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TikTok 上妊娠期糖尿病视频信息质量：横断面研究
最终分析共纳入216个视频，其中健康专业人士上传162个，普通用户上传40个，其余视频由个人科普工作者、盈利组织和新闻机构上传。所有视频的平均DISCERN、JAMA和GQS得分分别为48.87、1.86和2.06。健康专业人士上传的视频在DISCERN得分最高，而个人科普工作者上传的视频在JAMA和GQS得分明显高于其他来源。视频质量与视频特征的相关性分析显示，DISCERN得分、JAMA得分和GQS得分与视频时长呈正相关（P < 0.001），内容得分与评论数（P < 0.05）、分享数（P < 0.001）和视频时长（P < 0.001）呈正相关。
生成有关癫痫病的患者教育指南：跨
首先生成答复。选择了三种常见的神经病，即 GTCS、肌阵挛性癫痫和癫痫持续状态。选择了两种 AI 工具 ChatGPT 和 Google Gemini，用于生成患者教育手册。ChatGPT 3.5 版和 Google Gemini 1.5 版于 2024 年 6 月 11 日使用 [6] 。这两种 AI 工具都给出了以下提示：“为 [疾病名称] 撰写一份患者教育指南。”生成的答复收集在 Microsoft Word（Microsoft Corp.，华盛顿州雷德蒙德）文档中，并使用各种工具进行评分：使用 Flesch-Kincaid 计算器进行字数统计、句子数统计、生成信息的易理解性和可读性，使用 QuillBot 剽窃工具检查内容的相似性，使用改进的 DISCERN 评分检查科学文本的可靠性 [7,8,9] 。改良的DISCERN评分是衡量信度和准确度的工具，总分为5分，分数越高，信度越高[9]。
评估人工智能
背景：人工智能 (AI) 有可能通过自动解释和穿支识别提高放射学报告的效率、准确性和可靠性，从而改变乳房重建的术前计划。大型语言模型 (LLM) 最近在医学领域取得了重大进展。本研究旨在评估当代 LLM 在解释计算机断层血管造影 (CTA) 扫描以进行深下腹壁穿支 (DIEP) 皮瓣术前计划方面的能力。方法：四个著名的 LLM，ChatGPT-4、BARD、Perplexity 和 BingAI，回答了六个关于 CTA 扫描报告的问题。一组在乳房重建方面拥有丰富经验的整形外科专家使用李克特量表评估了答案。相反，答案的可读性则使用 Flesch 阅读难度分数、Flesch-Kincaid 等级和 Coleman-Liau 指数来评估。 DISCERN 评分用于确定反应的
Cerner 报告数据分析师 - Huntzinger 管理集团
摘要 高级 Cerner 定制 CCL 开发人员，拥有超过 20 年的临床 CCL 报告编写、数据提取和自定义 Discern 脚本经验。具有开发报告的经验，使数据更有意义和更有用，以满足各种业务、合规、法律、财务和监管事宜。与部门人员以及高层管理人员合作，满足不同的需求和不同的系统数据。推荐数据报告解决方案以满足业务需求，并协调定制解决方案的规划、开发和实施。根据业务需求为项目设计客户报告和数据显示，并为正在进行的功能设计标准报告格式。有效的沟通、组织和解决问题的能力。在编码标准、最佳实践指南和一般 CCL 教育方面经验丰富。能够管理复杂系统中的多项活动和优先事项。在医疗记录软件和系统领域拥有丰富的分析师经验，在软件开发、业务流程优化和管理方面拥有广泛的经验。专业经验 高级 CCL 顾问 2018 年 6 月 - 至今
2023 年气候技术状况
为了进行全面分析，Net Zero Insights 现已发布第一版框架，用于辨别公司是否提供突破性或采用性创新，并将解决方案类型归类为数字或物理。为了保持分析的一致性，我们的分析师手动对过去五年宣布的所有超过 7000 万美元的交易进行了分类。