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Shingrix疫苗接种在老年人和免疫功能低下的经济和个人价值-Katie Flanagan教授-25th Asm.pptx
•51.3％对HZV的功效和66.5％的疗效为3.1岁的疱疹后神经痛•疗效随着年龄的69.8％的疗效而降低，在50-59岁的年龄中，疗效为69.8％，效率为37.6％，≥70岁的疗效•在≥80％的效率上，效率为≥80％的效果，超过80％的成本•超过了31％的成本• [CI 11.2-47.6]在1个研究中8年和其他研究中，在8年中显示16.5％）
开放访问一系列成像研究（OASIS）：年轻，中年，非痴呆和痴呆的老年人的横截面MRI数据
开放式成像研究（OASIS）是一个旨在使大脑的磁共振成像（MRI）数据集的大脑数据集，可自由使用科学界。通过编译和自由分发MRI数据集，我们希望促进基本和临床神经科学中的未来发现。具体来说，OASIS项目旨在扮演许多角色。首先，绿洲图像和相关措施是持续科学探索的数据集。从整个成人寿命中从有或没有痴呆症的400多个个人获得的一组图像开始，选择了绿洲数据集，以鼓励对高兴趣主题进行研究，并提供对个别实验室难以获取的数据。第二，OASIS数据是研究人员创建和推动分析技术的目标。由于图像是从多个年龄和健康状况的受试者中获取的，因此绿洲数据可用于测试人类大脑各种景观各个范围内技术的鲁棒性和有效性。第三，绿洲数据可以用作相似分析技术的基准目标。标准图像证明了证明和对比方法的共同参考点。通过仔细筛选
联盟信：不要对老年人，兽医和消费者使用未经测试和不透明的AI
2025年1月30日，科学技术总裁助理迈克尔·克拉西奥斯（Michael Kratsios）总裁迈克尔·克拉西奥斯（Michael Kratsios）1650宾夕法尼亚大街，西北华盛顿特区，华盛顿特区，20504年，AI和加密货币大卫·萨克斯（Crypto David Sacks）总裁1650年宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州西北部的penn dc 20504 National Secutsia Avenue Mike Avenue Avenue 1600Washington, D.C. 20500 Acting Director Matthew Vaeth Office of Management and Budget 1650 17th Street NW Washington, DC 20006 RE: Veterans and Consumer Groups to White House: Don't Let the Federal Government Use Untested AI on Us Dear Mr. Kratsios, Mr. Sacks, Mr. Waltz, and Mr. Vaeth, Last week, President Trump signed an Executive Order instructing the Office of Management and Budget to revise key rules requiring that the federal government在将其用于消费者之前，请确保对AI系统进行测试和披露。包括用于帮助VA分配和优先考虑护理，筛选机场旅行者的AI系统，并审查老年人获得退休福利的机会。在使用AI系统上没有测试和透明性的护栏（护栏都如此基本），任何工程师都应该感到羞耻以释放产品 - 老年人，退伍军人和消费者都会使他们的福利不正确，并且健康危险。我们呼吁您保留有关对安全和权利影响AI进行测试和透明度的关键规则。当前的规则要求高危系统（例如医疗保健和福利中使用的系统）进行测试并透明地向公众报告。要求是基本的最佳实践：确保对系统进行测试并证明工作起作用，并接受持续的监控，以便它继续起作用。标准这些规则设置不高，要求指导本身所描述的“足够测试”是我们的老年人，退伍军人和日常消费者应得的最少的。众议院双方AI工作队报告说：“公众应该知道，联邦机构有成熟的政策来利用AI，同时维护
老年人战略 2023 – 2026 斯劳自治市议会
优先事项 4：与 NHS 和公共卫生部门建立更紧密的合作伙伴关系，预防包括更广泛的健康决定因素在内的长期疾病。与我们的合作伙伴（如卫生部门、志愿和社区部门以及社区本身）合作，支持人们的健康和福祉，预防中风、心脏病、痴呆症等长期疾病。在成人社会护理中采用个性化、基于优势的方法，鼓励独立并利用人们自己社区内的资产。这些将得到大力支持，重点是整合健康和社会护理服务，以提供最佳价值，并确保居民在需要时能够获得高质量的服务。作为这项工作的一部分，PH 一直在制定痴呆症预防需求评估（9 月 22 日起）
使用机器学习的老年人的可视化风险预测系统开发：基于Charls
肌肉减少症已成为老年人的重要健康问题，其特征是肌肉质量降低，肌肉力量降低和逐渐的身体机能下降（1，2）。这种退化性状况严重限制了移动性，增加了跌倒和断裂的风险，并可能导致生活质量下降和死亡率较高（3）。在中国，随着迅速衰老的过程，肌肉减少症的流行率仍然很高，对医疗保健系统和家庭护理承担了重大负担（4）。迅速确定高风险的人并采用科学干预措施，例如增加蛋白质摄入和增强的体育锻炼，可以帮助维持健康的肌肉状况并降低肌肉减少症的风险（5，6）。随着大数据和人工智能的快速发展，基于健康数据的机器学习模型显示出疾病风险评估的巨大潜力（7，8）。
COVID-19 MRNA疫苗（5年及以上）患者组方向 ehia：在患有镰状细胞疾病的患者中使用的plerixa（... 呼吸道合胞病毒（RSV）老年人计划通讯 诊断成像数据集统计版本 2025/26 NHS付款计划 - 咨询通知 NHS标准合同2024/25-一般条件（完整... 中型安全住院服务（MSU） 专业皮肤科服务规范 NHS标准合同2024/25 国家创新药品基金列表v1.3
nhse和根据本PGD提供服务的人不得更改，修改或添加本文档的临床内容（第4、5和6节）；这种行动将使提供的临床签名无效。此外，授权组织不得改变第3节（员工特征）。第2节只能由授权PGD的人根据《人类药品法规》 2012 1（HMR2012）附表16第2部分第2部分（代表NHSE）修改。第7节可以在提供的指定可编辑字段中进行编辑，但仅出于提供这些部分的目的，即使用PGD的NHS组织的责任和治理安排。第7节不能用于更改，修改或添加到临床内容中。此类行动将使UKHSA临床内容授权无效，该临床内容授权是根据法规提供的。第7节将由提供服务及其授权经理的注册从业人员完成。
新手风险工作：大三学生如何指导新兴技术（例如生成AI）的老年人可以导致学习失败
从历史上看，初级专业人员已经指导了新技术的高级专业人员，因为大三学生通常比老年人更愿意执行低级任务以学习新技能，这比老年人更有能力，可以比老年人进行接近工作本身的实时实验，并且比老年人更愿意学习与传统身份和规范冲突的创新方法。但是，我们对新兴技术的使用量很高的不确定性，因为它们具有广泛的功能，并且在变化中发生了变化时，我们一无所知。随着人工智能的兴起，特别是学习算法和LLM，这种情况可能越来越普遍。在我们的研究中，我们的研究是全球管理咨询公司波士顿咨询集团（Boston Consulting Group）进行的，我们在7月 - 78名初级顾问（Au-Gust 2023）进行了采访，他们最近参加了一次实地实验，该实验使他们首次访问了Generative AI（GPT-4）（GPT-4），以解决一项战略业务问题解决任务。实验后不久，我们发现初级专业人员可能无法围绕不确定的新兴技术来管理风险，因为大三学生可能会建议三种新手风险工作策略：1）基于缺乏深度不存在的技术，而不是在不确定的范围内，而是不确定范围的范围，而不是范围内的范围，而不是范围范围的范围。 3）专注于项目级的干预措施，而不是系统部位或生态系统级别。新手风险工作的含义是，当预计初级专业人员成为不确定，新兴技术的专业知识的来源时，这可能导致学习失败。这项研究有助于我们理解围绕新兴技术，组织中的风险工作以及人为计算机互动的理解。
