XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemQualitative
用户和开发人员对使用AI技术来促进初级保健环境中皮肤癌的早期发现：定性半结构
背景：包括黑色素瘤和角质形成细胞癌在内的皮肤癌是全球最常见的癌症之一，在大多数人群中，它们的发生率正在上升。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。 人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。 很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。 目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。 方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。 参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。 我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。 使用主题框架分析分析了转录记录。 使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。 在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。转录记录。使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。结果：主要主题是“ AI在皮肤癌诊断途径中的位置”和“ AI技术的目的”；跨裁切主题包括信任，可用性和可接受性，概括性，评估和监管，实施和长期使用。参与者担心用于开发和测试AI技术的数据的质量，以及这可能对他们与一系列人口统计患者的临床使用的准确性产生的影响以及丢失皮肤癌的风险。易用性，而不是增加已经紧张的医疗保健服务的工作量是参与者的重要考虑因素。医疗保健专业人员和AI研究人员报告说，缺乏评估和规范AI技术的既定方法。结论：这项研究是最早研究各种利益相关者对使用AI技术来促进皮肤癌早期诊断的观点的研究之一。这些技术的诊断途径中的最佳方法和位置
价格管理中的人工智能。对潜力，风险和影响的定性评估
本书是版权材料，不得以任何方式复制，复制，转让，分发，租赁，许可，公开执行或使用或使用任何方式，除非出版商在书面书面允许的书面允许，否则在购买或严格允许的条款和条件下允许使用适用的版权法律。任何未经授权的分配或使用本文的使用可能是对作者和出版商的权利的直接侵犯，而负责的人可能会责任法律责任。
定量和定性药物测试
Keystone第一VIP选择报销政策及其由此产生的编辑基于已建立的行业来源的准则，例如医疗保险和医疗补助服务中心（CMS），美国医学协会（AMA），州和联邦监管机构以及医疗专业社会。偿还政策旨在作为一般参考，不构成合同或其他付款保证。Keystone First VIP选择可以使用合理的酌处权来解释和将其政策应用于特定情况下提供的服务，并可以随时修改其策略。在做出索赔付款确定时，健康计划还根据公认的行业标准（包括当前的程序术语（CPT））使用编码术语和方法论；医疗保健通用程序编码系统（HCPCS）；以及国际疾病分类，第10修订，临床修改（ICD-10- CM）和其他相关来源。可能影响付款的其他因素包括病历记录文件，立法或监管要求，提供商的合同，成员有资格接受承保服务，提交清洁索赔以及其他健康计划政策以及其他相关因素。这些因素可能会补充，修改或在某些情况下取代报销政策。此报销政策适用于以CMS-1500表格或其电子当量或以UB-04表格或其电子当量计费时收费的所有医疗服务。策略概述
有关“定性研究方法的面对面研讨会”
定性研究对于理解人类行为，文化实践和社区动态的复杂性而对公共卫生至关重要，从而提供了一种见解，即仅定量方法无法捕获。这个为期三天的面对面研讨会旨在为公共卫生专业人员，研究人员和学生配备定性研究方法中的基本知识和实践技能。参与者将获得关键数据收集技术的专业知识，例如深入的访谈，焦点小组和人种学方法，并将学习如何有效地分析和解释定性数据。研讨会还将解决重要的道德考虑，文化敏感性以及将定性发现纳入基于证据的公共卫生干预措施中的策略。在研讨会结束时，与会者将准备采用定性研究来应对复杂的公共卫生挑战，以确保干预措施在文化上是适当的，并且在上下文上相关。目录公共卫生定性研究简介研究设计和数据收集方法进行深入访谈和焦点小组讨论数据分析技术：编码和主题分析主题分析关于学院的定性研究中的伦理学考虑，Sandeep Kaur，Sandeep Kaur博士，博士，MSC，MSC，MSC，学院的资源是关键资源。她向我们的学生讲授社会和行为科学。她在使用定量和定性方法进行基于社区的临床和行为试验方面具有专业知识。
贫困，重返社会和累犯：一项定性研究，研究了黑人被监禁后面临的社会经济挑战
非洲研究系在乔治亚州立大学的非洲研究系将本文免费提供给您。它已被授权的学者 @乔治亚州立大学的授权管理人所接受。有关更多信息，请联系Scholarworks@gsu.edu。
电子考试的优点和挑战：基于香农熵技术的定性研究
简介：电子考试是评估学生执行的最重要的命令式工具之一。因此，本研究旨在根据伊朗和国际研究确定电子考试的优势和挑战。方法：目前的定性研究在第一阶段使用了元合成。因此，搜索了2005 - 2021年伊朗和国际数据库中电子考试，在线考试，电子考试，电子评估和在线评估等关键字。在第二阶段，使用香农熵技术，对电子考试的优点和挑战进行了加权。结果：E-EXAM的挑战分为七个子类别（技术知识，安全挑战，复杂性和挑战在设计考试，检查期间的复杂性和挑战，检查后的复杂性和挑战，缺乏基础设施，社会文化挑战时的复杂性和挑战）。电子检查的优势也分为五个子类别，包括改进教学过程，学生绩效评估的有效性，在设计考试中的优势，考试中的优势以及考试后的优势。在香农的熵结果中，挑战（考试后的复杂性和挑战和基础设施差）和优势（在实施后实施后的优势）的重量最大。结论：考虑到电子考试的重要性，尤其是随着Covid-19-19的流行病的爆发，大学系统的不可避免的运动，对学生绩效评估的不可避免的关注以及在当前情况下提高教育绩效的关注，预计决策者将期望强调此类考试的优势并解决其挑战以改善学生评估机制。
对医疗保健领域最新人工智能的定量和定性评估
方法：我们评估了 2019-2021 年与医疗保健相关的选定同行评审 AI 出版物的成熟度。为了撰写报告，数据收集是通过 PubMed 搜索进行的，使用布尔运算符“机器学习”或“人工智能”和“2021”或“2020”或“2019”，并搜索截至每年 12 月 31 日的英语和人类受试者研究。选定的所有三年都被手动分为 26 个不同的医学专业。我们使用 Transformers (BERT) 神经网络模型的双向编码器表示根据摘要确定研究出版物的成熟度级别。我们进一步根据文章的资深作者的医疗保健专业和地理位置对成熟出版物进行分类。最后，我们手动注释了成熟出版物中的特定细节，例如模型类型、数据类型和疾病类型。
引用：Overney、Cassandra、Saldías、Belén、Dimitrakopoulou、Dimitra 和 Roy、Deb。2024 年。“SenseMate：一种用于定性数据分析的可访问且适合初学者的人机交互平台。”
社区组织在利用定性数据分析或意义建构的力量来理解其选民提出的不同观点和需求方面面临挑战。意义建构最耗时且乏味的部分之一是定性编码，即在大量非结构化的社区输入语料库中识别主题的过程。定性编码的挑战是实现高编码者之间的可靠性，尤其是在专家和初学者意义建构者之间。在这项工作中，我们介绍了 SenseMate，这是一种旨在帮助定性编码的新型人机交互系统。SenseMate 利用理性提取模型，这是一种新的机器学习策略来半自动化意义建构，它可以产生主题建议和人类可解释的解释。这些模型是在波士顿人生活经历的数据集上进行训练的，该数据集由专家意义建构者对主题进行了注释。我们通过一个以人为本的迭代设计过程将理性提取模型集成到 SenseMate 中，该过程围绕从广泛的文献综述中得出的四个关键设计原则展开。设计过程包括三次迭代，并不断得到来自社区组织的七名人员的反馈。通过一项涉及 180 名新手感知者的在线实验，我们旨在确定人工智能生成的建议和原理是否会减少编码时间、提高编码者之间的可靠性（即 Cohen 的 kappa 值），并尽量减少新手和专家编码决策之间的差异（即参与者答案的 F 分数与专家金标签的比较）。我们发现，虽然模型建议和解释使每个分析单位的编码时间增加了 49 秒，但它们使编码者之间的可靠性提高了 29%，编码 F 分数提高了 10%。关于 SenseMate 设计的有效性，参与者报告说该平台通常易于使用。总之，Sensemate (1) 是为没有技术背景的初学者感知者构建的，这是先前工作不关注的用户群，(2) 实现原理提取模型来推荐主题并生成解释，这比大型语言模型更具优势
通过生成人工...
生成人工智能（GAI）已知具有广泛的应用。近年来，基于GPT-4，Gemini和Claude等GAI的大型语言模型（LLM）也已用于定性研究，特别是在内容分析过程中。这些模型可以在短时间内全面有效地分析大型定性数据集。GAI模型有效地编码定性数据并确定类别和主题。尽管GAI模型在时间和成本效率方面为研究人员提供了显着优势，但有关其在内容分析中使用的道德问题已成为最前沿。此外，诸如偏见之类的局限性，产生错误信息的潜力以及表面分析是独立使用这些工具在内容分析中的重要障碍。本研究的目的是全面研究在内容分析中使用GAI的优势以及在此过程中遇到的挑战。在这种情况下，根据对相关文献的评论，向计划在分析中利用GAI模型的研究人员提供了建议。在这些建议中，本研究强调，仅GAI模型不足以进行有效的内容分析而无需人类参与，并提出了混合方法。关键字：生成人工智能（GAI），大语言模型（LLM），定性研究，内容分析
1. 药品名称 KADNAT 混悬液 125mg/5ml 2. 定性和定量组成 头孢呋辛 125mg/5ml（相当于 300mg 头孢呋辛 ax
1. 药品名称 KADNAT 混悬液 125mg/5ml 2. 定性和定量组成 头孢呋辛 125mg/5ml（300 mg 头孢呋辛酯） 3. 剂型 颗粒，与水混合制成口服混悬液。 4. 临床特点 4.1 治疗指征 KADNAT 适用于治疗成人和 3 个月以上儿童下列感染（见 4.4 和 5 节）。 • 急性链球菌扁桃体炎和咽炎。 • 急性细菌性鼻窦炎。 • 急性中耳炎。 • 慢性支气管炎急性发作。 • 膀胱炎。 • 肾盂肾炎。 • 无并发症的皮肤和软组织感染。 • 治疗早期莱姆病。 应考虑关于适当使用抗菌剂的官方指导。 4.2 剂量和给药方法 剂量通常疗程为七天（可能为五至十天）。表 1. 成人和儿童（≥40 kg） 适应症 剂量 急性扁桃体炎和咽炎、急性细菌性鼻窦炎 250 mg，每天两次 急性中耳炎 500 mg，每天两次 慢性支气管炎急性发作 500 mg，每天两次 膀胱炎 250 mg，每天两次 肾盂肾炎 250 mg，每天两次 无并发症的皮肤和软组织感染 250 mg，每天两次 莱姆病 500 mg，每天两次，共 14 天（范围为 10 至 21 天） 表 2. 儿童（<40 kg） 适应症 剂量 急性扁桃体炎和咽炎、急性细菌性鼻窦炎 10 mg/kg，每天两次，最高剂量 125 mg，每天两次 患有中耳炎或（视情况而定）更严重感染的两岁以上儿童 15 mg/kg，每天两次，最高剂量 250 mg，每天两次 膀胱炎 15 mg/kg，每天两次最多 250 mg，每天两次 肾盂肾炎 15 mg/kg，每天两次，最多 250 mg，每天两次，持续 10 至 14 天 无并发症的皮肤和软组织感染 15 mg/kg，每天两次，最多 250 mg，每天两次 莱姆病 15 mg/kg，每天两次，最多 250 mg，每天两次，持续 14 天（10 至 21 天） 没有在 3 个月以下儿童中使用 KADNAT 的经验。 头孢呋辛酯片和头孢呋辛酯口服混悬液颗粒不具有生物等效性，不能按毫克/毫克为基础替代（见第 5.2 节）。 对于婴儿（3 个月起）和体重低于 40 公斤的儿童，最好根据体重或年龄调整剂量。对于 3 个月至 18 岁的婴儿和儿童，对于大多数感染，剂量为每天两次 10 毫克/千克，最高剂量为每天 250 毫克。对于中耳炎或更严重的感染，建议剂量为每天两次 15 毫克/千克，最高剂量为每天 500 毫克。