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AB 1544 的评估：社区辅助医疗和分类...
2014 年 11 月 14 日，加州全州卫生规划和发展办公室 (OSHPD)（现称为医疗保健获取和信息部 (HCAI)）批准了由加州紧急医疗服务管理局 (EMSA) 赞助的卫生人力资源试点项目 (HWPP #173)，以测试多种社区护理概念。社区护理 HWPP 涵盖加州 14 个社区的 20 个项目，测试了七种不同的社区护理概念。2020 年 9 月 25 日，州长纽森签署了 AB 1544（2020 年法规第 138 章），授权当地紧急医疗服务机构开发社区护理或分流到替代目的地计划。当 AB 1544 于 2021 年 1 月 1 日实施时，13 个现有试点项目的责任从 HCAI 转移到 EMSA。EMSA 于 2022 年 11 月通过了实施 AB 1544 的法规。
GPT-3 人工智能模型的诊断和分类准确性
重要性：医疗保健中的人工智能 (AI) 应用已在医学的许多领域中有效发挥作用，但它们通常使用标记数据进行单一任务训练，这使得部署和普遍性具有挑战性。通用 AI 语言模型是否可以执行诊断和分类尚不得而知。目标：将通用生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3) AI 模型的诊断和分类性能与使用互联网的主治医生和非专业成年人进行比较。设计：我们比较了 GPT-3 对 48 个经过验证的常见（例如病毒性疾病）和严重（例如心脏病发作）病例小插图的诊断和分类能力与非专业人士和执业医师的准确性。最后，我们检查了 GPT-3 对诊断和分类的信心校准程度。设置和参与者：GPT-3 模型，一个具有全国代表性的非专业人士和执业医师样本。接触：经过验证的案例小插图（<60 字；<6 年级阅读水平）。主要结果和测量：正确诊断，正确分类。结果：在所有病例中，GPT-3 对 88%（95% CI，75% 至 94%）的病例的前 3 位做出了正确诊断，而普通人为 54%（95% CI，53% 至 55%）（p<0.001），医生为 96%（95% CI，94% 至 97%）（p=0.0354）。GPT-3 的分类（71% 正确；95% CI，57% 至 82%）与普通人（74%；95% CI，73% 至 75%；p=0.73）相似；两者都明显差于医生（91%；95% CI，89% 至 93%；p<0.001）。根据 Brier 评分，GPT-3 对其最佳预测的信心在诊断（Brier 评分 = 0.18）和分类（Brier 评分 = 0.22）方面相当准确。结论和相关性：通用 AI 语言模型无需任何内容特定训练即可执行接近但低于医生的诊断水平，并且优于普通人。该模型在分类方面的表现较差，其表现更接近普通人。
一款基于人工智能的急诊分诊护士应用
背景：在本文中，我们介绍了 i-TRIAGE，这是一种用于对急诊科患者进行分诊的智能决策支持系统。i-TRIAGE 是一个智能系统，它根据国际使用的分诊协议指南（名为“急诊严重程度指数”）创建。目的：目的是创建一个用户友好的应用程序，以协助分诊护士在程序中做出快速和正确的分诊决策，并为每个健康问题推荐最合适的专科医生，因为该国没有急诊医生的医学专业或专业化。此外，它可以作为医学或护理学生的教育分诊场景工具。方法：使用来自希腊帕特雷大学医院的 616 名分诊患者的数据库来开发和测试该系统。i-TRIAGE 用两种人工智能方法（机器学习、模糊逻辑）进行了测试。结果 该系统的评估基于国际通用指标，并被证明具有很高的成功率，尤其是在模糊逻辑的应用中。讨论 研究团队认为，i-TRIAGE 将来可能成为急诊科所有护士的有用工具，以协助分诊决策。
克莱县社区医疗服务提供者的 C-SSRS 分类计划
说明：此流程图说明了评估有自杀倾向者安全性的方法。它基于哥伦比亚自杀严重程度评定量表 (C-SSRS) 的筛选版本。信息来源不仅可以包括患者，还可以包括其他个人。此量表可以指导决策，但管理筛选者的判断应始终优先。管理筛选者
AI Advantage™ – 拒绝分类
并非所有的拒付都具有相同的收入潜力，即使拒付金额很高。您的员工应根据拒付的潜力和收益可能性来集中精力处理这些拒付。AI Advantage™ – Denial Triage 可为您的员工自动做出决策。
振动光谱法用于创伤性脑损伤分类计算机断层扫描优先级和住院治疗
摘要 计算机断层扫描 (CT) 脑成像通常用于支持创伤性脑损伤 (TBI) 患者的临床决策。然而，只有 7% 的扫描显示 TBI 的证据。其余 93% 的扫描会给医疗保健系统带来巨大的成本，并给患者带来辐射风险。可能有更好的策略来确定哪些患者，特别是轻度 TBI 患者，有病情恶化的风险并需要住院治疗。我们引入了一种血清液体活检，该活检利用衰减全反射 (ATR)-傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱和机器学习算法作为决策工具，以确定哪些轻度 TBI 患者最有可能出现阳性 CT 扫描。血清样本来自获得 TBI 并参加 CENTER-TBI 的患者 (n = 298) 和无症状对照患者 (n = 87)。将受伤患者（所有严重程度）与无受伤对照组进行分层。对轻度 TBI 患者群进行进一步检查，将至少有一处 CT 异常的患者与无 CT 异常的患者进行分层。该测试在对轻度受伤患者与无受伤对照组进行分类时表现异常出色（敏感性 = 96.4%，特异性 = 98.0%），并且在对至少有一处 CT 异常的轻度患者与无 CT 异常的患者进行分层时也提供了 80.2% 的敏感性。所提供的结果表明，该测试能够识别五分之四的 CT 异常，并显示出作为轻度 TBI 患者 CT 优先分类工具的巨大潜力。
成瘾分类和治疗社区中心......
简介 成瘾分类和治疗中心 (CATT) 领导团队致力于以公平为中心的社区参与。社区参与一直是可行性研究和先前规划的重要组成部分。该计划与公平、包容和社区参与办公室合作，概述了该项目下一阶段的外展战略方法。战略计划至关重要，这样我们才能确保我们的决策和行动基于当前社区需求，以透明和公平的方式进行沟通，包括建立关系、反馈和参与的机会，并解决邻里的问题或担忧。该战略计划将特别关注文化特定的社区、历史上被排斥的社区以及受项目影响最大的社区。 背景 华盛顿县拥有如此丰富的多样性和文化。居民告诉我们要与他们联系，鼓励人们以他们自己的方式舒适地接受治疗，并专注于创建社区。在开发过程的早期，CATT 领导团队就认识到需要增加所有社区成员的外展和参与度，以创建一个适合所有人的中心。可行性评估显示，我们文化特定的社区使用药物滥用障碍服务的比例与华盛顿县的白人居民不同。通过继续让这些社区参与这项工作，我们希望消除障碍并确保每个人都能获得这些服务。
AI 评估与分类 10x
这些照片会实时审核，AI 估算会根据保险公司的标准预测维修成本。高精度是基于数百万张真实车祸图像的数据。就像经验丰富的人类评估师一样，AI 估算会智能地解读它所看到的内容。
使用机器学习来分类加拿大的临时...
简介新的数字技术已经引起了提供服务的创新方法。在这些新颖的方法中，人工智能越来越被视为用于公共管理和服务提供的工具，以有效实施公共政策，推出计划并提供公共服务。移民部门不受人工智能和数字化转型的魅力。相反，国家越来越多地转向先进的技术来管理移民。因此，毫不奇怪的是，加拿大政府通过加拿大的移民，难民和公民身份（IRCC）以及移民和难民委员会最近开始探索和介绍新颖的数字技术来解决加拿大移民部门的需求和积压。截至2020年，IRCC一直在运行三个基于分析的系统，以摄入临时居民签证（TRV）应用程序的一部分，包括从中国在线收到的TRV系统，这是从印度在线收到的TRV系统，最后是通过签证应用程序中心从印度收到的TRV系统。这两个以前的系统于2018年启动，并共同构成了本文的重点。具体来说，本文确定了加拿大政府如何使用人工智能来管理移民。此外，IRCC在开发TRV飞行员方面是否引入了保障措施和步骤，有效地建立了测试的积极先例，随后引入了新技术来更广泛地提供移民计划和政府服务？对决定在加拿大引入自动决策系统的决定对Triage TRV申请的决定知之甚少，因此，本文寻求解决的问题是双重的：如果有的话，加拿大政府是否会给加拿大政府带来与部署人工智能在迁移管理中相关的风险？