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COVID-19：家庭医生疫苗、治疗和检测摘要信息
• 五岁及以上、之前未接种过 COVID-19 疫苗且免疫功能正常的人只需接种一剂 COVID-19 疫苗。 • 六个月及以上、免疫功能中度至重度受损且之前未接种过疫苗的人建议接种比上述剂量多一剂 COVID-19 疫苗。 • 根据 NACI 的临床判断，无论疫苗平台如何，中度至重度免疫功能受损的人都可以接种第三剂疫苗。 所有其他之前接种过疫苗和未接种过疫苗的人（六个月及以上）如果感染或患上严重 COVID-19 的风险没有增加，则可以在 2024 年秋季接种最新更新的疫苗。
关于神经技术在医师和外科医生中的应用中应用人类增强的道德分析
摘要。由于医师和外科医生的短缺，以及由于诸如COVID-19大流行等情况，全球需求的增加，人们对找到解决方案的兴趣日益增加，以帮助解决该问题。解决此问题的解决方案是使用神经技术来增强认知，感官和动作以进行最佳诊断和治疗。因此，这样做会对他们和其他人产生负面影响。我们认为，在医师和外科医生中应用神经技术来增强人类可能会造成不公正，并伤害他们和患者。在本文中，我们将首先描述可用于实现医师和外科医生相关的增强的增强和旋转技术。然后，我们将审查文献中讨论的选定的道德信息，讨论使用神经技术来增强目的的神经工程，然后在医学和外科实践中通过神经技术实施人类实施人类的成果和道德问题进行分析。
专业医生对GLP-1RA药物的见解
该调查的重点是这些专业，因为它们都与可能有资格使用GLP-1RA药物“非标签”的患者相互作用。结果首次报道的结果表明，使用GLP-1RA药物使用“不标签”使用的医生越来越普遍，并且通常对患者有益。仍然，医生对缺乏将GLP-1RA药物纳入临床指南持谨慎态度，但乐观地认为将有更多的研究和证据即将到来。
英国皇家医学院人工智能日：2024 年 9 月 27 日，上午 9 点
Lees 教授于 2009 年荣获享有盛誉的 ASNEMGE（现为 UEG）欧洲胃肠病学新星奖。他的主要临床、研究和教学兴趣是炎症性肠病，处于基础科学与直接临床应用之间的转化界面。他是 PREdiCCt 研究的首席研究员，该研究旨在发现克罗恩病和溃疡性结肠炎疾病发作的原因，在此过程中确定了预后因素以及可改变的环境和微生物元素，可在未来的干预研究中加以针对。他还是 GEM 研究（www.gemproject.ca；一项耗资 2000 万美元的队列研究，旨在研究克罗恩病的根本原因）的英国首席研究员。他为胃肠病学家开展了一系列国际教学活动。
医疗保险 D 部分中的制药公司付款和医生处方行为
制药公司在推广处方药的过程中，经常向医生支付金钱或实物，这种做法普遍存在但又颇具争议。我们使用联邦数据库，收集了 2013 年至 2015 年期间与 Medicare Part D 中的处方行为相关的此类互动。我们考虑了针对每种医生-药物组合的固定效果付款。在一项事件研究中，我们发现医生在收到付款后的几个月内增加了他们收到付款的药物的处方量，没有证据表明在付款之前有偿和无偿医生之间存在差异趋势。使用手动收集的三种主要治疗类别的疗效数据，我们发现那些收到付款的人在收到付款后会开出质量较差的药物，尽管这种影响很小，而且不太可能具有临床意义。此外，我们还研究了五个主要药物专利到期的案例研究。从专利到期的公司获得报酬的医生与未获得此类报酬的医生一样快地让他们的病人转用仿制药。
Vituity 通过 AI 支持医生，加快患者护理速度
任务很简单：让医生将 100% 的时间花在患者身上。但 Vituity 很快发现问题很复杂：医生不知道去哪里寻求帮助，而且由于支持团队必须手动解决问题，请求通常需要几天时间才能完成。解决这个问题意味着必须自动化繁琐的工作（如重置密码、回答政策问题和排除软件故障），以便在不涉及服务台的情况下提供即时支持。
药品公司的付款和医师的处方行为D
在普遍但有争议的实践中，药物公司在促进处方药的过程中经常向医师付款或实物支付。我们在2013年至2015年间使用了与Medicare Part的规定行为有关的宇宙中的联邦数据库D。我们在每种医生 - 药水组合中都以固定效应为目标。在一项事件研究中，我们表明医生增加了在付款收据后的几个月内收到付款的药物处方，没有证据表明付款和未付医生之间的差异趋势。接下来，我们研究了五例主要药物的案例研究。医生从公司那里获得付款，经历了专利到期的过渡，他们的患者与未收到此类付款的医生一样，向仿制药的过渡迅速。此外，使用三个主要治疗类别的手工收集的效率数据，我们表明药物质量在很大程度上不受付款的影响。
对诊断和治疗脑转移的患者，护理人员和医生的横断面调查
马萨诸塞州癌症中心，哈佛医学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州（A.E.K.，P.K.B。）;案例综合癌症中心和人口与定量健康科学系，案例西部储备大学医学院，美国俄亥俄州克利夫兰（G.-M.W.，K.A.W.，J.S.B.-S。）; Penn，Schoen和Berland（PSB）研究，华盛顿特区，美国（S.E.，A.F。）;美国俄亥俄州克利夫兰市克利夫兰诊所陶西格癌症中心研究所神经学研究所，伯克哈特脑肿瘤神经肿瘤学中心（M.S.A.）;美国伊利诺伊州芝加哥西北大学Feinberg医学院病理学系（D.B.）;迈阿密癌症研究所辐射肿瘤学系，美国佛罗里达州迈阿密浸信会健康（M.P.M.）;美国佐治亚州亚特兰大皮埃蒙特癌症研究所的皮埃蒙特脑肿瘤中心（E.D.）;美国脑肿瘤协会，美国伊利诺伊州芝加哥（R.P.，H.M.C.，D.S.R.，R.V.，N.E.W。）;案例综合癌症中心，美国俄亥俄州克利夫兰市的大学医院（J.S.B.-S。）
医疗保险 D 部分中的制药公司付款和医生处方行为
我们非常感谢 Judy Hellerstein、Seth Freedman、Sean Nicholson、Ashley Swanson、Benedic Ippolito、Thuy Nguyen 以及哈佛大学、康奈尔大学、密歇根大学、杜克大学、约翰霍普金斯大学、马里兰大学、2020 年美国经济协会会议、2015 年国际卫生经济协会会议、2015 年美国卫生经济会议、2016 年公共政策分析和管理协会年会的研讨会参与者的有益评论。Anup Das 提供了出色的研究协助。Colleen Carey 感谢罗伯特伍德约翰逊基金会的财政支持。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
人工智能模型协助医生量化急性胰腺炎中的胰腺坏死
修订后的亚特兰大分类（1）将急性胰腺炎（AP）分为轻度、中度和重度。大多数病例为轻度，但8.8%的病例会发展为重度急性胰腺炎（SAP）（1）。SAP常导致胰腺周围组织坏死和多器官衰竭（2），在器官衰竭持续的情况下，死亡率可高达28%（1），且预后不良（3）。SAP的早期诊断和相应的护理治疗对于有效预防不良患者预后至关重要（4）。改良CT严重程度指数（MCTSI）是评估AP严重程度的有效工具（5），MCTSI评分越高，并发症发生率越高（6,7）。根据MCTSI评估胰腺坏死体积，分为0%（0分）、小于30%（2分）和大于30%（4分）（8）。区分坏死和非坏死的胰腺组织是一项挑战，这种评估需要由训练有素的专业专家进行。然而，即使对于专家来说，评估通常也只能提供定性信息，通常基于对医学影像（如 CT 扫描）的视觉分析（9）。深度学习系统可以独立提取特征进行大规模操作（10），并通过图像配准技术准确高效地分析图像，而无需专家指导。然而，胰腺的形状不规则且变化很大。此外，胰腺的计算机断层扫描（CT）扫描缺乏鲜明的对比度，通常没有清晰光滑的边界。因此，该器官的分割很困难（11-13）。先前的研究试图改进