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对严重程度的不准确评估常常会导致不适当的治疗,导致症状因治疗不足而恶化,或因不必要的干预而增加费用。目前,缺乏一种结构化方法来评估 2D 图像上的湿疹严重程度(尤其是对于较深的肤色)并制定个性化的治疗策略。本发明解决了这些问题并有助于及时治疗和转诊。
人工智能 (AI) 与医疗保健通信的整合发展迅速,这得益于大型语言模型 (LLM)(例如聊天生成预训练转换器 (ChatGPT))的进步。本文献综述探讨了人工智能在医患互动中的作用,特别关注其通过弥合语言障碍、总结复杂的医疗数据和提供富有同理心的回应来增强沟通的能力。人工智能的优势在于它能够提供易于理解、简洁且医学上准确的信息。研究表明,人工智能在某些沟通方面(例如同理心和清晰度)可以胜过人类医生,而 ChatGPT 和医学路径语言模型 (Med-PaLM) 等模型在这些领域表现出很高的有效性。然而,仍然存在重大挑战,包括偶尔出现的不准确和“幻觉”,即人工智能生成的内容不相关或医学上不准确。这些限制凸显了人工智能算法需要不断改进,以确保敏感医疗环境中的可靠性和一致性。该评论强调了人工智能作为健康传播变革工具的潜力,同时倡导进一步研究和政策制定,以降低风险并加强人工智能与临床实践的整合。
选项 2:允许使用 AI 的声明(需考虑)AI 生成或机器学习工具可用于协助课程交付,前提是所有使用的信息均按照课程指南引用。此外,请注意,AI 生成工具生成的信息可能不准确或过时。如果您对与使用 AI 生成工具有关的课程特定政策有疑问,请与您的讲师联系
请注意:尽管本日历中包含的信息已尽可能准确地编制,但大学理事会和参议院对于其中可能出现的任何不准确之处不承担任何责任。特别是,每个学生在最终决定选择模块之前,有责任彻底熟悉课程时间表和可能出现的时间表冲突。如果与学生的预期选择发生冲突,则相关的模块组合是不可接受的。
琼应该考虑这是否是适合AI的用例。AI工具可能缺乏产生有意义的报告见解或减轻偏见所必需的上下文理解。它也可能误解数据并产生不准确和无关的信息。琼还应考虑知识和人类专业知识是否会丢失。通常会开发报告的员工对主题的了解不会太多。
评估报告 (OER/NCOER) 上诉 1.问:我应该上诉什么?答:如果您收到一份评估报告,而您坚信该报告对您的表现和潜力的评估不准确或不公正,或者包含管理错误,则该报告可能适合上诉。同样,未按照编制时有效的陆军条例提交的报告也可能被考虑上诉。如果您只是对收到一份好的报告不满意(例如,只有好评),因为您认为它应该更好,那么您应该意识到,很难成功地挑战您的评级官员的判断,因为他们有明确和令人信服的证据证明您应该得到更好的评价。即使成功,补救措施也可能是删除被证明不准确或不公正的部分,而不是提高分数或阻止排名。在决定上诉的内容时,您必须尽早考虑是否可以收集有用的证据来支持上诉。仅凭您自己撰写的声明不足以作为不准确、不公正或行政有缺陷的评估报告的证据。请记住,陆军部接受的报告被推定为正确,直到您证明它不正确。2.问。我应该何时上诉?答。在收到您有充分理由强烈反对的评估报告后,您应该尽快开始准备上诉。上诉人应了解,仍在同一评级链下服务的潜在支持者可能不愿意提供声明。但是,等待时间过长会增加找到可能提供支持的人或收集可能作为证据的记录的难度。通常,随着时间的推移,成功上诉报告的可能性会降低。因此,建议及时提交。3.问。我成功上诉评估报告的机会有多大?答。您对报告上诉的成功将在很大程度上取决于您是否努力提供清晰且令人信服的证据来证明评估是不准确或不公正的。最好的证据来自能够从与评级官员相同的角度观察您表现的第三方。集中精力找出那些也了解您的评级官员的期望和要求以及您与他们的工作关系的人。列出那些在质疑报告期间能够观察您的表现并可能为您提供支持声明的个人。更具体地说,确定并列出那些在良好职位上任职的人,使他们能够质疑或反驳您在质疑报告中被指责的具体缺点或事件。(例如:Bn CSM 支持评级行动中士)。此外,列出可能有助于反驳质疑评估部分内容的任何记录或报告。例如,已发布的评级方案通常用于质疑评估官员的正确性。此外,检查或调查报告的摘录有时也有助于质疑指责性言论。关于可能对您有帮助的记录和报告清单,请写信给您以前单位的 S-1 或副官,并索取与您或您的工作相关的文件副本。如果检查报告是由上级总部准备的,请在之后写信给该总部
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