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重新审视的医疗保健视野
根据经合组织的说法，预计健康支出将超过经合组织国家的整体经济和政府收入的预期增长。该组织在2022年成员国的最新数据显示，医疗保健支出占GDP 5的9.2％，经合组织预测到到2040年的总健康支出将达到11.2％。6这只是图片的一部分。WHO表示，尽管政府平均提供一个国家健康支出的51％，但每个国家 /地区的健康支出中的35％以上来自公民支付的口袋费用。谁警告说，因此，每年将陷入1亿人。7
一家专注于医疗保健的公司
诺和诺德的法定 2024 年年度报告表 20-F、任何季度财务报告、投资者介绍以及未来由诺和诺德或代表诺和诺德向公众发布、展示或作出的口头陈述，可能包含与诺和诺德的经营、财务和可持续发展业绩和结果和/或其经营所在行业有关的某些前瞻性陈述。前瞻性陈述可通过以下事实来识别：它们与历史或当前事实无关并且包含指导。在讨论未来经营、财务或可持续发展业绩时，“相信”、“预期”、“可能”、“将”、“计划”、“战略”、“过渡计划”、“前景”、“预见”、“估计”、“项目”、“预期”、“可以”、“打算”、“目标”等词语以及具有类似含义的其他词语和术语均可用于识别前瞻性陈述。此类前瞻性陈述的例子包括但不限于：
一家专注于医疗保健的公司
诺和诺德向美国证券交易委员会 (SEC) 提交或提供的报告，包括法定的 2023 年年度报告和 20-F 表，均于 2024 年 1 月向 SEC 提交，以继续发布 2023 年年度报告、本演示文稿以及未来由诺和诺德或代表诺和诺德向公众发布的书面信息或口头声明，可能包含前瞻性陈述。在讨论未来运营或财务业绩时，诸如“相信”、“预期”、“可能”、“将”、“计划”、“战略”、“前景”、“预见”、“估计”、“预计”、“预期”、“可以”、“打算”、“目标”等词语和其他具有类似含义的词语和术语均表示前瞻性陈述。此类前瞻性陈述的示例包括但不限于：
医疗保健领域的生物电子材料
在美国，更高比例的专利也未能进一步发展或失效。美国的专利具有特定性，这意味着许多衍生专利都是为了保护知识产权而申请的。此外，1980 年的《拜杜法案》鼓励对学术发明进行广泛的专利保护，即使这些发明最终没有实现商业化。这是因为联邦资助的学术发明者可以保留所有权，因此大学衍生公司可以在没有竞争的情况下将这些发明推向市场。申请政府支持通常需要专利，因此美国申请专利的便利性鼓励了进一步的专利保护，即使这些发明最终失效。
医疗保健和化妆品的解决方案
SSI Schaefer实施了高度创新的材料处理解决方案，以确保处方和订单履行方面的准确性100％。零售药房不仅需要完美无瑕的采摘解决方案，而且还需要一种自动化解决方案，即使在峰值量期间，也可以与有限的人员一起使用。严格的物流要求是通过与最先进的机器人技术和数据捕获技术相结合的结合来优化和实施的。整个系统由WAMAS Logistics软件控制和管理，而自动化仓库的中央信息平台WAMAS Control Center使操作过程透明且可见。
在医疗保健中推进机器人技术
国家卫生政策，2017年：认识到技术在改善医疗服务，强调机器人技术和其他高级解决方案中的作用。关于机器人技术的国家战略草案（2023）：旨在建立机器人创新部门（RIU），以促进医疗保健和其他部门的机器人技术的发展。印度政府已经建立了几个研究中心，以促进机器人技术开发：人工智能和机器人技术园（Artpark）和国家跨学科网络物理系统（NM-ICPS）的任务专注于利用AI和机器人技术。机器人和自治系统高级制造中心（CAMRAS）旨在减少印度对进口机器人系统的依赖。IIT Delhi的I-Hub Cobotics（IHFC）基金会已在医疗保健，医疗模拟器和无人机应用程序上启动了各种项目。ISRO和机器人技术：印度航天局ISRO正在为未来的载人任务开发人形机器人。Vyom Mitra是一名女性机器人宇航员，将于2024年作为印度Gaganyaan项目的一部分推出。
医疗保健中的网络安全应用
医疗保健行业越来越多地采用了数字技术来改善患者护理，简化操作并增强沟通。但是，这种数字转换还将医疗保健系统暴露于重大的网络安全威胁，包括数据泄露，勒索软件攻击和医疗设备脆弱性。这项全面的评论探讨了医疗保健中网络安全的需求，所采用的工具和技术，网络安全在保护敏感数据，行业面临的常见威胁，网络安全实践的最新趋势以及未来创新的作用。通过实施积极的措施，高级安全框架和持续的教育，医疗机构可以减轻风险并确保患者安全，数据完整性和法规合规性。本文强调了自适应网络安全策略在打击不断发展的威胁并保持对医疗保健系统的信任的重要性。
医疗保健中的人工智能 div>
Muhammad al-Khorazmi，学生https://doi.org/10.5281/Zenodo.12148898摘要。人工智能（AI）正在通过提供创新的解决方案来改善患者护理，诊断，治疗和运营效率，从而彻底改变了医疗保健行业。本文探讨了AI在医疗保健中的应用，包括医学成像，预测分析，个性化医学和行政任务。通过利用机器学习，自然语言处理和机器人技术等人工智能技术，医疗保健提供者可以增强决策，优化资源分配，并提供更有效和个性化的护理。但是，必须解决诸如数据隐私，法规合规性和道德考虑之类的挑战，以实现AI在医疗保健中的全部潜力。关键字：人工智能（AI），医疗保健，医学成像，预测分析，个性化医学，机器学习，自然语言处理，机器人技术，患者护理，诊断，治疗。