XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System医疗
医疗机构的微电网
例如，2019年10月，加利福尼亚州州长紧急服务办公室说，有248家医院正处于由于野火威胁而导致的公共安全力量关闭（PSP）事件中有意关闭权力的地区。实际上，根据加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）的说法，“从2013年到2019年底，加利福尼亚州经历了57,000多个野火（平均每年8,000），而三家大型能源公司进行了33 psps降级。”它继续指出，“在过去的十年中，加利福尼亚州在北加州和南加州经历了增加，强烈和破纪录的野火。”此外，加利福尼亚州消防局Cal Fire公开表示，它不再认为是野火“季节”，因为这个季节已经整整一年了（Pamer＆Espinosa，2017年）。
利用人工智能进行自我诊断的医疗聊天机器人
摘要：医疗保健对于健康生活非常重要。但是，如果您有健康问题，就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人，该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册，帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据，他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析，并根据症状提供个性化的分析报告。因此，人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
7年度医疗峰会AHS 2024
____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
新冠肺炎疫情产生的生物医疗废物的处置...
1. 背景 2020 年 5 月 20 日，国家绿色法庭以 2020 年第 72 号 OA 案审理了“Covid-19 治疗产生的生物医疗废物的科学处置——遵守 BMWM 规则 2016”相关事宜。在上述听证会上，法庭与成员秘书进行了交流，并仔细阅读了 CPCB 为“处理、处理和处置 COVID-19 患者治疗/诊断/隔离期间产生的废物”制定的指南。在听证会上，法庭强调需要解决废物处理人员的安全、埋坑监控、个人/公民的担忧以及修订指南的必要性。在其于 2020 年 4 月 20 日发布的临时命令中，尊敬的法庭指出：“……我们认为，在上述范围内，PCB 和 CPCB 的任务是 COVID-19 基本卫生服务的一部分。CPCB 可以将此传达给所有相关人员。”尊敬的法庭在 2020 年 4 月 24 日发布的命令中指示的具体行动要点如下；“9. 似乎需要进一步修订指南，以涵盖所有方面，不仅包括机构，还包括个人家庭，并处理没有焚化炉等科学处置设施的情况，任何缺乏适当保障措施的粗心深埋都会对地下水产生不利影响并对人们的健康和安全构成危险。将 COVID-19 废物作为城市垃圾处理到普通垃圾箱中或在没有保障措施的情况下不科学地处理污水和其他液体废物也可能很危险。除了持续监督和监测、汇编在线数据、使用电子/数字清单系统跟踪和记录来自所有来源的新冠肺炎废物、防止废物意外泄漏、分析数据以进行战略规划和通过开发必要的软件获得反馈之外，还需要根据进一步的经验和不时出现的新想法纳入最佳做法。还需要提高所有处理人员、工人和公民对预防措施和应采取的步骤的认识，制定一个示范计划，由 Panchayat、分区、区和邦当局在当地采用，并根据当地情况进行必要的进一步修改。所有操作人员的健康都得到了保护，预防措施也已采取。除了为地方机构和卫生部门的合规负责人提供足够的防护装备外，还需要通过在线机制对他们进行指导/培训。CPCB 必须发挥带头作用，并与媒体以及有关的中央/邦部门进行协调。让各邦/直辖区的首席秘书通过协调城市发展、卫生、灌溉和公共卫生等邦有关部门的活动，密切监督科学储存、运输、处理、管理和处置 COVID-19 废物，因为不科学的处理对环境和人民健康构成严重威胁。在国家层面，让环境和气候变化部、卫生 UD、水力教育、国防部和 CPCB 组成的高级别工作组按照指南监督 COVID-19 废物的处理和科学处置。让各邦环境部和 PCB/PCC 确保遵守《2016 年生物医学废物管理规则》，并向 CPCB 提交行动报告，CPCB 采取进一步措施，并向本法庭提交截至 2020 年 5 月 31 日已采取的措施和基本情况的综合报告。” 2020 年 4 月 21 日和 2020 年 4 月 24 日命令的副本分别见附件 I 和附件 II。
医疗保险和医疗补助计划
OPPS Data (APC Weights, Conversion Factor, Copayments, Cost-to-Charge Ratios (CCRs), Data Claims, Geometric Mean Calculation, Outlier Payments, and Wage Index), contact Erick Chuang via email at Erick.Chuang@cms.hhs.gov or Scott Talaga via email at Scott.Talaga@cms.hhs.gov.
增强现实如何塑造医疗保健的未来
现代医疗机构正在经历快速而根本的变化。医生，技术人员和其他医生的需求比以往任何时候都更高，并难以维持相同的护理水平 - 同时同时实施了新的临床和数据存储技术。医疗保健设施越来越复杂，那是在Covid-19迫使他们实施社会疏远和占用限制之前。
硬皮病精准医疗前景
系统性硬化症 (SSc) 是一种罕见且异质性疾病，没有相关的环境诱因或显著的致病基因。一直以来，很难找到足够多的患者来进行经典的基于人群的流行病学暴露/非暴露研究，并有足够的能力确定这些疾病的环境和遗传风险因素，而且这种情况将继续存在。发病机制的复杂性和异质性可能需要针对 SSc 的个性化/精准医疗。由于目前有几种潜在药物可用于特定患者（如果不是整个 SSc），因此 SSc 的分类似乎为更好的治疗策略奠定了基础。迄今为止，SSc 的分类基于受影响区域的范围/严重程度以及一些疾病标志物，包括自身抗体谱。然而，这种分析也应该有助于改进适当分层的临床试验的设计，以确定靶向治疗的效果和预测。基于临床前药物反应的方法，使用患者自身的成纤维细胞体外进行，可以为临床实践提供精确的疾病标记/治疗选择。因为硬皮病真皮成纤维细胞具有持续的高产表型，不仅在人体中发生，而且在细胞培养条件下也发生。因此，基于疾病标记的累积方法可确保 SSc 发病后病情进展和降级，从而通过个性化优化的药物环境重新建立更好的生活。
在医疗保健领域实施人工智能
人工智能 (AI) 及其子领域机器学习 (ML) 的进步几乎体现在生活的每个领域，包括前沿的健康研究。 1,2 然而，研究论文中描述的健康 AI/ML 系统中只有很小一部分进入临床实践。为了解决这个问题，儿童医院 (SickKids) 和 Vector 人工智能研究所 (Vector) 于 2019 年 10 月 30 日组织了 Vector-SickKids 健康 AI 部署研讨会，166 名临床医生、计算机科学家、政策制定者和医疗保健管理人员参加了会议。目的是展示 AI 从研究实验室走向临床的真实案例。演讲者来自加拿大和美国的各种机构，包括圣迈克尔医院、大学健康网络、滑铁卢大学、安大略公共卫生学院、安大略理工大学、密歇根大学、北加州凯撒医疗机构、约翰霍普金斯大学、宾夕法尼亚大学和杜克大学。每个项目所经历的成功和挑战为新兴的健康 AI 领域提供了宝贵的见解。要求每位发言者准备一个结构化的演讲，涉及以下主题：