XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhealthcar
pps关于医疗保健相关感染，抗菌使用和抗菌管理
注释1：LTC和Mix是原则上的特色菜，只能特殊用作患者或顾问专业（例如，对于LTC，使用MEDGEN，GER，GER，RHB代替；用于混合，仅使用患者主要疾病的特殊疾病）。
迄今为止尚未有疫苗预防的医源性感染疫苗
尽管广泛实施了预防策略，但医院相关感染 (HAI) 的患病率仍然很高。多重耐药菌在 HAI 中的患病率很高。2019 年，世界卫生组织将抗菌素耐药性保留为全球十大卫生问题之一。疫苗的开发可能有助于抗击抗菌素耐药性，以减轻 HAI 的负担。金黄色葡萄球菌、革兰氏阴性菌和艰难梭菌是 HAI 中最常见的病原体。因此，开发针对这些病原体的疫苗至关重要。现阶段，获得针对金黄色葡萄球菌和革兰氏阴性菌的有效疫苗的目标尚未实现。但是，我们可以期待在不久的将来推出针对艰难梭菌的疫苗。此外，确定可能从这些疫苗中受益的人群也很复杂，因为高危患者对疫苗的反应不佳，或者接种疫苗可能为时已晚，此时他们已经面临风险。只有当医护人员 (HCW) 在患者病原体的传播和获得中发挥作用、疫苗有效减少病原体携带以及疫苗覆盖率足以保护患者时，为医护人员接种这些病原体疫苗才会产生影响。应在患者和医护人员中评估和解决对这些潜在疫苗的接受度。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 开放获取的文章。
ge-Healthcare-Covernment-Aclecipition-...
1。52.203–13，《承包商商业道德准则》和《行为守则2》。52-203-19，禁止要求某些内部机密协议或陈述（第VII司第743条，第七章，第七章，《合并和进一步持续拨款法》，2015年（pub。L. 113-235）及其在随后的拨款法案中的继任规定（并在持续解决方案中扩展）。3。52.204-21，对承保承包商信息系统的基本保障 - 在所有分包合同中（包括收购商业物品的分包合同，除商业可用的现成项目以外），其中分包商可能在其信息系统中驻留或过渡了联邦合同信息。4。52.204-23，禁止卡巴斯基实验室开发或提供的硬件，软件和服务合同和其他涵盖实体5。52.204-25，禁止某些电信和视频监视服务或设备的合同6。52.204-27，禁止涵盖的应用程序7。52.204-30，联邦收购供应链安全法案命令 - 禁止。8。52.219–8，小型企业问题的利用（2016年11月）（U.S.C. 15 637（d）（2）和（3）），在提供进一步分包机会的所有分包合同中。 如果分包合同（分包合同除外）超过70万美元（用于建造任何公共设施的150万美元），则分包商必须包括52.219-8的下层分包，提供分包机会。 9。 10。 在中需要下降52.219–8，小型企业问题的利用（2016年11月）（U.S.C.637（d）（2）和（3）），在提供进一步分包机会的所有分包合同中。如果分包合同（分包合同除外）超过70万美元（用于建造任何公共设施的150万美元），则分包商必须包括52.219-8的下层分包，提供分包机会。9。10。在52.222-21，禁止隔离设施的禁令（2015年4月）。52.222-26，均等机会11。52.222–35，退伍军人12.52.222–36，残疾人工人的机会均等13。52.222-37，《退伍军人14。52.222–40，《国家劳资关系法》下的员工权利通知。
冠状病毒感染因素对加纳医疗保健工人的疫苗吸收的感知因素对横断面分析的证据
该研究使用了横截面设计，并在2022年4月24日至6月23日之间从加纳阿散蒂地区的曼蓬市政府收集了一次性数据。该研究认为，不同干部（表1）的医护人员对Covid-19疫苗的吸收是一种综合因变量。然后，我们确定了列出共同感知因素的关联因素，例如感知的COVID-19感染的严重性，感知的疫苗安全，感知到的原籍国，Covid-19感染的风险以及WHO或GHANA MINIS MINIS HEALTH（MOH）对专家建议（MOH）对专家建议的信任。使用在线Google表格从参与者那里收集了参与者以前的病史和社会人口统计学特征，例如年龄，性别，宗教，宗教，婚姻状况，教育地位和居住区，并在多个逻辑回归模型中进行了调整（图1）。
新闻稿MWC 2025Telefónica将5G和人工智能应用于眼科和肿瘤学方面的解决方案
马德里，2025年2月12日。-Telefónica将在巴塞罗那举行的移动世界大会（MWC）举行，该公司将基于5G连通性，边缘计算和人工智能（AI）在巴塞罗那举行，以确定癌症患者白毒和监测白细胞水平的患者进行手术的需求。具体来说，“ Cateye”由具有5G连通性的设备组成，该设备可以确定患者是否具有足够程度的白内障来建议手术干预。为此，Telefónica与EdgendriaInnovación合作开发了一个专门的光学平台，该平台具有精确的伺服电机，应用于特定的相机，该相机自动自主，无需专门帮助，并拍摄了一张眼睛的照片，并通过5G将其发送给Teleffourfowowonnica的人工智能。此AI专门搜索特定参数，以决定白内障是初期还是需要眼科医生干预。在此解决方案中，Telefónica与设计和构建设备的专业供应商EdgendriaInnovación合作，并将人工智能整合到其中。“ Cateye”的目的是帮助专家眼科医生将某些任务委派给团队，以便他们可以在正确的时间进行干预，从而更好地利用自己的时间和专业知识。由于该设备相对易于运输，并且可以由技术人员使用，因此“ Cateye”也有助于为在其环境中较少医疗资源的人提供此类测试。至于“ 5G智能血液监测”，Telefónica为初创企业Leuko开发的Pointcheck解决方案增加了5G和Edge计算，该解决方案改善了可能患有严重嗜中性粒细胞（中性粒细胞，一种白色血细胞）的关键患者的监测，下方是
Theron B，VisagieS。探索南非私人医疗部门中下肢假肢准则的需求。加拿大假肢和Orth
方法论：使用案例研究设计探索了南非私人医疗保健部门（RAF事故基金（RAF），工人薪酬基金（WCA）（WCA）（WCA）（CMS））的下肢下肢假肢的三个主要资助者。数据是从六个监管文件，16个有目的地采样的假肢用户，从这些资助者那里获得服务的16个监管文件和七个关键线人的。文件通过跨六个领域的研究与评估II（同意II）的评估进行评估。用用户和关键线人的数据收集了以面试时间表为指导的电话，半结构化的访谈。面试时间表是为每个参与者组的自我开发和量身定制的。同意II数据进行描述性分析。归纳主题分析用于访谈数据。
革新电子医疗：人工智能混合聊天机器人在医疗保健解决方案中的变革作用
引言：人工智能 (AI) 与医疗保健的融合，尤其是通过混合聊天机器人，正在重塑行业，提升服务交付、患者参与度和临床疗效。这些聊天机器人将人工智能与人工输入相结合，在诊断、慢性病管理和心理健康支持等领域提供智能、个性化的互动。然而，在信任、数据安全、系统集成和用户体验方面仍然存在差距，阻碍了其广泛应用。关键挑战包括患者出于对数据隐私和医疗建议准确性的担忧而不愿信任人工智能，以及将聊天机器人融入现有医疗保健基础设施的困难。本综述旨在评估混合人工智能聊天机器人在改善医疗保健疗效、降低成本和增强患者参与度方面的有效性，同时识别其应用障碍，例如文化适应性和信任问题。本综述的创新之处在于它全面探讨了技术进步以及影响聊天机器人接受度的社会情感因素。
在2024/2025 A/H1N1爆发日本，疫苗接种后的疫苗后血凝性抑制抗体及其与医护人员在医疗保健工人中的相关性
6 1 1流行病学和预防系，临床科学中心，国家全球卫生与医学中心，东京，东京，7日本7 8 2疫苗接种支持中心，疾病控制与预防中心，国家全球健康与医学中心，全球健康与医学中心，全球卫生与医学中心，全球卫生控制办公室，感染办公室，全球全球卫生中心，全球卫生中心，全球卫生中心，全球临时性临床，临时4. 4日。和11医学，日本东京12 5 5 5
医疗保健供应链的数字化：产生福利并有效支持医疗保健交付的路线图
在绩效和最佳实践的部署方面，医疗保健供应链远远落后于其他行业的供应链。经理可以通过实施数字化计划来弥合这一差距，并提高医疗保健供应链的绩效。但是，已经在医疗保健部门部署的实践的不稳定，断开的数字化使得很难最大程度地发挥这些举措的潜力。为了在改善医疗保健交付的同时从数字化中产生最大的好处，本文规定了实施技术的路线图。与以前关注整个供应链或限于患者流动的研究不同，本研究采用了医院的视角作为数字化计划的中心发射点。涉及内部和外部数字化轨迹的路线图基于一种研究方法，该方法将观察结果与文献审查结合在一起。这种方法使我们能够捕捉与医疗保健供应链相关的研究挑战，并展示数字化计划如何解决这些挑战。提出的数字化建议是根据优先级进行的，并以医院为中心。这些建议可以帮助管理人员改善供应链和临床流。
算法出现？ AI指导的医疗保健转变中的认知/正义
迈向整合人工智能（AI），尤其是深度学习和基于AI的技术，进入了医疗保健和公共卫生领域，最近已经增强了越来越多的文献来应对对此的伦理性政治意义。本文考虑了医疗保健纠缠的交织认知，社会政治和技术后果，研究了AI重要性如何影响医疗保健组织，治理和角色的特定模式的出现，并重新反映了如何在这些纠缠中嵌入参与性参与性。我们讨论了人工智能和循证医学（EBM）之间社会技术纠缠对健康AI的公平发展和治理的影响。AI应用程序总是以计算工作适合的医学知识和实践领域中心。这反过来促进了这些医疗领域的优先级，并进一步推动了支持AI发展的假设，这一举动使医疗保健的定性细微差别和复杂性去上下文，同时促进基础架构支持这些医疗领域。我们绘制了医疗保健的材料和意识形态重新构造，这是由于在现实世界中嵌入健康AI组合的转变所塑造的。然后，我们考虑了这一点的含义，如何最好地在医疗保健中使用AI，以及如何应对在健康AI组合中复制的算法不公正现象。