鉴于这些最新进展,本调查的目的是评估放射科医生和住院医生对放射学人工智能技术的知识、认识和使用情况,了解他们对人工智能在该领域的潜在和未来影响的看法,并确定教育差距,以评估将以人工智能为重点的教育和培训纳入医学课程的必要性,特别关注放射学。本研究的目的是评估印度放射科医生和住院医生目前对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践。本研究的更广泛影响包括为政策制定者、教育工作者和医疗保健专业人员提供信息,使他们能够就人工智能在放射学实践和教育中的使用做出明智的决定,这与 Chen 等人最近的研究一致。[7] 。
Chloe 来自南卡罗来纳州北奥古斯塔。她在南卡罗来纳大学获得了药学学士和药学博士学位。她的临床兴趣是门诊护理和慢性疾病状态管理。Chloe 的 PGY-1 研究项目将评估使用全基因型直接抗病毒疗法治疗丙型肝炎后血清肌酐的变化。她的 MUE 将评估患有 1 型和 2 型糖尿病的儿科患者的急诊就诊和住院特点。闲暇时,Chloe 喜欢读书、看电影和与家人共度时光。
简介:与医疗保健相关的感染(HAIS)成为一个主要的公共卫生问题。这项研究旨在调查与印度尼西亚一家公立医院住院部门在住院部门中的空气传播微生物相关的因素。方法:这项研究是使用34名住院病房中的横截面进行的。从入口大厅开始(07:00 am)到房间结束(下午2:00),然后持续到晚上(9:00 pm)。采样仪器的高度约为1.2–1.5 m,在固定位置被假定代表整个房间。使用通过单级操作手册获得的每个成长介质从转换表中获得的校正因子进行了不同的统计校正。结果:总空气中微生物的平均值为347.03 CFU / M3(SD = 89.06)。平均温度为25,450c(SD = 1.6),而住院室的平均湿度平均为54.04%(SD 5.54)。房间照明平均值为137.80 lux(SD = 30.72。)。住院室中密度的平均值为平均8.15(SD = 3.05)。结论:机载微生物的总数表明,湿度与照明负相关之间存在正相关关系。迫切需要修改湿度和照明以防止微生物的生长。