这本电子书汇编了于2025年5月6日和7日在奥地利维也纳举行的2025年第19届“健康信息学与数字健康大会”的论文集，涵盖了欧洲健康信息技术领域的最新研究趋势。会议吸引了来自学术界、产业界、政府和医疗机构的专家，以及充满创新想法的学生和年轻企业家，共同探讨数字健康创新的未来。论文集内容丰富，主题广泛，体现了数字健康领域的多学科交叉融合特点，为医疗和卫生行业的未来转型提供了宝贵的见解。
主要研究主题:论文集中的研究涵盖了多个与数字健康相关的关键领域，包括：
●人工智能与大语言模型在医疗保健中的应用: 多篇论文探讨了人工智能（AI）和大语言模型（LLMs）在医疗保健中的应用，例如用于辅助诊断、风险评估、患者沟通、以及医疗报告分析等。研究人员着重关注了AI模型的可靠性、可解释性、以及伦理和法律问题。例如，有论文专门研究了AI驱动的精神病学工具的风险分类法，以及利用大语言模型分析患者报告的经验。
●虚拟现实和增强现实技术在康复和医疗培训中的应用: 一些论文研究了虚拟现实和增强现实技术在康复治疗、医疗培训以及远程医疗中的应用。例如，有论文探讨了虚拟现实在认知康复中的应用，以及增强现实技术在远程医疗中的应用。这些研究都强调了这些技术在提高患者参与度、改善治疗效果、以及提高医疗服务可及性方面的潜力。
●移动健康技术在各种医疗场景中的应用: 论文集包含多篇关于移动健康技术的论文，探讨了其在物理治疗、职业治疗、以及慢性病管理中的应用。研究人员评估了移动健康APP的易用性、用户体验以及用户接受度，并提出了改进建议。
●电子病历的互操作和数据质量: 多篇论文关注电子病历的互操作性和数据质量问题，探讨了如何利用标准化的数据模型（例如FHIR）来提高数据质量、促进数据共享，以及支持联邦学习。研究人员提出了各种技术解决方案，例如用于数据质量评估的管道，以及用于处理数据不完整性问题的算法。例如，有论文探讨了利用FHIR标准来改进患者诊疗报告的记录，以及利用FHIR标准来实现不同医疗机构之间的数据共享。
●数据分析和预测建模在医疗保健中的应用: 论文集包含了多篇关于数据分析和预测建模的论文，探讨了如何利用机器学习算法来预测疾病风险、评估患者风险，以及优化医疗资源分配。例如，有论文探讨了利用机器学习算法来预测术后疼痛结果，以及利用机器学习算法来预测老年人跌倒风险。
●数字健康技术的伦理、法律和社会影响: 会议也关注了数字健康技术的伦理、法律和社会影响，探讨了数据隐私、算法偏差、以及患者自主权等问题。 这些论文强调了在开发和部署数字健康技术时，需要充分考虑其伦理、法律和社会影响。
关键技术和方法:论文集展示了多种技术和方法在数字健康领域的应用，包括：
●大语言模型: 用于医疗文本分类、患者沟通、以及知识检索等。
●联邦学习: 用于在保护数据隐私的前提下，进行多中心数据协作分析。
●虚拟现实和增强现实: 用于康复治疗、医疗培训和远程医疗。
●机器学习: 用于疾病风险预测、患者风险评估、以及数据质量监控等。
●FHIR: 用于实现医疗数据互操作。
●观察性医疗结果伙伴关系通用数据模型：: 用于数据标准化和整合。
●过程挖掘: 用于评估医疗流程的合规性。
主要结论和未来展望:这本论文集总结了数字健康领域的最新研究成果，并对未来发展方向进行了展望。研究人员普遍认为，人工智能、大数据分析、以及虚拟现实等技术具有巨大的潜力，可以有效地提高医疗保健的效率、质量和可及性。然而，同时也面临着数据隐私、算法偏差、以及技术整合等挑战。未来的研究需要关注以下几个方面：
●提高数字健康技术的可靠性和可解释性: 需要开发更可靠、更可解释的AI模型，以提高临床医生的信任度。
●解决数据隐私和安全问题: 需要开发更有效的隐私保护技术，以确保患者数据的安全和隐私。
●促进医疗数据的互操作性和标准化: 需要进一步推广标准化的数据模型和交换协议，以提高医疗数据的互操作能力。
●加强数字健康技术的伦理和社会影响评估: 需要对数字健康技术的伦理和社会影响进行更全面的评估，以确保其负责任和可持续发展。
●开发更有效的用户参与机制: 需要开发更有效的用户参与机制，以确保数字健康技术能够更好地满足患者的需求。
总之，这本论文集为数字健康领域的未来发展提供了重要的参考，也指出了需要进一步研究和解决的关键问题。通过多学科的合作和创新，数字健康技术有望在未来为改善医疗保健服务，提高医疗质量和效率，以及促进医疗健康公平方面发挥更大的作用。
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