XiaoMi-AI文件搜索系统
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司法专业人员在工作中使用生成人工智能 (AI)
对话，机器将获得所需的指令，因此与搜索引擎不同，不要犹豫与它互动。可以要求澄清，甚至改进或修改请求。例如，为机器提供背景（国家，时间段），定义任务（例如用 xx 个字写一个摘要），指定输出的对象，如何生成以及工具应采用的语气，要求特定的演示格式，检查指令是否已被正确理解（通过要求机器重新措辞），提供类似问题的预期答案示例，以使工具能够模仿其形式和风格。5.仅输入已公开的非敏感数据和信息
医疗保健专业人员的动机沟通培训计划支持糖尿病足溃疡患者的依从性：概念验证研究
糖尿病足溃疡患者对治疗建议的依从性较差。但是，支持该人群依从性的最有效方法尚不清楚。本研究旨在使用基于理论和基于证据的策略来评估与这些患者合作的医疗保健专业人员的动机交流培训计划的初步有效性。使用非随机，受控的前后设计的概念证明研究。六名足病医生参加了动机沟通培训计划。进行预训练，进行观察，以检查足病医生在常规咨询中使用的沟通方式。患者（n = 25）还评估了对限制体重活动的自主支持，自决和平均每日步数的看法。在培训后，观察和患者措施与不同的患者重复（n = 24）。的观察表明，在进行培训计划后，足病医生表现出更高的支持性的沟通方式（例如，花时间来了解患者的观点）。培训组中的患者报告了更高水平的自主支持，而自决以限制体重减轻活动不变。尽管训练后组的平均每日步数较低，但差异在统计学上并不显着。这是第一项研究在与糖尿病足溃疡患者常规咨询中实施动机交流策略的第一项研究。结果表明，培训可以增强医疗保健专业人员的动机沟通能力，并有可能解决依从性问题，但是，更大的群集随机对照试验是必要的。
了解农村地区的糖尿病自我保健行为：2型糖尿病和医疗保健专业人员的观点
研究参与者认为对糖尿病（DM）的了解有限，替代疗法的信念，药物副作用，对DM（心理能力）的态度，合并症（身体能力），家庭支持（社交机会），财务和时间限制和天气条件（身体机会）（身体上的机会）导致DM Scps缺乏。医生的指导和支持是激励他们遵守SCP，尤其是在与他们的自我效能感（反思动机）保持一致时。HCP提供以患者为中心的护理的限制是由于培训限制（心理能力）和缺乏基本资源（身体机会）所致。参与者表示需要通过结构化的糖尿病教育干预措施进行综合糖尿病护理（自动动机），以改善糖尿病SCP。
蒸发：健康和社会护理专业人员指南
这些设备仍然使用储罐，但通常具有更大的电池。调节的mod包含一个芯片，该芯片控制着传递到原子剂的功率，以防止设备短路。许多设备允许用户调整到线圈上应用的电压或瓦数，并且有些设备也提供温度控制。有些mod带有puff计数器或可下载的软件，允许用户编程自己的电压和瓦数级别，并监视其使用模式。sub-Ohm设备是进一步的发展，在该开发中，原子剂的阻力少于一欧姆，从而导致更多的功率传递到线圈上。
评估抑郁症的预后：比较AI模型，心理健康专业人员和公众的观点
摘要背景人工智能（AI）迅速渗透到包括医疗保健在内的各个部门，突出了其促进心理健康评估的潜力。这项研究探讨了AI在评估抑郁症的预后和长期结局中的作用的未置换领域，从而提供了对AI大语言模型（LLMS）如何与人类观点相比的见解。使用案例小插曲的方法，我们进行了涉及不同LLM（Chatgpt-3.5，Chatgpt-4，Claude和Bard），精神卫生专业人员（全科医生，精神科医生，临床心理学家和心理健康护士）以及以前报道的普通大众的比较分析。我们评估了LLMS产生预后，预期有或没有专业干预的预期结果的能力，并设想对抑郁症患者的长期积极和负面后果。导致大多数检查的病例，四个LLM始终将抑郁症视为主要诊断，并建议对心理疗法和抗抑郁药进行联合治疗。chatgpt-3.5表现出与其他LLM，专业人士和公众不同的悲观预后。chatgpt-4，克劳德（Claude）和吟游诗人与精神卫生专业人员和一般公众观点紧密保持一致，所有这些人都预计没有专业帮助就不会改善或恶化。关于长期结局，Chatgpt 3.5，Claude和Bard始终预计，治疗的长期负面后果明显少于ChatGpt-4。结论这项研究强调了AI的潜力补充心理健康专业人员的专业知识，并促进了心理保健方面的协作范式。观察到，四个LLM中的三个在涉及治疗的情况下密切反映了心理健康专家的预期，这突显了该技术在提供专业临床预测时的预期价值。Chatgpt 3.5提出的悲观前景令人担忧，因为它可能会减少患者启动或继续抑郁疗法的动力。总而言之，尽管LLMS在增强医疗服务方面表现出潜力，但其利用需要彻底验证并与人类判断力和技能无缝整合。
青年的阿片类药物和疼痛： - 卫生专业人员的工具包
筛选青少年药物的筛查工具使用美国国家药物滥用研究所，并推进加法科学。2019年本网站包括两个在线筛查工具，提供者可以用来评估青少年的药物使用障碍风险。这些工具可帮助提供商快速，轻松地将简短的基于证据的筛选引入其临床实践中。这包括烟草，酒精和其他药物（BSTAD）的简短筛选器以及简短干预措施（S2BI）工具的筛查。访问网站访问在线bstad工具在线访问S2BI工具
应对医疗保健领域引入人工智能 (AI) 的不确定性：挪威专业人员网络的作用
人工智能 (AI) 技术有望解决全球医疗服务面临的紧迫挑战。然而，目前引入 AI 的现状是，存在一些问题，导致部署复杂化和延迟。这些问题涉及道德、法规、数据访问、人类信任以及 AI 技术在现实临床环境中的有限证据等主题。它们还包括不确定性，例如，AI 技术是否能确保平等和安全的患者治疗，或者 AI 结果是否足够准确和透明以建立用户信任。要应对这一复杂局面，需要来自不同背景和隶属关系的参与者共同努力。本文通过调查非正式建立的专业人员网络如何为挪威公共医疗服务提供 AI 支持，探讨了这种集体努力的作用。该研究采用定性纵向案例研究方法，基于非参与者对数字会议和访谈的观察数据。数据分析借鉴了科学技术研究 (STS) 中有关创新和社会技术变革的观点和概念，其中集体努力被概念化为参与者动员。研究发现，在人工智能这种模糊的社会技术现象中，随着越来越多的部署，与人工智能引入医疗保健相关的一些不确定性可能会减少，而其他不确定性将占上风或出现。动员代表尚未参与讨论的参与者的发言人，例如人工智能用户或研究正在使用的人工智能技术的研究人员，可以实现“更强大”的混合知识生产。这种混合知识对于识别、缓解和监控现有和新出现的不确定性至关重要，从而确保可持续的人工智能部署。
在坦桑尼亚接受高血压和糖尿病的最佳护理的障碍和促进者：对医疗保健专业人员的定性研究以及患有艾滋病毒的人
艾滋病毒（PLWH）的抽象背景患者患糖尿病和高血压的风险更高。通常，对于艾滋病毒和非传染性疾病（NCD），服务通常是独立的，但是这如何影响PLWH中的NCD护理是未知的。我们旨在了解预防，早期诊断和对PLWH中糖尿病和高血压的安全有效护理的障碍和促进因子。方法半结构化访谈（SSIS）是针对10位护理PLWH的医疗保健专业人员（HCP），10个HCP照顾糖尿病和高血压患者，并具有16个PLWH，并具有糖尿病和/或高血压的合并症。参与者是从坦桑尼亚多摩的两个医疗机构招募的，并根据年龄和性别有目的地采样。采访是在斯瓦希里语中使用预发达的主题指南进行的，然后记录了逐字化的英语。使用框架方法进行了归纳主题分析。结果发现了三个主题：组织/医疗保健系统因素，个人因素和集合方面。Organisational/healthcare system factors comprised the only facilitators for prevention (education on lifestyle behaviours and counselling on adherence), but included the most barriers overall: fragmented services, no protocol for NCD screening and lack of access to diagnostic equipment were barriers for early diagnosis whereas the former plus lack of continuity of NCD care were barriers for safe effective care.HCPS的知识同时是预防的障碍，而PLWH知识是预防和安全有效护理的障碍。个体因素包括四个子主题，其中三个被认为是促进者：HCPS对早期诊断的NCD了解，NCD的自我监控以进行安全有效护理以及HCPS的个人实践，以早期诊断和安全有效的护理。联合因子包括三个子主题；所有这些都是预防，早期诊断和/或安全有效护理的障碍：PLWH和HIV污名的贫困和心理健康。
