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在人道主义环境中使用DHIS2进行医疗机构股票管理
背景DHIS2开源软件平台得到奥斯陆大学健康信息系统计划（HISP）中心（UIO）的一个项目的支持。灵活的通用数据平台具有一系列可捕获，管理和分析信息的功能，可以通过Web API和应用程序框架扩展。全球80多个国家使用DHIS2来收集和分析健康数据。DHIS2作为全球公共物品免费提供，并提供了一个简单，用户友好的应用程序，用于在设施和社区层面管理库存和设备。它可以与全面的，上游的国家物流管理信息系统（LMI）无缝集成。
第 73 届第 38 届平行医疗培训研讨会
学习目标： 1.描述美国运输司令部 (USTRANSCOM) 的概况 2.识别何时可能发生系统性损伤，并了解何时可能需要辅助治疗/检测 3.总结医疗专家 (SP) 军团人员在先前大规模作战行动 (LSCO) 环境中的历史作用 4.解释野战医院和实验室在支持部队医疗护理方面的作用 5.总结人道主义援助情况是什么以及灾难救济情况如何相关 6.确定损害控制复苏的指征和目标 7.描述长期伤员护理 (PCC)
vecocare：请访问序列临床注释联合学习以进行医疗保健数据的诊断预测
由于电子健康记录不足（EHR）数据用于实践诊断方案，大多数作品都致力于从结构的EHR数据（例如，时间医疗事件，实验室测试结果等）中学习强大的患者代表。或非结构化数据（例如临床注释等）。但是，仍然需要探讨其中的丰富信息。首先，它们之间的异质语义偏见极大地阻碍了代表空间的综合，这对于诊断至关重要。其次，部分临床笔记的质量相互混合导致预测患者的表现不足。第三，典型的注意机制主要集中于汇总类似患者的构成，而忽略了其他患者的重要辅助信息。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的访问序列 - 临床笔记联合学习方法，称为Vecocare。它以基于Gromov-Wasserstein的距离（GWD）的对比学习任务和自适应蒙版的语言模型任务，以顺序训练的方式减少了种类的语义偏见。在培训预训练后，Vecocare通过双通道检索机制进一步汇总了来自相似患者和不同患者的信息。我们在两个现实世界数据集上进行了诊断预测实验，这表明Vecocare Out-eptr-构成了最先进的方法。此外，VecoCare发现的发现与医学研究一致。
使用 JavaScript 进行医学机器学习
摘要：简介：医学领域的贡献可能来自不同领域；大多数领域都充满了想要提供支持的研究人员。方法：我们使用 TensorFlow.js 对来自 Kaggle 的神经网络生物医学数据集进行建模。我们建模了三个数据集：糖尿病检测、手术并发症和心力衰竭。我们使用 TypeScript 编写的 Angular 来实现模型。使用 TensorFlow.js，我们构建了多层感知器 (MPL) 来建模我们的数据集。结果与讨论：我们使用 TensorFlow.js 作为机器学习平台构建了几个示例。尽管 Python 和 R 目前占主导地位，但 JavaScript 及其衍生产品正在快速发展，提供基本相同的性能以及与 JavaScript 相关的一些额外功能。 Kaggle 是我们下载数据集的公共平台，它提供了大量生物医学案例数据集，因此，读者可以使用相同的代码，以很小的改动，轻松测试我们讨论的内容，用于他们可能感兴趣的任何案例。我们发现糖尿病检测准确率为 92%，手术并发症准确率为 100%，心力衰竭准确率为 70%。可能性是无限的，我们相信对于以网络应用为目标的研究人员来说，这是一个不错的选择，尤其是专注于医学的研究人员。关键词：生物信息学 — TensorFlow — JavaScript — 糖尿病 — 医学 — 机器学习 — Angular
使用深度神经网络进行医学图像分割的综合研究
摘要 — 在过去十年中，使用深度神经网络 (DNN) 的医学图像分割 (MIS) 取得了显着的性能改进，并具有巨大的发展前景。本文对基于 DNN 的 MIS 进行了全面的研究。智能视觉系统通常根据其输出级别进行评估，例如数据、信息、知识、智能和智慧 (DIKIW)，而这些级别的 MIS 中最先进的解决方案是研究的重点。此外，可解释人工智能 (XAI) 已成为一个重要的研究方向，因为它旨在揭示以前 DNN 架构的“黑匣子”性质，以满足透明度和道德要求。该研究强调了 MIS 在疾病诊断和早期检测中的重要性，特别是通过及时诊断来提高癌症患者的存活率。XAI 和早期预测被认为是从“智能”到“智慧”之旅的两个重要步骤。此外，本文还解决了现有挑战并提出了潜在的解决方案，以提高实施基于 DNN 的 MIS 的效率。
情况：临床医生对患者要求进行医疗豁免的临床管理 - 19疫苗接种。背景：康涅狄格州的状态，百分之十
情况：临床医生对患者要求进行医疗豁免的临床管理 - 19疫苗接种。背景：康涅狄格州，疾病控制与预防中心，ACIP和其他公共卫生当局强烈建议进行COVID-19-19。该疫苗已被证明是安全有效的，很少有医疗禁忌症进行疫苗接种。YNHHS/NEMG/YM临床医生（医师和应用程序）开始收到医疗豁免请求。评估：人口中，尤其是在某些特定职业环境中的高疫苗接种率是一个关键的组成部分，降低了SARS-COV-2传播风险并创造更安全的环境。疫苗接种越来越多，包括一些医疗机构在内的一些雇主。COVID-19疫苗接种的医学禁忌症包括：当前EUA标准不符合资格的人（例如，儿童小于12岁）具有对每个
概念验证 MarkIt：利用区块链进行医学成像研究的协作人工智能注释平台
当前医学图像处理研究在很大程度上依赖于输入数据的数量和质量。具体来说，监督机器学习方法需要注释良好的数据集。缺乏注释工具限制了实现大容量处理和具有适当奖励机制的扩展系统的潜力。我们开发了基于 Web 的工具 MarkIt，用于使用人工智能和区块链技术协作注释医学图像数据。我们的平台可处理医学数字成像和通信 (DICOM) 和非 DICOM 图像，并允许用户以高效的方式注释它们以进行分类和对象检测任务。MarkIt 可以加速注释过程并跟踪用户活动以计算公平的奖励。对三名经过专业培训的放射科医生进行了概念验证实验，他们每人注释了 1,000 份胸部 X 光片以进行多标签分类。我们计算了评分者之间的一致性并估计了数据集的价值，以使用加密货币分配注释者的奖励。我们假设 MarkIt 可以让通常很繁琐的注释任务变得更加高效。此外，MarkIt 还可以作为一个平台，用于评估数据的价值，并在未来以更具可扩展性的方式交易注释结果。该平台可在 https://markit.mgh.harvard.edu 上公开测试。
使用基于人工智能的工具进行医疗保健
背景：多项研究强调了人工智能 (AI) 系统对医疗保健服务的影响。基于 AI 的工具可能会改善预后、诊断和护理计划。人们相信，在不久的将来，AI 将成为医疗保健服务不可或缺的一部分，并将融入临床护理的多个方面。因此，许多科技公司和政府项目已投资生产基于 AI 的临床工具和医疗应用程序。患者可能是 AI 应用程序最重要的受益者和用户之一，他们的看法可能会影响 AI 工具的广泛使用。应确保患者不会受到基于 AI 的设备伤害，相反，他们将受益于将 AI 技术用于医疗保健目的。尽管 AI 可以改善医疗保健结果，但在将其与常规临床护理相结合之前，应解决可能存在的担忧和风险。方法：由于医疗保健领域的特殊性，我们开发了一个主要基于价值观的模型。本研究旨在从消费者的角度研究具有临床决策支持 (CDS) 功能的 AI 医疗设备的感知收益和风险。我们使用在线调查来收集美国 307 名个人的数据。
