AJT：医疗保健专业人员和设计经济学家跨学科合作的首次肝脏配对交流
通过发展在高容量中心或多中心项目中进行大于双向交换的能力，可以增加LPE的LDLT数量。
MedSci原创 - 医疗保健，肝脏配对 - 2023-11-21
分割一切的视觉算法出现，病理和影像的人工智能可能会被颠覆！
Meta研究部门发布了一篇名为其“Segment Anything（分割一切）”的论文，文中介绍了一个全新的Segment Anything Model（即SAM），可以用于识
网络 - 病理诊断，人工智能，影像组学 - 2023-04-10
人工智能可大幅度降低蛋白质组学研究的错误率
慕尼黑技术大学生物信息学科学家Mathias Wilhelm和生物化学家BernhardKüster领导的研究发现，利用人工智能使蛋白质的质量分析更快，几乎没有错误。
MedSci原创 - 人工智能，蛋白质组学，错误率 - 2019-06-02
Lancet：人工智能重新定义，倍他乐克是治疗年轻房颤心衰患者的“基石”！
基于人工智能的聚类方法能够区分心力衰竭和LVEF降低患者的BBB的预后反应。
MedSci原创 - 房颤，心衰，β受体阻滞剂 - 2021-10-20
人工智能心电图完胜心内科医师！武汉和上海学者Lancet子刊队列研究
6月4日，武汉和上海学者联合发表在Lancet数字健康子刊上的一项队列研究表明，在诊断心律失常问题时，该团队建立的一种基于深度学习模型的人工智能算法比心内科心电图医师更准确。
中国循环杂志 - 心电图 - 2020-06-09
Ann Oncol：人工智能和乳腺癌的治疗推荐竟与专家高度一致
2018年2月发表在《Ann Oncol》上的一项研究，对人工智能（AI）临床决策支持系统（CDSSs）沃森肿瘤（WFO）与多学科肿瘤专家组在乳腺癌患者治疗推荐上的一致性进行了考察。
环球医学 - 乳腺癌 - 2018-03-28
中华医学信息导报：周良辅院士——人工智能在脑胶质瘤中的应用
人类已经历了3次工业革命：第1次为18世纪60年代蒸汽机的广泛应用，第2次为19世纪70年代电动机的广泛应用，第3次为20世纪四五十年代计算机引领多领域取得的重大突破；目前，已迎来人类第4次工业革命——即人工智能
中华医学信息导报 - 人工智能，脑胶质瘤，应用 - 2018-04-30
Nat Commun：我国学者开发人工智能系统，帮助预防角膜炎导致的失明
最近，来自温州医科大学的研究人员开发了一个深度学习系统，基于6567张裂隙灯图像，对角膜炎、其他角膜异常和正常角膜进行自动分类。
MedSci原创 - 失明，角膜炎 - 2021-06-19
PLAST RECONSTR SURG：人工智能模型预测假体再造后假体周围感染和取出情况
利用现成的围手术期临床数据训练的机器学习算法可以准确预测IBR后假体周围感染和假体取出情况。
MedSci原创 - 并发症，乳房再造，乳房假体 - 2023-10-28
World J Pediatr：搬迁与环境清洁对降低NICU医疗保健相关感染发病率的影响
HAIs一直是新生儿重症监护病房(NICU)中新生儿发病和死亡的主要原因。尽管HAIs在入院患者中频繁发生，其中约30％可以通过特定的控制措施进行有效预防。由于NICU中危重新生儿的免疫系统不成熟，且接受了大量侵入性诊疗操作，罹患HAIs的风险大大增加。因此，在NICU对HAIs进行有效控制是至关重要的。
SIFIC感染官微 - 搬迁，环境，NICU，HAIs - 2018-03-19
Curr Med Sci：慢性多发病患者对患者中心和医疗保健系统的满意度
本研究旨在衡量孟加拉国，印度和中国多发病的患病率，并评估多发病率与患者对参与医疗保健决策和医疗保健系统整体满意度的意见之间的关系。结果变量是（1）医疗保健系统让患者参与决策的能力，以及（2）对医疗系统在该国运行方式的满意度的主观评价。自我报告的慢性病用于测量多发病的患病率。结果显示，在9种慢性病中，背部疼痛、关
MedSci原创 - 2018-08-12
Crit Care：利用人工智能分析了COVID-19危重患者的微循环变化
舌下微循环可能在功能和形态上表现出疾病特有的变化。研究人员成功地训练了一个基于深度学习的模型，在舌下HVM图像序列中区分COVID-19危重患者和健康志愿者。经过内部验证，深度学习优于算法方法。
MedSci原创 - 人工智能，COVID-19危重患者，微循环变化 - 2022-10-17
DOM：2型糖尿病患者心血管和肾脏疾病相关的医疗保健使用成本
大多数(66%-72%)当代2型糖尿病患者没有心血管和肾脏疾病史(CVRD)。
MedSci原创 - 2型糖尿病 - 2022-04-23
王振常：人工智能将成为医学影像行业临床能力提升的机遇与抓手
5月30日，在中国医师协会第十三次放射医师年会上，中国医师协会放射科分会主任委员、北京友谊医院副院长王振常提出，医学影像人工智能时代到来了。
人民网-人民健康网 - 医学人文 - 2019-06-02
Mol Cancer Res：基于组学信息的人工智能可用来预测药物敏感性
近来基于细胞系或者PDX模型的大规模药物基因组试图揭示组学特征与药物之间的联系，旨在得到与肿瘤病人匹配的药物。由于数据的复杂性及高维度的特性使得这种以数据为导向药物筛选困难重重，因此，研究人员希望机器可以从组学数据中学习新的信息特征来预测药物敏感性。
“医海拾贝微转化” - 药物敏感性，组学数据，个性化医疗 - 2017-12-07
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