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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>
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。
医学和医疗保健领域的人工智能
“人工智能”（AI）这一术语广泛应用于人类活动的各个领域。但目前对人工智能尚无一个普遍接受的定义。对于一些人来说，人工智能是任何数据处理技术；对于另一些人而言，它是一些能够超越人类智能的人工生命形式。 AI的定义之一是自主性和适应性，即。能够在复杂条件下无需人工不断指导地执行任务，并且能够根据自身经验提高工作效率。也就是说，人工智能应该能够在复杂的环境中执行分配给它的任务，研究它及其行为并尽量减少不利结果的可能性。今天我们可以说，人工智能包括具有一组特定算法的软件工具，这些算法能够像人类一样解决智力问题。人工智能新技术、新成果发展速度飞快，这些技术的应用问题不再是人工智能是否会产生影响，而是“谁、如何、在何地、何时感受到这种影响，是积极的还是消极的”。人工智能在医疗健康领域的发展引发了“人工智能即将取代医生”这一话题的热烈讨论。目前，智能机器完全取代临床医生的可能性不大，但各种人工智能方法正越来越多地被用于支持医疗决策[1,2,3,4]
人工智能在医疗保健领域的应用：潜力、……
摘要：本文通过展示正在进行的项目和该领域的最新发展，概述了人工智能在医疗保健领域的潜在和实际应用，包括将人工智能融入生物技术。通过分析因偏见和遵守数据保护制度的复杂性而引起的问题，提请关注可能的风险和法律挑战。重点仍然是欧盟。本文最后总结了与 covid-19 大流行的相关性以及人工智能为解决危机做出贡献的潜力。 关键词：人工智能；医疗保健；生物技术；个性化治疗；covid-19 摘要：1. 简介 – 1.1 什么是人工智能以及它是如何工作的？– 2. 卫生和科技部门合作的示范项目 – 2.1. InnerEye Microsoft 项目 – 2.2. DeepMind 和 Google Health – 2.3 使用应用程序追踪帕金森病 – 3. 风险和挑战 – 3.1. 算法偏见 –法律问题 – 3.2.1. 数据保护 – 3.2.2. 责任 – 3.3. 其他挑战 – 4. 监管尝试：欧盟 – 5. 结论：与 Covid-19 的相关性 1. 简介
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
基于人工智能的医疗保健聊天机器人系统
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关，似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动，简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
e0025关于NEP奇数学期计划2024-25.pdf vko'; d lwpuk 校园考试时间表（奇数SEM）2024-25 医疗保健新时代的药物创新 b'' 入学手册2024-25 最终SBS chhatrapati shahu ji ji maharaj大学，坎普尔 NEP甚至学期考试方案。 2023-24 dk; kzy; kki
1 Biotechnology 2504000053 Afjal Ansari imtiyaz ansari 49 70 1 2 biotechnology 2504000052 prenna tandon tandon tandon pradeep tandon 48 70 2 3 biotechnology 25040037 Khushi Shukla Anand Shukla 42 70 3 4 Biotechnology 2504000038 Bhupendra Kumar Jalam Singh 38 70 4 5 Biotechnology 2504000042 Vishwajeet Singh Manoj Kumar Singh 38 70 5 6 Biotechnology 2504000051 Satish Kumar Ramesh 38 70 6 7 Biotechnology 2504000022 Rubeena Abbas Sayed Ateek Abbas 37 70 7 8 Biotechnology 2504000023 Sohan Lal Srivastava Gopal Ji Srivastava 36 70 8 9 Biotechnology 2504000050 Aryan Varma Ashok Kumar先生36 70 90 9 10 Biotechnology 2504000043 Shreya Kushwaha Shishir Shishir Kushwaha Shishir Kushwaha 34 75 Kanaujia 33 70 11 Biotechnology 2504000024 Rukhsar Mohd Zahor 32 70 12 13 Biotechnology 2504000030 Subhankar Bhunia Tarun Bhunia 32 70 13 14 Biotechnology 2504000031 Riya Saini Hari Kumar Saini 32 70 14 15 Biotechnology 25040000466 Pallavi Srivastava Mahendra Kumar Srivastava 31 70 15 16生物技术2504000029 ????????????????????????????29 70 16 17 Biotechnology 2504000034 Manisha Singh Manoj Kumar Singh 28 70 17 18 Biotechnology 2504000025 Monika Surya Prakash 28 70 18 19 Biotechnology 25040033 Vivek Singh Shyam Kumar 28 70 19 20 Biotechnology 2504000027 Prienshu Singh Jagannath Prasad 25 70 20 21生物技术2504000039 Shanya Malviya Santosh Kumar Malviya 22 21 22 22生物技术2504000036 PRIYAM SRIVASTAV VINOD SRIVASTAV先生Vinod Srivastav 22 70 22 22 22 Suresh Kumar 20 70 24
