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亲爱的 DHI 导师
尊敬的 DHI 讲师，我们感谢您愿意通过在我们的学校授课（无论是面对面授课还是混合授课）和/或讲师指导的在线课程来支持 DHI。我们感谢您投入大量时间和个人承诺。您可能意识到，DHI 教育课程的学生和其他人可能会将您和您的其他讲师视为 DHI 的代表。因此，我们非常重视您在 DHI 教育课程和活动中作为讲师的行为举止。因此，我们希望所有讲师都遵守所有 DHI 讲师要求、政策和材料，这些要求、政策和材料会不时采用和更新。这包括但不限于讲师选择标准、要求和福利、讲师职责、讲师申请和讲师志愿者协议。我们鼓励您定期查看上述内容和所有其他适用的 DHI 政策，这既是为了刷新您的记忆，也因为我们可能会不时进行修改。如果您对 DHI 讲师要求有任何疑问，请联系我们的教育人员来回答您的问题并直接与我联系。再次感谢您的服务！你诚挚的，
DHI 2023 年年度报告
创新在很大程度上取决于参与人员的能力，多年来，DHI 的员工一直在提高水务业务的创新标准。但我们并不满足于现状。作为“创新”阶段的一部分，我们通过引入新的职业道路和发展机会（包括全球流动计划）增强了我们的创新能力。我们的员工参与度进一步提高，自愿离职率下降。此外，我们从东到西，在世界各地吸引了许多新的优秀同事。
卫生信息学博士学位（DHI）的课程和描述
在本课程中，学生将了解为什么电子健康记录（EHR）被视为改善医疗保健的最有效方法之一，需要哪些信息技术基础架构来支持EHR，为什么医生的买入对于取得成功至关重要，如何克服如何克服返回的投资回报累积，ehr付费良好的EHR和临床支持的关键组成部分，以及临床上的临时付费大量。学生将研究电子健康记录（EHR）如何影响当今和未来的临床结果和疾病管理。学生还将获得赢得医疗保健提供者的EHR策略的案例研究，可以在EHR计划和实施中使用。此外，学生将了解联邦政府最近为加速EHR采用的努力以及这种采用将如何受到HIPAA和社区安全问题的影响。
扩散组织学成像可区分不同的儿童脑肿瘤组织学
高级别儿童脑肿瘤是儿童中癌症死亡率最高的。虽然常规 MRI 已被广泛用于临床检查儿童高级别脑肿瘤，但准确的神经影像学检测和肿瘤组织病理学的区分以改善诊断、手术计划和治疗评估仍然是临床管理中尚未满足的需求。我们采用了一种新颖的扩散组织学成像 (DHI) 方法，使用扩散基础频谱成像 (DBSI) 衍生的指标作为深度神经网络分析的输入分类器。DHI 旨在检测、区分和量化儿童高级别脑肿瘤中的异质区域，包括正常白质 (WM)、密集细胞肿瘤、密度较低的细胞肿瘤、浸润边缘、坏死和出血。因此，不同的扩散指标组合将指示每个不同肿瘤组织学特征的独特分布。DHI 通过结合 DBSI 指标和深度神经网络算法，对儿童肿瘤组织学进行了分类，总体准确率为 85.8%。受试者工作分析 (ROC) 分析表明，DHI 在区分单个肿瘤组织学方面具有很强的能力，正常 WM、致密细胞肿瘤、稀疏细胞肿瘤、浸润边缘、坏死和出血的 AUC 值 (95% CI) 分别为 0.984 (0.982–0.986)、0.960 (0.956–0.963)、0.991 (0.990–0.993)、0.950 (0.944–0.956)、0.977 (0.973–0.981) 和 0.976 (0.972–0.979)。我们的结果表明，DBSI-DNN 或 DHI 可以准确地表征和分类儿童高级别脑肿瘤中的多种肿瘤组织学特征。如果这些结果能够在患者身上得到进一步验证，那么新型 DHI 可能会成为当前神经影像技术的有利替代方案，以更好地指导活检和切除以及监测高级别脑肿瘤患者的治疗反应。
水资源气候变化适应技术 | unep-dhi
Gareth James Lloyd（联合国环境署 DHI 中心高级项目顾问）、Peter Koefoed Bjørnsen（联合国环境署 DHI 中心主任）、Sandra Bry（联合国气候变化框架公约气候技术中心和网络气候技术专家）、Anne Olhoff（联合国环境署 DTU 伙伴关系气候适应性发展计划负责人）、Ariesta Ningrum（联合国气候变化框架公约气候变化秘书处金融、技术和能力建设计划技术政策和战略部门团队负责人）、Tiffany Hodgson（联合国气候变化框架公约秘书处适应计划项目官员）、Livia Hollins（联合国气候变化框架公约秘书处适应计划助理项目官员）、John Matthews（全球水资源适应联盟协调员）、Michael Brian Butts（DHI 水资源研究与开发项目经理）、Miriam Feilberg（水治理专家）。
Metocean评估建模扩展报告
与Rijksdienst Voor Ondernemend Nederland（RVO）合同，DHI A/S（DHI）在北海的荷兰独家经济区进行了详细的Metocean研究，在北海，整个模型域涵盖了荷兰海军界的所有离岸风场搜索区。这项研究的重点是OWFS IJMUIDEN VER和NEDERWIEK。Metocean研究分为两个部分：•高分辨率风，水位，电流和波浪建模，共同称为Metocean建模，涵盖了从1979年1月到2023年9月的44年以上。该模型的空间覆盖范围是图0.1所示的完整可行性域，在Ijmuiden Ver，Nederwiek和Doordewind风电场区域中具有更高的分辨率。
具有特殊焦点
该报告的撰稿人和审稿人包括：Paul Glennie，Lisbet Rhiannon Hansen和Isis Oliver（协调的主要作者），Gareth James Lloyd和Joakim Harlin（撰稿人），IjiltSetseg Dorjsuren（分析和图形）以及Colin Herron和Yelysaveta Demydenko（GWP的撰稿人）； （以下按字母顺序排列的审稿人），Belynda Petrie（Oneworld），Rasoul Mikkelsen（Royal Eijkelkamp），Alistair Rieu-Clarke（联合国经济欧洲 - UNECE - UNECE），奥斯汀·汉密尔顿（Austin Hamilton Bernhardt, Stuart Crane, Alex Forbes, and Lou Perpes (UNEP), Maija Bertule, Louise Heegaard, and Henrik Larsen (UNEP DHI Partnership – Centre on Water and Environment), Maggie Kossida (UN- Water), Gerard Payen (UN-Water Integrated Monitoring Initiative for SDG 6: Strategic Advisory Group), Rabi Mohtar (World Water理事会）。此外，请感谢其他联合国内部成员和合作伙伴（https://www.unwater.org/ about-un-water/consem-and-member-and-partners）。
地球观测促进可持续发展目标地球概要...
目标 1.5：Anestis Trypitsidis 和 Haris Kontoes（雅典国家天文台） 目标 6.3：Steve Greb（威斯康星大学麦迪逊分校、GEO AquaWatch）、Benjamin Koetz (ESA)、Kerstin Stelzer（Brockmann Consult）、Mark Matthews Cyanolakes ) 目标 6.4：安娜玛丽Klasse 和 Steven Wonink (ELEAF)、Jippe Hoogeveen、Riccardo Biancalan 和 Livia Peiser (FAO)、Benjamin Koetz (ESA) 目标 6.6：Ake Rosenqvist（全球红树林观察）、Lisa Robelo (CGIAR)、Michael Riffler (Geoville)、Jean- Francois Pekel (EC JRC) 目标 7.1：Miguel Roman (NASA)、Paul Stackhouse (NASA) 目标 11.1：Richard Sliuzas (ITC)、Tomas Soukup (GISAT) 目标 11.2：Sharon Gomez 和 Amelie Broszeit (GAF AG) 目标 11.3：Thomas Esch 和 Felix Bachofer (DLR)、Christian Tøttrup ( DHI GRAS）目标 11.5：Sharon Gomez (GAF AG) 目标11.6：Claus Zehner (欧空局) 目标 11.7：Stefan Kleeschulte (space4environment)、Mirko Gregor (space4environment)、Tomas Soukup (GISAT)、Diana Rocío Galindo González (IAEG-SDGs WGGI，哥伦比亚) 目标 14.1：Emily Gordon (NOAA)、Sordon （NOAA）坎贝尔（欧空局），蒂特。 Kutser (塔尔图大学)、Giulio Ceriola (Planetek)、Sami Djavidnia (EMSA)、Mads Christensen (DHI GRAS) 目标 14.3：Peter Land (PML)、Roberto Sabia (ESA)、Shuba Sathyendranath (PML)、Mads Christensen (DHI GRAS) ) ) 目标 15.1：Christophe Sannier (SIRS)、Inge Jonckheere (FAO)、Frank Martin Seifert (ESA) 目标 15.2：Frank Martin Seifert (ESA) 目标 15.3：Neil Sims (CSIRO)、Alex Zvoleff (CI) 目标 15.4：Davnah Payne 和 Juerg Krauer（伯尔尼大学）、Carolina Adler（GEO-GNOME、核磁共振成像）
对心力衰竭患者的数字健康干预措施的经济评估：系统评价
背景：数字健康干预措施（DHIS）在增强心力衰竭管理（HF）方面表现出了令人鼓舞的结果。尽管医疗保健干预措施越来越多地以数字方式提供，并且越来越多地证明采用了采用成本效益，但几乎没有努力整理和综合发现。目的：本研究的目标是系统地回顾评估DHI在HF的管理和治疗中的经济评估。方法：使用3个电子数据库进行了系统的审查：PubMed，EbsCohost和Scopus。报告了截至2023年7月出版的HF患者的DHI的全面经济评估的文章符合纳入的资格。研究特征，设计（基于试验和基于模型的），输入参数和主要结果是从全文文章中提取的。数据综合是根据用于在HF患者管理中提供DHI的技术进行的，并对研究结果进行了叙述分析。遵循该系统审查的Prisma（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）。使用Cheers（合并的健康经济评估报告标准）指南评估了纳入研究的报告质量。结果：总体而言，审查中包括27项经济评估。经济评估是基于模型（13/27，48％），试验（13/27，48％）或组合方法（1/27，4％）。大多数研究（24/27，89％）都使用成本效用分析。评估的设备包括非侵入性远程监控设备（例如，使用数字平板电脑或能够传输生理数据传输的特定医疗设备的家庭远程监控设备），电话支持，移动应用程序和可穿戴设备，可植入医疗设备患者的远程监控随访以及视频会议系统。大多数研究（25/27，93％）是在高收入国家，尤其是欧洲国家（16/27，59％）进行的，例如英国和荷兰。移动应用程序和可穿戴设备，具有可植入医疗设备的患者的远程监控随访以及视频会计系统产生了成本效益的结果，甚至作为主要策略而出现。但是，观察到矛盾的结果，特别是在非侵入性远程监控设备和电话支持中。在15％（4/27）的研究中，发现这些DHI的成本较高，比比较器（即，占主导地位），而33％（9/27）报告它们的成本更高，但更有效，而成本效益的比率则低于各自的意愿到预期的阈值（IE，成本，成本效益）。此外，在11％（3/27）的研究中，非侵入性远程监控设备和电话支持要么超过了付费阈值，要么比比较器（即比较，不具有成本效益）的效率更高。在报告质量方面，研究被归类为良好（20/27，74％），中度（6/27，22％）或优秀（1/27，4％）。
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