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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。
紧急分类，治疗和运输（ET3）模型
ET3评估使用了带有参考组的横截面设计来评估与ET3干预措施相关的结果的差异。评估的分析单位是EMS发作，包括ET3合作伙伴提供的地面救护车服务和保健服务，索引日期是地面救护车服务索赔日期。ems发作可能是尖端，tad或低敏度ED发作。1差异：Medicare A部分和B支出；全因住院；全因死亡率；以及EMS情节的索引事件之后的全因ED访问。的结果是根据索引日期和下一个日历日的同日+1基础评估的，并在索引日期和索引日期之后的五个日历日期内分别评估了五天的服务。
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？
成人ICU分类，入学和出院标准
确保政策的责任：医疗和医院管理。监测和合规性：临床审核，质量管理和ICU管理3。有针对性的设置：重症监护单元，编辑，一般病房。4。利益冲突：无。5。资金：无。6。方法论：这些建议基于证据的有限质量以及保持最佳实践指南的专家意见，并考虑到当地资源，文化差异以及以前的当地实践和专业知识，以管理涵盖的人群，一定会达成50％以上委员会的共识，以采用建议。7。更新：随着出现更高质量的证据或响应需要改进的需要，该指南很容易被更新多次。3。一般ICU规则：
数字化分类系统：系统评价
在过去的几年中，数字化在线症状检查器和面向患者的数字化分诊工具变得越来越普遍。这些工具允许患者输入他们的症状并回答问题，并获得可能的诊断或关于哪种级别的护理更合适的建议[1]。数字分诊解决方案通常侧重于初级保健情况[2]，因为这些情况通常不太紧急，可以分诊为不同紧急程度以优化排队和资源分配，而且与急诊医学分诊系统相比，通常不需要体检。人工智能（AI）或机器学习通常被描述为显著改善各种分诊系统的潜在方法[3-5]。然而，评估分诊解决方案很复杂。很难用一个主要结果[6]来捕捉分诊系统的许多重要方面（例如病情覆盖率、诊断准确性、患者安全性和随之而来的资源利用率）。这种复杂性可以解释为什么对数字分诊解决方案的前身——传统的初级保健电话分诊系统的全面验证相对较少[7,8]。此外，分诊系统通常使用患者病例样本进行验证，患者病例样本是对具有预定正确诊断和/或护理级别的临床病例的简短描述。病例样本是一种实用的方法，但在评估像分诊这样复杂的事物时可能会有局限性。最近的研究试图比较不同数字分诊系统的准确性[9，10]。总体而言，评论得出的结论是，尽管使用率增加，但关于分诊系统准确性的研究和数据仍然有限[11]。此外，关于研究这类快速发展的系统的具体方法学挑战的已发表研究有限。由于数字分诊系统已经在医疗保健领域实施[12]，因此更好地了解它们的工作原理很有价值。准确性是分诊系统实用的必要但不是充分条件。考虑到使用标准化病例样本评估复杂干预措施之间可能存在不匹配，了解使用病例样本理解分诊准确性的潜在局限性可能会很有用。更好地了解研究数字化人工智能分诊系统准确性的具体挑战可能有助于设计未来的研究。因此，本系统评价旨在总结当前关于在初级保健环境中研究数字化患者操作人工智能分诊系统准确性的障碍的知识。
评估Rapid Health在...
像NHS的许多部分一样，一般实践的压力很大。由于需求量很高，经常以先到先得的方式看到患者，这可能会导致需要紧急护理的患者在需要时无法预约。护理导航员（以前的医疗接待员）平衡了大量的任务，导致高认知负荷，在“上午8点匆忙”期间，对它们的压力特别高。在英国，GPS的工作满意度较低；只有24％的全科医生对练习医学极为或非常满意，从2019年的39％下降。为了减轻初级保健的患者需求和员工能力，NHS英格兰实施了现代通用访问模型。 该模型旨在更好地满足需求，改善患者的经验并改善通用人员的工作环境。为了减轻初级保健的患者需求和员工能力，NHS英格兰实施了现代通用访问模型。该模型旨在更好地满足需求，改善患者的经验并改善通用人员的工作环境。
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
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。
国家创伤分类计划1-弗吉尼亚卫生部
VDH and the Trauma System Oversight and Management Committee (TSO&MC) of the State EMS Advisory Board endorse the Centers for Disease Control (CDC) Field Triage Decision Scheme: The National Trauma Triage Protocol and its accompanying document the Guidelines for Field Triage of Injured Patients: Recommendations of the National Expert Panel on Field Triage, and utilized these documents as the basis for this plan.CDC现在是国家创伤计划的所在地，并承担了与传统上制定这些标准的美国外科医生学院（ACS）合作建立全国创伤分类标准的责任。表1列出了认可受伤患者现场分类指南的组织；全国现场分类专家小组的建议（脱毛控制和防止伤害中心，2009年）。