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KP 全国医学与牙科招生
Medi-Cal 管理式医疗计划名称：凯撒基金会健康计划公司 (KFHP) 1. 描述 MCP 将如何向会员、医疗服务提供者、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。在整个 COVID-19 疫情期间，凯撒基金会健康计划公司 (KFHP) 与其独家签约医疗服务提供者团体 Permanente Medical Group, Inc. (TPMG) 和南加州 Permanente Medical Group (SCPMG) 以及凯撒基金会医院 (KFH) 密切合作（所有团体统称为“Kaiser Permanente”）。 Kaiser Permanente 将继续分享基于证据的印刷材料，以支持疫苗接种信心（例如“COVID-19 疫苗：了解事实”、“疫苗：它们是什么以及它们如何挽救您的生命？”等），在社交媒体上制作疫苗信心信息，让医生接受媒体采访，并与临床医生举行市政厅会议以解决问题。Kaiser Permanente 将利用与社区组织（例如 FQHC、YMCA、信仰组织、种族/民族组织、社会服务、商会等）的现有关系，向其社区传播基于证据的信息。在北加州，Kaiser Permanente 已向 115 多个社区组织拨款 1000 万美元作为战略性 COVID-19 疫苗公平拨款。例如，向亚洲资源公司拨款 75,000 美元。他们是南萨克拉门托非常多元化的 API 社区中最值得信赖的 CBO。最后，Kaiser Permanente 为加州城市印第安人健康联盟提供资金，并获准续签核心支持补助金（一般运营支持），该补助金将于秋末提交董事会批准。这些资金还将支持这一目标人群最紧迫的医疗保健需求。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。Kaiser Permanente 将继续更新会员服务呼叫中心脚本，并更新 KP.org（现场和预约）上有关接种疫苗地点的信息。我们将继续通过各种渠道联系未接种疫苗的会员，包括短信、电子邮件、电话和医生信息，提供有关如何找到疫苗接种点和更新他们的 COVID-19 热线的信息。此外，Kaiser Permanente 将继续通过 COVID-19 电子邮件通信、印刷材料和社交媒体向会员传播此信息。大多数会员通信也提供西班牙语版本，而最高优先级通信则翻译成会员首选语言。
249203-社区与家庭医学系
•招聘方法可以进行书面考试 /（虚拟）访谈或两者•选定的候选人必须在宣布结果后的5天内加入。•它不是AIIMS Rishikesh或ICMR的永久性工作。•职位纯粹是基于合同的；合同将持续四（3）个月或较早的项目完成。•不得对AIIMS RISHIKESH或ICMR中的任何其他常规职位提出任何要求。•将应用员工绩效指标。•候选人必须列出完全填写的申请表。•将不考虑到期日后收到的申请或申请。•面试将不支付TA/ DA。•在获得最低基本资格后，应该已经获得经验。•根据AIIMS Rishikesh/招聘委员会司令，可以放松/更改资格，经验，其他条款和条件•除合并工资以外的其他津贴/设施/设施不得接受。•招聘委员会的决定将是最终的。•在选择过程中提交错误或虚假信息应在任何阶段取消候选人资格的资格。•如果未经任何事先通知/赔偿的情况，可以随时终止主管/节点官员任命的绩效。•可以通过提前通知1个月来从当前职位上解释，如果通知期少于1个月，则必须存入等于01个月的薪金以释放证书。•在选择过程中提交错误或虚假信息应在任何阶段取消候选人资格的资格。•申请人必须正确填写申请表的所有列。签名申请的单一/合并扫描PDF及其外壳，并在各个方面完成邮寄到pradeep.cfm@aiimsrishikesh.edu.in
68403-医学研究模型
学生的数量和可用的资源用于正确的学习发展。定义和分类临床和基础研究模型是该计划的重要组成部分。向学生解释这些模型的最佳方法是通过对每个模型的不同特征进行结构化的说明，然后是在该领域工作的专家讲座。在课程中，学生必须准备一个由生物医学科学项目研讨会的小型科学Proyect。
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
用于可变形医学图像配准的相关感知粗到精 MLP
可变形图像配准是医学图像分析的基本步骤。最近，Transformer 已用于配准，其表现优于卷积神经网络 (CNN)。Transformer 可以捕获图像特征之间的长距离依赖性，这已被证明对配准有益。然而，由于自注意力的计算/内存负载高，Transformer 通常用于下采样特征分辨率，无法捕获全图像分辨率下的细粒度长距离依赖性。这限制了可变形配准，因为它需要每个图像像素之间精确的密集对应关系。没有自注意力的多层感知器 (MLP) 在计算/内存使用方面效率高，从而可以捕获全分辨率下的细粒度长距离依赖性。然而，MLP 尚未在图像配准中得到广泛探索，并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在本研究中，我们提出了第一个基于相关感知 MLP 的配准网络 (CorrMLP) 用于可变形医学图像配准。我们的 CorrMLP 在新颖的粗到细配准架构中引入了关联感知多窗口 MLP 块，该架构可捕获细粒度多范围依赖性以执行关联感知粗到细配准。对七个公共医疗数据集进行的大量实验表明，我们的 CorrMLP 优于最先进的可变形配准方法。
健康医学教育中的计算机
a。 80％的互联网用户在线寻找健康信息b。 Medscape的专业网站Emedicine提供了所有主要疾病及其管理的专业摘要。收集，例如最新和c。 OVID提供了综合访问该机构d的期刊和书籍的访问权限。选择订阅。e。电子病历（EMR）有可能成为许多信息的服务点学习工具。f。在患者护理的背景下，EMR支持“恰好在 - 时间学习”。g。一些EMR产品支持第三方知识产品的界面。一个示例Infobuttons提供了一个信息系统（例如EMR）到提供相关信息的其他资源的特定于上下文特定链接。
2024 年脑机接口与医疗保健技术国际会议 (iCon-BCIHT) – 合作者 C-DAC、IEEE、政府医学院
我们将提供空间供您展示您的产品。如有任何疑问或想安排会议，请随时通过 pjbinu@cdac.in 与我们联系，Binu PJ，组织秘书，科学家 E/联合主任，CDAC Trivandrum 健康技术组，电话：9496236198。
一名医学生寻找抗...的出乎意料的困难
起初，我将自己的失败归咎于毫无创意的搜索词：“疫苗不好”、“新冠疫苗的有害副作用”、“不要接种新冠疫苗”、“他们不会告诉你新冠疫苗”。最后一个搜索词让我兴奋了一会儿，0.73 秒内，最上面的结果出现了一篇文章《政府不会告诉你的有关新冠疫苗接种的令人震惊的真相！》1，但当我发现这是一篇讽刺文章时，我的希望很快就破灭了。第二个结果《我们在公众接种疫苗时没有告诉他们什么》2 最初也有一些希望。遗憾的是，这个结果是一个合理的担忧，但并不能满足我的搜索；这篇文章由一名急诊医生撰写，警告患者在接种疫苗前一周感染 SARS-CoV-2 并生病的可能性，并将他们的疾病归咎于疫苗。其余的结果（包括我跳过多页搜索结果时的结果）包括几篇来自知名来源的文章，这些文章围绕如何说服怀疑论者看到光明的主题。
基因组技术和基因组医学
12：35-13：00对肌肉蛋白基因在肥厚型心肌病的发展中的影响，使用诱导的多能干细胞技术和CRISPR/CAS9编辑Elena Dementyeva博士，开发镜学研究所的实验室高级科学家Elena Dementyeva博士，细胞遗传学研究所，遗传学和基因学研究所，基因学SB。