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以人为本的教育人工智能
人工智能 (AI) 的兴起和发展并非偶然。人工智能对人类的影响越大，我们就越需要了解它。本文探讨了人工智能的使用研究，以评估新的设计方法和工具，这些方法和工具可用于推进人工智能研究、教育、政策和实践，以改善人类状况。人工智能有潜力教育、培训和提高人类的表现，使他们更好地完成任务和活动。人工智能的使用可以从许多方面增进人类福祉，例如通过提高食品、健康、水、教育和能源服务的生产力。然而，由于算法偏见和缺乏治理而导致的人工智能滥用可能会阻碍人权，并导致就业、性别和种族不平等。我们设想人工智能可以发展成为以人为本的人工智能 (HAI)，这指的是从人类的角度考虑人工智能，考虑人类的状况和背景。目前关于人工智能技术的大多数讨论都集中在人工智能如何提高人类的表现上。然而，我们探索人工智能也能抑制人类状况，并提倡技术与人文研究人员进行深入对话，以从各个角度提高对人类人工智能的理解。
以人为本的教育人工智能
人工智能 (AI) 的兴起和发展并非偶然。人工智能对人类的影响越大，我们就越需要了解它。本文探讨了人工智能的使用研究，以评估新的设计方法和工具，这些方法和工具可用于推进人工智能研究、教育、政策和实践，以改善人类状况。人工智能有潜力教育、培训和提高人类的表现，使他们更好地完成任务和活动。人工智能的使用可以从许多方面增进人类福祉，例如通过提高食品、健康、水、教育和能源服务的生产力。然而，由于算法偏见和缺乏治理而导致的人工智能滥用可能会阻碍人权，并导致就业、性别和种族不平等。我们设想人工智能可以发展成为以人为本的人工智能 (HAI)，这指的是从人类的角度考虑人工智能，考虑人类的状况和背景。目前关于人工智能技术的大多数讨论都集中在人工智能如何提高人类的表现上。然而，我们探索人工智能也能抑制人类状况，并提倡技术与人文研究人员进行深入对话，以从各个角度提高对人类人工智能的理解。
首份人工智能影响评估和未来任务文章介绍：韩国讨论
本研究旨在研究韩国引入的人工智能影响评估（2020 年）。人工智能通过提高生产力为人类带来了巨大的好处（OECD 2022；Tu 等人 2022），但它可能导致侵犯人权、社会问题和环境破坏方面的代价（Weidinger 等人 2021；Standford HAI 2021）。通过比较成本和收益，人工智能影响评估将有助于决定是否引入人工智能。这是在人工智能带来巨大变化的社会中实现可持续发展的先决条件。只有当引入人工智能带来的好处大于成本时，可持续发展才有可能。本研究假设通过人工智能可以获得的收益大于成本。这也是为什么许多国家投入巨资制定人工智能国家战略、引领产业发展（European Commission 2019）（Standford HAI 2021）的原因。但目前尚不清楚可能的成本是多少，只有零星的讨论在进行。首先，我们介绍什么是人工智能。其次，我们通过对以前论文的文献综述，系统地分析人工智能的成本方面。第三，我们通过案例研究按时间顺序呈现人工智能影响评估讨论的现状。第四，将对韩国 2020 年作为法律修正案引入的人工智能影响评估（2020）进行案例研究。第五，我们提出韩国人工智能影响评估立法的局限性和未来挑战。
手部卫生、知识和培训激励措施
本研究评估了意大利一家大型大学医院的医护人员 (HCW) 手部卫生原则知识和遵守情况，重点是确定知识差距和评估培训效果。研究者根据世界卫生组织 (WHO) 手部卫生知识问卷设计了一份专门包含 17 项的问题表，用于测量理论知识、培训的作用和经验的影响。调查的参与率为 8%（共 6,749 名 HCW 中 542 人参与），护士和医生的参与率较高。结果显示，医护人员对手部卫生规程的了解程度中等，平均为 74%，但在理解方面存在差距，特别是在正确使用洗手液和接触后消毒方面。逻辑回归分析确定了知识和依从性的显著预测因素，专业资格和服务年限等专业特征会影响结果（p < 0.05）。研究结果证实了手部卫生知识和依从性在减少医院相关感染 (HAI) 方面之间存在很强的相关性。持续教育和定制干预措施（包括有针对性的培训和反馈）对于解决薄弱环节和提高依从性至关重要。这些见解强调了持续培训和监测的重要性，以加强手部卫生习惯，促进患者安全文化，从而降低 HAI 发病率。
pegatron-5g-debuts-smart-factory-Provate- ...
随着工厂的数字化，从生产到产品质量到维护和工人安全的许多方面都可以革新。使用基于开放RAN技术的私人5G网络提供提供吞吐量，低潜伏期和为智能工厂提供动力的数据安全的网络。Pegatron 5G的完整解决方案是开放的，并且基于英特尔技术，该技术提供了高性能和规模，以满足不断增长的工厂的需求。该公司已将这项技术用于其在越南Hai Phong的工厂进行大量部署。
NHSN 标准感染率 (SIR)
对于上面等式中括号中显示的大多数变量，您可以根据该因素是否存在于您的设施中（是 = “1”，否 = “0”），用“1”或“0”替换变量名称（因此，将每个参数估计值乘以）。住院 CO 患病率和总床位数是连续变量，应替换为住院 CO 患病率和总床位数的实际值。等式的最后一步是将结果值乘以适当的 HAI 分母（即 MRSA/CDI 事件的患者天数，或 CLABSI/MBI/CAUTI/VAE 的设备天数）。在此示例中，我们乘以 CDI 患者天数。
与院内感染相关的耐多药（MDR）细菌的研究进展
摘要 某些细菌群的多重耐药性 (MDR) 与医院内感染 (HAI) 有关，这代表着全球传染病诊断和治疗方面日益严峻的挑战。它给全球医疗机构的卫生管理带来了大多数问题；这涉及到功效和有效性，从而破坏了世界卫生组织 (WHO) 等医疗机构在遏制新出现和重新出现的公共卫生重大疾病方面的努力。多重耐药性 (MDR) 是由于自古以来对抗生素的管理不当造成的，这种抗生素的不当使用，尤其是广谱抗生素的使用，导致了抗菌素耐药性细菌的出现和传播，从而导致在医疗机构环境中选择了高度耐药的细菌病原体。医院内感染，特别是由 MDR 细菌引起的感染，通常很难治疗，导致各种副作用，包括延长住院时间和增加治疗费用，从而影响人体的天然微生物群。同样，新型抗菌剂的开发也滞后，目前很少有新型抗菌剂在开发中。因此，寻找治疗院内感染的新方法可能有助于克服细菌病原体的多重耐药性挑战。目前，正在通过修改现有药物、使用新型金属复合物、抗菌肽和反义抗菌疗法来开发新型治疗剂，以找到解决院内致病菌多重耐药性的持久解决方案。关键词：抗菌药物、细菌、多重耐药、院内、耐药性。引言院内感染（医院内感染）也称为医院相关感染 (HAI)，在世界范围内的死亡率中占较大比例，并且与住院时间延长和治疗费用大幅增加有关。根据欧洲疾病预防和控制中心 (ECDC) 的数据，欧洲急症医院和长期护理机构每年共发生 890 万例 HAI（Sursten 等人，2018 年）。感染风险较高的人群包括重症监护、外科、肿瘤科/血液科、烧伤科的患者以及接受器官移植的患者和新生儿（WHO，2018 年）。最常见的院内感染是导管相关尿路感染 (CAUTI)、手术部位感染 (SSI)、中心静脉导管相关血流感染 (CLABSI)、呼吸机相关肺炎 (VAP) 和艰难梭菌感染 (CDI)（Stygal 等人，2020 年）。细菌性院内感染的几种来源
Cheng XUE 薛澄
Cheng Xue , Lei Zhu, Huazhu Fu, Xiaowei Hu, Xiaomeng Li, Hai Zhang, Pheng-Ann Heng, 超声图像中乳腺病变分割的全局指导网络, 医学图像分析, 70, 101989 (2021)。 (IF=13.828, JCR Q1) Cheng Xue, FH Tang, Christopher WK Lai, Lars J. Grimm, Joseph Y.Lo。 “使用生物力学建模进行多模式患者特定乳腺成像配准，并参考 AI 对乳腺肿瘤变化的评估。” Life 11, no. 8 (2021): 747。 (IF=3.251, JCR Q2。)
国家人工智能咨询委员会 (NAIAC) 公开会议
● Jean-Paul Chretien 博士，海军医生，国防高级研究计划局（DARPA）项目经理 ● Surya Ganguli 博士，斯坦福大学应用物理学副教授，神经生物学和电子工程副教授（兼职），人本人工智能研究所（HAI）高级研究员 ● Susan Gregurick 博士，美国国立卫生研究院数据科学副主任兼数据科学战略办公室主任 ● Michael Jordan 博士，加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学杰出教授、统计学教授 Pehong Chen 先生 ● James Swanson 先生，强生公司执行副总裁兼首席信息官