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阿斯彭 - 佛罗里达州卫生保健管理局
59A-3.078综合应急管理计划。（2）应与第395.1055（1）（1）（C），F.S.，以及“医院的紧急管理计划标准”，应与当地社区内的其他机构和医疗保健服务提供者一起制定紧急管理计划。该表格可从卫生保健管理局，2727 Mahan Drive，Mail Stop＃31，Tallahassee，Florida 32308。该计划应包括：（a）内部和外部灾难和紧急情况的规定； （b）描述医院在社区广泛的紧急管理计划中的作用； （c）有关医院计划如何实施医院应急管理计划中概述的特定程序的信息； （d）医院采取的预防措施，包括自愿停止住院，以准备和应对恶劣天气的警告或其他潜在的紧急情况； （e）治疗患者的规定，包括撤离所有符合出院要求的患者，撤离令，在医院管理员的方向上，或者当机构确定设施或其支持服务的状况足以使其对
佛罗里达州卫生保健管理局
复合不同部分。（1）定义。一个不同的部分是一个独特的部分，由两个或多个非连接组件组成，这些部分不在同一校园内，如本章第413.65（a）（2）条所定义的。（2）要求。除了满足本节“不同部分”定义中指定的要求之外，一个综合部分还必须满足以下所有要求：（i）SNF或NF是一个以上一个以上位置的组合，将被视为该机构的一个独特的部分，其部分是不同的部分。因此，综合不同部分将只有一个提供商协议，只有一个提供商号码。（ii）如果两个或多个机构（每个机构都有一个不同的零件SNF或NF）经历所有权的变更，则CMS必须批准现有的SNFS或NFS作为满足要求，然后才被视为单个机构的复合部分。在做出这样的决心时，CMS认为其批准或不赞成复合部分不同的部分会促进无需牺牲护理质量的有效利用公共款项。如果复合零件的所有权变更，则
LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
技术指南TR-03161：医疗保健申请的要求
生活的各个领域的数字化，无论是在工作，在家庭环境中，在个人或公共交通工具中，都在稳步发展。在2018年已经超过了40亿人口的限额。使用手机，目前有76亿人口，目前有76亿人口。超过30亿人使用社交媒体，并在十分之九的情况下通过智能手机这样做（请参阅[GDR18]）。这一发展在医疗保健领域仍在继续。从“自我追踪”的趋势开始，但也从有效利用收集的医疗数据的需求增加。尤其是在医疗保健领域，无论您当前的位置和时间如何，都可以访问自己的医疗数据。在这种情况下，后端系统将敏感和个人数据存储从脉冲频率，睡眠节奏记录到药物计划和医疗处方。后端系统将用户与多个服务联系起来，因此充当通信集线器。被妥协的应用程序可以无意间披露用户的整个数字寿命，这可能会导致高财务损失。遵守适当的安全标准，尤其是在后端系统领域，可以降低风险，甚至可能阻止这种风险。已经在开发阶段，制造商应非常负责任地计划后端系统如何处理，存储和保护个人，在这种情况下，医疗和其他敏感数据。
医疗保健领域人工智能的“人机交互”
随着基于人工智能 (AI) 的产品和服务在各个行业中激增，一个最重要的问题浮出水面：这些系统应该包括人类还是应该自主运行？这个问题是我们现在认为理所当然的许多服务和产品的基础。例如，考虑使用谷歌地图。我们中的许多人现在都认为这种基于人工智能的服务是理所当然的，当它指引我们从一个地方到另一个地方时，我们几乎不用考虑它会带我们去哪里。这个工具背后没有人类向导或主持人；我们甚至不能像在银行那样打电话，要求找人谈谈走错路或被带到了目的地以外的地方。如果出了问题，没有人可以帮助我们，也没有人可以投诉。
印度在数字风口库中的快速发展的医疗保健行业
需求已经存在。印度已经拥有4亿个数字健康用户，使用了Tele Health，Home Health，Home Testing，E-Pharmacies和其他具有数字功能的产品，即使没有大型医疗保健提供者的创新也是如此。Arthur d Little的一项调查，以确定印度数字化的医疗保健采用驱动的是什么，在使用电子商务服务的客户中，对数字健康解决方案的接受程度高达65％。据报道，长期疾病（如心脏血管疾病，糖尿病和高血压）的患者报告了数字保健工具的采用明显更高。大流行迫使人们将数字渠道用于护理需求。经历了以数字化实现医疗保健服务的好处，消费者现在认为这是必要的。
威尔士健康和社会保健的数字和数据战略
令人兴奋的新药、新技术和改进的工作方式开始被引入，它们挽救和延长了我们所爱之人的寿命，或极大地改善了我们的生活质量。NHS Wales 应用程序及其配套网站是改变患者与威尔士健康和社会护理服务互动方式的一个例子。通过该应用程序，在 GP 注册的患者可以访问他们的健康记录摘要并查看他们的健康史、订购重复处方、查看过去的 GP 处方以及预订、查看和取消与执业人员的预约。该应用程序还将提供更大的候补名单透明度，促进患者与二级护理临床医生在手术前后的互动，并引入用于数字化信件和通信的混合邮件解决方案。
在医疗保健中启用可信赖和安全的AI
AI的进步超过了现有的监管格局，导致治理差距。这可能导致难以确保AI技术达到最高安全标准的困难。相反，过度严格的AI调节可能会引起创新，并转化为采用有益技术的延迟。自适应的AI监管环境可以鼓励技术及其在不同部门的应用中根据需要而发展。
集成，创新和优质的初级医疗保健...
Primary Healthcare System Enhancing Project (2024 to 2028) in Sri Lanka, supported by the World Bank ......................................................................................................................................... 20
