XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHealthcare
AI驱动的医疗保健增强诊断和治疗
1。使用AI获得知情的患者同意：从患者那里获得知情同意是执行任何医疗程序之前最重要的一步。但是，根据《印度妇产科和妇科杂志》的报道，在获得同意书之前，只有25％的印度患者对手术进行了完整的简要介绍。此外，在印度的许多医院中，获得知情同意的过程被委派给了像护士这样的医院工作人员，而不是医生本人，以节省后者的时间。此外，许多患者无法理解起草同意书的语言，并且主要签署该表格仅为形式。简要地说，签署的同意书并不意味着已将信息传达给患者。AI来营救医生和患者。除了英语外，还可以用白话语言构建互动聊天机器人，这可以回答所有患者的问题并解决他对在他身上执行的程序的所有恐惧，这对于获得患者的知情同意可以走很长一段路。
Bellevue Healthcare策略-U2-累积 - USD
anste政策：该基金在卫生行业或主要活动中的公司或公司的主要活动中，至少将Bellevue Healthcare策略净资产的至少三分之二投资于精心挑选的股票和其他参与文件的投资组合中，这些文件是在此类公司中保留此类公司的股份，这些公司的融资，这些公司及其经济活动的认可国家或主要的经济活动。可以将净资产的最多三分之一投资于其他基于公认国家或其在公认国家中的经济活动，或以固定或可变利益的利益，变更或期权债券的固定或可变利息，来自公认国家的发行人的固定或可变利息。基金可以就有效的投资组合管理进行衍生交易，尤其是出于安全目的。
GE医疗 2020年9月25日 Alexandra Lifshits ...
贸易/器械名称：Xeleris V 处理和审查系统 法规编号：21 CFR 892.2050 法规名称：图片存档和通信系统 监管类别：II 类 产品代码：LLZ 日期：2020 年 8 月 13 日 收讫日期：2020 年 8 月 18 日 亲爱的 Alexandra Lifshits： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述器械，并已确定该器械与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的器械基本等同，且无需获得上市前批准申请（PMA）批准。因此，您可以营销该器械，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和登记（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第 801 部分）；医疗器械报告（医疗器械相关不良事件报告）（21 CFR 803）
医疗保健4.0
手稿收到2019年10月26日；修订了2020年3月9日和2020年3月30日； 2020年4月14日接受。出版日期，2020年4月27日；当前版本的日期2020年9月3日。这项工作得到了中国国家自然科学基金会的部分支持，该基金会根据授予5189084，赠款51975513和赠款51821093，部分由宗教省的自然科学基金会根据Grant LRRR20E050003的授予，部分是由Zhejiang University Special Sci-University Inti-Intientififififififififififififfiffiffiffic Findif Findifif Fiffinfiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffienfif Fund。 2020xGZX017，部分是由国家在Grant Sklofp_zz_2002下的国家关键实验室主任基金会主任，部分由008-5116-008-03的Grant K18-508116-008-03的机器人机器人研究所在Grant K18-508116-008-03中的一部分，部分由中国的年轻人计划，部分由MIRA计划，一定程度地由MIRA计划，一定程度地依据由JSPS KAKENHI的一部分，部分由KDDI基金会，部分由KDDI基金会，部分由芬兰学院根据Grant 313448，Grant 313449（预防项目），Grant 316810和Grant 316811（Slim Project）（Slim Project）。（通讯作者：Zhibo Pang。）
2024 年脑机接口与医疗保健技术国际会议 (iCon-BCIHT) – 合作者 C-DAC、IEEE、政府医学院
我们将提供空间供您展示您的产品。如有任何疑问或想安排会议，请随时通过 pjbinu@cdac.in 与我们联系，Binu PJ，组织秘书，科学家 E/联合主任，CDAC Trivandrum 健康技术组，电话：9496236198。
解锁循环经济：克服循环医疗供应链中的障碍
由 Emerald 出版。这是已获作者认可的手稿，发行方式为：知识共享署名许可 (CC:BY 4.0)。最终出版版本（记录版本）可在线获取，网址为 DOI:10.1108/jamr-10-2024-0366。请参阅任何适用的出版商使用条款。
集成，创新和优质的初级医疗保健...
Primary Healthcare System Enhancing Project (2024 to 2028) in Sri Lanka, supported by the World Bank ......................................................................................................................................... 20
医疗机构的微电网
例如，2019年10月，加利福尼亚州州长紧急服务办公室说，有248家医院正处于由于野火威胁而导致的公共安全力量关闭（PSP）事件中有意关闭权力的地区。实际上，根据加利福尼亚公共事业委员会（CPUC）的说法，“从2013年到2019年底，加利福尼亚州经历了57,000多个野火（平均每年8,000），而三家大型能源公司进行了33 psps降级。”它继续指出，“在过去的十年中，加利福尼亚州在北加州和南加州经历了增加，强烈和破纪录的野火。”此外，加利福尼亚州消防局Cal Fire公开表示，它不再认为是野火“季节”，因为这个季节已经整整一年了（Pamer＆Espinosa，2017年）。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。