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Matthew Kersting简历
● Tech-lead for an R&D project providing computer-vision capabilities to aid child exploitation investigations ● Engineered a secure and scalable Spring Boot web application which productionizes a variety of speech technology and machine learning capabilities to aid in investigative triage ● Led a research initiative focused on developing a Data Lakehouse solution for Noblis, including management of data infrastructure, construction of ETL pipelines, and the deployment of a large language model internally ●直接与利益相关者互动，将反馈转化为系统要求，并帮助领导微服务Web应用程序的开发，包括系统设计，前端开发，后端开发，数据建模，数据库设计，机器学习模型集成和CI/CD集成
门诊营养师推荐
营养不良的风险（无意减肥或慢性摄入量）家庭肠内营养消化问题（例如，克罗恩病，溃疡性结肠炎，肠易激综合症等）Chronic illness requiring medical nutrition therapy Pediatric malnutrition risk (allergies, picky eaters and/or poor growth) Include WHO Growth Charts and Pediatrician reports Pediatric eating disorders (only for Abbotsford, Mission, and Chilliwack) Celiac disease - class or individual appointment Cardiovascular disease - class only Other (provide details or consult note for triage):
取消包装sboms-know-manative-reducing-strisk- ...
•开始检测漏洞和构建数据集•开始基于资产的优先级（如果可用的话）•对软件的组件进行手动分析 - 分类开始。
瑞德西韦供不应求时的分配指南
通过 EUA 提供瑞德西韦的分配决定不应由治疗患者的临床医生做出，而应由一个单独的分诊小组做出，该小组由一名传染病专家、一名来自高管层的临床负责人、一名精通该药物的药剂师、一名道德团队成员以及一名来自公平、多样性和包容性部门的代表组成，并由治疗医生和顾问提供有关临床标准的意见。每位符合条件的患者都应接受分诊小组与治疗医生的评估。该策略提供了最客观的分配方法，并保留了治疗提供者的关键意见。如果患者人数超过供应量，应使用随机化工具来确定谁将接受可用的瑞德西韦疗程。
重新构想虚拟护理：人工智能的作用
虚拟护理 在当前条件下愿意工作的护士短缺的情况下，使用 AI 和虚拟护理模式可以提高灵活性和效率，并可能减少与文档负担相关的认知负荷。6 这种护理模式的一个例子是基于团队的远程分诊和建议工作流程——一种虚拟护理。虚拟护士分诊和建议的特点是患者通过在其提供者或医疗保健组织发布的患者门户中输入消息来请求异步建议。为了增强护理过程，可以将 AI 插入虚拟护理工作流程以减少响应时间。7 人工智能可用于使用富有同情心的语言起草对患者消息的回复，提出诊断建议并推荐护理级别。
Mater Misericordiae大学医院年度报告2022
对预订，分类和推荐过程进行了改进，并进行了结构化机制，例如诊所杂货店，以改善诊所的沟通和改善吞吐量。，以减轻非咨询医院医生的行政负担，改善剧院预订系统，并促进多学科团队会议。顾问开始审查等待名单和识别pati pati，这些清单可以直接通过听力学，言语和语言疗法或专门从事ENT的GP观察，而不是在诊所中与顾问一起。这些变化导致每周退出新的预约量增加了87％，而平均Ti Me从转介到Triage的平均降低从7.3天增加到2.8天。
引用 (APA) de Metz, J., Thoral, P. J., Chorus, C. G., Elbers, P. W. G., & van den Bogaard, B. (2021)。行为人工智能技术用于 COVID-19 重症监护分诊决策：使隐含变得明确。重症监护医学，47(11)，1327-1328。 https://doi.org/10.1007/s00134-021-06453-8
亲爱的编辑，2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行使全球重症监护病房 (ICU) 的容量达到极限。虽然定量配给 ICU 床位和对启动维持生命疗法的适当性做出伦理判断多年来一直是重症监护的常规部分 [ 1 , 2 ]，但 COVID-19 带来了对不堪重负的 ICU 中的患者进行分诊的独特需求。虽然确实存在指导方针，但 ICU 入院政策因国家、机构和个体重症监护医师而异 [ 3 ]。此外，虽然指南建议在撤回维持生命疗法方面采取多学科方法，但分诊决定往往由个体医生在下班后、危机时刻和床边做出。为了改进这一分类过程，我们探索了实施基于行为人工智能技术 (BAIT) 的决策支持模式的选项，BAIT 是一种源自离散选择建模的技术 [ 4 ]。通过离散选择建模，可以将专业知识编码，以深入了解通常隐含的决策权衡（背景信息、补充信息）。我们旨在开发一个模型，阐明荷兰重症监护医师用来确定 COVID-19 患者是否有资格入住 ICU 的隐含条件。在多次头脑风暴会议中，我们确定了重症监护医师可能用来评估 COVID-19 是否有资格接受 ICU 治疗和机械通气的因素