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药剂师干预措施在与共存高血压的糖尿病中最小化与药物相关的问题：
患者安全是所有医疗保健工作者的优先事项。但是，合并状况的治疗和管理也已被证明对医疗保健专业人员也有挑战。这是因为可用的临床准则主要基于患者患有单一疾病的假设（1）。与高血压共存（HTN）的糖尿病非常常见，尤其是在2型DM（糖尿病）患者中。根据疾病的全球负担，HTN和DM已被确定为全球过早死亡和残疾的主要原因（2）。在全球范围内估计，到2030年，2型糖尿病（T2DM）的患病率将为3.66亿，而高血压的患病率将为15.6亿成人到2025年（3，4）。糖尿病患者高血压的患病率几乎是非糖尿病患者的两倍，而高血压作为合并症患者的死亡率和心血管疾病发育的风险更高（5，6）。Geldsetzer等人（7）的一项研究涉及印度130万成年人，该研究表明，这种合并症在中年和老年更为普遍。
附录E.现有和合同的资源
在以下各节中提供了每种工厂的技术和尺寸特性。请注意，这些描述和容量（在MW中）代表发电厂的年平均净容量，其中包括任何导管功能，不包括任何用于维护或强制中断率的股票。相比之下，能源（MWA）代表了预计强迫停电和维护后的年平均可用性。另外，请注意，随着涡轮机的操作对温度变化更加敏感，整个季节的联合循环燃烧涡轮机（CCCT）的能力也有所不同。当夏季温度较高时，随着操作的影响，涡轮机提供的容量较小，而其他蒸汽技术的容量更高，无论温度变化如何。在以下各节中，更详细地描述了每个热资源。除非另有说明，每种资源的年平均能源可用性，MWA，每种资源是在2023年至2050年之间的期限。每种资源的年平均能源可用性，MWA，每种资源是在2023年至2050年之间的期限。
人工智能生存安全研究定义
1. 研究分析人工智能技术最有可能引发生存灾难（即：一场永久性地、彻底地削弱人类潜力的灾难，例如导致人类灭绝）以及哪些类型的研究可以最大限度地降低生存风险（此类灾难的风险）。示例包括：
尽管现有数据存在挑战，CDC 仍找到了利用数据了解和解决 COVID-19 健康差异的方法
OIG 如何进行此次审查 2021 年 3 月和 4 月，我们对负责收集和分析 COVID-19 数据的 CDC 工作人员进行了结构化访谈；与州、地方和领土实体以及部落流行病学中心 (TEC) 合作；并制定计划解决差异。我们还对来自六个管辖区和两个 TEC 的工作人员进行了结构化访谈，这些工作人员代表了各种州、地方、领土和部落实体。我们询问了 CDC 工作人员如何使用数据来识别和解决差异，以及他们在整个疫情期间为管辖区和 TEC 提供的支持。我们询问了管辖区和 TEC 与 CDC 的合作情况，以及他们在收集、报告和接收 COVID-19 数据和分析方面面临的挑战。
外星人工智能：最终的生存风险？
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括政策观点，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
用于医疗诊断的人工智能——现有和未来的人工智能技术！
我们要向所有为“人工智能在医学计算机辅助诊断中的进展”特刊做出贡献的作者表示感谢，他们提供了基于人工智能的医学诊断的优秀最新研究成果。此外，还要特别感谢所有帮助我们处理本期特刊文章的审稿人。最后，我们要向日夜工作于本期特刊的编辑成员表示深切而热烈的感谢和敬意，他们提供了最新的基于人工智能的研究成果，丰富了第四次工业革命的人工智能医学知识。医学诊断是通过分析症状、病史和检查结果来评估医疗状况或疾病的过程。医学诊断的目标是确定医疗问题的原因并做出准确的诊断以提供有效的治疗。这可能涉及各种诊断测试，例如影像学检查（例如，X 光、MRI、CT 扫描）、血液检查和活检程序。这些测试的结果可帮助医疗保健提供者确定患者的最佳治疗方案。除了帮助诊断疾病外，医疗诊断还可用于监测疾病进展、评估治疗效果并在潜在健康问题变得严重之前发现它们。随着最近的人工智能革命，医疗诊断可以得到改进，通过提高诊断过程的预测准确性、速度和效率来彻底改变医疗诊断领域。人工智能算法可以分析医学图像（例如，X 光、MRI、超声波、CT 扫描和 DXA），并帮助医疗保健提供者更准确、更快地识别和诊断疾病。AI 可以分析大量患者数据，包括医学 2D/3D 成像、生物信号（例如 ECG、EEG、EMG 和 EHR）、生命体征（例如体温、脉搏率、呼吸频率和血压）、人口统计信息、病史和实验室测试结果。这可以支持决策并提供准确的预测结果。这可以帮助医疗保健提供者就患者护理做出更明智的决定。多模态数据方面患者数据的多样性是一种最佳智能解决方案，可以根据图像、信号、文本表示等方面的多种发现提供更好的诊断决策。此外，人工智能驱动的临床决策支持系统 (CDSS) 可以提供实时帮助和支持，以就患者护理做出更明智的决策。通过整合多种数据源，医疗服务提供者可以更全面地了解患者的健康状况及其症状的根本原因。多种数据源的组合可以更全面地反映患者的健康状况，减少误诊的机会并提高诊断的准确性。多模态数据可以帮助医疗服务提供者监测病情随时间的发展，从而更有效地治疗和管理慢性病。同时，使用多模态医疗数据，基于可解释 XAI 的医疗服务提供者可以更早地发现潜在的健康问题，在它们变得严重并可能危及生命之前 [ 1 ]。XAI 工具可以自动执行常规任务，让医疗服务提供者可以专注于更复杂的患者护理。
更改现有Hedis®措施：
NCQA正在刷新糖尿病识别计划，该计划认可了个人临床医生和高质量糖尿病护理的小组实践。作为这项工作的一部分，NCQA将GMI与HBA1C一起纳入了血糖控制措施中。GMI，以前是“估计的A1C”，是从连续葡萄糖监测（CGM）得出的计算，该计算评估了平均血糖值。美国糖尿病协会（ADA）最近更新了从A1C测试到血糖评估的建议，除了A1C外，还纳入了CGM的血糖指标。2,3虽然HBA1C仍然是糖尿病管理的重要工具，但CGM设备提供了有关治疗的个人反应的实时数据，因此可以指导个人糖尿病管理计划，从而更加及时调整和治疗变化。要对跨产品进行调整，反映了更新的指南并认识到那些使用这种新技术管理糖尿病的人，NCQA建议将GMI与HBA1C一起纳入HEDIS HBA1C对糖尿病患者的HEDIS HBA1C对照。下面是提议的，更新的度量标题和描述。
Twitter 文件揭露生存威胁 - Imprimis
离开 Twitter 后，他解雇了一大批无用或不服从的员工，制定了新的内容审核政策，并试图改革一种近乎（现在仍然近乎）戏仿的觉醒企业文化。在此过程中，马斯克与泰比和韦斯协调发表了一系列基于 Twitter 内部文件的故事，这些文件涉及多年来的一系列重大政治事件：亨特·拜登笔记本电脑丑闻、Twitter 的秘密影子禁令政策、特朗普总统在 1 月 6 日美国国会大厦骚乱后被 Twitter 停用、FBI 利用 Twitter 在 2020 年大选前压制“选举造假”、Twitter 参与五角大楼的海外心理战活动、压制对官方新冠疫情说法的不同意见、参与通俄门骗局，以及逐渐屈服于美国情报界的直接参与——以 FBI 为中间人——内容审核。
现有疫苗和先天免疫：被忽视的工具......
• 对多种病原体有效； • 更快地引发保护性免疫； • 安全性得到充分理解； • 民众熟悉并接受多种 LAV； • 预先存在的生产能力和许可；以及， • (当前或未来的) 疫苗储备可能被转用于大流行应对。
医疗补助中的成人疫苗覆盖率：评估现有差距并展望通货膨胀削减法案的实施
一旦实施 IRA 第 11405 条，所有 Medicaid 受益人都将拥有一条无需分摊费用的覆盖途径，用于所有 ACIP 推荐的疫苗。此覆盖要求也将适用于目前正在开发的未来疫苗，一旦它们获得批准和推荐。3 但是，其他因素可能会继续影响 Medicaid 患者获得疫苗的能力。例如，供应商经常引用疫苗产品和接种的低报销率来抑制储存和接种疫苗。4 此外，一些州可能只允许医生（而不是药剂师）获得疫苗接种报销，或者可能为药房和医疗福利制定不同的疫苗覆盖政策，这可能会限制患者在药房环境中的获取并造成计费障碍。这些障碍还可能延伸到不成比例地为弱势个人和家庭提供服务的安全网提供者，例如联邦合格医疗中心。这些障碍可能会导致患者的健康差距扩大。一些与 Medicaid 相关的疫苗主题可能会在即将发布的实施指南中得到解决；感兴趣的利益相关者应该考虑是否以及如何让 CMS 参与制定该指导方针。