XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHIPAA
美国救援计划法（ARPA）项目计划
•能力恢复和扩张授予•多样性，公平和包容性授予与倡议•紧急响应•造成俄勒冈州的影响•维护和更新提供者的房屋以及儿童的寄养家庭和成人寄养家庭•社区综合项目（CIP）房屋（CIP）家庭•稳定和案件筹集委员用于案例管理实体和提供商的HIPAA技术•全州培训和技术援助资源•增强和扩大对俄勒冈州干预系统（OIS）的访问•赔率/案件管理实体授予基础设施•个人支持工人（PSWS）电子访问验证验证设备完成的项目
卫生信息学博士学位（DHI）的课程和描述
在本课程中，学生将了解为什么电子健康记录（EHR）被视为改善医疗保健的最有效方法之一，需要哪些信息技术基础架构来支持EHR，为什么医生的买入对于取得成功至关重要，如何克服如何克服返回的投资回报累积，ehr付费良好的EHR和临床支持的关键组成部分，以及临床上的临时付费大量。学生将研究电子健康记录（EHR）如何影响当今和未来的临床结果和疾病管理。学生还将获得赢得医疗保健提供者的EHR策略的案例研究，可以在EHR计划和实施中使用。此外，学生将了解联邦政府最近为加速EHR采用的努力以及这种采用将如何受到HIPAA和社区安全问题的影响。
作战指挥外科医生豁免批准表
仅供官方使用：本文件可能包含根据 1986 年《信息自由法》（FOIA）（公法 99-570、5 USC 552(B)} 免于强制披露的信息。此信息还受 1974 年《隐私法》和 1996 年《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）（公法 104-191} 以及任何实施条例的保护。必须保护它免受任何潜在的未经授权的披露。如果您不是预期的收件人，请通过回复电子邮件联系发件人并永久删除/销毁原始邮件的所有副本。未经授权持有或披露受保护的健康信息可能会导致个人承担民事和联邦刑事处罚的责任。
ADA 指南：CDT 的“COVID-19”疫苗接种程序代码
ADA 牙科索赔表（纸质）或 HIPAA 标准电子牙科索赔表（X12 837D v5010）都无法捕获州和联邦疫苗接种监测所需的所有数据。此类必需数据包括国家药品代码模式，该模式可识别疫苗制造商、技术、剂量以及给药和剂量顺序。CDT 代码命名和描述符的措辞捕获了此信息，这意味着无需任何支持性叙述或对现有实践管理软件进行修改。由于公共卫生紧急情况以及认识到牙医是医疗保健系统的一部分，能够为支持美国人口的疫苗接种做出贡献，CMC 破例批准了这些产品特定代码。
服务台的对话式 AI
企业就绪：Avaamo 集成了 150 多个业务应用程序，包括 ServiceNow、BMC Remedy、HPSM 等。除了军用级安全性外，我们还满足多项合规性法规，包括 HIPAA、GDPR、公司政策和权利。关于 Avaamo Avaamo 是一家深度学习软件公司，专门研究对话界面，以解决企业中特定的高影响问题。Avaamo 已在神经网络、语音合成和深度学习等广泛领域开发了基础 AI 技术，使企业的对话计算成为现实。Avaamo 提供了一个企业 AI 平台，该平台紧密集成了工具、数据和企业连接器，以确保设计人员、数据科学家和开发人员可以在数周内设计和部署复杂的对话应用程序。
行政政策编号5.01
DSHS 首席信息安全官 技术创新管理局 MS：45889 (564) 223-8617 电子邮件：isoteam@dshs.wa.gov 授权来源： RCW 70.02 – 医疗保健信息法 RCW 40.26.020 – 生物特征识别符 RCW 42.56.590 – 个人信息 – 安全漏洞通知 行政命令 16-01，隐私保护 HIPAA 规则 – 45 CFR 第 160、162 和 164 部分 DSHS 信息安全手册 生效日期：2003 年 4 月 14 日 修订：2024 年 12 月 19 日 批准人：原件由司法和民权办公室高级主任 Pearlette J. Ramos 批准 ______________________________________________________________________________ 目的 本政策描述了社会和健康服务部 (DSHS) 对保护机密信息（包括客户保护的健康信息）的严格隐私实践的承诺（PHI）至：
医疗保健数据生态系统的安全和隐私数据共享解决方案
1简介1 1.1 EHR的比较优势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.1.1电子健康记录收益。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.2 EHR增强技术的协同整合。。。。。。。5 1.2.1 EHR缺点。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3 EHR中的机密性，完整性和可用性（CIA）。。。。。。。。。。7机密性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7完整性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8可用性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 1.3.1网络攻击者对医疗保健系统的流行和影响。 div>。 div>91。1.3.2全球医疗保健数据政策的比较分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 HIPAA。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>10 HIPAA。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 GDPR。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10比较挑战。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 10。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 11 1.3.3 EHR的学术前景。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>10 GDPR。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10比较挑战。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 1.3.3 EHR的学术前景。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>11 1.3.3 EHR的学术前景。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。11 1.4 EHR隐私保护。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 1.5集中式与分散的EHR系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1.5.1选择集中式EHR系统的理由。。。。。。。。。14 1.5.2集中式EHR系统的理由。。。。。。。。。。。。。。16增强的互操作性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16提高了数据完整性和质量。。。。。。。。。。。。。16
生物医学工程（BME）
BME 3520。开发用于医疗保健的移动应用程序。（3个学分）移动应用程序正在改变医生和患者进行医疗保健的方式。设计旨在由医生，患者或两者使用，可用的应用程序范围从有关药物和疾病的方便数据库到读取人的生理信号的复杂监测器。学生将学习Android平台上应用程序开发的基本要素，包括XML和Java，UI等。主题包括如何使用符合HIPAA的Web服务来处理云中的患者数据，以及如何将机器学习模型集成到应用程序开发中。不需要以前的编程经验。注册要求：仅向BME专业开放，其他人同意。查看类（https://catalog.uconn.edu/course-search/？详细信息和代码= BME％203520）
使用机器学习的医疗保健预测分析-IJRPR
尽管ML在医疗保健预测分析中具有很大的潜力，但必须解决一些挑战，以充分利用其利益。数据隐私和安全性是最重要的问题。给定健康信息的敏感性。确保遵守《健康保险可移植性和问责法》（HIPAA）等法规对于保护患者数据至关重要。与现有医疗保健系统的集成是另一个关键挑战。需要不同平台设备之间的互操作标准和无缝数据交换。此外，ML模型的可解释性仍然是重大问题。黑盒模型可能缺乏临床采用所需的透明度。开发解释和验证模型预测的方法至关重要。获得对医疗保健专业人员和利益相关者的信任。