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Hedis产前和产后护理编码公告电子临床数据系统2025
•ECDS报告是全国质量保证（NCQA）更大策略的一部分，以实现数字质量系统，并与该行业转向数字措施保持一致。•ECDS报告标准提供了一种收集和报告结构化电子临床数据的方法，以进行HEDIS质量测量和改进。•根据NCQA，HEDIS混合数据收集（医疗记录收集）将在未来几年进行分阶段。•健康计划和医疗保健提供者将需要利用电子数据流，以确保准确地报告需要索赔中通常不发现数据的措施。•CPT®类别II代码可用于性能测量。CPT II的使用减少了对记录抽象和图表审查的需求。•CVX代码（疫苗管理的代码集）表示免疫中使用的产品类型。每种使用给定类型产品的免疫都将具有相同的CVX，无论谁收到了它。•逻辑观察标识符的名称和代码（LIENC）代码和索环代码（支持电子健康记录中全面的高质量临床内容的发展）并不出现在索赔上，并且很快对Hedis报告变得至关重要，对于ECD的措施至关重要，尤其是对eCD的措施：尤其是对实验室数据相关联的范围，同时又是与实验室健康相关联的，该措施是确定性的，可以进行确定性的范围，而确定性的范围是行为范围的范围。 HEDIS报告的目的，可以从电子病历（EMR）系统中提取。- snomed代码既代表诊断和过程，也代表临床发现。SNOMED代码是对EMR系统中临床数据进行分类的行业标准，可以从EMR系统中提取。- 由于只能通过补充数据提要获得LICINC代码和SNOMED代码，因此重要的是，健康计划和提供商社区必须采用这些EMR数据的共享，以确保我们的成员获得的护理质量。
在人工智能时代教学的教学方法
cal练习，在直接临床观察中很常见的是，学习者被吸引到屏幕上，而不是前面的人。我们的眼睛被亮丽的屏幕吸引了1，随着记录复杂综合护理的重大负担，通常会急于或紧迫感在EMR中输入临床信息，以提高效率和患者流动。使用EMR的使用有时已被证明会减少在执业医师中的心理调查的质量。2那么，我们对屏幕的迷恋对学习者沟通技巧的发展意味着什么？有没有一种方法可以满足当代的票据接受和全面护理的要求，同时保持患者的参与度和目前？人工Intel Ligence（AI）数字抄写员可以满足这一需求吗？3,4
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医院、医疗管理、电子病历 (EMR)、医疗保健信息技术 (HIT)、美国健康保险流通与责任法案 (HIPAA)、医学术语、管理式医疗、医疗保险、Epic 系统、医疗记录
将机器人过程自动化应用于医院信息系统中的业务流程：混合方法方法
背景：由于技术的进步，包括人工智能，物联网和云服务，电子病历（EMR）发生了重大变化。医疗保健系统中日益增长的复杂性需要增强的过程重新设计和系统监控方法。机器人过程自动化（RPA）通过模仿最终用户交互，提供了一种以用户为中心的方法来监视系统复杂性，从而在系统性能和监视中提供了潜在的改进。目的：本研究旨在探索RPA在医院环境中监视EMR系统复杂性中的应用，重点是RPA执行端到端性能监控的能力，这密切反映了实时用户体验。方法：该研究是在首尔国立大学邦丹医院使用混合方法进行的。它包括编程的RPA机器人的迭代开发和集成，以模拟和监视与医院EMR系统的典型用户互动。来自RPA过程输出的定量数据以及与系统工程师和经理的访谈的定性见解，用于评估RPA在系统监控中的有效性。结果：RPA机器人有效地识别并报告了系统效率低下和失败，在最终用户体验和工程评估之间提供了桥梁。机器人在系统更新或与外部服务的交互后立即检测延迟和错误特别有用。在3年的时间里，RPA监视强调了用户报告的体验与传统工程指标之间的差异，并且机器人经常识别出从标准组件级别监视中显而易见的关键系统问题。结论：RPA通过提供反映真正最终用户体验的见解来增强系统监视，这些见解通常被传统的监视方法忽略。这项研究证实了RPA在复杂的医疗保健系统中充当全面监控工具的潜力，这表明RPA可以通过提供对系统性能和用户满意度的更准确和及时的反思，从而为EMR系统的维护和改进做出重大贡献。
基于表面的脑形态计量学测量的纵向变化在敏感的轻度认知障碍和阿尔茨海默氏病
德国神经病学系的莱比锡大学医学中心，B Max Planck人类认知与脑科学研究所，神经病学系，莱比锡，德国莱比锡认知神经病学诊所，莱比锡大学医院，莱比锡，德国莱比锡，德国D Banner Alzheimer的Alzheimer Institutes Phoenix, AZ, USA g School of Mathematics and Statistics (KC), Neurodegenerative Disease Research Center (EMR), Arizona State University, USA h Department of Neurology, College of Medicine – Phoenix (KC), Department of Psychiatry (EMR), University of Arizona, USA e Neurogenomics Division, Translational Genomics Research Institute, University of Arizona, and Arizona State University, Phoenix,美国亚利桑那州立大学I横幅 - 阿里佐纳州立大学神经退行性疾病研究中心，生物设计学院，亚利桑那州立大学，大学，亚利桑那州，美国亚利桑那州坦佩市J.
整合来自移动设备的患者生成的健康数据
引言医学领域是受移动设备广泛可用性影响最大的学科之一。医疗保健专业人员对移动设备的使用改变了临床实践的许多方面[1,2]。移动设备在医疗保健环境和家里已变得司空见惯，从而导致医疗软件应用程序开发的迅速增长[3]。这些工具可以通过允许患者通过软件应用程序提供的视觉或听觉表征来查看和理解其健康数据，从而增强患者的经验，参与度，激活和满意度[4,5]。然而，我们尚未对重要的MHealth结构或如何概念化和操作它们有共同的理解[5,6]。因此，以患者为中心的移动健康（MHealth）被视为一个充满挑战的机会，与概念实现有关的仍然开放的问题[5]。借助这些新兴移动设备及其合作伙伴软件应用程序可获得的所有新数据，对如何最好地将这些无数数据集成到患者的电子健康记录（EHR）或电子医疗记录（EMR）方面提出了挑战，以最大程度地利用积极的临床影响，同时最大程度地减少复杂性。机构可能会采用可能无法相互通信的不同EMR，而患者的EHR可能会在医疗保健系统，州和国际边界之间跟随它们。这些移动健康数据建议适用于EHR和EMR，并在本指南中被称为EHR/EMR。医疗保健数据监视系统可以分类如下：远程健康监控系统（RHMS），其中包括可以远程发送和/或接收其数据的系统；移动健康监测系统（MHMS），一种RHMS扩展程序，使用智能手机或其他移动设备按需本地数据处理；可穿戴健康监测系统（WHM），其中通过可穿戴设备/传感器进一步富集了移动性；智能健康监测系统（SHMS），“智能”表示方法和相关设备。在这些系统中，MHM可以利用移动设备的本地处理能力来分析收集的数据并确定是否存在关键条件。在这种情况下，立即发出警报并传达给医务人员，而通常，数据上传并非实时进行以减少功耗[7]。世界卫生组织将MHealth定义为“移动设备支持的医疗和公共卫生实践”。移动健康技术是指各种可穿戴设备，其中包括监视生物识别和健康数据的“健康设备” - 心率，睡眠，运动和计数器，“个人紧急响应系统” - 医疗警报系统，
可再生能源和 REGO 20-8293
随着化石燃料发电量下降，可再生能源和低碳技术的贡献在过去 10 年中迅速增加，以响应政府主导的补贴计划，即上网电价 (FiT)、可再生能源义务 (RO) 以及最近的差价合约 (CfD) 计划。这些计划的运作方式各不相同，但本质上它们为可再生能源发电商提供了有保障的收入水平或有保障的“补足”。这些补贴计划，尤其是 CfD，使符合条件的项目对投资者特别有吸引力，从而导致项目数量和规模都快速增长。图 2 显示了电力市场改革 (EMR) 的发生时间和 CfD 分配轮次的结束时间，与可再生能源容量的增长有关。EMR 考虑了鼓励对电力系统可再生能源进行投资的方法，从而引入了 CfD 以及容量市场 (CM) 等其他计划。CfD 分配轮次 (AR) 最初每两年进行一次。 AR4 于 2022 年结束，AR5 将于 2023 年 3 月开始，因为 CfD 轮次现在将每年进行一次。