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医学管理人员革命
根据皮尤（Pew Research）的认可，对医学科学家充满信心的美国成年人的数量符合公众的最大利益，从2020年的40％下降到2022年的29％。美国内科委员会的2021年调查同样发现，包括医生，不再信任医生在内的六分之一，三分之一的人不信任医疗保健系统。几乎一半的人口不信任我们的公共卫生机构以我们的利益行事。医生正陷入困境，这引起了医生短缺的担忧。根据美国医学协会的说法，五分之一的医生计划在未来两年内留下医学，而三分之一的计划则计划在明年减少工作时间。为什么今天的医学会使许多最聪明的学生失败，并将大量经验丰富的从业人员推入早期退休？答案是复杂而多因素的，但主要的因素是医学的管理革命。医学与第二次世界大战以来的许多当代机构一样，也屈服于管理主义，这是毫无根据的信念，即一切都可以并且应该在自上而下地进行设计和管理。
量子科学革命
在劳伦斯利弗莫尔国家实验室，我们专注于科学和技术研究，以确保国家安全。我们还运用这些专业知识来解决能源、生物科学和环境等其他重要的国家问题。《科学与技术评论》每年出版八次，向广大读者介绍实验室在完成其主要任务过程中取得的科学和技术成就。该出版物的目标是帮助读者了解这些成就，并认识到它们对个人公民、国家和世界的价值。该实验室由劳伦斯利弗莫尔国家安全有限责任公司 (LLNS) 为美国能源部 (DOE) 下属的半自治机构国家核安全局 (NNSA) 管理。LLNS 是一家有限责任公司，由 Bechtel National, Inc.、加州大学、BWXT 政府集团公司和 Amentum 环境与能源公司管理。巴特尔纪念研究所也作为合作分包商参与 LLNS。加州大学及其 10 个校区的专业知识以及 LLNS 与德克萨斯 A&M 大学系统的合作关系促进了尖端科学的发展。有关 LLNS 的更多信息，请访问 www.llnsllc.com。请将任何信件（包括姓名和地址变更）寄至 S&TR，邮寄地址为 Mail Stop L-664，劳伦斯利弗莫尔国家实验室，邮政信箱 808，利弗莫尔，加利福尼亚州 94551，或致电 (925) 422-1651。我们的电子邮件地址是 str-mail@llnl.gov。S&TR 可在 str.llnl.gov 上在线获取。
为人工智能革命做好准备
至关重要，因为人工智能可以处理日常任务，而人类则可以专注于复杂的交互和决策。• 技术技能基础：坚实的电气、机械和计算机应用基础对于解读人工智能产生的见解仍然至关重要。• 高级人工智能技能：数据输入、提取、快速工程和分析将弥合人类与人工智能之间的差距。• 终身学习：由于人工智能和其他先进技术的快速发展，持续学习至关重要。微学习模块、在职培训、指导、辅导和专业发展计划将在组织内培养学习文化。• 定制化和个性化教育：技术人员角色需要不同的技能，因此需要量身定制的培训计划。支持人工智能的工具对于个性化至关重要。• 与人工智能专家合作：与专家合作可确保教育和培训计划是最新的并结合最佳实践。• 变革管理：强大的变革管理策略可解决中断和员工抵制问题，利用透明度和开放的沟通。 • 衡量影响：清晰的指标跟踪绩效改进、员工参与度和 AI 工具的采用，展示了该框架的价值。其他考虑因素包括解决与 AI 相关的道德问题、建立工作场所学习社区以及激励参与技能提升计划。该协作框架为能源劳动力做好了迎接 AI 革命的准备，推动了效率、创新和客户满意度的提高。通过投资员工的技能并培养终身学习的文化，雇主可以不断努力让其员工保持行业领先地位，推动其走向人机无缝协作的未来。将数字学习与建筑升级相结合、利用可用资金以及拥抱 AI 驱动的劳动力发展是教育机构和行业的关键战略。这些方法不仅为劳动力做好了未来准备，而且还创造了可持续、高效和引人入胜的环境，使每个人都受益。
3D 技术革命
案例研究和使用 3D 技术的模拟。 o 通过提供课后计划、夏令营和课外活动，包括 3D 展览、挑战博览会和竞赛，扩大学生使用 3D 技术进行创造性思维和创新的机会。 o 开展全面的宣传活动，提高人们对 3D 革命的重要性、其对经济和就业市场的影响、拥有 3D 设备和软件的创客空间的可用性以及为学生使用 3D 技术做好准备的学术课程和教育途径的认识。该活动应包括社区、教育和商业领袖峰会，展示马里兰州企业和研究机构使用的 3D 技术。 结论 十年前，我们会觉得有一天我们能“打印”人体器官，或者我们的孩子能在小学学习复杂的计算机辅助设计程序是一件非常奇妙的事情。然而今天，我们生活在一个这正在迅速成为常态的世界。我们肩负着重大责任，拥有绝佳的机会来为我们的劳动力做好今天和明天的工作准备。我们必须奠定基础，建立更好、更灵活的产业和教育关系，在大巴尔的摩地区打造世界一流的创新中心。
医学领域的人工智能革命
早期发现自闭症对于及时获得诊断评估和早期干预服务非常重要，这可以改善儿童的结果。尽管临床医生能够可靠地诊断幼儿的自闭症，但诊断往往会延迟。SenseToKnow 是一款在智能手机或平板电脑上提供的移动自闭症筛查应用程序 (app)，它基于计算机视觉 (CV) 和机器学习 (ML) 对自闭症的早期行为迹象进行客观和定量评估。本研究检查了当护理人员使用自己的设备在家中下载和远程管理 SenseToKnow 应用程序时，其自闭症检测的准确性。SenseToKnow 应用程序由 620 名年龄在 16 至 40 个月之间的幼儿的护理人员使用，其中 188 名幼儿随后被专业临床医生诊断为自闭症。该应用程序在 iPhone 或 iPad 上显示精心设计的电影和泡泡爆破游戏，同时通过设备的前置摄像头和触摸/惯性传感器记录孩子的行为反应。然后使用 CV 自动分析儿童行为记录。在自闭症预测算法中，使用 ML 对多种行为表型进行量化和组合。SenseToKnow 表现出高水平的诊断准确率，受试者工作特征曲线下面积为 0.92、灵敏度为 83.0%、特异性为 93.3%、阳性预测值为 84.3% 和阴性预测值为 92.6%。在看护者的 iPhone 或 iPad 上使用该应用程序检测自闭症的准确率相似。这些结果表明，基于 CV 的移动自闭症筛查应用程序可以由看护者在家中使用自己的设备远程交付，并且可以提供高水平的自闭症检测准确率。远程自闭症筛查可能会降低自闭症筛查的障碍，从而减少早期获得服务和支持的差异并改善儿童的结果。
