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World File Search System医生
哈佛法学院，Juris医生2004 ... 政治经济学分析了COVID-19的大流行对卫生工作者的影响，并在PROP IDIN G C 的工作中
2024 Upreme court R Eview（芝加哥大学出版社，即将上映）（与David A. Strauss，Geoffrey R. Stone和William Baude一起）2023 The Supreme court R Eview（芝加哥大学出版社，2024年），与David A. Strauss，Geoffrey R. Stone和William Baude（William baude）（Yecloy Reviga） 2023年）（与David A. Strauss，Geoffrey R. Stone和William Baude一起）2021 The Supreme court R Eview（芝加哥大学出版社，2022年）（David A. Strauss，Geoffrey R. Stone和William Baude和William Baude）2020 t芝加哥大学（University of of Chicago） Ourt R Eview（芝加哥大学出版社，2020年）（与David A. Strauss and Geoffrey R. Stone一起）2018 The Spreme court R Eview（芝加哥大学出版社，2019年）（与David A. Strauss和Geoffrey R. Stone一起）
2019 冠状病毒病 (COVID-...) 医生指南
本医生指南为疫苗资助计划诊所及私家诊所新冠肺炎疫苗接种站的新冠肺炎疫苗接种计划提供指引。本医生指南以动态文件形式提供，并会根据最新发展不时更新。请务必确保您拥有最新版本。我们欢迎医生就本指南提出问题、意见或反馈，以便我们加以改进。现场应明确区分不同类型的疫苗，并应遵循每种疫苗的储存和管理物流。如有任何意见或问题，请发送至 – 卫生署卫生防护中心计划管理及疫苗接种科 电邮：covid19_vss@dh.gov.hk
肯尼斯·马丁·莱维特医生 - 波士顿足部和踝关节
参加高级课程和研讨会，以了解最新的医疗和外科实践。成功满足所有要求以保持我的外科委员会认证。进行深入研究并为即将在中东担任的临床和管理职位做准备。探索新兴医疗技术并将创新解决方案融入我的技能组合中。参加医学会议和研讨会，以保持行业进步的前沿地位。自愿为医疗推广计划提供我的专业知识，增强我在各种医疗保健环境中的经验。为诉讼目的提供咨询、法律服务和医疗记录审查。这段时间让我能够平衡个人责任，同时继续提高我的专业知识，确保我为下一个角色做好充分准备。我的行医执照和委员会认证仍然有效，每年更新一次。
银行locum专家精神科医生
雅芳和威尔特郡心理健康伙伴关系NHS Trust（AWP）为住在巴斯和东北萨默塞特郡（B＆NES），布里斯托尔，北萨默塞特郡，南格洛斯特郡，斯温顿和威尔特郡的人们提供住院和社区的心理保健。我们还提供在整个西南部延伸的专业服务。我们雇用了5,000多名专门的员工，他们从90多个地点提供服务，在2200英里的地理区域中约150个团队中，人口约为180万人。我们热衷于促进良好的心理健康和福祉。我们努力利用组织内部的专业知识和资源，以及通过我们的合作伙伴关系，提供安全且专注于人们康复的高质量服务。我们的员工在我们所做的每件事中都是关键的，我们致力于使他们完全参与信托和我们的服务的发展。
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Xie, Y., Tian, K., Huang, F., Chen, Y., Lau, O., Feng, G., Du, J., Chu, B., Shi, T., Zhao, J., Cai, Y., Hu, X., Akinwunmi, B., Huang, J., Zhang, CJP, & Ming, W.-K. (2021). 新冠疫情前和疫情期间人工智能临床医生的偏好：离散选择实验和倾向得分匹配研究。医学互联网研究杂志，23(3)，文章 e26997。https://doi.org/10.2196/26997
1 暨南大学医学院公共卫生与预防医学系，广州，中国 2 暨南大学国际学院，广州，中国 3 南安普顿大学社会科学学院，南安普顿，英国 4 香港理工大学应用数学系，香港，香港 5 河南理工大学计算机科学与技术学院，河南，中国 6 北京师范大学（珠海）应用数学学院，珠海，中国 7 布莱根妇女医院妇产科，马萨诸塞州波士顿，美国 8 哈佛大学医学院麻省总医院基因组医学中心，马萨诸塞州波士顿，美国 9 伦敦帝国理工学院公共卫生学院流行病学与生物统计学系，伦敦，英国 10 香港大学公共卫生学院，香港，香港 * 这些作者的贡献相同
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
应用数学中的Cyril Tain医生
•2023年研究与教学的临时立场（ATER）。受试者（级别）：科学计算（数学三年级学生），统计数据（生物学的第三年学生），概率和统计学（信息学二年级学生），基本计算学（基本计算学生（化学中的一年级学生））。鲁恩·诺曼底大学。
患者和临床医生组输入
胆管癌是一种罕见且侵略性的癌症，通常在晚期被诊断出，预后较差（Neumann等，2022）。肝内胆管癌（ICCA）是第二大常见的肝恶性肿瘤（Tsilimigras等，2020）。根据加拿大癌症统计数据，2019年有730人被诊断出患有胆管癌，这是加拿大最新统计数据的一年（加拿大癌症协会，2024年）。在自然界中发现所有肝胆管肿瘤中约有15％是肝内胆管癌（ICCA）（Pascale等，2023）。ICCA的全球发病率正在增加，预后仍然很差，5年的存活率为5％-20％（Neumann等，2022; Pascale等，2023; Brandi等，2024）。如果该疾病局部（尚未扩散到肝脏之外），则5年生存率是ICCA 23％；如果是区域ICCA（靠近肝脏或周围），则5年生存率为9％；如果遥远（转移），5年的生存率将急剧下降至3％（加拿大癌症协会，2024年）。不幸的是，一名接受采访后被接受采访的患者屈服于她的疾病，并在提交完成之前。胆管癌具有三种亚型，具体取决于位置：肝内胆管癌（ICCA）（ICCA），远端胆管癌（DCCA）和旁边的胆管癌旁边（PCCA）。DCCA和PCCA通常被分组为肝外胆管癌（ECCA）。pemazyre靶向了ICCA几乎完全发现的FGFR2融合突变（Vogel等，2024）。当患者见医生时，他们已经患有晚期疾病。症状通常在开始时含糊不清，从胃部不适，消化不良和腹部轻度疼痛不等。我们从采访的患者中反复听到这一点。诊断涉及身体病史和检查，血液检查，肝功能测试，CA19-9肿瘤标记测试，超声，CT和MRI扫描和活检（国家癌症研究所2024）。接受采访的患者的诊断如下：访谈的患者访问了以下诊断，以诊断其胆管癌：
如何引用本文 Goyal S、Sakhi P、Kalidindi S 等人。（2024 年 12 月 31 日）印度放射科医生和住院医生对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践：一项全国多中心研究。Cureus 16(12)：e76667。DOI 10.7759/cureus.76667
鉴于这些最新进展，本调查的目的是评估放射科医生和住院医生对放射学人工智能技术的知识、认识和使用情况，了解他们对人工智能在该领域的潜在和未来影响的看法，并确定教育差距，以评估将以人工智能为重点的教育和培训纳入医学课程的必要性，特别关注放射学。本研究的目的是评估印度放射科医生和住院医生目前对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践。本研究的更广泛影响包括为政策制定者、教育工作者和医疗保健专业人员提供信息，使他们能够就人工智能在放射学实践和教育中的使用做出明智的决定，这与 Chen 等人最近的研究一致。[7] 。