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2025年印度尼西亚能源转型展望
我们还要向所有慷慨抽出时间来支持这项工作的受访者表示诚挚的感谢，其中包括博士。先生。 Retno Gumilang Dewi，环境工程硕士。来自万隆理工学院（ITB）的 Dr.来自 PT PLN, Ir 的 Zainal Arifin。国家能源委员会的 Yunus Saefulhak MM、MT，Denni Ridwan ST、M.Sc.来自 EMR Aceh Province、Linda Chandrawati 来自中央亚洲银行 (BCA)、Andjarsari Paramaditha 来自曼迪里银行、Nurcahyanto、ST、M.Sc。来自 MEMR，博士先生。 Hendra Iswahyudi 教授，理学硕士来自 MEMR 的 Hendro Gunawan、来自莫纳什大学的 Ahmad Amiruddin 博士（候选人）、来自 INDODEPP 的 Morten Egestrand、来自 GBCI 的 Widjojo Hardjoprakoso、来自 GBPN 的 Novi TI Bramono 博士、来自 IRID 的 Faisol Amir、来自 CLASP 的 Fadel Iqbal Muhammad 和 Kynan Tjandaputra 以及对所有问卷和信息提供反馈的所有个人。
人工智能自杀预测工具：医疗领导者的道德考量
引言 自杀占全球死亡人数的 1.5%，每年有超过 800,000 人死于自杀。1 2 超过 80% 的自杀发生在低收入和中等收入国家。虽然正在开展大量工作来减少自杀的影响，但仍有许多工作要做。在许多情况下，有自杀风险的人由于担心被污名化和强制医疗而不愿与医生或社区接触；更糟糕的是，患有精神疾病的人（占自杀死亡人数的大多数）可能对自己的精神状态缺乏了解，并且不认为自己有自杀风险。这些问题因医生在就诊时很难识别有自杀风险的人而更加严重。为了减少自杀的影响，人们对使用人工智能 (AI)、数据科学和其他分析技术来改进自杀预测和风险识别的兴趣日益浓厚。随着电子病历 (EMR) 和人们分享情绪状态见解的在线平台 (社交媒体) 的激增，现在研究人员可以获得大量相关健康数据。当与其他数据源链接时，对这些复杂信息集 (俗称“大数据”) 的分析可以一次性提供一个人的生物、社会和心理状态的快照。通过分层数学模型 (AI 算法) 处理大数据，机器可以学会检测使用传统生物统计学形式无法解读的模式。纠正算法错误 (训练) 可以提高 AI 预测模型的准确性。3 因此，AI 完全有能力应对利用大数据预防自杀的挑战。广义上讲，这些分为两类：1. 医学自杀预测工具：研究人员和医生可以使用机器学习等 AI 技术，通过利用来自 EMR、医院记录和其他潜在政府数据源的数据来确定表明自杀风险的信息和行为模式。最典型的是，这些工具将在医院环境或全科医生 (GP) 手术中使用，为医生在确定患者的自杀风险时提供“决策支持”。这些工具的开发正在传统研究环境中进行，并取得了令人鼓舞的成果。i. 示例：通过将机器学习应用于 EHR，Walsh 等人 (2017) 在预测自杀企图是否发生时实现了 80%– 90% 的准确率 (AUC = 0.80 - 0.84)
医院临床人工智能（AI）
n 医院临床人工智能 (AI) 包括使用实时电子病历 (EMR) 数据支持临床医生做出治疗、预后或诊断决策的学习算法。在美国，医院内临床人工智能（如败血症或病情恶化预测）的实施在过去五年中加速进行，1 而在澳大利亚，除了基于数字成像的人工智能产品外，几乎所有医院仍然是临床人工智能的无区。一些人认为这是一件好事，考虑到广泛的伦理、隐私和安全问题，这种做法既审慎又明智；2,3 另一些人则认为我们的消费者错过了拯救生命和改善护理的重要干预措施。4,5 在这篇观点文章中，我们认为不包括基于成像的产品的医院内临床人工智能（本文称为“临床人工智能”）可以改善护理，并且我们将研究是什么阻碍了澳大利亚临床人工智能的采用以及如何开始补救它。
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20年前，当我加入公司医院时，我开始使用EMR的数字健康旅程。跟上技术的步伐并满足我对知识的渴望和饥饿，我有幸追求“数字健康的研究生证书计划”，这不仅帮助我增强了我在数字健康领域的知识，而且还可以使我了解该课程的重要性和价值，这使我能够理解能够为患者提供质量和安全的效率，以促进运营诊断，以促进健康诊断，以促进健康诊断，并促进及时的诊断，并优化及时的治疗方法，以促进诊断，并且可以促进诊断的效率，并且可以促进诊断的效率生态系统。我感谢IIM Raipur和数字健康科学院的机会。我相信，这门独特的课程将在为专业人士提供职业机会并在全球数字健康领域创建专家大有帮助。
工作流术语词典
入院、出院、转院 (ADT) 系统 一种患者管理系统，包含重要的身份信息，包括全名、出生日期、病历号和联系信息。此信息可与超声机器工作列表或中间件应用程序共享。ADT 可用于为 POCUS 研究创建基于遭遇的订购工作流系统。电容式微机械超声换能器 (CMUT) 一种将电能转换为超声波的微电子机械系统。与传统的压电换能器相比，CMUT 利用电容变化来产生声波并接收返回的回声。CMUT 的生产成本更低，在探头内占用的物理空间更少，并且比压电换能器具有更大的分数带宽。计算机化医嘱录入 (CPOE) 一种允许用户输入与 EMR、RIS、药房和 POCUS 中间件通信的医嘱的应用程序。CPOE 可用于为 POCUS 研究创建基于医嘱的工作流。
增加了德克萨斯州免疫使用的指南...
ACIP Advisory Committee on Immunization Practices ASN Adult Safety Net Program BiDX Bidirectional Data Exchange CARE Consent Accepted Rate Evaluation CDC Centers for Disease Control and Prevention CHIP Children's Health Insurance Program CO Central Office DSHS Department of State Health Services DX Data Exchange EHR Electronic Health Record EMR Electronic Medical Record FTE Full Time Equivalent (Employee) FTP File Transfer Protocol (also sFTP for Secure FTP) FY Fiscal Year GIUTIR指南增加了德克萨斯州免疫登记处使用HHS美国卫生与公共服务部IC IMMTRAC协调员IDCU感染疾病控制单元IIS免疫信息系统ILA ILA ILA ILLA IMPTRAC TEXAS TEXAS IMMTRAC TEXAS IMPTRAC TEXAS免疫登记册（Legacy System）IMMTRAC2 TEXAS IMMTRAC2 TEXAS IMMTRAC2 TEXAS IMMUNIPICANIP SYSTICE（新系统）
通过AI
•成功采用AI取决于教人们如何正确使用它。因此，在培训中进行投资至关重要，以教育所有员工使用AI的最佳方法以及他们作为数据完整性管理的角色。•教育和提高临床劳动力的教育和技能可以改善您的卫生系统充分意识到AI的投资回报的可能性，并且怀疑主义将被最小化，因为员工将了解其在增强工作中的作用。•确保员工拥有可以依靠培训阶段的资源。这包括利用您的行业合作伙伴在最初采用后为员工提供技术支持，并将AI教育纳入专业发展和入职课程。同伴示例：一个带有文档的CPE飞行员分析了他们的EMR数据，以查看医生在文档上花费了多少时间。在一个或两个小时的训练中与表现较低的人保持较低的成绩后，他们节省时间的试验得分提高了25-50％。
Medikal：将知识图作为LLM的助手集成，以增强EMRS的临床诊断
电子病历（EMRS）虽然与现代医疗保健不可或缺的一部分，但由于其复杂性和信息还原而呈现临床推理和诊断的Challenges。为了解决这个问题，我们提出了Medikal（将K Nowledge图作为L LMS的ssistants），该框架将大型语言模型（LLMS）与知识图（kgs）结合在一起，以增强诊断性capabilies。Medikal根据其类型将医疗记录中的实体分配给实体的重要性，从而使候选疾病的精确定位在公里内。它创新采用了类似残留的网络样方法，从而使LLMS诊断可以合并为kg搜索结果。通过基于路径的重新算法算法和填充风格的提示模板，它进一步完善了诊断过程。我们通过对新型开源的中国EMR数据集进行了广泛的实验来验证Medikal的有效性，这表明了其在现实环境中提高临床诊断的潜力。代码和数据集可在https：//github.com/csu-nlp-group/medikal上公开获得。
现代工业中的射线照相术
X 射线是一种电磁辐射 (EMR)，光也是如此。它们的显著特征是波长极短——仅为光的 1/10,000 甚至更短。这一特性决定了 X 射线能够穿透吸收或反射普通光的材料。X 射线具有光的所有特性，但程度不同，因此极大地改变了其实际行为。例如，光被玻璃折射，因此能够被照相机、显微镜、望远镜和眼镜等仪器中的透镜聚焦。X 射线也会折射，但程度非常轻微，需要最精细的实验才能检测到这种现象。因此，聚焦 X 射线是不切实际的。可以说明 X 射线和光之间的其他相似之处，但在大多数情况下，产生的效果非常不同——尤其是它们的穿透力——因此最好将 X 射线和伽马射线与其他辐射分开考虑。下图显示了它们在电磁波谱中的位置。图 1：电磁波谱的一部分。波长以埃为单位（1A = 10 -8 厘米 = 3.937 x 10 -9 英寸）
学校的疫苗接种诊所公告
简介感谢您对缅因州IMMPACT免疫信息系统（IIS）的第七级（HL7）电子数据交换的兴趣。将及时，准确的免疫数据纳入IMMPACT对您的诊所和您所服务的个人很重要。本文档概述了缅因州免疫注册表与提供商的电子病历（EMR）应用程序之间的免疫数据交换的规格。本文档旨在与疾病控制中心（CDC）实施指南使用健康级别7（HL7）标准协议的2.5.1版本，HL7版本2.5.1：免疫信息实施指南，版本1.5。本文档中发布的所有规格都符合CDC标准的交换免疫数据。预期的受众数据交换规范旨在针对必须实施这些准则的免疫信息系统（IIS）和电子健康记录（EHR）的技术组。数据交换规范的读者应具有可靠的HL7基础，并且非常熟悉CDC免疫信息系统功能标准的内容（IIS FS https://wwwww.cdc.gov/vaccines/programs/programs/progragns/programs/iis/iis/iis/iis/iis/functional-cartional-标准/func-stds-stds-2018-2022.html）创建和解释消息的规范。HL7消息规范EMR应用程序和IMMPACT之间的所有免疫数据交换都将使用HL7标准协议。HL7是一个非营利组织，由广泛的医疗保健专业人员组成。HL7开发规格；使用最广泛的是各种医疗保健应用之间通信的消息标准。本文档的其余部分将使用术语HL7来指代消息传递标准协议而不是组织。HL7信息可以通过以下网站链接访问：http：//www.hl7.org/ cdc hl7消息实施资料疾病控制与预防中心（CDC）国家免疫计划（NIP）发布了一份免疫数据消息传递的实施指南。该指南的标题是“ HL7版本2.5.1：免疫消息实施指南，版本1.5”，于2014年10月1日发布。该指南的目的是描述一组HL7免疫消息定义和编码规则，并提供对这些消息的全国一致实施。CDC发布的当前文档可以在HL7版本2.5.1：免疫消息传递指南，版本1.5（url：http：//wwwww.cdc.gov/vaccines/progragrams/iis/iis/technical-guidance/technical-guidance/technical-guidance/downalloadance/hl7guide-guide-1-guide-1-5-5-2014-11.pdf ），