示我们模型的性能并使其可供公众访问。
听诊器、病历、人工智能和泽字节：墨西哥数字医学的未来一瞥
科学技术正在以令人眼花缭乱的速度改变医学。尽管在我国，获得设备、数据存储和人工智能领域创新成果的机会仍然非常有限，但数字医学的进步为解决墨西哥医疗实践和公共卫生面临的一些最大问题提供了机会。数字医学可能造成颠覆性影响的潜在领域包括优质医疗服务的可及性、大城市专科的集中化、医疗治疗的非人性化、缺乏获得循证治疗的资源等。本综述介绍了一些引导医学新革命的进展，讨论了实施的潜在障碍，并提出了墨西哥纳入数字医学的关键要素。
IDEXX基石*电子病历和白板设置
加速支付技术和Xcharge是加速支付技术公司的商标或注册商标。加速支付技术，Inc。是汇丰银行的注册ISO和MSP，国家协会，纽约州布法罗，Antech Diagnostics是Vicar Operation，Inc。DICOM的注册商标。DICOM是针对医疗信息的数字通信的国家电气制造商协会的注册商标。Epson是精工Epson Corporation的注册商标。LifeArearn and spearted Online是Vetlearn，Inc。Microsoft的商标或注册商标。Microsoft是美国和/或其他国家的Microsoft Corporation的注册商标或商标。MWI是MWI Veterinary Supply，Inc。Rimadyl，Torbugesic和Torbutrol的注册商标，是Zoetis的注册商标。VPI和兽医宠物保险是兽医宠物保险公司的注册商标。p110i是商标，斑马是Zih Corporation的注册商标。