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AI驱动的医疗保健：塑造人口健康的未来
通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。 自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。 图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
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路易斯安那州的医疗保健和兽医途径为顶级大学和Tops技术文凭的高中生提供了一个计划。通过实践项目和与行业专业人员的互动，课程使学生准备参加现代和未来的工作竞争。学生了解基本的茎实践以及医学或兽医领域的职业。学生练习关键技能，例如团队合作，口头和书面技术沟通，发展职业道德实践，这些实践在掌握内容知识的同时反映了专业的职业习惯。学生接触到一系列职业，使他们能够在高级学位上看到仅在学校就业的机会。
LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
以患者为中心的医疗保健应用程序市场有望获得20.51％的复合年增长率，到2032年达到599亿美元
以技术进步和对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长的驱动，以患者为中心的医疗保健应用程序市场正在迅速发展。市场是根据应用程序类型进行了细分的，包括药物管理应用程序，远程医疗应用程序，健康监测应用程序以及健康与健身应用程序，每个应用都满足了多样化的患者需求。针对特定的患者群体，这些应用程序支持慢性疾病管理，急性护理，预防性护理，心理健康和小儿护理，改善患者参与度和结果。兼容性在仅iOS，仅Android，跨平台和基于Web的应用程序上有所不同，从而确保跨设备可访问性。此外，无缝数据集成起着至关重要的作用，具有EHR集成，可穿戴设备连接，社交媒体集成和患者报告的结果（PRO）跟踪增强互操作性
技术指南TR-03161：医疗保健申请的要求
生活的各个领域的数字化，无论是在工作，在家庭环境中，在个人或公共交通工具中，都在稳步发展。在2018年已经超过了40亿人口的限额。使用手机，目前有76亿人口，目前有76亿人口。超过30亿人使用社交媒体，并在十分之九的情况下通过智能手机这样做（请参阅[GDR18]）。这一发展在医疗保健领域仍在继续。从“自我追踪”的趋势开始，但也从有效利用收集的医疗数据的需求增加。尤其是在医疗保健领域，无论您当前的位置和时间如何，都可以访问自己的医疗数据。在这种情况下，后端系统将敏感和个人数据存储从脉冲频率，睡眠节奏记录到药物计划和医疗处方。后端系统将用户与多个服务联系起来，因此充当通信集线器。被妥协的应用程序可以无意间披露用户的整个数字寿命，这可能会导致高财务损失。遵守适当的安全标准，尤其是在后端系统领域，可以降低风险，甚至可能阻止这种风险。已经在开发阶段，制造商应非常负责任地计划后端系统如何处理，存储和保护个人，在这种情况下，医疗和其他敏感数据。
苏格兰的人工智能和医疗保健
在撰写本文时，英国脱欧后，英国医疗器械监管正处于过渡阶段。它仍受《2002 年医疗器械法规》（经修订）的约束，该法规将相关欧盟指令转化为英国法律。新的英国监管制度最初是通过《2021 年药品和医疗器械法案》引入的，目的是利用这些权力在 2023 年 7 月 1 日制定次级立法。17 然而，英国政府推迟了这一期限，并延长了之前欧盟标准的适用时间。根据目前的做法，医疗器械根据 CE 标志（欧盟监管标志）被接受进入英国市场，直到 2028 年或 2030 年，具体取决于设备的具体类型。18
巴基斯坦的大脑流失状况，重点是医疗保健部门
在这本简介中，我们将注意力集中在巴基斯坦，目的是多元化对从该国迁移的人的大脑流失研究，主要是为了寻找更好的生活质量和机构，尤其是专注于医疗保健部门。大脑流失已成为一种永久上升的现象，越来越技能的工人离开该国，但对该群体的研究较少。巴基斯坦由于最近的经济动荡以及对国家的影响，对那些留下的人的影响以及用于最大程度地利用所有利益相关者的利益，对熟练工人从发展中国家的移民提供了独特的见解。该国的大脑流失导致缺乏高素质的医疗专业人员，政府的投资回报率很差。