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减少不必要的非疾病手套的使用...
2.1文献中达成共识，即在采用标准感染控制预防措施（SICP）时必须戴上非疾病检查手套，即在直接或间接患者接触期间可能发生的血液和体液接触，以及执行非紧张手术时。应根据对接触的风险进行评估：•血液，体液（包括但不限于分泌物和/或排泄物），非独立皮肤，粘膜，粘膜，病变和/或囊泡。•有害药物和化学物质，例如清洁剂：存在这种风险的地方，应戴上手套以保护医疗人员和/或患者。手套不应作为手工卫生的替代品。什么时候应该更换或卸下手套？•手套是一次性项目，每次使用或完成任务后应立即更改。•应在患者接触后更换手套，因此必须在患者之间进行更改。•在患者护理的单个方面完成后，可能需要更换手套。大流行之前，每周在NHS苏格兰内每周购买约500万个手套（单手套）。在大流行期间，额外的预防措施导致使用增加一倍，达到1000万。最近的一项研究表明，手套占大流行前六个月内PPE总碳足迹的45％。目前的使用保持20％2高于前大宽容水平，每周订购600万个手套。
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圭亚那天然气到能源项目是不必要的，在财务上是不可持续的
•新的天然气厂，结合当前系统和GPL的新发电公司的其他计划，将导致实质上建造的电气系统，能够发电远远超过GPL的客户在未来十年中可能需要的。•尽管详细信息尚不清楚，但新的基础设施将耗资超过20亿美元，并由埃克森美孚（Exxonmobil）等人资助，包括美国出口Import（EX-IM）银行。•圭亚那的领导人已承诺在2025年将电力降低一半，这将需要圭亚那政府的补贴。•GPL的未来债务负担越来越多地提出了有关其可行性的问题。•为了减轻这种日益增长的债务负担，圭亚那政府可能必须救助该公用事业。•圭亚那已承诺朝着100％的可再生能源转向。新的气体到能源计划将防止太阳能大幅增加。•对于少于汽油到能源项目的成本，太阳能可以到达每个圭亚那家庭。对于纳税人来说，纳税人的成本将较低，降低了对纳税人的电力成本，雇用更多来自当地企业的圭亚那工人，并使圭亚那迈向实现其气候目标的道路。
通过人工智能和机器学习降低不必要的ED利用
如下图所示，在评估成功指标时，查看每个成员每个会员的利用率（PMPM），以及急诊部门的流量为“每千次访问”。在2021年和2022年的ED转移工作开始时，西南健康资源的每月成员每月成本下降了5.20％，这是由于利用率的提高。2021年急诊室的利用平均每千次访问。在2022年启动干预措施和教育之后，这个数字下降到每千次访问44.7次，提高了5.40％，这表明SWHR正在进步以确保在正确的时间和正确的护理渠道中确保正确的护理。可以合理地认为，随着SWHR提供者和患者在理解和适当利用初级保健提供者和紧急护理中心满足非急需需求的情况下，这些百分比将继续改善。
Perple Stratistics - 为什么战略不必失败 - perple
i. 人 1. 5% 的员工知道和/或了解其公司的战略。（Kaplan 和 Norton，2005 年）。 2. 27% 的员工可以查阅公司的战略计划。（Axton，1999 年，引自 DeLisi，2003 年，第 3 页）。 3. 13% 的员工非常同意他们的领导层与组织的其他成员进行了有效沟通。（Ratanjee，2021 年）。 4. 42% 的经理可以查阅战略计划。（Axton，1999 年，引自 DeLisi，2003 年，第 3 页）。 5. 61% 的高管认为，他们没有为被任命为高级领导职务后面临的战略挑战做好准备。（Carucci，2017 年）。 6. 60% 的领导者认为，不到 20% 的员工至少对公司战略有基本的了解并能解释它。 （Axton，1999，引自DeLisi，2003，第3页）。7. 50-60%的高管在晋升后的18个月内失败。（Carucci，2017）。8. 只有9%的管理者表示他们可以一直依赖跨职能的同事，而只有50%的人表示大多数时间可以依赖他们。（Sull、Homkes和Sull，2015）。9. 20%的管理者表示，他们的组织在跨部门调动人员以支持战略重点方面做得很好。（Sull、Homkes和Sull，2015）。10. 39%的员工坚信他们的管理者了解他们在公司中的角色。（Root Inc.，2013）。11. 需要系统性的、业务主导的方法和大胆的行动来加强包容性和多样性。 （Dixon-Fyle、Hunt、Dolan 和 Prince，2020 年） 12. 管理团队更多元化的公司由于创新收入增加 19%。（Lorenzo、Voigt、Tsusaka、Krentz 和 Abouzahr，2018 年） 13. 千禧一代和 Z 世代对多元化本身的看法非常多样化。（Deloitte，2018 年）。 14. 不到一半的千禧一代和 Z 世代认为他们的领导团队是多元化的。（Deloitte，2018 年）。 15. 69% 的高管表示，战略开放增加了想法的数量和多样性。（Stadler、Hautz、Matzler 和 von Den Eichen，2023 年） 16. 73% 的高管表示，开放他们的战略大大促进了战略实施。 （Stadler、Hautz、Matzler 和 von Den Eichen，2023 年） 17. 多元化思维的价值可使创新能力提高 20%，风险降低 30%。（Bourke，2021 年） 18. 近 40% 的受访者拒绝或选择不从事某项工作，因为他们认为该组织缺乏包容性。（麦肯锡，2022 年）
2023 年 4 月 5 日 - 德克萨斯实验室同意支付 590 万美元，以解决向第三方营销人员提供回扣和不必要药物测试的指控
此外，该和解协议还解决了指控，即从 2014 年到 2022 年，Genotox 向 Medicare、RRB 和 TRICARE 提交了未涵盖和/或不合理且不必要的实验室测试索赔，包括针对提供商诊所内所有患者的统一订单和常规药物测试订单。作为和解协议的一部分，Genotox 承认并承担了向医疗保健提供商提供订单表（称为“自定义配置文件”）的责任，每个提供商都可以预先选择要订购的测试，然后由 Genotox 为提供商的所有或几乎所有患者进行测试并开具账单，通常是最高报销类别，例如针对 22 种或更多药物类别的确定性药物测试。
不受控制的火箭再入造成不必要的风险
不受控制的火箭再入造成的不必要风险 Michael Byers 加拿大不列颠哥伦比亚大学政治学系，温哥华，不列颠哥伦比亚省 Ewan Wright 1 加拿大不列颠哥伦比亚大学跨学科研究研究生课程，温哥华，不列颠哥伦比亚省 Aaron Boley 加拿大不列颠哥伦比亚大学物理与天文学系，温哥华，不列颠哥伦比亚省 Cameron Byers 加拿大维多利亚大学工程学士课程 1. 摘要 2020 年，超过 60% 的低地球轨道发射导致一个或多个火箭体被遗弃在轨道上，并最终以不受控制的方式返回地球。在这种情况下，它们 20% 到 40% 的质量会在重返大气层的热量中幸存下来。许多幸存的碎片非常重，足以对陆地、海上和飞机上的人们构成严重风险。对于重返太空物体的可接受风险水平，国际上尚无共识。这有时是一个争论点，例如 2021 年 5 月，重达 20 吨的长征 5B 火箭核心级失控再入。包括美国、法国和欧空局在内的一些监管机构已经对重返大气层的太空物体设定了 1/10,000 的可接受伤亡风险（即对人类生命的统计威胁）阈值。我们认为，这一阈值忽略了火箭发射次数迅速增加的累积效应。它也无法解决低风险、高后果的结果，例如火箭级撞上人口稠密的城市或大型客机。在后一种情况下，即使是一小块碎片也可能造成数百人伤亡。除此之外，当遵守成本被认为过高时，这一门槛经常被忽视或放弃。我们分析了 1992 年至 2021 年重返大气层的火箭体，并模拟了相关的累积伤亡预期。然后，我们将这一趋势推断到不久的将来（2022 - 2032 年），模拟不受控制的火箭体再入对全球人口的潜在风险。我们还分析了目前在轨并预计很快将脱离轨道的火箭体数量，发现风险分布明显偏向赤道附近的纬度。这意味着主要航天国家给全球南方国家带来了不成比例的伤亡风险负担。现代火箭拥有可重新点燃的发动机，允许受控再入偏远的海洋区域。这与更新的任务设计相结合，将消除大多数不受控制的再入的需要。一些额外的成本将落在发射提供商身上，包括再入机动的额外燃料。政府任务应该能够吸收这些额外成本，但它们可能会影响商业发射提供商的竞争力。全球南方国家，不受控制的火箭弹体给这些国家的人民带来了不成比例的风险，因此，应该要求主要航天国家通过强制控制火箭再入来创造公平的竞争环境。这一解决方案必须由多边协调，必须对不遵守规定的行为产生有意义的后果，同时为那些无法立即参与或负担得起控制再入的人留有余地。1 通讯作者：etwright@student.ubc.ca
临床生物化学中的人工智能旨在防止在分析前阶段进行不必要的常规测试
摘要 本研究使用了来自多个实验的信息，该研究利用雅培核心实验室的 ALIN IQ 程序完成。为了处理医生安排实验室实验，该程序使用了由诊所信息模型建立的人工智能。研究中的技术阻止了三项检测：AST、直接胆红素和游离 PSA。然而，当其他样本被传输到 c16000 生化扫描仪时，该程序提供了 ALT、总胆红素以及总 PSA 结果作为选择。从该机构的 ALIN IQ 程序获得了每月进行的实验次数的统计数据，该机构每年为本研究进行 2,444,024 次检查。一个月内，11,137 项 AST、6,856 项直接胆红素和 1,340 项游离 PSA 测试结果被不合理地要求，并且想要避免这 3 项测试，节省了 77.96% 的 AST、77.22% 的直接胆红素和 72.45% 的游离 PSA，预计每年将有 231,996 次不必要的治疗。考虑到全球医疗价格的飙升，已经出版了许多关于如何减少数十亿美元实验室成本的书籍，并且已经提出了一些想法。这项研究的结果发现，除了采取预先分析的预防措施外，使用复杂的软件应用程序可能会在实际检查中降低诊断检查的费用。关键词：生物化学；测试；软件应用程序；医疗保健
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
人工智能不必太复杂或昂贵
需要 AI 进行学习。这就需要关注涵盖重要案例并始终标记的数据，以便 AI 可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的 AI 系统的关键是我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。为什么在技术领域之外采用 AI 如此困难 为什么 AI 没有在消费者互联网公司之外广泛使用？其他行业采用 AI 面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费者互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的 AI 可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，您能否构建一个 AI 系统，在仅查看 50 个示例后就学会检测有缺陷的汽车部件？或者从 100 个诊断中学习后检测出罕见疾病？当只有 50 个数据点时，为 5000 万个数据点构建的技术不起作用。2.定制成本。消费者互联网公司雇用数十或数百名熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的单片 AI 系统——例如，每年产生超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要定制的 AI 系统。例如，每个生产不同类型产品的工厂可能需要定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的 AI 来处理其患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，进一步推高了这些成本。3.概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署