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斯克里普斯健康实施战略 2023 财年
Scripps Health 是领先的医疗服务提供商，致力于改善社区健康并推动圣地亚哥县的医学发展。该系统因其在女性健康、癌症护理、心血管疾病预防和治疗以及包括痴呆症和治疗引起的认知后遗症在内的神经认知护理方面的专业知识而受到认可。Scripps 还处于临床研究和数字医疗领域的前沿。凭借三个备受推崇的研究生医学教育项目，Scripps 是美国医学院协会的长期成员。我们的医院一直被《美国新闻与世界报道》评为全美最佳医院之一，Scripps 经常被《财富》杂志、《职业母亲》杂志和顾问委员会评为全美最佳工作场所之一。重要的是，Scripps 文化是一种关爱文化；两位先驱创始人 Ellen Browning Scripps 和 Mother Mary Michael Cummings 创立的精神和文化至今仍定义着我们。
CMS-OPPS-CY2024-最后一个条款额和付款评级。 ...CMS-OPPS-CY2024-最后一个条款额和付款评级。 ...
2023-2024 P9010输血的全血R 9510 $ 227.61 $ 203.31- $ 203.31- $ 24.30-10.7％P9011血液拆分单元r 9520 $ 139.05 $ 139.05 $ 149.23 $ 10.18 leukocytes reduced R 9512 $189.21 $181.00 -$8.21 -4.3% P9017 Plasma 1 donor frz w/in 8 hr R 9508 $85.47 $80.05 -$5.42 -6.3% P9019 Platelets, each unit R 9515 $77.23 $65.11 -$12.12 -15.7% P9020 Platelet RICH血浆单元r 9516 $ 445.27 $ 549.37 $ 104.10 23.4％P9021红细胞单元r 9517 $ 135.52 $ 1352 $ 136.65 $ 1.13 0.8％P9022洗净的红血细胞单元r 9518 9509 $93.03 $60.52 -$32.51 -34.9% P9025 Plasma cryo redu path each R 9538 $65.23 $309.99 $244.76 375.2% P9026 Cryo fib comp path redu each R 9539 $79.29 $79.40 $0.11 0.1% P9031 Platelets leukocytes reduced R 9538 $130.89 $131.01 $0.12 0.1% P9032 Platelets, irradiated R 9539 $143.80 $133.49 -$10.31 -7.2% P9033 Platelets leukoreduced irrad R 9526 $268.36 $230.87 -$37.49 -14.0% P9034 Platelets, pheresis R 9500 $333.97 $322.19 -$11.78 -3.5% P9035 Platelet pheres leukoreduced R 9521 $485.66 $472.82 -$12.84 -2.6% P9036 Platelet pheresis irradiated R 9507 $616.68 $560.53 -$56.15 -9.1% P9037 Plate pheres leukoredu irrad R 9501 $638.19 $673.18 $34.99 5.5% P9038 Rbc irradiated R 9502 $196.20 $216.94 $20.74 10.6% P9039 Rbc deglycerolized R 9530 $413.23 $311.44 -$101.79 -24.6% P9040 Rbc leukoreduced irradiated R 9505 $259.12 $252.74 -$6.38 -2.5% P9043 Plasma protein fract,5%,50ml R 9504 $7.94 $7.95 $0.01 0.1% P9044 Cryoprecipitatereducedplasma R 9522 $68.90 $69.22 $0.32 0.5% P9048 Plasmaprotein分量，5％，250毫升R 9514 $ 158.36 $ 102.15- $ 56.21 -35.5％
删除：识别设备机器学习模型窃取和重复使用移动应用程序中的漏洞
移动应用程序已通过装饰机学习（ML）技术提供人工智力（AI）服务而受欢迎。与在远程服务器上实现这些AI服务不同，这些在当地AI服务所需的这些设备技术敏感信息可以减轻远程数据收集的敏感数据收集的严重问题。但是，这些设备技术必须推动ML专业知识的核心（例如，，模型）到本地智能手机，这些智能手机仍在远程云和服务器上受到模拟漏洞的影响，尤其是在面对模型窃取攻击时。为了防止这些攻击，开发商采取了各种保护措施。毫无意义地，我们发现这些保护仍然不足，并且可以在移动应用程序中的设备ML模型提取和重复使用而无需限制。为了更好地证明其保护性不足和此攻击的可行性，本文提出了Dimistify，该摘要在应用程序中静态定位ML模型，切成相关的执行组件，并最终自动生成脚本以成功地移动应用程序以成功地窃取和重复使用目标ML模型。为了评估Dimistify并证明其适用性，我们将其应用于1，511顶级移动应用程序，使用设备ML专业知识基于其Google Play的安装数字来为几种ML服务，而Demistify可以成功执行1250个（82。73％）。此外，还进行了深入研究，以了解移动应用程序中的设备ML生态系统。
使用MHealth应用程序用于评估和管理与糖尿病相关的足部健康结果：系统评价
背景：在全球范围内，糖尿病会影响约5亿人，预计到2045年将影响多达7亿人。在澳大利亚，殖民化的持续影响会导致原住民的医疗保健提供和医疗保健结果不平等的不平等，糖尿病的评分为4倍，澳大利亚澳大利亚人的糖尿病为4倍。已证明基于证据的临床实践可将与糖尿病相关的足部疾病（包括溃疡和截肢）的并发症减少50％。但是，诸如缺乏获得文化安全护理，地理偏差和与人际护理相关的高成本之类的因素是原住民在获得基于证据的护理方面的关键障碍，从而导致创新的移动健康（MHealth）应用程序的发展，这是一种增加对卫生服务并改善糖尿病患者知识和自我保健管理的方式。目的：本研究旨在评估研究MHealth应用程序在澳大利亚和全球非土著人口中使用MHealth应用程序评估和管理与糖尿病相关的足部健康的研究。方法：PubMed，Informit的土著收集数据库，OVID MEDLINE，EMBASE，CINAHL完整和Scopus从Inception到2022年9月8日进行了搜索。进行了灰色文献的手搜索和纳入研究的参考列表。描述用于评估和管理与糖尿病相关足部健康的MHealth应用程序的研究符合条件。研究必须包括MHealth应用程序的评估（定性或定量）。没有使用语言，出版日期或出版状态限制。使用修订后的Cochrane风险工具进行随机试验和健康证据公告威尔士清单，以进行观察，队列和定性研究，对质量评估进行了质量评估。结果：没有发现包括澳大利亚的原住民在内的专门研究。包括361名参与者的非土著人口中的六项研究。足部护理教育是所有MHealth应用程序的主要组成部分。，2（33％）为参与者提供了与健康相关数据的功能； 1（17％）包括一个消息接口。随访的长度在1-6个月之间。在6项研究中，有1名（17％）报告了MHealth应用程序内容的高度可接受性，该糖尿病和糖尿病专家的自我护理是自我保健的；其余5（83％）报告说，参与者使用MHealth应用程序后，参与者提高了与糖尿病有关的知识和自我管理技能。结论：这项系统评价的发现提供了MHealth应用程序部署的功能的概述，并表明这种干预可以提高非土著糖尿病患者的知识和自我保健管理技能。未来的研究需要专注于服务提供不足或无效服务的人群的MHealth应用程序，包括原住民和居住在地理偏远地区的人，并评估对与糖尿病相关的足部疾病结果的直接影响。试用注册：Prospero CRD42022349087； https://tinyurl.com/35u6mmzd
AI智能手机应用程序
BAD 委托 Cochrane 审查，并确定了一些不符合监管要求的基于 AI 的皮肤癌诊断应用程序，这些应用程序可从 Apple 和 Google Play 应用商店下载。目前已发表的证据支持使用 AI 诊断皮肤病，但证据有限。因此，应用程序可能不安全或无效，并且 AI 可能会通过给出错误的诊断将人们置于危险之中。根据我们的调查结果，我们联系了 Apple Store 和 Google Play Store，将这些应用程序报告给相应的团队。随后，Google Play Store 进行了自己的内部审查，并从
提高移动应用程序能源效率的技术：分类和系统文献评论
智能手机的严重限制是它们具有电池供电。这意味着低电池可能会阻止用户执行重要任务。能源效率被认为是移动应用程序的重要非功能性能。鉴于全球使用的移动设备的双倾向的共同消费，移动应用程序的能源效率与绿色软件工程密切相关[1]。与可持续性一起，两者在许多学科中都是新兴的主题，并且在软件启动中也越来越相关。研究表明，移动开发人员意识到能源消耗问题，并且对解决这些问题的解决方案感兴趣[2]。但是，阻止移动开发人员构建节能软件系统的两个主要障碍是缺乏知识和缺乏工具[3]。因此，我们确定了调查和概括可用技术以提高文献中移动应用程序能源效率的必要性。为了满足这一需求，我们进行了一项大规模的系统文献综述（SLR），旨在汇编有关该主题现有知识的代表性样本。为了增强SLR对从业者和研究人员的可及性和实用性，我们将发现结果组织为分类学。通过浏览分类法的类别，从业人员可以轻松访问相关且适用的研究结果，而研究人员可以找到与当前研究努力相关的相关研究。
Gippsland地区人口健康集水计划2023 ...
基于地点的方法针对地点的特定环境和环境，并吸引当地社区成员作为设计，开发和实施的积极参与者。（2）实施基于地点的方法涉及了解当地，认识到潜在的机会，并利用现有的网络和伙伴关系。基于地点的方法在涉及复杂，相交因素并需要多部门方法的问题和机会方面非常有效。grphu与主要合作伙伴和合作者合作，以确保量身定制优先事项和计划，以适应当地的环境和需求，促进社区所有权并产生可持续的成果。
基于人工智能的数字心理健康应用程序：平衡需求和风险
心理健康和幸福感是公共卫生讨论中越来越重要的话题 [1]。COVID-19 大流行进一步揭示了现有心理健康服务中存在的关键差距，因为失业和相应的财务问题、长期身体疾病和死亡以及身体隔离等因素导致心理健康状况急剧上升 [2]。因此，人们对数字心理健康应用的可行性和可取性越来越感兴趣。虽然这些专用应用程序差异很大，从将用户与医疗保健专业人员联系起来的平台到诊断工具再到自我评估，但本文专门探讨了聊天机器人形式的数字心理健康应用的影响 [3]。聊天机器人可以基于文本或语音，可以基于规则（即基于语言学）或基于机器学习 (ML)。它们可以利用非常适合面向任务的交互的对话代理的强大功能，例如 Apple 的 Siri、Amazon 的 Alexa 或 Google Assistant。但聊天机器人开发人员越来越多地利用对话式人工智能 (AI)，这是一套工具和技术，允许计算机
调查人工智能学习移动应用中的用户体验和评估可用性问题：用户评论分析
摘要 — 在现代移动应用程序开发中，集成人工智能 (AI) 已成为至关重要的。然而，目前 AI 在移动学习应用程序中的集成在移动应用程序可用性方面带来了一些挑战。本研究旨在通过分析用户评论来确定支持 AI 的移动学习应用程序的关键可用性问题。我们对教育类别的两组 AI 应用程序（语言学习应用程序和教育支持应用程序）的用户评论进行了定性和内容分析。我们的研究结果表明，虽然用户通常报告积极的体验，但几个与 AI 相关的可用性问题会影响用户的满意度、有效性和效率。这些挑战包括与 AI 相关的功能问题、性能、偏见、解释和无效功能。为了增强用户体验和学习成果，开发人员必须改进 AI 技术并调整学习方法以满足用户的不同需求和偏好，同时解决这些问题。通过克服这些挑战，人工智能驱动的移动学习应用程序可以不断发展，并为用户提供引人入胜且个性化的学习体验。
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使用Horus BP4供应链规划，用户或应用程序专家会收到一个易于使用的知识系统，该系统可从Horus Public Cloud获得。Horus知识资源管理器为相关的Oracle应用程序模块提供了全面的业务流程知识。用户的访问是针对目标组的，并且与相应使用的目的有关。这也适用于公司内无价的知识交流的可能性。