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QXAI：可解释的AI框架用于患者监测系统中的定量分析
摘要 - 源自人工智能技术可用于对患者的体育活动进行分类，并预测远程患者监测的生命体征。基于深度学习模型（例如深度学习模型）的非线性模型的回归分析，由于其黑盒性质而具有有限的解释性。这可能需要决策者根据非线性模型结果，尤其是在医疗保健应用中实现盲目的信仰飞跃。在非侵入性监测中，跟踪传感器的患者数据及其易感性临床属性是预测未来生命体征的输入特征。解释各种特征对监视应用程序的整体输出的贡献对于临床医生的决策至关重要。在这项研究中，提出了一个可解释的用于定量分析的AI（QXAI）框架，并通过临时模型的解释性和内在的解释性来解释和分类任务，以有监督的学习方法。这是通过利用Shapley价值观概念并将注意机制纳入深度学习模型中来实现的。我们采用了人工神经网络（ANN）和基于注意力的双向LSTM（BILSTM）模型，以根据传感器数据对心率和身体活动的分类进行预测。深度学习模型实现了最先进的预测和分类任务。在输入数据上进行了全球解释和局部解释，以了解各种患者数据的特征贡献。使用PPG-Dalia数据评估了提出的QXAI框架，以预测心率和移动健康（MHealth）数据，以根据传感器数据对体育活动进行分类。将蒙特卡洛近似应用于框架，以克服Shapley价值计算所需的时间复杂性和高计算功率要求。
引用本文：Shubhi Jain (2024) 使用深度学习技术的智能可穿戴心脏健康监测系统。健康信息学前沿
摘要 每年，患心血管疾病 (CVD) 的人口比例急剧上升。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，这种疾病每年导致数百万人死亡，这令人心碎。可穿戴技术的显著进步为提供许多有效应对这一疾病的智能方法创造了机会。此外，早期发现 CVD 可以改善药物治疗并加快临床专业人员的治疗过程。这个问题的严重性促使我们提出了一款集成深度学习 (DL) 和物联网 (IoT) 技术的可穿戴智能手表。DL 模型采用变压器编码器设计，用于预测心脏健康状况。为此，使用了来自 MIT-BIH 数据库的心电图 (ECG) 数据。从准确性和执行时间方面评估模型的有效性。此外，将模型的输出与卷积神经网络 (CNN) 模型进行了比较。所提出的模型在 2500 个测试样本上实现了 98.04% 的最高准确率。所提出的模型部署在云端。 ECG 传感器固定在手表上，用于收集人体 ECG 信号并将其发送到云端。云端使用部署的 DL 模型分析数据并预测心脏健康状况。如果心脏健康异常，云端会立即向注册的手机号码发送警报。所提出的智能可穿戴手表可以帮助个人监测健康状况并改善生活质量。
持续血糖监测系统或胰岛素泵
指导原则：• 本保单不保证福利或福利授权，福利或福利授权由每个个人保单持有人的条款、条件、除外责任和限制合同指定。本保单不构成有关承保范围或报销/付款的合同或担保。当团体补充计划文件或个人计划决定另有指示时，自保团体特定保单将取代本一般保单。• Paramount 通过编码逻辑软件对所有医疗索赔应用编码编辑，以评估准确性和是否符合公认的国家标准。• 本医疗保单仅用于指导医疗必要性并解释用于协助做出承保决定和管理福利的正确程序报告。• 耐用医疗设备 (DME) 频率限制是根据医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 标准和指南、国家承保范围决定 (NCD) 和地方承保范围决定 (LCD) 规则和规定计算的。范围：X 专业 _ 设施 描述：持续血糖监测 (CGM) 系统 美国糖尿病协会 (ADA) 将持续血糖监测系统定义为“一种持续跟踪间质液中血糖水平的方法，以此作为改善代谢控制的基础。这包括通过降低高血糖和尽量减少低血糖值（包括有症状的低血糖）的发生来增加目标血糖范围内的时间。” CGM 系统每天 24 小时定期测量血糖，并将读数转换为可报告的数据，生成血糖方向和变化率。它们有助于主动管理血糖高低，并进一步了解膳食、运动和疾病可能对个人血糖水平产生的影响。这些系统可短期使用并由提供者评估以帮助确定药物需求，或由会员和提供者长期使用以改善血糖控制。获得的信息可以识别未被识别的血糖波动趋势和模式，可以通过改变饮食习惯、药物剂量和锻炼习惯来改善。
设计基于物联网的农业土壤和环境监测系统
农民面临的问题之一是无法对农田进行完整、实时和准确的观察。本文提出的系统可帮助农民使用基于 Web 的应用程序随时随地了解农田状况。该原型的主要目标是通过了解土壤内外的条件（总共 14 个参数）来减少农产品生长过程中的失败。物联网 (IoT) 技术用于实现原型，它由传感器面板、控制器、消息代理和后端服务组成。所有获得的实时创建和测试的数据都显示在应用程序上。除了实时数据显示外，该系统还包括监控历史记录、警报和站点位置管理。
疟疾疫苗在非洲开始推广：需要加强非洲的监管和安全监测系统
引言 疟疾每年导致 60 多万人死亡，其中大多数死亡发生在非洲大陆。1 气候变化的影响和抗疟药物耐药性的出现进一步加剧了疟疾病例的增加。2 这两个因素严重威胁着有效的疟疾治疗和控制。有效的疫苗有可能减少耐药性感染。2 世卫组织建议在 2021 年推出两种疟疾疫苗 RTS、S/AS01，并在 2023 年推出 R21/Matrix-M，这是疫苗研发的一个重大突破。3 在努力引入这些疫苗的同时，重要的是要确保有一个有弹性和强大的药物警戒 (PV) 系统来有效监测疫苗安全，并借鉴引入 COVID-19 疫苗所获得的经验。PV 对于提供及时准确的疫苗安全数据、影响数据驱动的决策和解决公众担忧以提高疫苗接受度至关重要。然而，在全球卫生背景下，PV 经常被忽视。在本文中，我们探讨了通过非洲疾病控制和预防中心 (Africa CDC) 拯救生命和生计 (SLL) 干预措施、经验和战略利用 COVID-19 疫苗安全监测经验的重要性，这些干预措施、经验和战略可用于支持目前在疟疾流行国家推出的疟疾疫苗。在全球疫苗和免疫联盟、世卫组织、联合国儿童基金会和其他合作伙伴的支持下，已向 12 个非洲国家分配了 1800 万剂 RTS、S/AS01，将于 2023 年至 2025 年推出。4 疟疾疫苗的引入将彻底改变抗击疟疾的斗争
用于嵌入传感器界面的实时热监测系统
摘要：本文提出了一种使用嵌入式集成传感器界面的实时热监测方法，该界面专用于工业集成系统应用。工业传感器接口是涉及模拟和混合信号的复杂系统，其中几个参数可以影响其性能。这些包括在敏感的综合电路附近存在热源，需要考虑各种传热现象。这需要实时热监测和管理。的确，瞬态温度梯度或温度差异变化的控制以及先进集成电路和系统早期设计阶段可能引起的热冲击和应力的预测至关重要。本文解决了微电子应用在几个领域的增长需求，这些领域的高功率密度和热梯度差异的差异是由于在同一芯片上实施不同系统（例如新生成5G电路）引起的。为了减轻不良热效应，使用应用于Freescale嵌入式传感器板的McUxPresso工具提出了实时预测算法，并通过将嵌入式传感器编程到FRDM-KL26Z板上，以实时监控和预测其温度预测。基于离散温度测量值，嵌入式系统用于预测嵌入式集成电路（IC）中的过热情况。在本文中，还提供了FPGA实施和比较测量值。这些结果证实了所提出算法的峰检测能力，该算法可令人满意地预测FRDM-KL26Z板中的热峰，并使用有限元元素热分析工具（用于系统分析的数值集成元件（NISA）工具），以评估可能是当地热力学压力的水平。这项工作为热应力和局部系统过热提供了解决方案，这是集成传感器界面设计人员在设计各种高性能技术或恶劣环境中的集成电路时的主要关注点。
医疗必需品指南 医疗福利药物 连续血糖监测系统：Freestyle 和 Dexcom 产品
胰腺是人体内的器官，它分泌多种激素，包括胰岛素和胰高血糖素，以及有助于分解食物的消化酶。胰岛素是人体需要的一种激素，它能将血液中的葡萄糖输送到细胞中，葡萄糖用于提供能量。糖尿病是一种胰岛素分泌受损和不同程度的胰岛素抵抗的疾病，会导致高血糖症（血液中的葡萄糖水平高）。当胰腺产生很少或根本不产生调节血糖所需的胰岛素时，就会发生 1 型糖尿病。当胰腺无法产生足够的胰岛素或人体对现有的胰岛素产生抵抗时，就会发生 2 型糖尿病。无论哪种类型的糖尿病，治疗的目标都是将血糖水平保持在目标范围内。血糖控制不佳会导致许多急性和慢性并发症，其中一些并发症可能会危及生命。连续血糖监测系统 (CGMS) 是一种微创或非侵入性设备，可频繁测量间质液中的葡萄糖水平。 CGMS 旨在获取有关血糖水平昼夜变化模式的信息，当医生实时评估或回顾性审查时，这些信息可以指导治疗调整，以改善整体血糖控制。塔夫茨健康计划使用联邦医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 和 MassHealth 的指导来为其双重产品合格计划成员确定保险范围，并使用 CMS 为其医疗保险优势计划成员确定保险范围。CMS 全国保险范围确定 (NCD)、地方保险范围确定 (LCD)、地方保险范围条款 (LCA) 以及包含在医疗保险手册和 MassHealth 医疗必要性确定中的文档是确定保险范围的基础（如有）。对于计划的成员，使用以下标准：LCD - 血糖监测仪 (L33822) (cms.gov)
基于物联网的血氧和心率监测系统
可视化。该技术通过即时获取生理数据，有可能降低与紧急治疗相关的医疗费用，从而有助于尽早确定健康异常和主动行动。预测分析是我们系统的关键组成部分，该组件使用机器学习算法来识别我们收集的数据中的模式。由于其预测能力是基于过去的健康数据中发现的模式，因此提出了早期警报和量身定制的医疗建议。此外，该系统与远程医疗平台无缝集成，从而使用户与医疗保健提供商之间的直接通信。这种整合促进了远程监控和咨询，赋予医疗保健专业人员的能力，以便在必要时远程监测患者的状况。通过弥合患者与看护人之间的差距，我们的基于IoT的方法可以增强协作保健交付，并促进以患者为中心的护理管理。智能手机应用程序的用户界面既易于使用又易于使用，从而为用户提供了对其健康数据的实用见解。通过可配置的警报和清晰的可视化，用户有权积极监控其健康状态，并就其福祉做出明智的决定。我们系统的灵活性和可扩展性可以保证它可以在各种医疗保健环境中使用，满足不同患者人群的需求并轻松地集成到当前的医疗保健基础设施中。创新。1.1目标：这项贡献旨在提高医疗保健可及性，增强慢性疾病管理，并通过创新的技术解决方案促进积极的健康监测。随后的部分将详细介绍技术架构，实施细节以及对未来医疗保健应用程序的潜在影响。
1型糖尿病的连续葡萄糖监测系统
卫生部（新加坡）建立了护理效果机构（ACE），以通过卫生技术评估（HTA），临床指导和教育来推动医疗保健的更好决策。它根据全球可用的最新研究信息发布了有关诊断，治疗和预防不同医疗状况的指南。这个事实说明不是，也不应将其视为专业或医疗建议的替代品。请就任何医疗状况寻求合格的医疗保健专业人员的建议。©新加坡共和国卫生部护理效果机构。保留所有权利。未经版权持有人的事先书面许可，禁止以任何物质形式的全部或部分复制本出版物的复制。