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2022 年 5 月 26 日 - 司法部根据索赔法对德克萨斯州六名医生提起投诉，指控他们涉嫌回扣和不当实验室检测
根据美国的投诉，六名被告医生因推荐实验室检测而获得了数千美元的回扣。投诉称，实验室 True Health Diagnostics LLC (THD) 和 Boston Heart Diagnostics Corporation (BHD) 与德克萨斯州的小型医院（包括 Rockdale Hospital dba Little River Healthcare (LRH)）合谋向医生支付费用，以诱使医生转诊到医院进行实验室检测，然后由 THD 或 BHD 进行检测。正如投诉中所指控的那样，医院将其实验室利润的一部分支付给招聘人员，招聘人员又将这些资金回扣给转诊医生。据称，招聘人员成立了名为管理服务组织 (MSO) 的公司，向转诊医生支付费用，这些费用伪装成投资回报，但实际上是基于医生的转诊并作为医生转诊的交换。投诉称，该转诊计划产生的实验室检测费用由各联邦医疗保健计划承担，这些费用不仅受到不正当诱惑的影响，而且在许多情况下还涉及不合理和不必要的检测。
改善与COVID-19疫苗犹豫患者的对话：支持家庭医生的行动研究
疫苗接种和应对疫苗犹豫的努力已成为家庭医学团队的重点问题，因为COVID-19大流行的发展。进行行动研究，我们的团队开发了一项基于交互式网络的指南，以改善患者提出的各种疫苗犹豫的临床对话。本文在包括验证访谈的过程中介绍了该指南与家庭医生（其目标最终用户）编码的指南；角色扮演访谈；和用户测试的设计。验证访谈试图了解有关相关心理学理论的家庭医学临床实践中疫苗犹豫的实用现实。角色扮演的访谈汲取了Famiralial Bysicant的对话策略和建议。动机访谈的原则是一种基于证据的疫苗犹豫对话方法，以补充信息赤字方法 - 用于编码指南的内容和布局。用户计数，利益相关者的参与和基于Web的分析表明该指南正在广泛使用。目前正在对指南进行正式评估。
改善与 COVID-19 疫苗犹豫患者的对话：支持家庭医生的行动研究
随着 COVID-19 疫情的发展，疫苗接种和应对疫苗犹豫的努力已成为家庭医学团队关注的焦点问题。通过开展行动研究，我们的团队开发了一个交互式网络指南，以改善围绕患者提出的各种疫苗犹豫的临床对话。本文逐步介绍了与家庭医生（其目标最终用户）共同设计指南的过程，该过程包括验证访谈、角色扮演访谈和用户测试设计。验证访谈旨在了解家庭医学临床实践中疫苗犹豫的实际情况与相关心理学理论的关系。角色扮演访谈从家庭医生那里汲取了对话策略和建议。动机访谈的原则（一种基于证据的疫苗犹豫对话方法，补充了信息缺乏方法）被用于共同设计指南的内容和布局。用户数量、利益相关者参与度和基于网络的分析表明该指南正在被广泛使用。目前正在进行该指南的正式评估。
澳大利亚私人癌症医师
好处是巨大而可证明的。度假胜地的游客可以期望他们的费用（在不同的商店）在一个透明的帐户中巩固，但是那些有越来越多的人（通常是出乎意料的成本），而同时处理潜在的致命健康诊断尚无成本的可见性，他们会在癌症旅程中掩盖。作为医学肿瘤学家，我们可以控制自己的成本影响，但是我们的患者应该能够了解并抢占其他专家和全科医生所产生的所有费用。我们认为，这种确定性将使我们的患者专注于对他们及其家人最重要的一件事 - 变得更好。
已发布版本的引文 (APA)：Yakar, D., Ongena, Y. P., Kwee, T. C., & Haan, M. (2022)。人们是否更喜欢人工智能而不是医生？对普通人群的调查及其对医学人工智能的看法。健康价值，25(3)，374-381。https://doi.org/10.1016/j.jval.2021.09.004
人工智能 (AI) 是指模拟人类智能的各种计算机执行任务，它将极大地改善和重塑医疗保健的未来。1-4 医疗保健中的人工智能主要包括机器学习（使用计算机算法执行特定任务）和机器人领域，1-4 正在迅速发展，众多应用已显示出其潜在价值。例如，最近的机器学习研究表明，在筛查乳房 X 线摄影中诊断乳腺癌方面的表现与放射科医生相当甚至更好，在检测皮肤癌方面的表现也与皮肤科医生相当。5-8 与此同时，许多有效的机器人辅助手术和自主机器人系统的新技术正在进行中。9-11 到目前为止，人工智能系统的技术发展一直是人们关注的焦点。目前，对普通民众的态度和潜力的经验很少
让医生和患者信赖 AI 决策
摘要：人工智能 (AI) 系统在生物医学和临床环境中的使用可能会破坏传统的医患关系，这种关系基于医疗建议和治疗决策中的信任和透明度。当诊断或治疗选择不再仅由医生做出，而在很大程度上由使用算法的机器做出时，决策就会变得不透明。技能学习是机器学习算法在临床决策中最常见的应用。这些是一类非常通用的算法（人工神经网络、分类器等），它们根据示例进行调整，以优化对新的、未见过的病例的分类。要求对决定进行解释是没有意义的。统计学或计算机科学专家可能能够详细了解 AI 算法的数学细节。然而，当涉及到人类的命运时，这种“开发者的解释”是不够的。作为解决这一问题的可解释人工智能（XAI）的概念正在吸引越来越多的科学和监管兴趣。本评论重点关注 XAI 必须能够向该领域的专家详细解释人工智能做出的决定这一要求。
未来医生使用人工智能诊断支持系统的意愿决定因素
1 河内医科大学预防医学与公共卫生研究所，越南河内，2 卡罗琳医学院全球公共卫生系，瑞典斯德哥尔摩，3 越南河内卫生经济与技术研究所，4 越南岘港维新大学全球卫生创新研究所，5 越南岘港维新大学医学院，6 新加坡精神卫生研究所国家成瘾管理服务 (NAMS)，新加坡，7 越南胡志明市阮达清大学循证医学卓越中心，8 美国马里兰州巴尔的摩约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院，9 新加坡国立大学杨潞龄医学院心理医学系，新加坡，10 新加坡国立大学健康创新与技术研究所 (iHealthtech)，新加坡
基于人工智能的预诊系统诊断能力超越儿科门诊医生
人工智能在医疗领域得到了深入应用，展现出广阔的应用前景。预诊系统是传统面对面问诊的重要补充，人工智能与预诊系统的结合有助于提高临床工作的效率。然而，人工智能对复杂的电子健康记录（EHR）数据的分析和处理仍然具有挑战性。我们的预诊系统使用自动化自然语言处理（NLP）系统通过移动终端与患者沟通，应用深度学习（DL）技术提取症状信息，最终输出结构化的电子病历。从2019年11月至2020年5月，共有2,648名儿科患者在上海儿童医学中心门诊就诊前使用我们的模型提供病史并获得初步诊断。我们的任务是评估AI和医生获得初步诊断的能力，并分析我们的模型与医生描述的病史一致性对诊断性能的影响。结果表明，如果我们不考虑AI和医生记录的病史是否一致，我们的模型与医生相比表现更差，平均F1得分也较低（0.825 vs. 0.912）。然而，当AI和医生描述的主诉或现病史一致时，我们的模型平均F1得分更高，更接近医生。最后，当AI与医生的诊断条件相同时，我们的模型比医生（0.92）获得了更高的平均F1得分（0.931）。这项研究表明，我们的模型可以获得更结构化的
购买团体医师报告了与...
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