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亚利桑那州医疗服务不足地区
AzMUA 指定流程首先要确定亚利桑那州合理的服务区域，这些区域要反映人口统计、政治分区和初级保健利用模式。这些区域称为初级保健区域 (PCA)，采用可重复的方法创建，每十年实施一次，以反映最近十年一次的人口普查。此流程最近发生，更新后的 PCA 边界将在完全采用后用于下一份 AzMUA (2026) 报告。PCA 在面积和人口方面都有大小限制，这有利于进行小区域统计分析。初级保健指数用于根据从州和联邦机构收集的指标数据为每个 PCA 分配分数，这些指标包括：人口与初级保健医生的比例；到最近的初级保健医生的旅行距离；贫困；健康保险状况；低出生体重出生率；晚产或无产前护理；婴儿死亡率；以及存在健康差异的人群，例如老年人、青年、残疾人、有色人种社区和讲英语以外语言的人。在初级保健指数中得分排名前 25% 或得分超过 30（满分 65）的 PCA 被指定为 AzMUA。此外，根据亚利桑那州法规，所有联邦指定的初级保健 HPSA 也被视为 AzMUA。AzMUA 称号有效期为两年。
用于服务不足的客户的迷你网格解决方案
在Mini Grid之前：•IBED向〜90个客户提供了5个小时的/天•居民使用备用发电机的开发人员（Nayo Tech）（Nayo Tech），本地迪斯科舞厅（IBEDC）和Mokoloki社区之间的10年三项三方协议，•固定的服务领域的固定年费•Nayo必须替换95％的POLES＆DRESERES•200％的客户•420％<200％<200％<200％<$ 420（> 420）<200％（> 420）<> 420（> 420;
比较两个医学欠缺的队列
摘要引言糖尿病差异基于社会经济地位，种族和种族。这项研究的目的是将两个队列与来自加利福尼亚和佛罗里达州的糖尿病进行比较，以更好地阐明根据国家地点，种族和种族，在服务不足的社区中如何分层的健康结果。研究设计和方法招募了两个队列，以比较20个联邦资格的保健中心，这是一个较大的回声糖尿病计划的一部分。参与者级别的数据包括调查和HBA1C收集。中心级数据包括医疗保健有效性数据和信息集指标。人口特征总结了总体并按州进行了分层（频率，百分比，平均值（95％顺式））。广义线性混合模型用于计算和比较模型估计的速率和均值。结果参与者级队列：招募了582名糖尿病成年人（33.0％1型糖尿病（T1D），67.0％2型糖尿病（T2D））。平均年龄为51.1岁（95％CI 49.5，52.6）； 80.7％的公开保险或未保险； 43.7％的非西班牙裔白人（NHW），31.6％的西班牙裔，7.9％的非西班牙裔黑人（NHB）和16.8％的其他。中心级队列：32 796名糖尿病成年人的代表（3.4％的T1D为96.6％，T2D； 72.7％的公开保险或未保险）。佛罗里达州的未保险率较高（P <0.0001），较低的连续葡萄糖监测仪（CGM）使用（佛罗里达州18.3％；加利福尼亚州35.9％，加利福尼亚州，P <0.0001），泵使用（10.2％佛罗里达州； 26.5％加利福尼亚州，p <0.0001），T1D/T1D/T1D/T2D> 9％HBABABBA（P <0.0001），较高比例的人比例（P <0.0001）（P <0.0001）。喜欢说英语的人更有可能使用CGM（p = 0.0386）。风险在州内分层，NHB参与者的HBA1C较高（平均9.5（95％CI 8.9，10.0）与NHW相比，平均值为8.4（95％CI 7.8，9.0），P = 0.0058），较低的泵使用（P = 0.0426）和CGM使用（P = 0.0192）。糖尿病的医学服务不足社区的结论特征因州以及种族和种族而异。佛罗里达州缺乏医疗补助的扩张可能是患有糖尿病脆弱社区风险恶化的因素。
增强服务不足社区的初级保健
一项新的研究计划旨在使用先进的AI方法来增强全球服务不足的社区的初级保健。该项目将使用基于集体智力的强化学习以及专家反馈（RLEF）方法来完善AI生成的临床输出。通过提高透明度，信任和准确性，这种创新方法解决了数据差距，并有可能彻底改变医疗保健的访问和质量，从而使边缘化人群受益匪浅，并为AI-prion Driven Medical建议提供了基础。
利用人工智能在医疗资源匮乏的地区开展儿科神经护理
Sharoon Qaiser 博士是肯塔基大学杰出的儿童神经病学家和儿童神经病学教授。他指导儿科头痛与研究项目和儿童神经病学住院医师项目。Qaiser 博士的贡献包括撰写了一本关于儿科头痛的综合教科书，在学术期刊上发表了大量文章，并通过书籍章节推动了该领域的发展。他的研究兴趣在于儿童神经病学中叙事医学和人工智能的交叉领域。他是多个致力于推进神经病学护理的国家和国际委员会的活跃成员。
推进种族平等和对服务不足的COM
通过促进整个联邦政府的股权，我们可以为改善历史上所服务的社区的改善创造机会，从而使所有人受益。例如，一项分析表明，在未来5年内，在美国经济中，在美国经济中，在美国经济中，工资，住房信贷，贷款机会和获得高等教育的缩小种族差距将额外增加5万亿美元。联邦政府促进公平的目标是为每个人提供充分潜力的机会。与这些目标一致，每个机构必须评估其计划和政策是否会使系统障碍与有色人种和其他服务不足的群体的机遇和利益永存。这样的评估将更好地装备机构制定政策和计划，以公平地为所有人提供资源和利益。
Inclusive.AI：让服务不足的人群参与人工智能的民主决策
对人工智能发展的主要批评是设计和决策过程中缺乏详尽的文档和可追溯性，从而导致歧视、缺乏包容性和代表性以及违反法律法规等不良后果。服务不足的人群尤其受到这些设计决策的严重影响。传统的法律和政策制定方法在数字时代受到限制，而传统的方法（如访谈、调查和焦点小组）在了解用户需求和期望方面存在固有的局限性，包括缺乏共识和定期见解。我们建立了一个协作决策平台 Inclusive.AI - 一个利用去中心化自治组织 (DAO) 机制的民主系统，通过提案和投票，让服务不足的群体参与与人工智能价值主题相关的审议和共识制定（例如，文本到图像模型对刻板偏见的行为）。我们设计和评估了不同的 DAO 配置，以促进民主决策。我们进行了一系列随机在线实验，实验对象包括残疾人和来自全球南方国家的个人，实验采用 2x2 实验设计，我们操纵投票方式（排序投票与二次投票）和投票代币分配（均等分配与差异化 20/80 分配）。我们的结果表明：（1）尽管具有不同背景（例如地理位置）的参与者对人工智能的行为方式有一些独特的价值观，但我们注意到，无论人口统计学差异如何，审议中都存在许多趋同的价值观；（2）不同的决策投票配置导致不同的获胜结果（提案选项）。值得注意的是，二次投票（即允许少数群体影响结果）和平等代币分配的组合在决策过程被视为民主方面被评为最高。
为服务不足社区的小型企业提供太阳能+储能融资
图 1 盐湖城金融机会 GIS 地图图层 2 此交互式地图可在 https://maps.slcgov.com/portal/apps/experiencebuilder/experience/?id=4539d698795641b0b349f6581781400 获取。此地图可能会根据新出台的联邦规则、指导和解释而发生变化。该团队咨询了当地金融领袖，研究了犹他州的绿色银行产品和绿色银行机会，与盐湖城经济发展部进行了交谈，并深入了解了通货膨胀削减法案 (IRA) 及其好处如何适用于盐湖城西区社区企业。盐湖城可持续发展部门创建了一张地图，让我们能够根据企业的位置、人口统计、收入水平、所有权、环境正义考虑因素和可能的 IRA 投资税收抵免附加值，逐个评估特定企业可能有资格享受的产品和经济发展计划。
PreDefense：保护服务不足的人工智能学生和研究人员免受掠夺性会议的侵害
人工智能社区的导师制对于保持和增加多样性至关重要，特别是在促进弱势学生的学术成长方面。虽然研究过程本身很重要，但对提交、演示和出版过程的重视程度不够，这是一个令人担忧的问题，因为掠夺性科学会议的迅速崛起，这些会议只以盈利为目的，几乎没有同行评审。这些会议推广几乎没有科学价值的工作，对科学的诚信构成了直接威胁。然而，它们也威胁到人工智能社区的多样性，因为它们以便利和电子邮件邀请等定位机制为由，将代表性不足的群体边缘化，使其无法参加合法的会议。由于会议演示在人工智能研究中的重要性，这个非常具体的问题必须通过直接指导来解决。在这项工作中，我们提出了 PreDefense，这是一项指导计划，旨在指导代表性不足的学生完成科学会议和研讨会过程，重点是选择与学生所关注的具体工作相符的合法场所，并为各种背景的学生做好未来成功、诚信的人工智能研究职业的准备。关键词：掠夺性会议、人工智能、科学诚信
在服务不足和农村社区中激活糖尿病和高血压的数字健康试验计划
摘要背景社区卫生中心和农村和农业社区的患者在面对健康差异和技术障碍的情况下难以解决糖尿病和高血压。在2019年冠状病毒疾病大流行期间突出了这些数字健康差异的鲜明现实。目的是激活（山谷中的问责制，协调和远程健康以实现转型和公平）的目标，是为了编码一个远程患者监测和慢性病管理计划的平台，以解决这些差异，并提供解决社区需求和背景的解决方案。方法激活是在三个阶段实施的数字健康干预措施：社区代码，可行性评估和试点阶段。预分和后结局包括针对患有高血压患者的糖尿病和血压的参与者定期收集的血红蛋白A1C（A1C）。结果参与者是成年患者，患有不受控制的糖尿病和/或超张力（n¼50）。大多数是白人和西班牙裔或拉丁裔（84％），西班牙语为主要语言（69％），平均年龄为55。该技术有大量采用和使用：超过10,000多种葡萄糖和血压测量在6个月内使用连接的远程监测设备传输。患有糖尿病的参与者在3个月时在3个月中的A1C平均降低为3.28个百分点（标准偏差[SD]：2.81），在6个月中平均降低了4.19个百分点（SD：2.69）。绝大多数患者在目标范围内达到了A1C的控制（7.0 - 8.0％）。患有高血压的参与者在3个月时在3个月时降低了14.81 mm Hg（SD：21.40）的14.81 mm Hg（SD：21.40），在6个月时，较小的舒张压降低。大多数参与者也达到了目标血压（小于130/80）。