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以演员为中心的可扩展土地系统类型，用于解决世界热带干燥林地中生物多样性损失
Marina Antongiovanni是Baldi，Statia antongiovanni。 Greggorio I. Gregory I. Gavier I. Pizarro或Pradeep Koulgi，Pradeep Koulgi，Daniel Mueller V，B，B，B，Robert Mueller W，Ranjini Murial A，X，X，Sofia Nanni G和，Mauricio No，AA AA A. Prieto-Torres AB，Jaysree Ratnam和Jaysree Ratnam和罗伊·罗伊（Roy Roy Roy）的聚会，菲利普·鲁芬（Philippe Rufin），A，玛丽安娜·罗芬（Mariana Roffin）和马沙·桑卡兰（Mashah Sankaran），巴斯克·托雷斯（Basque Torres）AJ，AK，Srinas Vaidanatan Al，Maria Valleys A，Am，Am，An，An，Malika Virah-Sawmy a。 Tobias Kummer。
朝着以人为本的AI管理
作为由人工智能提供支持的算法（AI）越来越多地参与了组织的管理，当机器能够对人类获得权力时，必须进行以人为本的AI管理研究并了解人们的感受和行为。两种主流方法 - 小插图研究和案例研究 - 揭示了重要但不一致的见解。在这里，我们讨论了小插图研究的局限性（情感预测错误，有偏见的媒体覆盖范围和问题替代）和案例研究（社会可取性偏见以及缺乏随机分配和控制条件），这可能会导致他们分别对AI管理的负面和积极的反应过高。我们进一步讨论了减轻这些局限性的第三种方法的优势：众包市场上的现场实验。一项关于亚马逊机械土耳其人（MTURK；作为世界领先的众包平台）的概念证明研究表明，人类对AI管理的反应独特，与Vignette或案例研究中的AI管理不完全一致。参与者（n = 504）在AI与人类管理方面没有显着差异，在绩效，内在动机，公平感知和承诺方面。我们建议，众包的Mar Ketplaces可以超越人类的研究主题库，并成为AI管理的工作场所的模型，促进及时的行为研究以及对以人为中心的工作设计和组织的强大预测。
以人为本的AI和机器人技术
抽象机器人在AI中具有特殊的位置，因为机器人与现实世界相连，并且机器人越来越多地出现在人类的日常环境中，从家里到工业。除了案例外，机器人有望完全取代它们，人类将在很大程度上受益于与此类机器人的实际互动。不仅对于像机器人一样的复杂互动场景，在团队中充当指南，同伴或成员，而且还适用于更具预定义的功能，例如人类或商品的自主运输。越来越多的机器人需要合适的接口才能与人类互动，以使人感到舒适，这考虑了对采取行动的一定透明度的需求。本文描述了以人为中心的机器人技术研发（包括口头和非语言互动，彼此了解和学习）以及如果机器人将在我们的日常环境中包括在内，影响人类生活和社会，必须处理的道德问题。
环氧树脂/石墨纳米复合材料作为介电树脂具有增强的导热率
抽象机器人在AI中具有特殊的位置，因为机器人与现实世界相连，并且机器人越来越多地出现在人类的日常环境中，从家里到工业。除了案例外，机器人有望完全取代它们，人类将在很大程度上受益于与此类机器人的实际互动。不仅对于像机器人一样的复杂互动场景，在团队中充当指南，同伴或成员，而且还适用于更具预定义的功能，例如人类或商品的自主运输。越来越多的机器人需要合适的接口才能与人类互动，以使人感到舒适，这考虑了对采取行动的一定透明度的需求。本文描述了以人为中心的机器人技术研发（包括口头和非语言互动，彼此了解和学习）以及如果机器人将在我们的日常环境中包括在内，影响人类生活和社会，必须处理的道德问题。
从头运动和面部表达动力学
我们探讨了多模式行为线索的疗效，以解释人性和访谈特异性特征。我们利用名为Kinemes的基本头部动作单元，原子面部运动称为动作单元和语音特征来估计这些以人为中心的特征。经验结果证实，运动和动作单元可以发现多种特征的行为，同时还可以在支持谓词方面进行解释。对于融合提示，我们探讨了决策和特征级融合，以及基于添加剂的融合策略，该策略量化了三种方式对性状预测的相对重要性。在麻省理工学院访谈和第一印象候选筛查（FICS）数据集中检查各种长期长期记忆（LSTM）架构，用于分类和回归数据集，我们注意到：（1）多模式的方法优于非模态反应，以达到0.98的最高PCC，以获得激动人心的特质，以实现MIT和0.57的高级特征，以实现fick和0.57。 （2）通过单峰和多模式方法可以实现有效的性状预测和合理的解释，并且（3）遵循薄片的方法，即使是从两秒钟的行为snippets中也实现了有效的性状预测。我们的提示代码可在以下网址提供：https：//github.com/deepsurbhi8/explainable_human_traits_预测。
使用深度学习和预测建模提高临床试验结果：桥接精确药物和以患者为中心的护理
将人工智能[AI]整合到临床试验中已彻底改变了药物开发和个性化医学的过程。在这些进步中，深度学习和预测建模已成为优化临床试验设计，患者招聘和实时监控的变革性工具。这项研究探讨了深度学习技术的应用，例如卷积神经网络[CNN]和基于变压器的模型，以对患者进行分层，预测不良事件和个性化治疗计划。此外，还采用了预测建模方法，包括生存分析和预测时间序列，以预测试验结果，提高效率并降低试验失败率。解决了分析非结构化临床数据的挑战，例如患者笔记和试验方案，自然语言处理[NLP]技术用于提取可行的见解。一个包括结构化患者人口统计学，基因组数据和非结构化文本的自定义数据集进行培训和验证这些模型。关键指标，包括精度，召回和F1分数，用于评估模型性能，同时检查准确性和计算效率之间的权衡，以确定临床部署的最佳模型。这项研究强调了AI驱动方法简化临床试验工作流程，改善以患者为中心的结果并降低与试验效率低下相关的成本的潜力。这些发现提供了一个可靠的框架，可以将预测分析纳入精确医学，为更加适应性和有效的临床试验铺平了道路。通过弥合技术创新与现实世界应用之间的差距，本研究有助于促进AI在医疗保健中的作用，尤其是在促进个性化的护理和提高整体试验成功率方面。
以患者为中心的护理框架，模型和方法
Patient-centered care frameworks, models and approaches: An environmental scan Aghna Wasim , University of Toronto, aghna.wasim@mail.utoronto.ca Maria Sajan, Wilfred Laurier University, saja2430@mylaurier.ca Umair Majid, University of Toronto, umair.majid@mail.utoronto.ca Abstract Although the definition of patient-centered care (PCC) remains不清楚的是，研究人员和医疗保健专业人员将该概念描述为将患者视为独特的人，并考虑了他们的身体和社会心理需求，并强调了患者与医疗保健专业人员之间共享决策的重要性。但是，关于PCC与患者与家庭参与（PE）之间的联系和重叠的讨论受到限制。一些作者将PE描述为PCC的操作，而另一些作者则认为PE是一种PCC。对PCC的增强理解可能可以改善跨医疗保健系统实施PE。可以通过探索各个政府引入的模型和计划来实现对PCC在实践层面上运营的见解。我们进行了环境扫描，检查了九个发达国家在区域和国家一级实施的PCC模型，方法和计划，旨在更好地了解PCC的运作方式。我们发现了PCC模型中PE的关键特征的七个主要主题：1）招募和代表； 2）培训和员工参与； 3）融洽的关系； 4）工具和支持； 5）补偿和报销； 6）知识翻译； 7）评估。4 PCC提倡将患者视为一个整体和独特的人。最后，我们评论包括的PCC模型如何促进多样性和文化能力，同时强调文化敏感性的重要性，并讨论将PCC和PE整合到医疗保健活动中的潜在策略。关键字以患者为中心的护理，以人为中心的护理，患者经验，患者参与度，模型，框架，方法，环境扫描，审查）。引言以患者为中心的护理（PCC）虽然在许多国家 /地区广泛使用，但仍然具有许多含义和定义令人困惑的概念。实施PCC模型经常遇到由于缺乏明确，一致的定义而造成的困难。1然而，其核心组成部分达成了一些共识，其中包括对患者身体，情感和社会需求的考虑。交换患者与医疗保健提供者之间的健康相关信息；尊重患者的信念；并分享决策。2-3认识，接受并尊重患者对健康的看法和经验对于PCC至关重要。5 PCC已通过组织模型纳入医疗保健。例如，以人为中心的医疗家庭计划6方法协调并通过初级保健提供者提供可访问，对文化敏感和反应迅速的患者护理。PCC模型和患者参与度之间也存在重叠
经验抽样方法作为以人为本心理保健的数字临床工具：实施研究议程
国际浸入式财团的这篇立场论文回顾了基于经验采样方法（ESM）的数字心理健康解决方案的证据，以对以人为中心的以人为中心的心理保健，并概述了将创新的数字心理健康工具实施为常规临床实践的研究议程。ESM是一种结构化日记技术，使用移动应用程序记录有关当前精神状态的实时自我报告数据。我们将回顾ESM如何为（1）服务用户参与和授权，（2）自我管理和恢复，（3）临床评估和护理管理中的目标指导，以及（4）共同的决策。，尽管有证据表明基于ESM的方法在增强以人为本的心理保健方面的价值，但它几乎不整合到临床实践中。因此，我们提出了一个全球研究议程，用于实施ESM的常规心理保健服务，以解决六个关键的关键问题：（1）服务使用者遵守ESM监控，报告和反馈的动机和能力，（2）临床医生在工作流程中的需求，以将ESM整合到工作流程中 - （3）（3）（3）（3）（3）（3）（3）临床工作流程（5）与IT基础结构和临床医生时间有关的财务和能力与财务和能力有关的资源，以及（6）建立证据基础的研究研究。虽然专注于ESM，但研究议程对在心理健康方面的数字创新具有更广泛的影响。本文呼吁将重点从开发新的数字干预措施转变为克服启动障碍，这对于实现以人为本的心理健康护理的真正转变至关重要。
虚拟现实运动认知训练对认知脆弱者的影响：多中心随机对照试验
背景：认知脆弱是指临床综合征，其中身体虚弱和轻度认知障碍并存。运动认知训练和虚拟现实（VR）已被用来推出各种治疗方式，以促进老年人的健康。文献主张的是，运动认知训练和VR有效地促进老年人的认知和身体功能。但是，对认知脆弱的老年人的影响尚不清楚。目的：本研究检查了VR运动认知训练（VRMCT）对全球认知功能，身体脆弱，步行速度，视觉短期记忆，认知干扰的抑制和执行功能的影响。方法：本研究使用了多中心的，评估者盲，2-平行组随机对照试验设计。参与者是在8个老年人社区中心面对面招募的。符合条件的参与者年龄≥60岁，社区住宅具有认知能力，没有痴呆症，并且没有受到限制。在干预小组中，参与者接受了由干预主义者领导的VRMCT，每周两次进行16个小时的培训课程，持续8周。在对照组中，参与者获得了老年人社区中心提供的通常的护理，调查人员没有干扰。主要结果是全球认知功能。次要结果包括身体上的脆弱，步行速度，言语短期记忆，认知干扰的抑制和执行功能。在基线（T0）和干预后的一周（T1）收集数据。广义估计方程用于检查组，时间和相互作用（时间×组）对结果的影响。结果：总共有293名合格的参与者参加了研究。参与者的平均年龄为74.5（SD 6.8）年。大多数参与者是女性（229/293，78.2％），已完成初等教育（152/293，52.1％），已婚（167/293，57.2％），与朋友一起生活（127/293，43.3％），没有VR经验（232/293，79.5％）。在干预组中，有81.6％（119/146）的参与者参加了会议总数的80％（13/16，81％）。一定数量的参与者经历了VR疾病症状（1/146，0.7％至5/146，3％）。vrmct可有效促进全球认知功能（交互作用：p = .03），略有促进执行功能（交互作用效果：p = .07）和降低脆弱性（交互作用效果：p = .03）。这些影响对其他结果没有统计学意义。
以人为本的个性化工作负载管理的AI
摘要：本研究研究了通过以人为中心的多模式方法来防止员工倦怠的人工智能（AI）整合的影响。鉴于AI在工作场所环境中的越来越多的流行率，该研究试图了解AI集成的各个方面（例如集成的强度，员工培训，AI工具的个性化和AI反馈的频率）如何影响员工倦怠。采用了一种定量方法，涉及对医疗保健和IT等高压力部门的320名参与者进行的调查。调查结果表明，AI在减少倦怠方面的好处是实质但高度依赖于实施策略。有效的AI集成，包括全面的培训，高个性化和常规的建设性反馈与倦怠程度较低有关。这些结果表明，仅引入AI技术不足以减少倦怠。取而代之的是，包括全面的员工培训，量身定制的个性化和持续反馈对于利用AI减轻工作场所压力的潜力至关重要的整体策略至关重要。这项研究为组织领导者和政策制定者提供了宝贵的见解，旨在制定优先考虑员工福祉的知情AI部署策略。