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可通过志贺氏菌疫苗预防的资源匮乏地区儿童腹泻和抗生素使用负担：一项模拟研究
。CC-BY 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
病例报告 罕见脑转移性恶性黑色素瘤与黑色硬脑膜共存病例：资源匮乏环境下的治疗
一名 63 岁男性，有 7 个月的间歇性左侧面部疼痛病史。疼痛被描述为刺痛，左眼周围肿胀加剧了这种疼痛，非处方止痛药无法缓解。他报告有 2 年的左眼周围进行性肿胀病史，伴有 1 年的左侧视力丧失。此外，他经历了 6 个月的全身无力、2 年的头晕和 3 年的左侧听力丧失。他的病史是高血压，每天服用一次 10 毫克氨氯地平进行治疗。没有恶性肿瘤家族史。该患者之前曾在另一家机构接受过皮肤活检，报告诊断为恶性黑色素瘤。不幸的是，我们无法获得原始病理报告。
利用人工智能在医疗资源匮乏的地区开展儿科神经护理
Sharoon Qaiser 博士是肯塔基大学杰出的儿童神经病学家和儿童神经病学教授。他指导儿科头痛与研究项目和儿童神经病学住院医师项目。Qaiser 博士的贡献包括撰写了一本关于儿科头痛的综合教科书，在学术期刊上发表了大量文章，并通过书籍章节推动了该领域的发展。他的研究兴趣在于儿童神经病学中叙事医学和人工智能的交叉领域。他是多个致力于推进神经病学护理的国家和国际委员会的活跃成员。
为能源匮乏的国家提供能源效率支持计划...
作者：E ADOLFSSON · 2024 — 爱尔兰能源贫困战略中详细概述了这一能源贫困围栏，自 2014 年以来，已有 65,000 多户家庭面临能源贫困的风险。
北欧资源匮乏语言的语言技术
尽管所有主流操作系统都识别法罗语并实现数字键盘兼容性，但法罗语在任何操作系统（Windows、macOS、Linux、Android、iOS）中都不支持作为系统范围的本地化语言。大型软件套件（Microsoft Office、Google Docs、Libre Office）也是如此。虽然这些系统和软件的某些组件显示出为法罗语本地化的迹象，但这种情况只是偶尔发生且是次要的（例如，表情符号的名称是法罗语，但所有主要功能都不是）。鉴于这些操作系统和软件套件在教育和专业领域的广泛应用，法罗语使用者被迫在所有个人或专业设备上选择非母语的语言界面。
资源匮乏环境下离网太阳能光伏发电的潜力与挑战：以撒哈拉以南非洲为例
[H1] 引言 获取可持续且负担得起的能源是实现繁荣和福祉的驱动力，有可能实现联合国确定的所有 17 个可持续发展目标 1 。不幸的是，撒哈拉以南非洲 (SSA) 的人均现代能源使用量最低——现代能源的定义是清洁、安全、负担得起和可靠的电力和烹饪燃料供应——有 5.9 亿人无法用电 2 。尽管努力促进电气化，但由于人口增长速度超过电气化进程、疫情以及疫情和俄罗斯入侵乌克兰导致的通货膨胀和供应链问题，该地区的电力供应趋势呈下降趋势 2 。解决这种低供电量问题至关重要，因为它与较差的生产率指标 3 相关；例如，缺电限制了抽水用于灌溉和饮用的能力，并导致发电机中继续使用柴油等化石燃料 3 。因此，电气化对于健康、粮食生产、生计和经济福祉至关重要。
循环经济原则在撒哈拉以南非洲资源匮乏地区的医疗器械设计中的应用程度。系统评价
撒哈拉以南非洲资源匮乏地区的医疗机构受到无功能和过时医疗设备问题的困扰，这些设备最终被过早地作为废物处理。随着医疗保健需求的增加，停止医疗设备处置势在必行。实现这一目标的方法之一是利用循环经济原则设计医疗设备。循环经济原则旨在保留产品及其组成材料，以便在经济系统中随着时间的推移重复使用。然而，文献中缺少这在多大程度上应用于专门针对撒哈拉以南非洲资源匮乏地区的医疗设备设计。基于对 1,799 篇筛选科学论文中的 29 篇的系统回顾，我们发现在为这种环境设计医疗设备时使用了耐用性、维护、维修和升级的循环经济原则。本研究无法推断这些原则是否有意从循环经济角度应用。使用这些原则的动机基础是确保医疗设备的使用寿命以提供医疗保健。研究人员没有关注翻新、再制造和回收的循环经济原则，以确保设备部件和组成材料得到回收。这些研究结果为探索如何使用循环原则来支持撒哈拉以南非洲资源匮乏地区的医疗器械设计提供了契机。学者和医疗器械设计师可以利用这项研究，为开发支持资源匮乏地区人们获得医疗保健并保护地球有限资源的医疗器械做出贡献。
糖尿病视网膜病变人工智能评估对资源匮乏环境下转诊服务的影响
目的：本试验旨在确定人工智能 (AI) 支持的糖尿病视网膜病变 (DR) 筛查是否提高了卢旺达的转诊率。设计：卢旺达糖尿病视网膜病变筛查人工智能 (RAIDERS) 研究是一项研究者盲法平行组随机对照试验。参与者：18 岁已知患有糖尿病且需要根据 AI 解释转诊 DR 的患者。方法：RAIDERS 研究于 2021 年 3 月至 2021 年 7 月在 4 家机构使用视网膜成像和 AI 解释对 DR 进行筛查。符合条件的参与者被随机 (1:1) 分配到立即反馈 AI 评分 (干预) 或在初步筛查后 3 至 5 天完成人工评分后传达转诊建议 (对照)。主要结果测量：研究组之间在被告知需要转诊就诊后 30 天内就诊转诊服务的比率差异。结果：在符合纳入标准的 823 名门诊患者中，275 名 (33.4%) 参与者根据 AI 筛查结果显示可转诊 DR 阳性，并被随机分配纳入试验。研究参与者（平均年龄 50.7 岁；58.2% 为女性）被随机分配到干预组 (n = 136 [49.5%]) 或对照组 (n = 139 [50.5%])。基线时未发现组间显著差异，100% 参与者的主要结果数据可用于分析。干预组的转诊依从性 (70/136 [51.5%]) 显著高于对照组 (55/139 [39.6%]；P = 0.048)，增加了 30.1%。多变量分析显示，年龄较大（优势比 [OR]，1.04；95% 置信区间 [CI]，1.02 e 1.05；P < 0.0001）、男性（OR，2.07；95% CI，1.22 e 3.51；P = 0.007）、农村居住地（OR，1.79；95% CI，1.07 e 3.01；P = 0.027）和干预组（OR，1.74；95% CI，1.05 e 2.88；P = 0.031）与接受转诊具有显着相关性。结论：与人工评分员延迟传达结果相比，基于人工智能支持的筛查对转诊状态的即时反馈与统计学上显着更高的转诊依从性相关。这些结果证明，人工智能筛查在促进撒哈拉以南非洲糖尿病眼科护理处方治疗依从性方面具有重要益处。眼科科学 2022；2：100168 ª 2022，美国眼科学会。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
资源匮乏环境下对人工智能的信任：地方新闻业的经验教训
在资源匮乏的环境中，人工智能系统如何才能值得信赖？随着美国的地方新闻编辑室努力应对广告收入减少和就业机会减少的问题，最近一波慈善基金推动了“地方新闻中的人工智能”计划，以倡导地方新闻的可持续发展。在当今美国地方新闻机构面临的经济和社会挑战的背景下，我们确定了地方记者使用人工智能相关工具的四种配置：自行编写的本地人工智能工具、用于分析本地数据的外部人工智能工具、用于本地大数据的预先打包的人工智能工具和自动化降落伞新闻。然后，我们考虑到资源匮乏的环境的独特限制，讨论了此类工具的可信度和采用障碍。我们认为，当人工智能应用于地方新闻等环境中时，需要重新构建和重新考虑可信赖的人工智能的几个方面。
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究
通讯作者 Mohamed M. Abuzaid，mabdеlfatah@sharjаh.ac.ae 人工智能 (AI) 对物理治疗实践的影响：物理治疗师意愿和准备度研究 1 沙迦大学健康科学学院医学诊断成像系，阿联酋沙迦 2 沙迦大学健康科学学院物理治疗系，阿联酋沙迦 3 开罗大学物理治疗学院，埃及开罗 摘要：分析人工智能 (AI) 的现状是将其融入物理治疗实践的关键第一步。因此，本研究旨在评估物理治疗师 (PT) 对 AI 实施的看法、知识和接受意愿。 2021 年 10 月至 12 月，对在阿拉伯联合酋长国 (UAE) 工作的 PT 进行了探索性横断面在线问卷调查。先前经过验证的调查收集了参与者的人口统计信息、看法、知识、准备情况以及将 AI 融入实践的挑战。结果显示，PT 对 AI 的了解相当匮乏。大多数参与者都赞赏 AI 应用的作用，并期望它将在实践中发挥重要作用。参与者指出，缺乏教育资源和适当的培训是 AI 整合的主要挑战。参与者表达了将 AI 纳入本科和研究生课程的强烈愿望。将 AI 融入物理治疗实践的兴奋需要努力为学生和专业人士提供教育和培训。物理治疗师担心，通过适当的准备来提高对 AI 角色和挑战的认识，可以消除工作干扰。将 AI 应用于 PT 实践将塑造物理治疗师的医疗保健服务和教育的未来。AI 将为患者和提供者提供更快的诊断、更好的性能和准确的结果。即使在人工智能在物理治疗中实施的早期阶段，人工智能的应用也提出了问题并增加了期望。关键词：人工智能、深度学习、物理治疗、物理治疗师、知识、实践。 人工智能在物理治疗实践中的影响：物理治疗师愿意和准备情况的研究