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通过阿育吠陀创新提高医疗保健的可及性，可用性和负担能力的创新，以提高Ayus的质量和覆盖
分散营养，支持发展和免疫力以及对营养不良和NCDS的控制 - 当今的生活方式以及由此产生的慢性病/疾病需要真正的，基于证据的阿育吠陀治疗方法/公式，才能以一种特定的解决方案来依赖于年龄，生活，生活方式和营养的需求，以综合的方式进行特定的解决方案。
食品科学和保健食品
方法论和理论方向：已进行体外、体内和人体临床试验，以评估 ABB C1 对训练免疫力、保护肠道屏障功能和增强疫苗接种效果的影响。体外研究侧重于评估在没有或存在 ABB C1 的情况下 TEER 作为肠道屏障功能的测量。体内研究评估了 ABB C1 刺激小鼠外周血单核细胞、白细胞和腹膜巨噬细胞吞噬的能力，并与已知 β-葡聚糖的阴性对照和两个阳性对照（n = 10 只小鼠/组）进行了比较。这项随机和安慰剂对照临床研究招募了 70 名患者，他们接种了流感疫苗或 Covid-19 疫苗，并补充了 30 天的 ABB C1 或安慰剂。评估了对疫苗接种的免疫反应，以及临床状态和 ABB C1 的安全性和耐受性。发现：ABB C1 在单层细胞自发形成 3 周后，TEER 有所增加，同时在受到大肠杆菌攻击时，上皮细胞不会受到破坏。与对照组相比，ABB C1 显著刺激了吞噬作用，与阳性对照相比，效果更佳。一项人体临床研究发现，ABB C1 是安全的，它改善了对流感和 Covid-19 疫苗的免疫反应、循环中硒和锌的水平，并加速了疫苗接种后抗体的产生。
卫生保健服务部
Medi-Cal 管理式医疗计划名称：Molina Healthcare of California 1. 描述 MCP 将如何向会员、服务提供者、社区组织 (CBO)、部落合作伙伴和其他当地合作伙伴提供有关 COVID-19 疫苗的循证信息，以鼓励所有会员接种疫苗。字符限制：2,500 个字符。 Molina 建立了一个 COVID-19 网页 ( https://www.molinahealthcare.com/members/ca/en-us/mem/coronavirus.aspx )，以教育会员有关 COVID 疫苗的信息，可从 Molina 主页访问。该计划的 COVID-19 网页包含指向 CDC 疫苗安全页面的链接，会员可以从可靠来源获取有关疫苗安全的循证信息。该网页还包含三个关于 COVID-19 疫苗的 Molina 联合品牌视频：“工作原理”、“问题和答案”和“神话与事实”。这三个视频都提供了有关疫苗的循证信息，这也打击了社区中流传的错误信息“神话”。通过该网页，我们的会员还可以找到其居住县提供疫苗的站点列表。该网页包含注册疫苗的链接以及由县公共卫生机构或州管理的疫苗接种站点。目前，莫利纳针对有色人种以及青少年和年轻人发送短信。信息强调，大多数 COVID 住院患者都是未接种疫苗的人群。除了目前的短信宣传外，莫利纳还在制定进一步的短信活动，以鼓励接种疫苗，重点关注高危人群。未来正在进行的活动将考虑使用循证联合品牌视频、最新的 CDC 事实以及来自其他可靠来源的材料，包括当地县公共卫生部门和加州公共卫生部。供应商的资源包括针对疫苗犹豫患者的 COVID 疫苗指南和谈话要点。 Molina 还将利用我们的医生咨询网络收集有关 COVID 疫苗接种障碍、解决患者和提供者担忧的最佳做法以及成为认证疫苗提供者的问题的更多信息。Molina 将提供可用的资源来帮助提供者完成认证过程。2. 描述 MCP 将如何提供有关在会员社区内接种疫苗地点的信息。字符限制：2,500 个字符。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
糖尿病中自我保健的知识水平...
目的：确定家庭医学部门2型糖尿病的受益人自我保健的知识水平33材料和方法：进行了直接调查，以观察性，主动，横向和描述性设计进行。 div>在家庭医学咨询中与患者进行。 div>包括任何年龄段的男人和女人，其中2型糖尿病梅利托斯在访问期间自愿接受调查。 div>计算有限种群的样本量，并通过专家验证了一种仪器，并通过试验测试（α -Crombach = 0.73）。 div>统计分析：定量变量以中央（培养基）和分散度量（范围，标准偏差）和定性百分比表示。 div>知识水平将是定性的：不足，规律和良好。 div>该协议已获得研究和伦理委员会的批准注册R-2020-2804-034。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div> 58.5％（n = 121）是女性。 div> 与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div> 考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。 知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>33平均年龄为56.28岁，S = 10,837，范围为28至85岁。 div>58.5％（n = 121）是女性。 div>与受益人的教育有关，我们观察到32.9％（n = 68）有高中和22.7％的中学（n = 47）。 div>考虑受益人评估的成功次数，他们的平均为7.34，s = 2.2，范围为1至12。知识水平为：以59.9％（n = 124）进行调节，其次是良好的31.9％（n = 66）。 div>观察到教育水平与知识水平之间存在关联（n = 207，x2，gl = 10，p = 0.005）。 div>在调查结束时，他们问了一个问题，即他们如何看待他们对疾病的控制，而62.3％（n = 129）回答了他们认为这是规律的。 div>
AI驱动的医疗保健：塑造人口健康的未来
通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。 自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。 图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。
ISO 9001：2015 医疗保健中的量子计算
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