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基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息流行病的方法框架
全球新冠疫情使每个人都迫切需要在线获取和理解健康信息。同时，互联网，尤其是社交媒体平台上产生了大量信息/错误信息/虚假信息，从而引发了信息疫情。新冠疫情这场公共卫生危机对每个人和整个社会都进行了考验：在疫情期间，需要什么样的电子健康素养才能从在线资源中获取准确的健康信息并抗击信息疫情？本文旨在总结提高传染性疾病（如 COVID-19）和非传染性疾病（如癌症、阿尔茨海默病和心血管疾病 (CVD)）的电子健康素养的意义和挑战。此外，本文将提出基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息疫情的总体框架建议，包括人工智能增强的终身学习、人工智能辅助翻译、简化和总结以及基于人工智能的内容过滤。这种基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息流行病的方法的总体框架具有将正确的在线健康信息匹配给正确的人的优势。
AdvanceHealth Platinum 无免赔额计划 330
您的自付费用取决于您的提供商的网络状态。本计划的网络内提供商数量有限。如果您访问的提供商或地点不在本计划的网络内，您将支付更多的护理费用，并且与您的护理相关的费用将不会计入您的网络内费用分摊（例如，网络内免赔额和自付费用最高限额）。请务必查明您的医生是否在本计划的网络内（请在本文档顶部记下网络名称）。要检查状态，请使用 bluecrossmnonline.com 上的“查找医生”网络工具。
电子健康人工智能特刊
近年来，人工智能得到了广泛的发展，并从多个角度改变了医疗保健行业：临床诊断、治疗建议和后续跟进。临床决策支持 (CDS) 是医学领域人工智能的一个主要课题，用于协助临床医生进行护理。用于处理健康数据的现有技术大致可分为两类：(a) 非人工智能 (AI) 系统和 (b) 人工智能系统。尽管非人工智能技术本质上不太复杂，但大多数系统都存在不准确和缺乏收敛性的缺点。因此，这些系统通常被比传统系统优越得多的基于人工智能的系统所取代。人工智能技术本质上大多是混合的，包括人工神经网络 (ANN)、模糊理论和进化算法。虽然大多数技术在理论上是合理的，但这些技术在实际应用中的潜力尚未得到充分挖掘。许多计算应用仍然依赖于非人工智能系统，这限制了它们的实际用途。 CDS 可以基于人工智能，其中涉及的 AI 领域是推理和逻辑，也可以基于非人工智能，其中使用机器学习。CDS 可以支持临床任务的所有方面，但为了有效，它必须正确地集成到临床工作流程以及健康记录中。CDS 的典型应用是计算机辅助诊断 (CAD)，以协助医生解释医学图像。CAD 不仅涉及 AI，还涉及计算机视觉、信号处理和特定的医学方面。CAD 可用于乳腺癌、肺癌、结肠癌、冠状动脉疾病、阿尔茨海默病等许多疾病。本期特刊讨论了 AI 在电子健康、生物医学、健康信息学和医学图像分析方面的理论和应用方面的广泛挑战。从提交给本期特刊的总共 25 篇论文中，根据评论选出了 5 篇论文。每篇论文都经过至少三名审稿人的审阅，并经过至少两轮审阅。下面讨论这些论文的简要贡献。 Abhinav Juneja 等人撰写的第一篇论文提出了使用支持向量机进行监督学习以对心脏疾病进行分类。为了提高模型的预测准确性，使用了超参数调整的概念。此外，它将使用超参数调整获得的预测结果与传统的 SVM 分类器进行了比较，并观察到使用所提出的方法，预测分数有显著提高。
CNTWClimateHealth 绿色计划 2021-2026 我们的可持续医疗之旅
1. 将碳排放量从 2020 年 3 月的 12,000 吨二氧化碳当量减少到 7,000 吨二氧化碳当量。2. 员工具备碳排放知识，并嵌入碳排放报告。3. 汽油/柴油汽车的商务里程比 2019 年基准低 45%，并制定激励措施鼓励积极出行。4. 制定并完善汽车和电梯共享计划。5. 所有信托车辆（包括增加的拼车数量）都是电动的。6. 餐饮团队定期审查信托机构提供的食物的碳影响。7. 可持续的护理模式将充分利用预防策略和服务用户参与来减少需求，并在需要治疗的地方使用价值最高和碳排放最低的替代品。8. 通过增加社会处方、共同决策和减少浪费，药物的碳成本将降低。
吸入有毒物质引起的肺部炎症：审查
背景：使用反复试验的eHealth系统实施非常昂贵且不成功。因此，本研究旨在检查改良技术接受模型（TAM）的结构和关系船，以确定是否可以应用它来评估卫生专业人员在资源有限的环境中采用EHealth系统的行为意图。方法：基于机构的横断面研究设计是在埃塞俄比亚Amhara地区转诊医院的384名医疗保健专业人员中进行的。使用自我管理问卷来收集数据，并使用Epif Info版本7输入数据，并使用SPSS版本25分析了描述性数据。使用AMOS 22的结构方程建模也用于描述和验证变量之间的关系程度。结果：结构方程建模（SEM）的发现表明，感知的有用性对态度（β= 0.298，p <0.01）和使用EHealth的意图具有显着影响（β= 0.387，p <0.01）。感知使用的易用性对感知的有用性（β= 0.385，p <0.05）和态度（β= 0.347，p <0.05）具有重大影响，并打算使用EHealth（β= 0.339，p <0.01）。技术基础设施对态度（β= 0.412，p <0.01）和使用eHealth的意图（β= 0.355，p <0.01）具有重大影响。IT经历的工作人员对感知的有用性（β= 0.595，p <0.01）和态度（β= 0.267，p <0.05）具有重大影响，但是IT经验对使用EHealth的效果并不重要。在所有构造中，医疗保健专业人员对eHealth的态度对使用eHealth系统的意图具有最强的影响（β= 0.52，p <0.01）。结论：总的来说，该模型描述了使用EHealth系统的行为意图差异的56.2％。因此，实施者应优先考虑组织技术基础设施，员工的IT技能以及他们对eHealth的态度，通过持续支持。关键字：电子健康，医疗记录系统，TAM，计算机化卫生系统
国家eHealth策略工具包
ITU是联合国信息和通信技术的领先局。已有145年以上的时间，ITU协调了无线电谱系的全球共同使用，促进了国际合作在分配卫星轨道方面，致力于改善发展中国家的通信基础设施，并建立了全球标准，从而促进了广泛的通信系统的无缝互连。从宽带网络到新的无线技术，航空和海上导航，射电天文学，基于卫星的气象以及融合固定摩托车，互联网和广播技术，ITU致力于联系世界。在ICT应用领域，ITU通过就eHealth的战略和政策提供建议，为发展中国家提供帮助，为发展中国家提供有关EHealth应用程序的准则和最佳实践，并协助实施技术合作项目。