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社论：卫生领域的数字技术：对卫生专业教育的影响
数字技术与医疗保健的融合一直在稳步加速，近年来，随着数字医疗、健康信息学、基因组学、人工智能 (AI) 和机器人技术的进步，这一进程迅速加快。数字技术为医疗保健提供了令人兴奋的可能性，包括提高医疗实践效率、公平获得医疗保健服务、患者参与医疗保健以及通过远程医疗与患者沟通。基因组学有可能实现个性化治疗策略、识别疾病的遗传易感性并为新型治疗方法的开发提供信息，从而显著改善患者的治疗效果并彻底改变预防保健和诊断方法。根据 Topol 关于数字技术对英国国家医疗服务体系的影响的评论 (Topol, 2019)，通过提高医疗保健效率和增强医疗保健，医疗专业人员将能够投入更多时间进行患者护理。
社论地图集：神经外科的新时代智能护理增强，手术计划和绩效
本社论的主要目标是介绍我们认为是下一波技术浪潮，旨在革新神经外科护理和知识（所有神经外科手术的亚专业），正如我们目前所理解的那样，这是Medi-Cine中扩展的专业大型语言模型（LLMS）的发展。我们描述了基于可靠的同行评审的神经外科特定数据来源的LLM。在过去的5年中，由于Chatgpt和GPT-4的出现，人工智能（AI）急剧加速了，它已成为一支在Int-Novation的最前沿的主流力量，并且在各个行业中都有相关的应用。1-12尽管Chatgpt和GPT-4等LLM的实力无可否认令人印象深刻，但这些算法可以合理地完整的语言模式，而不是作为可信赖信息的数据库。科学家和专家都在积极推动这些技术的界限，以解决挑战世界上各自领域中最重要的专家，1,9,10的复杂问题，而神经外科阶段的领域也不是这种变革性趋势。它是在努力成功通过神经外科板还是简化现代工作流程，AI已经开始彻底改变现代医学。1,9,10从医学和神经手术领域的LLM上的众多出版物中可以明显看出，生成预训练的变压器（GPT）模型已经展示了出色的功能。1,5、6、9-12从未考虑过，考虑到神经知识和决策的复杂性和技术性质，GPT模型使用的来源的信誉以及
光催化剂编辑中的异性结论的特殊主题
为了抑制光生的电子和单个光催化剂中孔的重组，一种重要的方法是通过结合两个光催化剂来设计异构。此方法已广泛用于增强复合材料的光催化性能。在开始时，大多数人都使用II型电荷载体传递机制来解释复合半导体的出色活性。虽然II型杂插机制可以说明空间中光所产生的电子和孔的分离，但它面临着巨大的问题和挑战。首先，复合光催化剂的还原能力随着光基电子从高传导带（CB）转移到低CB的转移而降低。同样，复合光催化剂的氧化能力随着孔从较低的价带（VB）转移到较高的Vb而降低。因此，从热力学的角度来看，由于系统的氧化还原能力降低，该电荷载体转移对光催化的降低有害。其次，从动态的角度来看，由于其强的电子电子库仑排斥力，因此不可能将电子从一个光催化剂转移到另一个光催化剂。同样，孔也不可能从低Vb转移到高VB。因此，近年来越来越多的研究表明，II型异质结载体转移机械机械不正确。在2019年，为了解决II型异质结构机制中电荷载体转移机制的问题，首先提出了一种新的步骤方案（S-SCHEME）杂结概念。S-Scheme杂结包含两个不同的半导体光催化剂，即还原光催化剂（RP）和氧化光催化剂（OP）。RP的CB，VB和费米水平高于OP。在RP和OP接触之后，由于RP和OP具有不同的费米水平，RP中的电子将转移到OP，直到其界面处的费米级别相等。该电子转移分别以正电荷和负电荷导致RP和OP。最后，在界面上构建了内置电场，其方向是从RP到OP。在光照射下，电子从两个光催化剂的VB都激发到其CBS。然后，内置的电场驱动了光生电子从OP转移到RP。因此，光生的电子和孔在空间上
致编辑的信
致编辑：近年来，由于有效疗法的验证，淀粉样转甲状腺素蛋白相关 (ATTR) 心脏淀粉样变性 (CA) 患者的治疗发生了重大变化。例如，使用 N1006 等抗体的新疗法有望消除 ATTR CA ( 1 )，基因编辑策略有望降低遗传性疾病患者血清 TTR 蛋白水平 ( 2 )。在此背景下，他法米迪在 ATTR CA 治疗中发挥了重要作用，目前已被纳入国际指南 ( 3 )，该指南强调及时开始治疗的必要性，因为在疾病晚期阶段疗效会降低 ( 4 )。在这方面，毫无疑问，及时诊断对于 ATTR CA 患者获得良好结果至关重要，而能够提供早期和准确诊断的可靠成像方式至关重要。与直觉相反，关于在早期诊断 ATTR CA 时应将注意力集中到何处的指导不应来自有关成像方式诊断准确性的文献，而应来自有关使用这些方式进行 tafamidis 后随访的最新数据。根据最近的报告，最近发表在《核医学杂志》( 5 ) 上的一项研究表明，治疗后心脏对 99m Tc-3,3-二膦酰基-1,2 丙二羧酸 ( 99m Tc-DPD ) SPECT 的摄取程度会降低。这项研究最有趣的发现是 99m Tc-DPD 摄取量的下降有些出乎意料。事实上，tafamidis 本质上减少了心肌内淀粉样纤维的沉积，而不是使其降解。与这一概念一致，以心脏 MRI 为特色的研究显示治疗后细胞外体积趋于稳定 ( 6 )。因此，可以想象，基于心脏 MRI 的细胞外体积计算反映了心肌内的淀粉样蛋白负担，而 99m Tc-DPD SPECT 反映的不是淀粉样蛋白的负担而是活性沉积的程度。这一概念与 99m Tc-DPD 不直接与淀粉样蛋白纤维结合而是与淀粉样蛋白内的微钙化结合的观察结果一致 (7)。与骨扫描一样，只有具有活跃代谢的钙化才会吸收 99m Tc-DPD，同样的概念也适用于淀粉样蛋白成像。因此，如果我们的目标是尽早发现 ATTR CA，当淀粉样蛋白负担可能较小但活性沉积迅速时，99m Tc-DPD 可能是准确诊断的首选。在这方面，最有可能的 99m Tc-DPD 摄取模式可能不是弥漫性和轻微的，而是中度至密集的，并且局限于已知首先受到影响的左心室心肌区域——即基底区域，而不影响心尖区域。在这种情况下，很明显平面 99m Tc-DPD 成像不再足以进行早期诊断。事实上，而平面成像可能会漏掉小面积轻度至中度增加的 99m Tc-DPD 摄取，
欧洲消费信贷基本信息 - 工资转移
Findomestic Banca SpA - 注册办事处 Viale Belfiore, 26 - 50144 Florence - I - 股本 659,403,400 欧元 iv - REA 370219（FI） - 税码/增值税号和 FI n 的 RI。 03562770481 - 银行登记号。 5396 - 在银行集团登记册中注册为“Findomestic Gruppo”，编号为。 3115 - PEC 地址：findomestic_banca_pec@findomesticbanca.telecompost.it - 公司受唯一股东法国巴黎银行个人金融有限公司 (BNP Paribas Personal Finance SA - Paris，法国巴黎银行集团) 管理和协调 - ABI 意大利银行协会成员 - ASSOFIN 意大利消费者和房地产信贷协会成员 - 在 IVASS 的“单一保险登记册（包括辅助保险和再保险中介）”D 部分注册，编号为 D000200406 - 公司受意大利银行和 IVASS 的控制和监督。
社论引用：Balcerzak，A。P.，Uddin，G。S.，Igliński，B。，＆Pietrzak，M。B.（2023）。全球能源过渡：从主要决定因素到E
社论引用：Balcerzak，A。P.，Uddin，G。S.，Igliński，B。，＆Pietrzak，M。B.（2023）。全球能源过渡：从主要决定因素到经济挑战。平衡。季刊《经济与经济政策杂志》，18（3），597–608。doi：10.24136/eq.2023.018与通讯作者联系：Adam P. Balcerzak，a.balcerzak@uwm.edu.pl.pl文章历史记录：收到：20.07.2023;接受：1.09.2023;在线发布：30.09.2023 Adam P. Balcerzak Brno技术大学，捷皮大学商业研究中心，泛 - 欧洲大学，捷克西亚orcid.org/0000-0000-0003-0352-1373 Gazi Salah salah salah uddininking大学尼古拉斯·哥白尼大学（Nicolaus Copernicus University）位于波兰orcid.org/0000-0002-2976-6371MichałBernardPietrzak GDANSK GDANSK GDANSK GDANSK，波兰ORCID.org/0000-0002-9263-4478全球能源过渡：从确定性的全球能量转移量后，全球能量转移了全球范围。有趣的是，能源转变是多维的，并且涉及技术/技术的维度以及经济，社会，机构和法律领域（Shuguang等，2022; Tzeremes等，2022; Ram-Zan等，2022; 2022; Tzeremes et;文献还指出了全球经济数字化对加速能源过渡过程的重大影响（Shahbaz等，2022; Yi等，2022）。它可以是ex-
社论 生成人工智能、聊天机器人和《神经外科杂志》出版集团
生成式人工智能 (AI) 的进步引起了公众的关注，包括文本转图像程序（例如 DALL-E）和根据用户提示产生文本输出的聊天机器人（例如 Chat Generative Pre-trained Transformer (GPT) (OpenAI)），而神经外科医生也未能幸免。在最近发表的一篇文章中，1 Hopkins 等人提出了 ChatGPT 作为神经外科医师大会神经外科自我评估 (SANS) 考试问题的一个子集，并将聊天机器人的表现与人类 SANS 用户的表现进行了比较。聊天机器人最多可以尝试三次才能得到正确答案。由于该程序仅限于文本输入，因此不包括基于图像的问题，ChatGPT 在这些条件下正确回答了 60.2% 的多项选择题。相比之下，普通 SANS 用户回答正确的率为 69%，神经外科住院医师为 62%，对神经外科感兴趣的医学生为 26%。首先，这些结果表明，通过实习可以学到很多关于神经外科的知识，至少从 SANS 问题来看是这样。其次，基于文本的神经外科知识与针对该聊天机器人和类似聊天机器人报告的广泛知识评估结果大致一致。OpenAI 的 GPT-4 针对各种标准化测试进行了测试。2 它在法学院入学考试 (LSAT) 中得分为 88%，在统一律师资格考试中得分为 90%，在 15 门大学先修课程 (AP) 考试中的 13 门中得分为 4 或 5，两个例外是英语语言成绩为 2
编辑生成人工智能，聊天机器人和神经外科出版杂志
生成人工智能（AI）的进步，包括文本对图像程序，例如DALL-E和聊天机器人，这些程序会根据用户提示产生文本输出，例如聊天生成性预培训的预培训的变压器（OpenAI），它引起了公众的注意，并没有免疫神经外科医师。在一篇重新发表的文章中，1 Hopkins等。提出了神经外科医生在神经外科（SANS）考试问题中的自我评估国会的子集，并将聊天机器人的表现与人类SANS使用者的表现进行了比较。聊天机器人最多可以进行三次尝试以获取正确的答案。不包括基于图像的问题，因为此程序仅限于文本输入，在这些条件下，Chatgpt正确回答了60.2％的多项选择问题。相比之下，普通的SANS用户正确地回答了69％，神经外科居民62％，对神经外科感兴趣的医学生26％。首先，这些结果表明，至少按照SANS问题衡量，人们通过居留性来了解有关神经外科的很多知识。第二，基于文本的神经外科知识大致属于此和类似聊天机器人的广泛报告的知识评估结果。OpenAI的GPT-4通过广泛的标准化测试进行了测试。2它在法学院入学考试（LSAT）的第88个percentile中和统一律师考试的第90个百分位数中得分，在15个高级安排（AP）考试中，它在13个中获得了4或5分，两个例外是英语语言
社论：人工智能 (AI) 和区块链可以解决的医疗索赔问题
在这里，我分享了我在管理医疗索赔、实施数字医疗解决方案以及了解中东医疗保健状况方面的经验。见解和建议来自与生态系统合作伙伴为应对这些挑战而进行的广泛讨论和辩论。这里的目标是提高人们对中东医疗索赔挑战的认识，分享最佳实践，并提出旨在提高该地区医疗索赔处理效率、准确性和成本效益的创新战略。