XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统诊断
基于AI的自动化工具如何有助于系统搜索
1。O'Keefe H，Rankin J，Wallace SA等。调查文本挖掘方法，以帮助构建搜索策略的系统诊断测试准确性 - 案例研究。2023。2。Clark J，McFarlane C，Cleo G等。系统审核自动化工具对完成系统审查任务所花费的时间的影响：案例研究。Jmir Med Educ。2021。3。Borissov N，Haas Q，Minder B等。使用Deduklick减少系统审查负担：一种新颖，自动化，可靠且可解释的重复数据删除算法来促进医学研究。2022。4。Janka H，Metzendorf Mi。 高精度但可变的召回 - 比较五个重复数据删除工具的性能。 2024。 5。 Noel-Storr A，Dooley G，Affengruber L，Gartlehner G.使用众包和机器学习的引文筛选产生了准确的结果：评估Cochrane修改后的Screen4me服务。 J Clin Epi。 2020Janka H，Metzendorf Mi。高精度但可变的召回 - 比较五个重复数据删除工具的性能。2024。5。Noel-Storr A，Dooley G，Affengruber L，Gartlehner G.使用众包和机器学习的引文筛选产生了准确的结果：评估Cochrane修改后的Screen4me服务。J Clin Epi。 2020J Clin Epi。2020
基于AI的自动化工具如何有助于系统搜索
1。O'Keefe H，Rankin J，Wallace SA等。调查文本挖掘方法，以帮助构建搜索策略的系统诊断测试准确性 - 案例研究。2023。2。Clark J，McFarlane C，Cleo G等。系统审核自动化工具对完成系统审查任务所花费的时间的影响：案例研究。Jmir Med Educ。2021。3。Borissov N，Haas Q，Minder B等。使用Deduklick减少系统审查负担：一种新颖，自动化，可靠且可解释的重复数据删除算法来促进医学研究。2022。4。Janka H，Metzendorf Mi。 高精度但可变的召回 - 比较五个重复数据删除工具的性能。 2024。 5。 Noel-Storr A，Dooley G，Affengruber L，Gartlehner G.使用众包和机器学习的引文筛选产生了准确的结果：评估Cochrane修改后的Screen4me服务。 J Clin Epi。 2020Janka H，Metzendorf Mi。高精度但可变的召回 - 比较五个重复数据删除工具的性能。2024。5。Noel-Storr A，Dooley G，Affengruber L，Gartlehner G.使用众包和机器学习的引文筛选产生了准确的结果：评估Cochrane修改后的Screen4me服务。J Clin Epi。 2020J Clin Epi。2020
诊断和管理营养不良的方法
所有的微生物（如宿主环境中的细菌，病毒和真菌）都被认为是微生物组。细菌的数量几乎等于人类细胞的数量，但是，这些细菌的基因组可能比人类基因组大100倍。生理和健康的各个方面都可能受到我们身体各个部位的微生物组的影响。微生物组组成或功能中的任何不平衡都被视为营养不良。可以看到不同类型的营养不良，相应的症状取决于微生物失衡部位。肠道和肠外微生物群对系统性活动的贡献是通过不同轴之间的相互作用。全身营养不良是一个复杂的过程，涉及肠道微生物组和非凝血相关的微生物组。它仍处于婴儿期，尚未完全理解。营养不良可能受遗传因素，生活方式习惯，包括超情食品和食品添加剂的饮食以及药物的影响。营养不良与许多全身性疾病有关，无法通过标准的血液检查或研究来诊断。微生物群衍生的代谢产物可以分析，并且可以在营养不良的管理中有用。全身营养不良可以通过改变生活方式因素，适当的饮食和微生物调节来解决。这些干预措施对人类的影响取决于有益的微生物组改变，主要基于动物研究，并从人类研究中不断发展的证据。人类微生物组在疾病的诊断，治疗和预后以及对人类健康和疾病的监测中具有巨大潜力。全身系统诊断营养不良的方法比纯粹的分类方法更好。全身营养不良可能是管理各种健康状况的新治疗靶点。
covid-19的para感染性脑损伤持续存在 - ...
为了更好地了解Covid-19的神经系统并发症，以更好地敏锐和恢复，我们测量了203名住院的参与者的脑损伤，炎症培养基和自身抗体的标志； 111具有急性血清（入学后1 - 11天）和92个疗养血清（56 covid-19-相关神经系统诊断）。在这里我们表明，与60个未感染的对照相比，在急性时点，随着CoVID-19的感染，TTAU，GFAP，NFL和UCH-L1增加了，并且NFL和GFAP在患有神经系统并发症的参与者中显着较高。弹药介质（IL-6，IL-12P40，HGF，M-CSF，CCL2和IL-1RA）都与意识的改变和脑损伤的标记有关。 自身抗体在COVID-19中比对照组更为常见，并且随着意识的改变，一些自身抗体（包括针对MYL7，UCH-L1和GRIN3B）更频繁。 此外，具有神经系统并发症的偶然参与者显示GFAP和NFL升高，与衰减的全身性弹药介质和自身抗体反应无关。 总体而言，COVID-19的神经系统并发症与急性和晚期疾病中神经损伤的证据有关，并且与敏锐的先天和适应性免疫反应相关。弹药介质（IL-6，IL-12P40，HGF，M-CSF，CCL2和IL-1RA）都与意识的改变和脑损伤的标记有关。自身抗体在COVID-19中比对照组更为常见，并且随着意识的改变，一些自身抗体（包括针对MYL7，UCH-L1和GRIN3B）更频繁。此外，具有神经系统并发症的偶然参与者显示GFAP和NFL升高，与衰减的全身性弹药介质和自身抗体反应无关。总体而言，COVID-19的神经系统并发症与急性和晚期疾病中神经损伤的证据有关，并且与敏锐的先天和适应性免疫反应相关。
社论：人工智能在人体生理学中的应用
尽管人工智能 (AI) 作为一门学科已成立 60 多年，但由于计算机技术的进步、机器学习算法的改进、图形处理单元通用计算的发展、大数据访问的增加以及云计算的兴起等诸多原因，人工智能在二十一世纪的前二十年取得了迅速发展。人工智能已被用于解决生活中各个方面的各种挑战性问题，例如商业、教育、安全、医学（Topol，2019 年；Rajpurkar 等人，2022 年）以及本合集感兴趣的人体生理学。本合集的目的是广泛介绍人工智能应用于人体生理学各种生物系统，特别是心血管、呼吸和内分泌系统所取得的最新进展。四篇文章极大地展示了人工智能在解决先前已知的心血管系统诊断局限性方面的应用。在缺血性心肌病领域，Zhao 等人。提出了几种基于支持向量机的模型，使用计算出的样本熵、心电图 (ECG) 和心向量图的 ST-T 段的空间异质性指数和时间异质性指数作为输入特征，组合模型作为检测心肌缺血的非侵入性工具具有最佳分类器性能。在将人工智能应用于结构性心脏病的解释时，Bailoor 等人使用基于心音主成分和瓣膜状态的健康和狭窄主动脉瓣的“声学特征”训练了线性判别分类器，以检测主动脉瓣异常。在心电图诊断和心律失常解释的道路上，Brisk 等人展示了波分割如何成为一种有用的心电图表示学习形式，从而提高模型在下游任务上的性能。最后，Cámara-Vázquez 等人讨论了深度卷积神经网络和体表电位映射在确定心房颤动患者消融目标区域方面的潜力。
肯尼亚基苏木神经疾病的影响
引言 - 神经系统疾病对卫生系统的负担很高，并且在全球范围内增长，尤其是在肯尼亚等低收入和中等收入国家（LMIC）。因此，我们的研究试图研究Jaramogi Oginga Odinga教学和转诊医院（JOOTRH）和Kisumu县转诊医院（KCRH）的神经系统疾病的负担和影响，该医院位于肯尼亚。方法 - 利用跨越23个月的手写患者记录的数据，我们的研究收集了上述数据并分析了不同神经系统疾病的流行，发病率，分布和结果，它们会影响Kisumu社区。结果/讨论 - 比较Jootrh和KCRH的常见神经系统诊断，中风是最普遍的，其次是脑膜炎，脑炎/脑病，脑病，癫痫/癫痫病。通过这些结果，我们量化了由于多方面神经系统疾病而引起的发病率，死亡率，残疾和生活质量。尤其是，中风和脑膜炎呈现导致死亡的病例很高，这是针对目标干预措施的迫切需要的指针。此外，人口统计学分析表明，疾病事件中的性别偏见：与男性相比，女性中有更多的中风病例，而其他诊断则是男性的其他诊断。此外，年龄也是神经疾病的重要危险因素，大多数中风患者年龄在40岁以上。最后，与在农村环境中进行的研究相比，我们的发现有助于强调神经系统疾病对农村和城市地区的不同影响。结论 - 总而言之，这项研究有助于了解肯尼亚西部神经疾病的流行病学趋势和影响，因此为健康决策者，实践和未来的研究计划提供了有用的见解，以增强LMIC环境中神经护理和患者的成果。将来，研究应包括来自私人医疗机构的数据，并使用访谈之类的定性方法来整合患者的观点。从这些见解中，研究人员将能够发现影响寻求医疗保健行为的社会文化，经济和结构性因素，以及与我们研究中强调的疾病有关的更具针对性，以患者为中心的干预措施相关的治疗结果的介体。
使用人工智能诊断糖尿病视网膜病变
自 2018 年以来（4、5）。该系统名为 IDx-DR，在视网膜照相机 (Topcon NW400) 上运行，并利用 AI 算法分析眼睛图像 (6)。系统的输出是建议，当系统识别出超过轻度 DR 时，将患者转诊给眼科保健专业人员，或建议 12 个月后重新筛查。因此，它是第一款提供自主筛查决策的设备，已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的市场批准 (5)。出于伦理考虑，这种 AI 辅助设备的一个新颖而独特的功能需要进行严格评估：IDx-DR 有意生成自主建议，这实际上是诊断，无需医生监督，尽管医生通常负责诊断。由于该设备已经投入商业使用，因此迫切需要澄清知情同意的伦理问题。迄今为止，“告诉患者什么”是根据美国和欧盟的法律分析进行讨论的（7-9）。但是，对于用于诊断 DR 的新设备，尚未对“如果 AI 参与诊断，信息处理中应包括哪些信息”这一伦理问题提供具体答案。伦理挑战源于黑盒算法的不透明性、训练数据中的潜在偏差、改善医疗保健与创造利润之间的紧张关系以及出现性能错误时的责任（10）。这些措施旨在改进信息处理并培养患者对 AI 系统的信任。为了缓解这些伦理挑战，有人尝试性地提议对医生进行有关人工智能系统的构建、其训练数据和局限性的教育，并制定超越法律要求的伦理准则 ( 11 )。然而，目前仍不清楚在初级保健环境中使用人工智能系统诊断 DR 的信息过程中应包括哪些具体信息。虽然评论者质疑是否必须从法律角度披露诊断人工智能的参与 ( 7 )，但本文作者认为，忽略这一事实是不道德的，因为这可能构成一种欺骗行为。本文的目的是制定一份清单，以在伦理上保障知情同意过程。我们以 IDx-DR 系统为例，介绍其他可用于诊断 DR 的商业化 AI 辅助工具，例如 2020 年 6 月获得 FDA 批准的 EyeArt（12 – 14）。
巴基斯坦的变革性数字未来：增长战略和路线图圆桌会议目前正在经历第四次工业革命
巴基斯坦的变革性数字未来：增长战略和路线图圆桌会议目前正在经历第四次工业革命（4IR），其特征是广泛采用了数字技术。全球数字经济现在价值11.5万亿美元，约占全球GDP的15.5％。在2022年，巴基斯坦的信息技术（IT）行业成为该国增长最快的部门，为经济做出了重大贡献。根据2023年巴基斯坦经济调查，它通过IT和IT支持IT的服务（ITES）出口产生了17.2亿美元的盈余，总计26亿美元的出口收入。巴基斯坦国家银行的2023年报告强调了该行业外国直接投资（FDI）的涌入，硬件开发和IT服务分别吸引了10万美元和490万美元。这一增长轨迹表明该行业占据了经济增长和贸易的巨大潜力。以数字化为驱动力，巴基斯坦的IT行业预计每年生产约20亿美元，平均增长30％。“ 2018年数字巴基斯坦政策”确定了数字化的几个关键领域，以实现大规模采用。这些领域包括部门数字化，电子商务，数字包含，创新，基础设施和授权。该政策是一项整体技术战略，强调了所有部门信息和通信技术（ICT）的关键作用。作为知识社会和经济的基石，它已成为推动经济发展的中心推动者。一个发达的数字生态系统可以显着提高为公民，企业和其他政府机构提供的政府服务的质量。可以通过电子政务平台，数据驱动的决策和数字贸易来实现此改进。此外，这样的生态系统可以通过确保其运营中的透明度，个性化和包容性来增强公众对政府的信任。尽管具有巨大的潜力，但巴基斯坦的IT部门面临着一个重大挑战：数字生态系统中的分裂。解决此问题需要制定和实施务实的战略框架。这样的框架将整合和简化各种数字计划，从而确保巴基斯坦的凝聚力和高效数字化转型。鉴于此背景，可持续发展政策研究所（SDPI）与亚洲发展银行（ADB）合作，正在巴基斯坦实施一项技术援助（TA）项目，名为“变革性数字未来：增长战略和路线图”。根据这一合作，将进行全面的全国数字生态系统诊断研究。该项目旨在准备国家数字政策框架并为ICT部门建立长期路线图。此外，它将着重于加强有关基于互联网的新商业模式的主要政府官员的知识和能力，以促进知情的政策制定和监管。本主题会议中的讨论将重点关注：