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引用：Wong AH，Nath B，Shah D等。急诊部临床决策支持系统的形成性评估：A
摘要简介与心理健康相关的急诊室（ED）的负担正在增长，并且随着这种访问的态度，煽动发作很普遍。专家提供的最佳实践指南建议使用降级技术来尽早评估处于风险的人群和先发制人的干预措施，以防止搅动。时间压力，波动的工作需求以及其他与系统相关的因素在不断发展的行为危机期间提出了有效决策和采用最佳实践建议的挑战。因此，我们建议设计，开发和评估计算机化的临床决策支持（CDS）系统，早期检测和治疗，以减少搅拌工具（ED- TREADS）的事件。我们旨在通过适当的风险评估和及时的干预措施来确定有煽动风险的患者，并指导ED临床医生，以最大程度地减少约束使用并改善患者经验和结果的目标，以防止躁动。方法和分析本研究描述了嵌入的CDS工具的健康记录的形成性评估。在AIM 1下，该研究将收集定性数据，以使用上下文设计方法和以用户为中心的设计过程来设计和开发ED-TREAT。参与者将包括潜在的CDS使用者，即ED医生，护士，技术人员以及在ED访问期间具有限制性使用行为危机管理经验的患者。我们将使用有目的的抽样来确保整个视角，直到我们达到主题饱和。我们的目标是在试点试验下招募至少26名合格受试者。接下来，在AIM 2下，该研究将在美国东北部区域卫生系统的两个成人ED地点进行试验，随机对照试验，以评估ED-TREAT的可行性，保真度和床边的可接受性。在2021年获得了耶鲁大学人类调查委员会的道德和传播伦理批准（HIC＃2000030893和2000030906）。所有参与者将在入学之前提供知情的口头同意。将通过开放访问，经过同行评审的期刊，科学演示或直接电子邮件通知中的出版物传播结果。试用注册号NCT04959279;预兆。
人工智能：健康职业教育的机遇与挑战 Nilesh Kumar Mitra 1 , Ebenezer Chitra 2 , Pei Se Wong 3 , Chew Fei Sow 1 , Siti Suriani Binti Abd Razak 4 , Hui Meng Er 3,4 , Vishna Devi Nadarajah 1,4
人工智能 (AI) 是指能够通过应用算法、数据分析和计算来执行需要人类智能的任务的智能计算机系统。简而言之，AI 可以执行通常需要人类智能的认知任务。1 AI 的另一个重要方面是机器学习 (ML)，它可以通过经验学习、适应新输入并做出自主决策。机器学习模型使用大型数据集来识别模式并准确预测结果。这包括通过摄像头和传感器识别物体和面部。2 通过模仿人类智能，AI 可以解决各个领域的复杂问题，从每个应用程序中学习并提供各种解决方案来模仿智能人类行为。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT（聊天生成预训练 Transformer），这是一个使用 OpenAI 的大型语言模型 (LLM) GPT-3 模型创建的高级聊天机器人，并通过监督和强化学习技术进行了细致的微调。 3 GPT-3 具有高级文本生成功能，可用于回答问题、起草电子邮件、撰写文章、创作诗歌、生成代码和翻译语言等任务。尽管 GPT-3（以及改进的 GPT-4）能够理解上下文、做出决策并处理冗长的对话，但教师们的反应喜忧参半，他们期待一种更具吸引力和可理解性的 AI 工具。4 反对者担心缺少参考资料、数据不准确以及科学回答缺乏深度，需要进一步分析。其他人开始接受这种工具，将其用于自己的学术角色，在谨慎行事的同时强调 AI 的重要性。在健康职业教育领域，
HKSTP首席执行官Albert Wong被任命为Cuhk的理事会成员 HKSTP鼓掌Hightide Therapeutics的IPO和该市的首次临床试验开发 b'' 元朗创新园
（香港，2023年12月15日） - 香港科学与技术公园公司（HKSTP）首席执行官Albert Wong先生已被任命为香港中国大学（CUHK）理事会的成员。由CUHK理事会进行的任命从2023年12月14日起生效，任期三年。Wong先生说：“我很荣幸被任命为Cuhk Council的成员。 作为一所全面的研究大学，Cuhk在过去60年中培养了许多特殊的才能。 这是一个杰出的学者和研究人员的家园，在各种研究领域都达到了全球领导地位。 技术创新是社会进步的基石。 我热衷于与理事会的其他成员合作，以促进CUHK的长期发展，协助履行建立香港作为国际教育以及创新和技术（I＆T）中心。 HKSTP在香港建立了一个蓬勃发展的I＆T生态系统，积极与政府，工业，学术界和研究部门的利益相关者合作，以战略性地塑造香港的未来。 我们与当地大学保持着牢固的联系，提供各种计划和活动以共同培养I＆T人才。 此外，我们致力于帮助大学将其研发（R＆D）的发现商业化，从而充分利用了香港在研发，创新和融资方面的优势。Wong先生说：“我很荣幸被任命为Cuhk Council的成员。作为一所全面的研究大学，Cuhk在过去60年中培养了许多特殊的才能。这是一个杰出的学者和研究人员的家园，在各种研究领域都达到了全球领导地位。技术创新是社会进步的基石。我热衷于与理事会的其他成员合作，以促进CUHK的长期发展，协助履行建立香港作为国际教育以及创新和技术（I＆T）中心。HKSTP在香港建立了一个蓬勃发展的I＆T生态系统，积极与政府，工业，学术界和研究部门的利益相关者合作，以战略性地塑造香港的未来。我们与当地大学保持着牢固的联系，提供各种计划和活动以共同培养I＆T人才。此外，我们致力于帮助大学将其研发（R＆D）的发现商业化，从而充分利用了香港在研发，创新和融资方面的优势。香港政府的专业I＆T倡议Innohk在香港科学园区建立了创新和研究集群，并将当地和国际高等教育机构和研究机构团结起来。通过利用我们从研究到商业化的全面增值服务范围，我们努力通过将研究发现变成所有人的切实收益来创造影响。
引用：Chen Q，Hao P，Wong C等。通过髋部骨折的老年人的1年死亡率的新型命名图的开发和验证：一项研究
抽象客观髋部骨折是一种普遍的状况，老年人的死亡率很高。我们试图为老年髋部骨折患者开发基于列克的生存预测模型。设计回顾性案例对照研究。从医学信息收入ini III（模拟III v.1.4）中设置数据。参与者根据MIMIC-III v.1.4滤除了老年髋部骨折患者的临床特征，包括基本信息，合并症，严重程度评分，实验室测试和治疗。方法和主要结局指标研究中包括的所有患者均来自重症监护，并随机分为训练和验证集（7：3）。根据检索到的数据，最低绝对收缩和选择操作员（LASSO）回归和多个逻辑回归分析用于识别1年死亡率的独立预测变量，然后构建了风险预测的标题图。通过一致性索引（C-索引），接收器操作特征曲线，决策曲线分析（DCA）和校准曲线评估了列格图模型的预测值。这项研究中总共包括341例髋部骨折患者； 121例案件在1年内死亡。在套索回归和多重逻辑回归分析后，新的列诺图包含年龄，体重，淋巴细胞计数的比例，肝病，恶性肿瘤和充血性心力衰竭的预测变量。结论新的预测模型为老年髋部骨折患者的1年死亡率提供了个性化预测。在验证集中，构造的模型证明了以0.738（95％CI 0.674至0.802）为0.738（95％CI 0.674至0.802）的令人满意的歧视，在验证集中为0.713（95％CI 0.608至0.819）。校准曲线在预测和观察到的概率之间显示出良好的拟合程度，而DCA证实了该模型的临床实用性。与其他髋部骨折模型相比，我们的命名图特别适合预测关键患者的长期死亡率。
推荐引用 推荐引用 Tom Jiao 和 Hiu Yung Wong。“LG = 10 nm 的稳健低温从头算量子传输模拟
低温电子学对许多任务关键型应用至关重要，例如量子计算机和量子传感接口 [1]、太空探索电子设备 [2] 和高性能低温服务器 [3]。计算机辅助设计技术 (TCAD) 为探索低温电子学的设计空间提供了一种非常经济有效的方法，而且最近在低温电子模拟的校准、建模和仿真方法方面取得了巨大进展 [4-7]。然而，低温从头算量子传输模拟对于研究 LG < 20 nm 的器件，特别是其亚阈值行为非常重要，但仍然很困难，尚未系统地研究。众所周知，MOSFET 的 SS 不遵循玻尔兹曼统计 [4-9]。为了了解其起源，需要一个强大的从头算传输模拟装置。据我们所知，文献中还没有关于低温传输的从头算模拟。目前仅开展了使用非平衡格林函数 (NEGF) 的研究 [10] 。本文成功利用从头算模拟研究了 LG = 10 nm 纳米线在低至 3 K 温度下的传输特性。研究了模拟技术，以实现更快、更稳健的模拟。然后研究了纳米线的低温泄漏特性。
基于 DT-CWT 和 SVM 分类器的癫痫脑电信号分类 S.Deivasigamani*、G.Narmadha** C.Senthilpari***、Wong Hin Yong*** 和 PKRa
头痛、中风和阿尔茨海默病是人类大脑中的主要问题。在这种疾病中，癫痫是另一种大脑疾病，在人口大国中偶然发生。癫痫是一种影响儿童和成年人的常见神经系统疾病。早期诊断和治疗与降低患病率和死亡率有关。尤其是如果已经确认了癫痫的类型并开始适当的治疗。脑电图仍然是最高质量的诊断方法。脑电图传感器获取的信号是非直接的，其趋势复杂。因此，识别和分离获取的脑电图信号中的瞬间变化是一个非常复杂的过程（Karthik 等人，2020 年）。阴极安装在人头皮上，脑电图信号通过各种通道捕获。从癫痫发作区域捕获的信号称为局灶性脑电图信号，从癫痫发作区域的另一部分捕获的信号称为非局灶性脑电图信号。因此，有必要提出一种自动识别和表征局灶性和非局灶性脑电图信号的系统，以继续癫痫治疗和进一步治疗。癫痫发作会导致大脑区域出现异常功能，这些功能是从大脑中捕获的，局灶性和非局灶性的识别是
已发表版本的引用（APA）：Ameen、S.、Wong、MC、Yee、KC、Nøhr、C. 和 Turner、P. (2022)。人工智能诊断技术和结直肠癌筛查参与度的差距。在 B. Seroussi、P. Weber、F. Dhombres、C. Grouin 和 J.-D. 中Liebe，J.-D. Liebe，J.-D. Liebe、S. Pelayo、A. Pinna、B. Rance、B. Rance、L. Sacchi、A. Ugon、A. Ugon、A. Benis 和 P. Gallos（编辑），可信人工智能和健康附加值的挑战 - MIE 2022 论文集（第 294 卷，第 803-804 页）。 IOS 出版社。 https://doi.org/10.3233/SHTI220588
结直肠癌 (CRC) 是全球第二大癌症死亡原因 [1]。为了降低 CRC 相关死亡率，高危人群应接受分层的两阶段筛查流程，包括 (1) 免疫化学粪便潜血检测 (FOBT) 筛查和 (2) 后续结肠镜检查，以发现疾病的早期迹象。尽管事实证明这种黄金标准方法可以降低 CRC 相关死亡率，但其有效性取决于达到 65-80% 以上的筛查覆盖率，而一些高收入国家未能实现这一目标 [2]。例如，在澳大利亚，参与率在过去 5 年中一直稳定在 ~40%，FOBT 阳性患者参与后续结肠镜检查的比例也很低（50 – 70%） [3]。令人担忧的是，CRC 风险最高的边缘群体参与筛查的次数最少。尽管人们努力通过 (a) 大众媒体公共卫生运动、(b) 有针对性的支持计划和 (c) 初级保健参与和卫生系统改进来提高认识，但情况仍然如此 [4]。一些定性研究表明，CRC 筛查的采用和坚持往往受到复杂的心理社会和文化互动的驱动。最重要的是，据报道，与阳性癌症诊断或结肠镜检查的侵入性相关的恐惧、焦虑、耻辱、羞耻或不安是阻碍筛查参与的主要障碍 [4,5]。当存在多因素障碍时，例如时间紧迫或无法进入医疗中心，参与问题会加剧。
这是以下文章的同行评审版本：Wong, DT & Ngai, EW (2022)。供应链创新：概念化、工具设计
这是以下文章的同行评审版本：Wong, DT & Ngai, EW (2022)。供应链创新：概念化、工具开发和对供应链绩效的影响。产品创新管理杂志，39，132–159，最终版本已发布于 https://doi.org/10.1111/jpim.12612。本文可根据 Wiley 自存档版本使用条款和条件用于非商业用途。未经 Wiley 明确许可或适用法律下的法定权利，不得对本文进行增强、丰富或以其他方式转化为衍生作品。不得删除、隐藏或修改版权声明。文章必须链接到 Wiley 在 Wiley 在线图书馆上的记录版本，并且必须禁止第三方从 Wiley 在线图书馆以外的平台、服务和网站嵌入、框架或以其他方式提供文章或其页面。
Fireside Chat：Karen Wong反思
Karen：我认为对人们保持忠于自己很重要。在任何职业中的长寿都取决于个人满意。我们在项目融资中的工作涉及在资本密集型环境中代表大型机构，如果有人每天醒来，害怕这项工作，那么这对他们来说不是一条可持续的道路。您需要具有积极的前景，并能够从您的职业生涯中获得幸福，这意味着您的工作需要真正地反映您的价值观。我认识到我所做的可能不会直接消除种族不平等。，但是我们的法律技能可以通过无偿服务来帮助解决其中一些问题。我们可以利用我们的教育和经济上的成功来为致力于我们价值观的组织做出贡献。我一直将慈善事业视为特权，我知道拥有法律技能来帮助他人也是一种特权。
引用：Wong CK、Ho DTY、Tam AR 等人。使用可穿戴生物传感器在隔离对象中早期检测 COVID-19 的人工智能移动健康平台：随机对照试验方案。BMJ Open 2020；10：e038555。doi:10.1136/bmjopen-2020-038555
摘要 引言 新冠肺炎 (COVID-19) 在全球爆发。由于尚无有效的治疗方法或疫苗，严格实施隔离和检疫等传统公共卫生措施仍是控制疫情的最有效工具。当隔离一名无症状的新冠肺炎接触者时，有必要进行体温和症状监测。由于这种监测具有间歇性且高度依赖自律，因此效果有限。生物传感器技术的进步使得使用各种外形的可穿戴生物传感器持续监测生理参数成为可能。 目的 探索使用可穿戴生物传感器持续监测多维生理参数以尽早发现新冠肺炎临床进展的潜力。 方法 这项随机对照开放标签试验将涉及 200-1000 名在香港指定设施内接受强制隔离的与新冠肺炎有密切接触的无症状受试者。在 14 天的隔离期间，受试者将按 1:1 的比例随机接受远程监控策略（干预组）或标准策略（对照组）。除了对照组的发烧和症状监测外，干预组的受试者还将在手臂上佩戴可穿戴生物传感器，以持续监测皮肤温度、呼吸频率、血压、脉搏率、血氧饱和度和日常活动。这些生理参数将实时传输到名为 Biovitals Sentinel 的智能手机应用程序中。然后，这些数据将使用名为 Biovitals 的基于云的多变量生理分析引擎进行处理，以检测细微的生理变化。结果将显示在基于网络的仪表板上，供临床医生审查。主要结果是 COVID-19 的诊断时间。伦理与传播 研究地点的机构审查委员会已获得伦理批准。结果将发表在同行评审期刊上。