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AI和Human-AI互动医学和医疗保健
“ AI的准确而复杂的图片（与其流行的描述竞争）在开始时，由于难以钉住人工智能的精确定义而受到阻碍。……奇怪的是，缺乏精确的，普遍接受的人工智能定义可能帮助该领域以不断加剧的速度发展，开花和前进。AI的从业人员，研究人员和开发人员的指导下是一种粗略的方向感，并且必须“继续下去”。尽管如此，定义仍然很重要，而尼尔斯·尼尔森（Nils J. Nilsson）提供了一个有用的定义：“人工智能是致力于使机器变得聪明的活动，而智能是使实体能够在其环境中适当和远见的质量。” [1]” [2]
医疗保健领域的人工智能
医疗保健系统在确保人们的健康方面发挥着至关重要的作用。建立准确的诊断是这一过程的重要组成部分。由于消息来源强调误诊和漏诊是一个常见问题，因此必须寻求解决方案。诊断错误在急诊室很常见，急诊室被认为是一个压力很大的工作环境。当今的行业被迫应对快速变化的技术进步，这些进步导致系统、产品和服务的重塑。人工智能 (AI) 就是这样一种技术，它可以作为诊断问题的解决方案，但伴随着技术、道德和法律挑战。因此，本论文旨在研究人工智能如何影响诊断的准确性，以及它在医疗保健中的整合与技术、道德和法律方面的关系。本论文从文献综述开始，文献综述作为理论基础，并允许形成概念框架。概念框架用于选择受访者，结果对教授、研究人员、医生和政治家进行了 12 次采访。此外，还进行了一项调查，以获取公众对此事的看法。研究结果表明，人工智能已经足够成熟，能够做出比医生更准确的诊断，并以行政任务的形式减轻医务人员的负担。一个障碍是可用的数据不完整，因为法律阻碍了患者数据的共享。此外，人工智能算法必须适合所有社会少数群体，并且不能表现出种族歧视。欧洲人工智能联盟于 2018 年成立，旨在控制该技术。可以在国家和地区层面制定类似的举措，以保持对其正确使用的某种形式的控制。
对系统定量，定性和混合研究评论的系统评价在医疗保健研究中的评论：如何评估包括评论的方法论质量？
摘要 - 很长一段时间以来，电力需求与天气之间建立了关系，并且是运营和计划的负载预测的基石之一，以及行为和社会方面（例如日历或显着事件）。本文探讨了新闻中包含的社会信息的方式以及为什么可以更好地使用能源需求来理解总人口行为。这项工作是通过实验来分析从国家新闻对日前电气需求预测中提取的预测特征的影响的实验完成的。将结果与仅在日历和气象信息上训练的基准模型进行比较。实验结果表明，表现最好的模型将官方标准误差降低到4％，11％和10％的RMSE，MAE和SMAPE。表现最佳的方法是：识别与COVID-19相关的关键字的单词频率；主题分布确定了有关大流行和内部政治的新闻；全球词嵌入了有关国际冲突的消息。这项研究为传统的电力需求分析带来了新的观点，并确认了通过文本中包含的非结构化信息改善其预测的可行性，并在社会学和经济学中带来了潜在的后果。
趋势在2025年塑造医疗保健和生物科学行业
2025年将成为健康，生物科学和生物制药领域的关键年，因为新兴趋势在全球范围内和区域塑造了医疗保健景观。利益相关者正在为通过协作和创新来解决紧迫挑战的协作和创新，为医疗保健生态系统的加速发展做好准备。医疗保健危机强调了对弹性网络基础架构和协作方法的需求，从而增强了创新并改变医疗保健。尽管在亚太地区，有强大的健康和生物科学投资和资金气候存在，但该地区面临着独特的挑战，包括规范和协调政策，未经满足的趋势，不断发展的趋势，确保获得挽救生命的药物，不足的资金，以及实施数字操作的延续，以实施持续数千英里。亚太地区正在努力制定策略，以强大的政策和基础设施升级，将自己定位在医疗生态系统的最前沿。
加强医疗保健供应链弹性
此外，确保医疗保健供应链的连续性需要对关键医疗产品进行预先批准的替代方案。依靠单个供应商，分销商或产品线增加了对短缺和干扰的脆弱性，这使得建立符合所有安全，绩效和监管标准的认可替代品至关重要。通过主动识别和验证替换，医疗保健提供者可以在面对短缺时做出明智的购买决定，从而防止患者治疗的延迟。供应链，临床医生，采购专家和监管专家之间的强有力的合作确保替代产品与患者护理的要求和组织目标保持一致。通过实施这些措施，医疗机构可以降低与供应中断相关的风险并提高整体弹性。
医疗保健工人的案例研究
在我国儿童疫苗接种计划范围内建立的疫苗接种时间表最后由卫生部于2020年更新。扩展的免疫计划中包含的所有疫苗都是自愿和免费的。必须向父母提供必要的疫苗接种信息的卫生工作者具有完全的疫苗接种知识。家庭有望通过构成可靠来源的医疗保健专业人员的沟通技巧来访问所需的信息（9）。卫生专业人员应是有关疫苗，其内容，存储条件，不良影响以及如果不给予的过程和并发症的最可靠和有效的信息来源（10,11）。
导航老年医疗保健的未来
高收入国家，特别是美国的老年人口的快速增长正在重塑医疗保健系统，并加剧与年龄相关疾病的负担。到2060年，美国65岁及以上的美国人口预计将几乎翻一番，而大小最古老的队列（85岁以上）的大小三倍。这种人口转变导致由于慢性疾病，例如阿尔茨海默氏病，心血管疾病，脆弱和多种疾病而导致的死亡率上升。利用从2010年到2024年的国家住院样本（NIS）的数据，该评论研究了死亡率，医院利用率以及医疗保健系统管理这些转变的能力的关键趋势。我们确定了死亡，住院模式的主要原因以及对长期护理的需求不断增长。本文进一步探讨了这些趋势的政策含义，强调了对综合护理模型，老年专业化和预防性医疗保健策略的需求，以满足老龄化人口的不断增长的需求。通过对这些问题进行全面分析，本文旨在为医疗保健政策提供信息，改善老年人的护理服务，并促进老年医疗保健方面的进一步研究。