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最近在包括卫生部门在内的各个领域中广泛使用了摘要人工智能。目前的疑问和细节出现
最近在包括卫生部门在内的各个领域中广泛使用了摘要人工智能。目前，人们对人工智能取代卫生工作者的作用的潜力有一个疑问和热情的讨论。关于人工智能取代卫生工作者的作用的优缺点的各种意见。本文旨在描述人工智能如何取代卫生工作者的作用。此手稿是叙事文献综述。文章取自Google Scholar，PubMed和Science Direct页面上的期刊。包含标准中包含的文章在过去5年中发表。从图书馆搜索开始时获得的45篇文章获得的所有11篇文章。人工智能只是一种工具，它不会取代卫生工作者在医疗实践中的作用。但是，不掌握人工智能的医生将由了解人工智能的来龙去脉的医生取代。人工智能所拥有的卫生工作者的独特性是人类，上下文理解以及每个案件中猜测/使用特殊考虑的能力之间的心理关系。卫生工作者可以阅读由患者传达的肢体语言（非语言），包括在经济，文化，社会和环境因素方面的考虑。另一方面，人工智能仅限于编程语言中包含的算法。简介因此，人工智能有可能为与算法不符的案例做出不切实际的决策。结论：人工智能没有潜力取代卫生工作者的作用，尤其是在人类心理关系，考虑（确定）的能力以及对手头案件的上下文理解的能力方面。关键字：人工智能，医学实践，卫生工作者1。
Brucellal Brucella Abortus Brucellosis欢迎来到玫瑰孟加拉国Brucellal Bruces Bruce
布鲁氏菌病是由布鲁氏菌属细菌引起的一种传染性疾病，该疾病是一种细胞内微生物，对人类和动物是人畜共患病。本研究旨在确定水牛血清样品中的布鲁氏菌流产细菌的存在。这种类型的研究是一项探索性描述性研究，它使用Rose Bengal检验（RBT）方法检测到水牛血清样品中的流产细菌的存在。获得的结果表明，在测试的80个样品中，获得了布鲁氏菌病的负结果，因为RBT试剂添加了水牛血清中没有结块（凝集）。这表明样品中没有抗体。换句话说，所使用的水牛没有布鲁氏菌感染。但是，为了确定这些结果，需要进行进一步的测试，例如补体结合检验（CFT）和酶连接的免疫吸附测定法（ELISA）测试。a b s r a c t rucellosis是一种由布鲁氏菌属的细菌引起的传染病，它们是人类和动物的细胞内微生物和人畜共患病。本研究旨在检测水牛血清样品中的布鲁氏菌流产细菌的存在。这种类型的研究具有描述性和探索性，使用玫瑰孟加拉测试（RBT）方法在水牛血清样品中检测了阿夫氏芽孢杆菌细菌的存在。获得的结果表明，在测试的80个样品中，结果对布鲁氏菌病阴性，因为在添加了试剂RBT的水牛血清中没有凝集。这表明样品中没有抗体。换句话说，所用的水牛没有布鲁氏菌感染。但是，为了确认这些结果，需要进一步的测试，例如补体固定测试（CFT）和酶联免疫吸附测定法（ELISA）。版权所有©2024。作者。这是CC BY-SA许可证1的开放访问文章。pendahuluan
开发使用转移学习方法Kasnanda 1 Star，Helmi Imaduddin 2
糖尿病性视网膜病（RD）是糖尿病的严重并发症，可能会损害视网膜并威胁视力。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了增加这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法，已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的性能，即Resnet152v2，Xception，Denset201和InceptionV3，以检测RD。首先，将数据集视网膜图像分为感染RD的类别和不感染的类别。然后，使用培训数据开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于增加模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Denset201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。该评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼睛（例如RD）方面。这些模型的使用可以为RD患者带来重大好处，从而可以更有效的早期文本和更及时的处理。抽象的糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的严重并发症，可能会对视网膜造成损害并威胁视力。丹根·德米基安（Div），Penelitian Ini成员Kontribusi penting Dalam Pengembangan solusi otomatis untuk untuk诊断RD，Yang Dapat Mening-Katkan Perawatan kehatan kesehatan kesehatan kesehatan mata secara secara secara secara secara secara secara secara keseluruhan。早期发现RD对于防止进一步的眼睛损害非常重要。为了改善这种早期检测，深度学习技术，尤其是CNN方法已被广泛使用。本研究旨在在视网膜图像分类中实施和比较四种不同CNN体系结构的实现，即Resnet152v2，Xception，Densenet201和IntectionV3。首先，将视网膜图像数据集分为RD感染和非RD感染类别。然后，使用训练数据来开发和培训CNN模型以对图像进行分类。使用数据增强技术有助于改善模型的概括。训练模型后，使用单独的测试数据集进行测试以评估每个模型的性能。测试结果表明，Xception和Densenet201在检测RD方面具有出色的性能，精度，精度，召回和F1得分达到96％。此评估的结果证实，深度学习技术，尤其是以CNN的形式，在支持医学诊断方面具有巨大的潜力，尤其是在检测复杂的眼部疾病（例如RD）方面。使用这些模型可以为RD患者带来重大益处，从而实现更多效率的早期检测和更及时的治疗。因此，这项研究为RD诊断的自动解决方案的开发做出了重要贡献，这可以改善整体眼保健。
印度尼西亚疫苗衍生脊髓灰质炎病毒应对措施
• 2024 年 3 月 5 日至 15 日，在第二轮 PIN 子评估会议之后，联合国儿童基金会支持卫生部在东爪哇、中爪哇和斯莱曼开展了 nOPV2 疫苗和物流研究。nOPV2 疫苗和物流报告与每轮覆盖率的比较。来自省和区/市级的药房和免疫管理人员参加了会议。联合国儿童基金会提供了一种格式来识别第一和第二轮 PIN 接种中 nOPV2 疫苗和滴管的分发和使用情况。• 2024 年 3 月 15 日，世卫组织和东爪哇省卫生办公室与卫生办公室领导讨论了废物管理问题并检查了疫苗的使用情况。调查结果显示，七家卫生中心被要求报告受损疫苗，并退还50瓶状况良好的疫苗。本讨论强调将剩余的疫苗存放在冰箱中，并在不再使用时立即将其退还给卫生办公室。当 GPEI 团队通过 OBRA 审查时，所有废物管理活动都必须记录为责任文件。• 为了加强这些程序，世卫组织和联合国儿童基金会于 2024 年 3 月 18 日组织了一次关于中爪哇省疫苗管理的虚拟会议，来自中爪哇省 35 个地区的环境卫生工作者参加了会议。
生物医学时代的道德困境
摘要本研究讨论了生物医学时代所面临的道德困境，重点是在卫生部门的决策中应用基督教伦理原则。本研究旨在确定相关的道德原则并制定一个全面的道德框架。通过分析堕胎，安乐死和基因工程等具体案例，这项研究探讨了由于法律多元化和社会价值观的多样性而引起的挑战。结果表明，基于道德的政策，对卫生工作者的道德教育以及跨文化对话的发展是克服复杂的道德困境的重要步骤。这项研究还强调了可持续研究的必要性，以通过技术发展和动态社会环境来调整道德框架。关键词：生物医学伦理，基督教伦理原则，道德困境，堕胎，安乐死，基因工程，法律多元化，卫生政策，伦理教育。
轻度贫血和妊娠期糖尿病（案例研究）
摘要 直葛县产妇死亡率为29.78%，婴儿死亡率为4,027例。斯拉维健康中心的数据显示，在总共 840 名孕妇中，轻度贫血病例为 29.78%，妊娠期糖尿病病例为 20.60%。患有轻度贫血的孕妇肯定会出现各种健康问题。孕妇的健康非常重要，因为它会影响她所怀婴儿的健康。轻度贫血会增加生下低出生体重婴儿（LBW）的风险，分娩时出血的风险甚至可能导致母亲和婴儿死亡。与卫生工作者合作，为轻度贫血症患者提供铁片，并告知其影响因素及解决方法。其中之一是通过传播信息进行辅导，以增强信心。本案例研究的目的是使用符合Varney的助产护理管理和使用SOAP方法的记录，全面地对孕妇、产妇、产后妇女和新生儿进行助产护理。本案的当事人是女士。 E G2P1A0，28岁，妊娠、分娩及产后期均正常。该案例研究于 2023 年 9 月 24 日在 Slawi 健康中心工作区进行。从患者妊娠晚期（34周3天至37周5天）和正常产后（产后4小时至产后40天）开始，对护理进行了全面的描述。处理后的结果为针对 Mrs 的综合助产护理。 E自孕龄34周3天起，分娩时起直至产后21天。汇编的结论是：妊娠期正常，分娩自然，BBL 和产后正常。关键词：Fe 片、妊娠、里根贫血、DMG
基于整体方法的糖尿病患者管理
文章背景摘要案例报告：社区中最常见的疾病之一，医疗机构中最常见的疾病是糖尿病2型。家庭医生的作用不仅限于治疗，而且还处理可能影响患者疾病的治疗和进展的问题。本报告以家庭医生的角色方法对糖尿病患者的评估进行了评估。案例表现：一个57岁的-old妇女来到Puskesmas进行常规糖尿病控制。患者的生命体征显示出血压130/80 mmHg，脉搏脉冲85x/分钟，呼吸速度为20倍/分钟。患者体重为56千克，高度为150 cm（BMI = 24.8 kg/m 2（超重））。随后将患者诊断为2型糖尿病，脑膜病和胃炎。作为负责提供与II型糖尿病有关的健康促进的家庭医生，以防止并发症和预后恶化。如果患者经历恶化的情况，则需要参考二级卫生工作者或专科医生，就需要进一步的计划。讨论：2型糖尿病的塔塔尔管理包括医疗和非医学管理，例如对健康生活方式进行修改。需要药理干预。在合并症患者中，需要实现多种目标，例如生活方式改变，体重减轻，以防止并发症，以防止并发症损害重要器官。结论：作为一名家庭医生，不仅需要医学问题，而且还需要与影响患者治疗成功的各种FACOTR有关的理解。
预测糖尿病患者的朴素贝叶斯算法与梯度提升算法的比较
据估计，随着人口老龄化，糖尿病发病率将从19.9%增加到65-79岁的1.112亿人，预计到2030年糖尿病患者将继续增加到5.78亿人，到2045年将增加到7亿人。机器学习是人工智能的一种，旨在理解或识别数据结构并将数据转换为模型。机器学习在健康领域的应用正在迅速增长，越来越多的健康研究人员在研究中使用机器学习算法。一些机器学习算法可以用来做预测，其中之一就是预测糖尿病的分类算法。根据所用几种算法的比较结果，朴素贝叶斯和梯度提升分类算法具有其他算法的最佳值。梯度提升算法在线性样本上取得了较高的效果，准确率为77.09%，f值达到83.39%。朴素贝叶斯对随机样本测试的结果最优，准确率为 76.57%，f 度量值为 82.82%。分层样本测试结果中准确率最高的是梯度提升算法，准确率为77.34%，f值达到83.39%。
NVIDIA 签署协议，在印度尼西亚培养人工智能 (AI) 人才并支持工业研究
关于 NVIDIA NVIDIA (纳斯达克股票代码：NVDA) 于 1999 年发明的 GPU 技术推动了 PC 游戏市场的增长，并为现代计算机图形学、高性能计算和人工智能带来了新的含义。 NVIDIA 在加速计算和人工智能方面的研究已经塑造了交通运输、医疗保健和制造业等万亿美元的行业，并正在推动许多其他行业的发展。如需了解更多信息，请访问以下链接https://nvidianews.nvidia.com/。
使用算法对糖尿病疾病进行分类
印度尼西亚是世界上糖尿病患者最多的国家之一。糖尿病会引起严重的并发症，对患者来说具有潜在危险。本研究旨在通过考虑糖尿病的各种风险，使用分类增强 (CatBoost) 算法开发一个准确的预测模型来对糖尿病进行分类。 CatBoost 因其良好处理分类数据的能力而闻名。这项研究的初始阶段是数据处理或预处理，包括数据清理以处理不干净数据的问题、处理具有极端值的数据以及纠正不适当的数据类型。接下来，使用 CatBoost 算法进行创建预测模型的阶段，这是一种有效的决策梯度增强方法。使用混淆矩阵进行模型评估以评估分类性能。研究结果显示，糖尿病分类的准确率相当高，根据数据中使用的属性，准确率为 98.63%。希望这项研究能够有助于增进人们对糖尿病风险及其导致的死亡率的了解和控制。关键词：算法，CatBoost，糖尿病，分类，预测 1.介绍 糖尿病（DM）是一种由遗传因素、环境、饮食和其他因素引起的自身免疫性疾病[1]。糖尿病是一种与胰腺健康相关的疾病，胰腺产生胰岛素激素的异常会导致血糖水平升高。人体内血糖水平升高会扰乱肾脏、心脏和大脑等重要器官的功能 [2]。 2019 年，世界卫生组织 (WHO) 指出，至少有 200 万人的死亡可归因于糖尿病 [3]。根据2018年印尼卫生部在抗击糖尿病世界大会上的官方报告，印尼是世界上糖尿病患者最多的国家，位列第六。数据显示，印度尼西亚 20-79 岁年龄段的糖尿病患者数量达到约 1030 万人 [4]。