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World File Search System医学专业
更多的营养和更少的排放
虽然对系统的治疗负担很大，但Mal Nutrition对一个受欢迎的人以及他们的家人和通讯都有一定的态度。m aln utritio n al al al ncludes在医学专业中，将其视为“隐藏的h unge r”。一个人可以吃足够多的卡路里，甚至将其分类为肥胖，但仍然没有足够的合适营养成分来保持健康。这恰好是很小的孩子，它打断了他们身体和BR ains的正常生长和发展。当成人和老年人发生时，它会增加其慢性疾病的风险，可能导致uscle无力并降低骨矿物质密度并降低其整体健康状况。没有一个国家免于隐藏的饥饿感。
对医疗保健领域最新人工智能的定量和定性评估
方法：我们评估了 2019-2021 年与医疗保健相关的选定同行评审 AI 出版物的成熟度。为了撰写报告，数据收集是通过 PubMed 搜索进行的，使用布尔运算符“机器学习”或“人工智能”和“2021”或“2020”或“2019”，并搜索截至每年 12 月 31 日的英语和人类受试者研究。选定的所有三年都被手动分为 26 个不同的医学专业。我们使用 Transformers (BERT) 神经网络模型的双向编码器表示根据摘要确定研究出版物的成熟度级别。我们进一步根据文章的资深作者的医疗保健专业和地理位置对成熟出版物进行分类。最后，我们手动注释了成熟出版物中的特定细节，例如模型类型、数据类型和疾病类型。
教授博士AYFER ULGENALP - AVESIS
教授博士AYFER ÜLGENALP 个人信息 电子邮件：ayfer.ulgenalp@deu.edu.tr 网址：https://avesis.deu.edu.tr/ayfer.ulgenalp 国际研究人员 ID ORCID：0000-0002-9969-203X Publons / Web Of Science ResearcherID：EBP-1118-2022 Yoksis 研究人员 ID：11446 教育信息 博士学位，哈塞特佩大学医学院，土耳其 1989 - 1993 硕士学位，古尔哈内军事医学院，军事医学院，基础医学系，土耳其 1985 - 1988 学士学位，哈塞特佩大学，理学院，生物系，土耳其 1977 - 1982 论文 博士学位，通过聚合酶链反应间接诊断杜氏肌营养不良症，哈塞特佩大学医学院，1993 硕士学位，细胞中单纯疱疹 1 型早期抗原的定位，古尔哈内军事医学院，军事医学系，1988 年学术头衔/职责教授博士，多库兹艾鲁尔大学，医学院，内科系，2010 年至今 学术管理经验 多库兹艾鲁尔大学，2018 年至今 多库兹艾鲁尔大学，2015 年 - 2018 年 指导论文 Ülgenalp A.，使用“新一代 DNA 测序 - NGS”方法研究家族性高胆固醇血症相关基因，具有单中心经验，医学专业，D.ÖZKAY（学生），2023 年 Ülgenalp A.，通过全外显子组测序回顾性研究遗传性视网膜营养不良的遗传病因，医学专业，Z.KELEŞ（学生），2022 年 Ülgenalp A.， GBA1（葡萄糖神经酰胺酶 β1）基因变异与帕金森病关联的回顾性研究，医学系，H.YÜCEL（学生），2022 年 ÜLGENALP A.，在非免疫性胎儿积水病例中使用全外显子组序列确定候选基因，医学系，A.KEKİLLİ（学生），2021 年
使用人工智能自动筛选医学文献：系统评价与荟萃分析
1 中国医学科学院、北京协和医学院北京协和医院八年制临床医学专业，北京，2 中国医学科学院、北京协和医学院北京协和医院内分泌科，北京，3 中国医学科学院、北京协和医学院北京协和医院医学研究中心，北京，4 中国医学科学院、北京协和医学院北京协和医院临床流行病学研究室，北京，5 清华大学自动化系，北京，6 北京大学医学部公共卫生学院流行病学与生物统计学系，北京，7 中国医学科学院、北京协和医学院北京协和医院感染科，北京，8 北京协和医学院复杂危重罕见疾病国家重点实验室内分泌科中国医学科学院北京协和医学院附属医院，北京，中国
21-0004巡回法院命令WVDOH，医学检查员办公室等。 v。PatsyCipoletti博士
[受访者]寻求在州责任保险范围的范围内追回和最高范围。Mock博士的行为由[被告]投诉的行为在其职业领域内，即[被告]声称Mock博士在医疗行动和提供医疗服务方面疏忽了。因此，Mock博士的行为显然属于W.Va.法典第55-7B-1条等《西弗吉尼亚州医学专业责任法》（MPLA）。此外，[受访者]根据W.Va.法典第55-7b-1 et seq。违反了护理标准，满足W.Va.守则的前套件要求§55-7B-1等人的前适中要求，因此，据称，该行为是在此处违反了该法律诉讼，该行为是违反了该法定的违规行为。巡回法院的命令下达后，请愿人提出了此上诉。
600 技术（应用科学） - OCLC
有关学校护理，请参阅 371.7；有关法医护理，请参阅 614；有关护士进行的患者教育，请参阅 615.5071。有关护理过程的特定部分、护理计划的特定部分、特定类型的护理干预、辅助医疗人员工作的特定部分，请参阅 614-618 中的部分或类型，例如，护士提供的疫苗接种 614.4、护士或医疗技术人员提供的运动疗法 615.8、护理评估和护理诊断 616.07；有关辅助医疗人员针对特定疾病或疾病组或特定医学专业的护理或服务，请参阅 616-618 中的疾病或疾病组或医学专业，例如，有关癌症护理的工作 616.99、有关老年护理的工作或医疗技术人员针对老年患者的服务 618.97
希波克拉底|课程计划
2。显示Hippocrates工作表的副本，并将单个工作表发送给学生。3。指示学生写下他们对“同情”的定义，以及在热身活动中富有同情心的人的例子。教师可能需要为学生建模一个例子。4。完成后，让学生讨论需要同情的职业或角色（例如，母亲，医生等）专门关注医学专业。询问学生哪些素质或技能成为好医生。5。在其余的工作表中阅读课程，以便学生知道在视频中要听什么。邀请学生预测他们对著名医师希波克拉底的了解。6。通过突出同情主题来为即将到来的视频奠定基础。鼓励学生在希波克拉底的整个视频中寻找表现出同情心的方式。
数字健康导航未来：生成AI和大型语言模型在医疗保健中的影响
最近发表在《医学互联网研究杂志》上的一项研究发现，在初级和急诊环境中所有医学专业中，Chatgpt在临床决策中的CHATGPT准确性约为72％。这项研究评估了从初始患者互动到整个护理过程的Chatgpt效用，突出了其作为医学增强工具的潜力。该研究涉及分析ChatGpt对36个标准化临床小插曲的反应，以检查其在鉴别诊断，诊断测试，最终诊断和管理方面的能力。虽然CHATGPT在最终诊断中表现出很高的精度（77％），但在鉴别诊断（60％）和临床管理决策（68％）中的准确性较差。该研究还指出，在各种护理环境中，ChatGpt的稳定表现及其在回应中缺乏性别偏见。
对大语言模型（LLMS）医疗保健应用的测试和评估的系统审查
重要性：大型语言模型（LLMS）可以帮助进行广泛的医疗保健相关活动。当前评估LLM的方法使得难以识别最有影响力的LLM应用领域。目的：总结以5个组成部分对医疗保健中LLM的当前评估：评估数据类型，医疗保健任务，自然语言处理（NLP）/自然语言理解（NLU）任务，评估维度和医学专业。数据来源：对PubMed和Web Science进行了系统搜索，用于在01-01-2022和02-19-2024之间发表的研究。研究选择：评估医疗保健中一个或多个LLM的研究。数据提取和综合：三名独立审核者根据评估中使用的数据，医疗保健任务（what）和NLP/NLU任务（如何检查），评估维度（评估维度）以及所研究的医疗专业的维度分类。
神经可塑性对ECV后康复后的影响...
I.化学与健康科学学院医学专业的厄瓜多尔马查拉技术大学。 div>II。 div>厄瓜多尔马卡拉技术大学化学与健康科学学院医学专业的学生。 div>iii。 div>厄瓜多尔马卡拉技术大学化学与健康科学学院医学专业的学生。 div>iv。 div>厄瓜多尔马卡拉技术大学化学与健康科学学院医学专业的学生。 div>V.厄瓜多尔马卡拉技术大学化学与健康科学学院的医学专业学生。 div>vi。 div>厄瓜多尔马卡拉技术大学化学与健康科学学院医学专业的学生。 div>vii。 div>麻醉师，干预主义者，教师，辅导员马卡拉技术大学，马卡拉，厄瓜多尔。 div>