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自动细胞外体积分数测量用于轻链型心脏淀粉样变性患者的诊断和预测
共分析了 300 名连续患者，这些患者接受了 CMR 检查以鉴别诊断 LVH。50 名患者确诊为 CA（39 名患有 AL-CA，11 名患有转甲状腺素蛋白淀粉样变性），198 名患者确诊为肥厚性心肌病，47 名患者确诊为高血压性心脏病，5 名患者确诊为法布里病。半自动深度学习算法 (Myomics-Q) 用于分析 CMR 图像。区分 CA 与其他病因的最佳截止细胞外体积分数 (ECV) 为 33.6%（诊断准确率为 85.6%）。自动 ECV 测量显示，对于 AL-CA 患者（修订版 Mayo III 或 IV 期）的心血管死亡和心力衰竭住院综合预后价值显著（ECV 40% 的调整风险比为 4.247，95% 置信区间为 1.215– 14.851，p 值 = 0.024）。将自动 ECV 测量纳入修订版 Mayo 分期系统可实现更好的风险分层（综合判别指数 27.9%，p = 0.013；分类净重新分类指数 13.8%，p = 0.007）。
MDS 3.0 质量测量用户手册 v17.0
• 计算距离事件结束还有多少天时，计数在以下时间停止：(a) 如果该记录是出院评估（A0310F = [10, 11]），(b) 如果该记录是机构内死亡（A0310F = [12]），则在目标期间的最后一条记录停止，或 (c) 到达目标期间的终点，以较早者为准。• 计算事件中每次住院的时长时，包括入院当天（A1600）但不包括出院当天（A2000），除非入院和出院发生在同一天，这种情况下住院天数等于 1。– 例如：如果居民于周一入院并于第二天（周二）出院，则该事件的持续时间为 1 天。 • 虽然机构记录中的死亡 (A0310F = [12]) 会结束 CDIF 计数，但这些记录不用作目标记录，因为它们仅包含跟踪信息，而不包含 QM 计算所需的临床信息。 • 流感疫苗接种措施的特殊规则。流感疫苗接种措施每 12 个月的流感季节仅计算一次，流感季节从每年的 7 月 1 日开始，到次年的 6 月 30 日结束。对于这些措施，目标期从 10 月 1 日开始，到 3 月 31 日结束。这意味着流感季节结束时正在进行的发病的发病结束日期将是 3 月 31 日，并且在计算 CDIF 和将流感疫苗接种措施的住院时间分为长期或短期时，应将 3 月 31 日用作结束日期。– 请注意，目标期（即 10 月 1 日 - 3 月 31 日）不同于选择期，后者从 10 月 1 日开始，到次年的 6 月 30 日结束。流感疫苗接种措施的选择期将在下文第 3 节和第 4 节中进一步讨论。
虚拟医院的变革力量用于革新医疗保健交付
由于人口统计学，社会和流行病学的全球变化，国家医疗保健系统正面临着令人震惊的压力上升。即使在不久的将来，这种不断升级的压力也会危害其可持续性。在考虑需求方面，造成这一问题的主要因素是全球人口对慢性疾病的渐进式衰老。到2050年，60岁以上的人口预计将从2020年的10亿增加到21亿[1]。此外，近年来，慢性非传染性疾病的患病率持续增加，造成欧洲近75％的死亡，占全球医疗资源消费的70％ - 80％。这些疾病是欧洲54个国家的主要死亡原因[2]。满足这些不断变化的需求并表达的需求需要探索新的组织解决方案。缺乏医疗保健专业人员是一个结构性问题，基于流行前数据，到2030年可能会在全球范围内达到1000万[3]。这种短缺，再加上医疗机构中增加的工作量，对员工保留和卫生职业的吸引力产生了负面影响[4]。这个恶性循环导致医疗和护理领域的医疗保健人员持续稀缺。较发达国家国家医疗服务的成本一直在不断上升。在2013年至2019年之间，针对这种通往的年度人均支出增长，欧盟成员国平均为3％[5]。这一趋势受到市场创新药物成本和新技术投资的成本的影响[5]。
生成大语言模型与同伴用户的答案质量用于解释外行患者的实验室测试结果：评估研究
背景：尽管患者可以通过患者门户轻松访问其电子健康记录和实验室测试结果数据，但实验室测试结果通常令人困惑，难以理解。许多患者转向基于网络的论坛或问答（Q＆A）网站，以寻求同龄人的建议。与健康相关问题的社交问答站点的答案质量差异很大，并且并非所有答案都是准确或可靠的。大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）为患者开辟了一个有希望的途径，可以回答他们的问题。目标：我们旨在评估使用LLM对患者提出的与实验室测试相关的问题产生相关，准确，帮助和不保障的回答的可行性，并确定可以使用增强方法来减轻的潜在问题。方法：我们从Yahoo!收集了实验室测试结果与相关的问答数据回答本研究的53个问答对。使用Langchain Framework和Chatgpt Web门户网站，我们对53个LLMS的53个问题产生了回答：GPT-4，GPT-3.5，Llama 2，Medalpaca和Orca_mini。我们使用基于标准的问答性相似性评估指标评估了他们的答案的相似性，包括以召回式评估的研究，用于观察评估的研究，双语评估研究，用于用显式排序进行翻译评估的指标以及来自变形金刚得分的双向编码器。我们使用基于LLM的评估者来判断目标模型在相关性，正确性，帮助性和安全性方面是否比基线模型具有更高的质量。，我们与医学专家进行了手动评估，以对相同4个方面的7个选定问题做出所有回答。结果：关于4个LLM的响应的相似性； GPT-4输出用作参考答案，GPT-3.5的答案最相似，其次是Llama 2，Orca_mini和Medalpaca的答案。人类来自Yahoo数据的答案的评分最低，因此与GPT-4生成的答案相似。获胜率和医学专家评估的结果都表明，GPT-4的反应比所有其他四个方面的其他LLM响应和人类反应都更好（相关性，正确性，帮助和安全性）。llm的回应偶尔也遭受了医学背景下缺乏解释，不正确的陈述和缺乏参考的痛苦。结论：通过评估LLM在对患者实验室测试结果相关的问题中产生反应时，我们发现，与Q＆A网站中的其他4个LLM和人类答案相比，GPT-4的答案更准确，帮助，帮助，相关和更安全。在某些情况下，GPT-4响应不准确而不是个性化。我们确定了提高LLM响应质量的多种方法，包括及时的工程，及时的增强，检索增强的生成和响应评估。
杜松绿色能量油墨条约，设想能量用于开发
在古吉拉特邦德里NCR的风项目，2024年2月：杜松绿色能源和设想能源墨水在Gujarat的Devbhoomi Dwarka区的总量子量为300兆瓦（MW）的风力涡轮机发电机（WTG）的战略合作伙伴关系。根据合作伙伴关系，Envision将提供91个EN 156-3.3 MW WTG的单位，并将监督所有WTG的安装，调试和维护。该项目预计将在2025年底之前以分阶段的方式进行委托，并每年生产1000GWH的清洁能源单位，从而大大加快印度在实现其净零排放目标方面的进展。Naresh Mansukhani，Juniper Green Energy Pvt首席执行官。Ltd.表示，他的欢乐表示：“我们很乐意与Envision Energy合作为该风项目的开发与Envision Energy的这种合作证明了我们致力于建立可持续未来的奉献精神。RPV Prasad，首席执行官，Indiso Wind Power Technologies印度说：“我们与Juniper Green Energy合作，利用印度在古吉拉特邦的风能 作为我们对Atmanirbhar Bharat Vision的承诺的一部分，我们将在我们的浦那工厂组装纳塞尔和轮毂为风力涡轮机，而塔和刀片将在当地采购。 蓬勃发展的印度风能景观将在推动该国驶向净零的情况下发挥关键作用。” Envision Energy全球副总裁兼Envision Energy India董事长Kane Xu先生说：“对于加速绿色能源过渡以避免气候危机而变得至关重要。 这个RPV Prasad，首席执行官，Indiso Wind Power Technologies印度说：“我们与Juniper Green Energy合作，利用印度在古吉拉特邦的风能作为我们对Atmanirbhar Bharat Vision的承诺的一部分，我们将在我们的浦那工厂组装纳塞尔和轮毂为风力涡轮机，而塔和刀片将在当地采购。蓬勃发展的印度风能景观将在推动该国驶向净零的情况下发挥关键作用。” Envision Energy全球副总裁兼Envision Energy India董事长Kane Xu先生说：“对于加速绿色能源过渡以避免气候危机而变得至关重要。这个
简单的哈密顿量用于强烈的量子模拟
使用一个充分理解的量子系统模拟另一个不太了解的量子系统的想法具有悠久的历史[1]。随着量子信息技术的最新发展，它吸引了许多研究领域。在核和粒子物理学区域，量子模拟吸引了显着但仍在增长的研究兴趣[2-42]，因为它的潜力避免了符号问题，从而阻碍了传统的数值方法来计算构成标准模型基础的规范理论的实时动力学。仪表理论是相对论量子场理论在局部量规传输下不变的。局部规格不变性在近期量子计算机上有效，准确地模拟量规理论带来了许多挑战。在许多哈密顿的晶格仪理论中，例如Kogut-susskind Hamiltonian [43]，量子链接模型[44，45]和循环 - 弦乐 - 哈德隆公式[46 - 48]，相互作用是局部的，并非所有与物理状态相对应的局部自由度。只有满足当地仪表不变性（高斯定律）的状态是物理的。结果，量子硬件中的噪声或量子算法所构图（例如Trotterterization误差）可能会导致模拟中的非物理结果。许多通用误差缓解技术，例如零噪声CNOT外推[49 - 51]不足以完全恢复物理结果，因为算法的门忠诚度和系统误差有限[10]。有许多研究试图解决这个问题，例如整合了高斯定律（例如，参见参考文献[52，53]），添加了违反规格的惩罚项[54 - 61]，使用动态驱动器和量子控制的不同规格选择（所谓的“ dy-Namical Declopling” [62]），使用对称性保护[63]和命中后[64]，以及
MDS 3.0 质量测量用户手册 (v16.0)
选择期 在住院医生所选事件开始时，入院记录之后的第一次评估。 合格 RFA A0310A = [01] 或 A0310B = [01] 或 A0310F = [10, 11] 选择逻辑 满足以下条件的最早评估：(a) 包含在住院医生所选事件中，(b) 具有合格 RFA，(c) 具有大于或等于开始该事件的入院记录日期的最早目标日期，以及 (d) 其目标日期不超过目标记录的目标日期前 130 天。 初步评估不能与目标评估相同。如果同一评估同时符合初步评估和目标评估的条件，则将其用作目标评估，并且初步评估被视为缺失。 基本原理 具有合格 RFA 的记录包含定义 QM 所需的所有项目。初步评估不需要在目标期内具有目标日期。初始评估代表住院者在事件开始后尽快的状态。如果初始评估比目标评估早 130 天以上，则不予使用，初始记录被视为缺失。这可以防止将初始评估用于短期住院，因为住院者的大部分时间是在设施外度过的。130 天允许在 100 天的住院中最多有 30 天在设施外度过。
测量用拉曼光谱仪回收锂离子电池材料的转换
•精确的反应控制以最大程度地减少废物和试剂的用法：该公司旨在最大程度地减少废物产生和过度使用试剂。拉曼光谱学提供对反应进度的准确和直接见解的能力，使他们能够更好地控制反应，从而减少废物和试剂消耗。
减少危害圣地亚哥县过量用药数据...
正如全国危害减少联盟所述，“危害减少是一套旨在减少吸毒相关负面影响的实用策略和理念。这也是一场建立在对吸毒者权利的信仰和尊重之上的社会正义运动。” 2021 年 1 月，圣地亚哥县 (County) 监事会要求卫生与公众服务局 (HHSA) 制定全面的危害减少战略。这项工作将补充现有的预防和药物滥用障碍治疗服务。该战略的一个组成部分是完成社区准备情况评估，以收集建立和促进包括圣地亚哥县注射器服务计划 (SSP) 在内的危害减少计划的关键数据。县 HHSA 公共卫生服务部门的 HIV、STD、肝炎科 (HSHB) 与圣地亚哥州立大学公共卫生研究所签订了合同，进行这项准备情况评估。该评估旨在：
临床科学人工智能视网膜血管测量用于预测循环死亡率、心肌梗塞和中风
摘要 目的 我们研究加入人工智能 (AI) 支持的视网膜血管测量 (RV) 是否能改善现有的中风、心肌梗死 (MI) 和循环死亡率风险算法。方法 AI 支持的视网膜血管图像分析处理了 88 052 名英国生物库 (UKB) 参与者（图像捕捉时年龄为 40-69 岁）和 7411 名欧洲癌症前瞻性调查 (EPIC)-诺福克参与者（年龄为 48-92 岁）的图像。提取了视网膜小动脉和小静脉宽度、曲折度和面积。在 UKB 中使用多变量 Cox 比例风险回归开发了循环死亡率、中风和 MI 的预测模型，并在 EPIC-Norfolk 中进行外部验证。使用乐观调整校准、C 统计量和 R 2 统计量评估模型性能。将 RV 添加到 Framingham 风险评分 (FRS) 中，以比较其对新发卒中和新发 MI 的表现，以及基于 RV、年龄、吸烟状况和病史（抗高血压/降胆固醇药物、糖尿病、现患卒中/MI）的更简单模型。结果 基于 65 144 名参与者（平均年龄 56.8 岁；中位随访期 7.7 年）开发了 UKB 预后模型，并在 5862 名 EPIC-Norfolk 参与者（分别为 67.6 年、9.1 年）中进行了验证。男性和女性循环死亡率预测模型的乐观调整 C 统计量和 R 2 统计量分别在 0.75–0.77 和 0.33–0.44 之间。对于新发卒中和 MI，在 FRS 中添加 RV 并未改善任何一个队列的模型性能。但是，更简单的 RV 模型的表现与 FRS 相同或更好。结论 RV 为血管健康的传统风险评分提供了一种替代预测生物标志物，无需采血或测量血压。需要进一步研究 RV 在人群筛查中的应用，以对高风险人群进行分类。