深奥学习算法和复杂数据集越来越表征现代临床决策支持系统（CDSS）。因此，当在实践中面临艰难的诊断或治疗决策时，临床医生不能轻易或快速地审查CDSS推荐。过度信任或欠信任频繁。先前的研究通过解释DST数据输入和算法机制，探索了支持这些评估。本文探讨了一种不同的方法：提供来自生物医学文学的恰当相关的科学证据。我们展示了一个概念验证系统，临床证据引擎，展示这种方法的技术和设计可行性，跨三个域（心血管疾病，自闭症，癌症）。利用临床生物商，该系统可以基于长度临床问题有效识别临床试验报告（例如，在需要动脉导管的重症监护室中的成年患者中的导尿管感染的风险，如果用POOMIDONE碘 - 酒精治疗）。这种能力使系统能够识别与诊断/治疗假设相关的临床试验 - 临床医生或CDSS。此外，临床证据发动机可以识别临床试验摘要的关键部分，包括患者人群（例如，需要动脉导管的重症监护室的成年患者），干预（POOMIDONE碘 - 醇）和结果（导管感染的风险）。这种能力开辟了使临床医生能够实现1）迅速确定临床试验和临床问题之间的匹配，以及2）了解审判的结果和背景而无需广泛阅读。我们通过说明系统的两个示例使用场景来展示这一潜力。我们讨论了设计DST解释的想法，不像DST或算法那样具体，而是作为域名无话学决策支持基础设施。
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关于比较治疗效果的最佳证据来自临床试验，其结果在非结构化的文章中据报道。医疗专家必须手动提取文章中的信息以告知决策，这是耗时和昂贵的。在这里，我们考虑（a）从描述临床试验（实体识别）的全文物品中提取治疗和结果的端到端任务，（b）推断前者的报告结果（关系萃取）。我们为此任务介绍了新数据，并评估最近在自然语言处理中获得类似任务的最先进结果的模型。然后，我们提出了一种新的方法，激励了通常介绍了如何呈现这些纯粹数据驱动的基线的试验结果。最后，我们对该模型进行了一定的评估，并具有非营利性寻求鉴定可能重新用癌症的现有药物，显示出端到端证据提取系统的潜在效用。
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循证医学，医疗保健专业人员在做出决定时提到最佳证据的实践，形成现代医疗保健的基础。但是，它依赖于劳动密集型系统评论，其中域名专家必须从数千个出版物中汇总和提取信息，主要是随机对照试验（RCT）结果转化为证据表。本文通过对两个语言处理任务分解的问题来调查自动化证据表生成：\ texit {命名实体识别}，它标识文本中的关键实体，例如药物名称，以及\ texit {关系提取}，它会映射它们的关系将它们分成有序元组。我们专注于发布的RCT摘要的句子的自动制表，报告研究结果的结果。使用转移学习和基于变压器的语言表示的原则，开发了两个深度神经网络模型作为联合提取管道的一部分。为了培训和测试这些模型，开发了一种新的金标语，包括来自六种疾病区域的近600个结果句。这种方法表现出显着的优势，我们的系统在多种自然语言处理任务和疾病区域中表现良好，以及在训练期间不均匀地展示疾病域。此外，我们显示这些结果可以通过培训我们的模型仅在200个例句中培训。最终系统是一个概念证明，即证明表的产生可以是半自动的，代表全自动系统评论的一步。
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机器学习透明度（ML），试图揭示复杂模型的工作机制。透明ML承诺推进人为因素在目标用户中以人为本的人体目标的工程目标。从以人为本的设计视角，透明度不是ML模型的属性，而是一种能力，即算法与用户之间的关系;因此，与用户的迭代原型和评估对于获得提供透明度的充足解决方案至关重要。然而，由于有限的可用性和最终用户，遵循了医疗保健和医学图像分析的人以人为本的设计原则是具有挑战性的。为了调查医学图像分析中透明ML的状态，我们对文献进行了系统审查。我们的评论在医学图像分析应用程序的透明ML的设计和验证方面揭示了多种严重的缺点。我们发现，大多数研究到达迄今为止透明度作为模型本身的属性，类似于任务性能，而不考虑既未开发也不考虑最终用户也不考虑评估。此外，缺乏用户研究以及透明度声明的偶发验证将当代研究透明ML的医学图像分析有可能对用户难以理解的风险，因此临床无关紧要。为了缓解即将到来的研究中的这些缺点，同时承认人以人为中心设计在医疗保健中的挑战，我们介绍了用于医学图像分析中的透明ML系统的系统设计指令。 Intrult指南建议形成的用户研究作为透明模型设计的第一步，以了解用户需求和域要求。在此过程之后，会产生支持设计选择的证据，最终增加了算法提供透明度的可能性。
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为了评估任何医疗干预的有效性，研究人员必须进行时间 - 密集和高度手动的文献综述。NLP系统可以帮助自动或协助实现这一昂贵的过程。为了支持这一目标，我们发布MS ^ 2（医学研究的多文件摘要），一个超过470K文档的数据集和来自科学文献的20k摘要。此数据集促进了可以在多项研究中评估和聚合矛盾证据的系统的开发，并且是生物医学领域的第一个大型公开可用的多文件摘要数据集。我们试验基于BART的摘要系统，具有前景的早期结果。我们以自由文本和结构形式制定我们的摘要输入和目标，并修改最近提出的指标，以评估我们系统生成的摘要的质量。数据和模型可在https://github.com/allenai/ms2上获得
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医疗成果的预测模型对提高临床决策具有很强的希望。这些型号培训培训，诸如临床笔记的富患者数据，将许多患者信号汇总到结果预测中。然而，基于AI的临床模型通常是从初始循证药物（EBM）的突出范式的孤立的临床模型，其中医学决策是基于来自现有文献的明确证据。在这项工作中，我们介绍了帮助桥接ebm和基于AI的临床模型之间的这种差距的技术，并表明这些方法可以提高预测准确性。我们提出了一种新颖的系统，可根据重症监护（ICU）患者信息自动检索患者特异性文献，汇总相关文件并将其融合在内的内部录音，以形成结果预测。与强大的最近基线相比，我们的模型能够在三个具有挑战性的任务上提高预测准确性;对于住院医生的死亡率，我们能够通过超过25％的大幅度提高10％的精度。
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This report summarises the outcomes of a systematic literature search to identify Bayesian network models used to support decision making in healthcare. After describing the search methodology, the selected research papers are briefly reviewed, with the view to identify publicly available models and datasets that are well suited to analysis using the causal interventional analysis software tool developed in Wang B, Lyle C, Kwiatkowska M (2021). Finally, an experimental evaluation of applying the software on a selection of models is carried out and preliminary results are reported.
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随着AI系统表现出越来越强烈的预测性能，它们的采用已经在许多域中种植。然而，在刑事司法和医疗保健等高赌场域中，由于安全，道德和法律问题，往往是完全自动化的，但是完全手工方法可能是不准确和耗时的。因此，对研究界的兴趣日益增长，以增加人力决策。除了为此目的开发AI技术之外，人民AI决策的新兴领域必须采用实证方法，以形成对人类如何互动和与AI合作做出决定的基础知识。为了邀请和帮助结构研究努力了解理解和改善人为 - AI决策的研究，我们近期对本课题的实证人体研究的文献。我们总结了在三个重要方面的100多篇论文中的研究设计选择：（1）决定任务，（2）AI模型和AI援助要素，以及（3）评估指标。对于每个方面，我们总结了当前的趋势，讨论了现场当前做法中的差距，并列出了未来研究的建议。我们的调查强调了开发共同框架的需要考虑人类 - AI决策的设计和研究空间，因此研究人员可以在研究设计中进行严格的选择，研究界可以互相构建并产生更广泛的科学知识。我们还希望这项调查将成为HCI和AI社区的桥梁，共同努力，相互塑造人类决策的经验科学和计算技术。
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自然语言处理（NLP）是一个人工智能领域，它应用信息技术来处理人类语言，在一定程度上理解并在各种应用中使用它。在过去的几年中，该领域已经迅速发展，现在采用了深层神经网络的现代变体来从大型文本语料库中提取相关模式。这项工作的主要目的是调查NLP在药理学领域的最新使用。正如我们的工作所表明的那样，NLP是药理学高度相关的信息提取和处理方法。它已被广泛使用，从智能搜索到成千上万的医疗文件到在社交媒体中找到对抗性药物相互作用的痕迹。我们将覆盖范围分为五个类别，以调查现代NLP方法论，常见的任务，相关的文本数据，知识库和有用的编程库。我们将这五个类别分为适当的子类别，描述其主要属性和想法，并以表格形式进行总结。最终的调查介绍了该领域的全面概述，对从业者和感兴趣的观察者有用。
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如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。
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本文介绍了一种使用旨在解决现实世界应用中CDSS的低适用性和可扩展性问题的数据驱动的预测模型来构建一致和适用的临床决策支持系统（CDSS）的方法。该方法基于域特定和数据驱动的支持程序的三种特定于域和数据驱动的支持程序，该程序将被纳入临床业务流程，具有更高的信任和预测结果和建议的解释性。在考虑的三个阶段，监管策略，数据驱动模式和解释程序被集成，以实现与决策者的自然域特定的互动，具有智能决策支持焦点的连续缩小。该提出的方法能够实现更高水平的自动化，可扩展性和CDSS的语义解释性。该方法是在软件解决方案中实现的，并在T2DM预测中进行了测试，使我们能够改善已知的临床尺度（例如FindRisk），同时保持与现有应用程序类似的特定问题的推理界面。这种继承与三分阶段的方法一起提供了更高的解决方案兼容性，并导致数据驱动的解决方案在现实案件中的信任，有效和解释应用。
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计算机辅助方法为诊断和预测脑疾病显示了附加的价值，因此可以支持临床护理和治疗计划中的决策。本章将洞悉方法的类型，其工作，输入数据（例如认知测试，成像和遗传数据）及其提供的输出类型。我们将专注于诊断的特定用例，即估计患者的当前“状况”，例如痴呆症的早期检测和诊断，对脑肿瘤的鉴别诊断以及中风的决策。关于预测，即对患者的未来“状况”的估计，我们将缩小用例，例如预测多发性硬化症中的疾病病程，并预测脑癌治疗后患者的结局。此外，根据这些用例，我们将评估当前的最新方法，并强调当前对这些方法进行基准测试的努力以及其中的开放科学的重要性。最后，我们评估了计算机辅助方法的当前临床影响，并讨论了增加临床影响所需的下一步。
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The internet has had a dramatic effect on the healthcare industry, allowing documents to be saved, shared, and managed digitally. This has made it easier to locate and share important data, improving patient care and providing more opportunities for medical studies. As there is so much data accessible to doctors and patients alike, summarizing it has become increasingly necessary - this has been supported through the introduction of deep learning and transformer-based networks, which have boosted the sector significantly in recent years. This paper gives a comprehensive survey of the current techniques and trends in medical summarization
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计算病理（CPATH）是一种具有关于组织病理研究的新兴领域，通过计算和分析组织载玻片的数字化高分辨率图像的处理算法。CPATH最近的深度学习的发展已经成功地利用了组织学图像中的原始像素数据的纯粹体积，以预测诊断域，预测，治疗敏感性和患者分层中的目标参数 - 覆盖新数据驱动的AI时代的承诺既组织病理学和肿瘤。使用作为燃料和作为发动机的燃料和AI的数据，CPATH算法准备好用于起飞和最终发射到临床和药物轨道中。在本文中，我们讨论了CPATH限制和相关挑战，使读者能够区分HIPE的希望，并为未来的研究提供指示，以克服这个崭露头角领域的一些主要挑战，以使其发射到两个轨道上。
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自动问题应答（QA）系统的目的是以时间有效的方式向用户查询提供答案。通常在数据库（或知识库）或通常被称为语料库的文件集合中找到答案。在过去的几十年里，收购知识的扩散，因此生物医学领域的新科学文章一直是指数增长。因此，即使对于领域专家，也难以跟踪域中的所有信息。随着商业搜索引擎的改进，用户可以在某些情况下键入其查询并获得最相关的一小组文档，以及在某些情况下从文档中的相关片段。但是，手动查找所需信息或答案可能仍然令人疑惑和耗时。这需要开发高效的QA系统，该系统旨在为用户提供精确和精确的答案提供了生物医学领域的自然语言问题。在本文中，我们介绍了用于开发普通域QA系统的基本方法，然后彻底调查生物医学QA系统的不同方面，包括使用结构化数据库和文本集合的基准数据集和几种提出的方法。我们还探讨了当前系统的局限性，并探索潜在的途径以获得进一步的进步。
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人类服务系统做出关键决策，影响社会中的个人。美国儿童福利系统做出了这样的决定，从筛查热线报告的报告报告，涉嫌虐待或忽视儿童保护性调查，使儿童接受寄养，再到将儿童返回永久家庭环境。这些对儿童生活的复杂而有影响力的决定取决于儿童福利决策者的判断。儿童福利机构一直在探索使用包括机器学习（ML）的经验，数据信息的方法来支持这些决策的方法。本文描述了ML支持儿童福利决策的概念框架。 ML框架指导儿童福利机构如何概念化ML可以解决的目标问题；兽医可用的管理数据用于构建ML；制定和开发ML规格，以反映机构正在进行的相关人群和干预措施；随着时间的流逝，部署，评估和监视ML作为儿童福利环境，政策和实践变化。道德考虑，利益相关者的参与以及避免框架的影响和成功的共同陷阱。从摘要到具体，我们描述了该框架的一种应用，以支持儿童福利决策。该ML框架虽然以儿童福利为中心，但可以推广用于解决其他公共政策问题。
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临床试验是药物开发的重要一步，通常是昂贵且耗时的。在计算机试验中，是通过模拟和建模作为替代传统临床试验的临床试验进行数字进行的。在计算机试验中支持AI可以通过创建虚拟队列作为控件来增加案例组的规模。此外，它还可以实现试验设计的自动化和优化，并预测试验成功率。本文在三个主要主题下系统地回顾了论文：临床模拟，个性化预测建模和计算机辅助试验设计。我们专注于如何在这些应用中应用机器学习（ML）。特别是，我们介绍了机器学习问题的公式和每个任务的可用数据源。最后，我们讨论了现实世界中的Silico试验中AI的挑战和机遇。
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COVID-19的大流行提出了对多个领域决策者的流行预测的重要性，从公共卫生到整个经济。虽然预测流行进展经常被概念化为类似于天气预测，但是它具有一些关键的差异，并且仍然是一项非平凡的任务。疾病的传播受到人类行为，病原体动态，天气和环境条件的多种混杂因素的影响。由于政府公共卫生和资助机构的倡议，捕获以前无法观察到的方面的丰富数据来源的可用性增加了研究的兴趣。这尤其是在“以数据为中心”的解决方案上进行的一系列工作，这些解决方案通过利用非传统数据源以及AI和机器学习的最新创新来增强我们的预测能力的潜力。这项调查研究了各种数据驱动的方法论和实践进步，并介绍了一个概念框架来导航它们。首先，我们列举了与流行病预测相关的大量流行病学数据集和新的数据流，捕获了各种因素，例如有症状的在线调查，零售和商业，流动性，基因组学数据等。接下来，我们将讨论关注最近基于数据驱动的统计和深度学习方法的方法和建模范式，以及将机械模型知识域知识与统计方法的有效性和灵活性相结合的新型混合模型类别。我们还讨论了这些预测系统的现实部署中出现的经验和挑战，包括预测信息。最后，我们重点介绍了整个预测管道中发现的一些挑战和开放问题。
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过去十年已经看到人工智能（AI）的显着进展，这导致了用于解决各种问题的算法。然而，通过增加模型复杂性并采用缺乏透明度的黑匣子AI模型来满足这种成功。为了响应这种需求，已经提出了说明的AI（Xai）以使AI更透明，从而提高关键结构域中的AI。虽然有几个关于Xai主题的Xai主题的评论，但在Xai中发现了挑战和潜在的研究方向，这些挑战和研究方向被分散。因此，本研究为Xai组织的挑战和未来的研究方向提出了系统的挑战和未来研究方向：（1）基于机器学习生命周期的Xai挑战和研究方向，基于机器的挑战和研究方向阶段：设计，开发和部署。我们认为，我们的META调查通过为XAI地区的未来探索指导提供了XAI文学。
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近年来，Smart Healthcare取得了重大进展。新兴人工智能（AI）技术可以在各种医疗保健方案中实现各种智能应用程序。作为由AI提供支持的基本技术，自然语言处理（NLP）由于其分析和理解人类语言的能力而在智能医疗保健中起关键作用。在这项工作中，我们回顾了现有的研究，这些研究从技术和应用的角度涉及NLP智能医疗保健。我们首先详细介绍了不同的NLP方法和NLP管道，从技术角度来看。然后，在采用NLP技术的智能医疗保健应用程序的背景下，我们介绍了代表性的智能医疗保健方案，包括临床实践，医院管理，个人护理，公共卫生和药物开发。我们进一步讨论了两个特定的医学问题，即2019年冠状病毒病（COVID-19）大流行和心理健康，其中NLP驱动的智能医疗保健发挥了重要作用。最后，我们讨论当前作品的局限性，并确定未来作品的方向。
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