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会员 - 任何个人，公司，合伙企业，合资企业，信托，非法人组织或协会，或其他类似的组织（“人”），由ph-MCO或其父母共同控制，无论是直接还是间接控制，都由或在共同控制下控制或在共同的控制下控制。不限制，所有持有pH-MCO或其父母，ph-mco或父母的董事或子公司的持有5％或更多未偿拥有的所有权权益的高级官员或更多人是分支机构。出于此定义的目的，“控制”是指直接或间接地拥有权力（无论是行使是否行使）指导或造成人的管理或政策的方向，无论是通过投票证券的所有权，其他所有权，还是通过合同或其他方式包括但不限于但不限于但不限于选举公司董事的权力。
医疗保健中的人工智能
人工智能（AI）有望通过提高诊断准确性，个性化治疗，预测健康风险，提高行政效率并实现先进的机器人手术和远程医疗的能力来改变医疗保健。AI在健康监测和可穿戴设备中的整合允许对生命体征和其他健康指标进行连续的，实时的时间跟踪，从而促进主动的健康管理并改善慢性病护理。尽管有希望，但在医疗保健中成功实施AI带来了重大挑战。必须解决诸如数据质量，互操作性和算法偏差之类的技术问题，以确保可靠且公平的AI应用程序。道德考虑，包括患者隐私，知情同意和问责制，对于维持AI驱动的医疗保健中的信任和诚信至关重要。此外，浏览复杂的监管格局并应对临床工作流程和成本障碍等运营挑战，对于广泛采用至关重要。应对这些挑战需要医疗保健提供者，AI开发人员，监管机构和政策制定者之间的合作。通过确保强大的数据治理，培养透明度并促进公平的访问，医疗保健行业可以利用AI的全部潜力来增强患者的护理和结果。随着AI技术的不断发展，其在医疗保健中的作用可能会扩展，这会推动创新，从而使医疗保健更容易获得，个性化和高效。总之，医疗保健中的AI具有彻底改变医学实践的巨大潜力。总之，医疗保健中的AI具有彻底改变医学实践的巨大潜力。通过利用AI的能力并应对其挑战，我们可以朝着医疗保健不仅更有效，更有效，而且更具患者和包容性的未来前进。
第9章系统性和医疗保健 -
增加感染耐药生物的风险。医院获得的感染是一种新的感染，在住院至少48小时后发展，没有证据表明该感染在入院时出现或孵化。还应在具有广泛医疗保健接触的人中考虑与医疗保健相关的感染，例如：在疗养院或其他长期护理机构，在前90天内在急性护理医院住院或住院治疗，或在前30天内出席医院或血液疾病诊所。在开始抗生素之前，在所有情况下，必须获得用于培养和灵敏度测试的标本。经验疗法的建议仅是由于设施和随着时间的推移之间的抵抗模式的异质性而导致的粗略指南。与区域微生物学家的紧密联络以及基于局部抵抗模式的医院抗生素政策的定期审查至关重要。9.1.1，血管内导管感染L53.9/T80.2 +（B95.8/Y84.8/B37.8）外周线感染：共同有机体：»凝结酶阴性的石掌cocci，尤其是S. Epidermis。»导管插入部位的小型局部红斑区域通常会在去除导管后而无需抗生素治疗。医学治疗患者具有较大的红斑和压痛区域的患者，超出了插入部位，这些患者在系统上很好：
将区块链和机器学习融合用于医疗保健
机器学习 (ML) 和区块链技术的融合为医疗保健提供了变革潜力。ML 的预测分析与区块链的去中心化和安全框架相结合，通过保护敏感的患者数据和简化管理任务来解决关键挑战。区块链的不可变账本和加密技术可确保数据完整性和隐私性，而智能合约可自动化同意管理和法规遵从等流程。这种协同作用使医疗保健利益相关者能够利用数据驱动的洞察力，同时维护安全标准。区块链平台上 ML 算法的集成增强了医疗保健的交付、研究和数据管理实践，彻底改变了决策过程并优化了临床工作流程。在这方面，将 ML 和区块链技术结合到医疗保健中，促进安全数据共享，推动患者护理和医学研究创新，产生了变革性影响。
医疗保健的预测分析
oulu应用科学信息技术，网络开发作者：学士学位论文的黑手党标题：医疗保健中的预测分析：利用大数据用于疾病和治疗论文审查员：railiii simanainen和Miisa Tanner和Miisa Tanner的期限以及参与202春季的研究：28医疗保健，特别关注将大数据用于预防疾病和治疗的利用。本文强调了预测分析在医疗保健中的重要作用，同时研究了与在医疗环境中使用大数据相关的潜在收益和挑战。研究材料主要包括有关医疗保健中大数据的现有文献，包括其定义，数据源，收益和挑战。此外，还研究了预测性建模技术，特别是机器学习算法的医疗保健功效。案例研究进行了分析以证明成功的应用。这项研究的结果表明，尽管预测分析为医疗保健提供了重大改进，但仍有各种挑战和关注点需要考虑。未来的发展应着重于改进这些分析方法，并为当前的challenges找到解决方案。关键字：预测分析，机器学习，大数据分析，医疗保健数据
医疗保健行业如何利用人工智能
人工智能与医疗，完美结合 诊断和扫描已经取得了早期的成功，两个案例研究表明。在美国西达斯西奈医院，研究人员开发了一种系统，可以通过 CT 扫描识别胰腺癌的早期迹象，准确率高达 86%，比医生早三年。5 德国医疗设备公司西门子医疗公司利用人工智能图像重建技术将完成脑部扫描所需的时间缩短了 70%。6
医疗保健咨询：市场概览
2010 年代 NHS 对其房地产和基础设施的历史性投资不足导致维修积压迅速增加，到 2022/23 年高达 116 亿英镑。超过一半（54%）的积压与“高风险或重大风险”有关，其中“高风险”积压比上一时期增加了 5.5 亿英镑以上。新医院计划 (NHP) 等资本投资项目应提供咨询机会
精确医学：可以在医疗保健中应用的类型和方法
精密医学是一种使用患者的遗传特征来指导预防疾病，诊断和治疗的决策的新医学方法。它的目标是针对每个患者的特定特征量身定制医疗和治疗计划，而不是使用替代方法。通过将当前的医学知识与基因组发现相结合，精确医学旨在最大化治疗治疗的功效并最大程度地减少潜在的副作用。这些重要组成部分包括基因组学，用于描述患者与健康和药物基因组学的基因相互作用，以显示遗传变体如何影响药物反应。有了从基因组和生物标志物信息中获得的见解，医疗保健提供者可以开发有针对性的疗法，还可以专注于预防疾病和早期发现。精确医学提供了有希望的结果和优势，例如成本效益，精确诊断，新颖的治疗和预防疾病。尽管有希望，但仍存在挑战，例如数据隐私和安全性，道德考虑，数据解释以及对大规模合作的需求。技术，研究和医疗保健基础设施的进步继续推动该领域向前发展并取得了长足的进步。关键字：精密医学，OMICS，大数据，预防医学，表观遗传学，药物安全，PPM，人工智能，DA。