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提前通知日历年（CY）2024 Medicare Advantage（MA）人力（MA）和D部分付款政策的通知
根据《社会保障法》第1853（b）（2）条（该法案），我们通知您Medicare Advantage（MA）人工资料率方法和风险调整方法的计划变化，该方法是根据CY 2024的Medicare法规所采用的。此通知还包括讨论CY 2024的年度调整对确定标准福利的Medicare D部分的收益参数，包括2022年通货膨胀降低法案所需的福利（IRA）（IRA）（pub。L. 117-169）。CMS将根据《医疗保险处方药，改善和现代化法案》（2003年（MMA）（Pub。Div>L. 108-173），并通过《 2015年监管时机法》的确保公平性修改（Pub。L. 114-106）。提前通知的方法论变更已发表在发表税率公告发布之前的60天后，并提供了至少30天的公众意见。
质量 ID #47 (NQF 0326)：提前护理计划
分子说明：如果患者的文化和/或精神信仰阻碍了对预先护理计划的讨论，请提交 1124F。分子说明：用于此措施的 CPT 类别 II 代码表示：已讨论并记录了预先护理计划。在索赔中使用类别 II 代码的行为表明提供者确认预先护理计划已在医疗记录中（即，在分配代码时，医疗记录中的预先护理计划有效）或已讨论过预先护理计划。每年都需要代码以确保提供者每年确认医疗记录中的计划仍然合适或开始新的讨论。提供者不需要每年与患者一起审查预先护理计划以满足分子标准；医疗记录中仍然有效的先前制定的预先护理计划的记录符合分子标准。通常在 CPT 代码 99497 和 99498 下提供的服务满足预先护理计划讨论和记录的要求，记录。如果患者接受了这些类型的服务，请提交 CPT II 1123F 或 1124F。
质量 ID #47 (NQF 0326)：提前护理计划
丧失工作能力。根据文献回顾，工作组确定该措施应保持原样，不设时间框架要求。研究表明，人们确实会经常改变对高级护理计划的偏好，但这主要发生在重大医疗事件或其他健康状况变化之后。对于病情稳定的患者，很难定义正确的间隔。工作组认为，根本没有解决这个问题的错误率比既定计划过时的风险要大得多（Teno，1997），因此我们目前不应该定义具体的时间框架。在测试和审查该措施时，我们将继续评估是否以及何时应该包括具体的时间框架。
提前赞美患者，但没有耐心
患者，但没有耐心描述了现代肿瘤学早期维克多·莱文（Victor Levin）的个人旅程以及对脑肿瘤的研究和治疗的发展。他的旅程始于CT和MR Brain Imaging的时代，当时所有已建立的肿瘤治疗仍在证明其在脑肿瘤领域的作用。回忆录描述了早期临床试验的开发，包括仍然重要的PCV时间表，包括仍然重要的PCV时间表，使用动物模型渗透到脑肿瘤中的数学模型，用于脑肿瘤的药代动力学，在此领域的早期临床研究中使用的药物的药代动力学，对NITRO的早期临床研究，对尼罗（Nitro）的互动性以及对综合性的研究 - 源源 - 对综合的态度 - 派系的态度 - 派对属性 - 替代的综合疗法，替代了替代的质量派，替代了替代的质量替代，替代了整体质量的质量派，替代了整体质量的质量，使然化的属性质量替代属性的质量替代性的质量来源构成的质量质量对于涉及的领域放射疗法，对放射疗法引起的认知缺陷的担忧，酪氨酸激酶抑制剂的发展：一切。对脑肿瘤研究者的第一次聚会和神经肿瘤组的诞生以及第一个早期脑肿瘤中心的诞生有生动的描述。此自传是一个非常个人的文件，诚实，关于野心，成就和失望。在许多方面，维克多·莱文（Victor Levin）是神经肿瘤学领域的先驱和领导人物，他从事的许多主题，他理解的重要性是相关的，并且仍然与我们有关。，但这本书也是一个时间胶囊；对于那些想了解该领域早期开始历史的人，这是必须阅读的。- Martin van Dent Bent，医学博士，博士学位，神经肿瘤学教授，伊拉斯mus大学鹿特丹和荷兰Erasmus医疗癌症中心的神经肿瘤学部门
Pantano, E., & Scarpi, D. (2022)。我、机器人、你、消费者：衡量人工智能类型及其对消费者服务情绪的影响。《服务研究杂志》，25(4)，583-600。提前在线出版。https://doi.org/10.1177/10946705221103538
摘要 本研究借鉴了人工智能在服务领域的日益广泛的应用。旨在了解人工智能系统在多大程度上像人类一样具有多种智能类型，以及这些类型是否会在消费者身上引起不同的情绪。为此，本研究采用了两项研究方法：研究 1 建立并评估了用于衡量不同人工智能智能类型的量表。研究 2 评估消费者对不同人工智能智能的情绪反应。研究结果提供了一个衡量不同类型的人工智能与人类智能的量表，从而表明人工智能是可配置、可描述和可测量的（研究 1），并且会影响消费者的积极和消极情绪（研究 2）。研究结果还表明，消费者在与不同类型的人工智能互动时表现出不同的情绪，包括快乐、兴奋、热情、自豪、鼓舞、悲伤、恐惧、愤怒、羞耻和焦虑，以及情感依恋、满足和使用意图。我们的量表建立在人类智能与人工智能智能特征的基础上，同时为未来开发更类似于人类智能的人工智能系统提供指导。
Makhlouf, Y.、Salto-Tellez, M.、James, J.、O'Reilly, P. 和 Maxwell, P. (2022)。数字病理学中 AI 工具开发的总体路线图和核心步骤。诊断学，12(5)，文章 e1272。提前在线出版。https://doi.org/10.3390/diagnostics12051272
病理学和其他学科正在推动开发人工智能 (AI) 工具，以自动从大型数据缓存 [ 2 ] 中执行评估 [ 1 ]，以供临床使用。鉴于放射学 [ 3 ， 4 ] 和病理学 [ 5 ， 6 ] 超过 50 年的发展，政府对此予以认可（例如英国政府 2019 年的 Topol 审查）。模拟常规病理学工作流程，诸如 [ 7 ] 的技术挑战已证明某些深度学习网络具有同等或更高的性能。数字病理学中的组织学数据 [ 8 ] 是实现自动诊断或辅助诊断的最困难挑战之一。已经提出了多种交互式工具来帮助医疗用户自动进行全幻灯片图像 (WSI) 分析而无需编码，涵盖表型分析 [ 9 ]、分割 [ 10 ] 和 IHC 筛查 [ 11 ] 等领域。这有几种形式，其中最主要的是病理图像的自动解释。人工智能以计算机算法为基础，这些算法查询图像像素并将它们定量映射到代表组织结构或疾病状态的预定义类别中 [ 2 ]。最近的研究 [ 12 – 15 ] 表明，诊断工具或算法的设计通常需要考虑如何使用该工具、它如何适应病理学家既定的工作流程以及其他特定于领域的行为。无论人工智能算法依赖于完全监督还是弱监督/无监督学习，机器学习算法的主要目标都是通过搜索数据中的模式来找到特征值与所需结果（分类或回归模型、一组聚类等）之间的最佳映射 [ 16 ]。除此之外，总会有
家属提前返回（2022 年 4 月）.pub - 三泽空军基地
2.4.1. 一般规定 在 OCONUS PDS 中与飞行员一起居住的司令部担保家属可在飞行员完成规定的海外任务之前由政府出资重新安置。 2.4.2. 目的 本指南详细介绍了在 OCONUS PDS 中与飞行员一起居住的司令部担保家属的要求，这些家属可在飞行员完成规定的海外任务之前由政府出资重新安置。 2.4.3. 要求 因个人情况从美国大陆以外地区提交 ERD 的飞行员必须有一份由飞行员签署的备忘录，其中包含以下信息：家属姓名和出生日期（只需提供子女的出生日期）、旅行目的地和申请原因。 2.4.4. ERD 流程 1. 填写申请表并将其提交给单位指挥官进行审查和提出建议。 2. 单位指挥官审查申请并提出批准或不批准的建议。 3. 提供宗教、心理健康、财务管理、家庭咨询和/或法律机构的推荐（如适用）。 4. MPF/S 职业发展部门审查请求的完整性并将其转发给设施指挥官（可将权力委托给支援组指挥官或空军基地组指挥官，前提是这些指挥官的级别为中校或更高）以供批准/不批准。 5. 单位指挥官（或 MPS）在批准后发布家属旅行命令。参考：空军指令，家庭成员旅行，第 2.4 段。