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以患者为中心的医疗保健应用程序市场有望获得20.51％的复合年增长率，到2032年达到599亿美元
以技术进步和对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长的驱动，以患者为中心的医疗保健应用程序市场正在迅速发展。市场是根据应用程序类型进行了细分的，包括药物管理应用程序，远程医疗应用程序，健康监测应用程序以及健康与健身应用程序，每个应用都满足了多样化的患者需求。针对特定的患者群体，这些应用程序支持慢性疾病管理，急性护理，预防性护理，心理健康和小儿护理，改善患者参与度和结果。兼容性在仅iOS，仅Android，跨平台和基于Web的应用程序上有所不同，从而确保跨设备可访问性。此外，无缝数据集成起着至关重要的作用，具有EHR集成，可穿戴设备连接，社交媒体集成和患者报告的结果（PRO）跟踪增强互操作性
AI和Human-AI互动医学和医疗保健
“ AI的准确而复杂的图片（与其流行的描述竞争）在开始时，由于难以钉住人工智能的精确定义而受到阻碍。……奇怪的是，缺乏精确的，普遍接受的人工智能定义可能帮助该领域以不断加剧的速度发展，开花和前进。AI的从业人员，研究人员和开发人员的指导下是一种粗略的方向感，并且必须“继续下去”。尽管如此，定义仍然很重要，而尼尔斯·尼尔森（Nils J. Nilsson）提供了一个有用的定义：“人工智能是致力于使机器变得聪明的活动，而智能是使实体能够在其环境中适当和远见的质量。” [1]” [2]
佛罗里达州卫生保健管理局
复合不同部分。（1）定义。一个不同的部分是一个独特的部分，由两个或多个非连接组件组成，这些部分不在同一校园内，如本章第413.65（a）（2）条所定义的。（2）要求。除了满足本节“不同部分”定义中指定的要求之外，一个综合部分还必须满足以下所有要求：（i）SNF或NF是一个以上一个以上位置的组合，将被视为该机构的一个独特的部分，其部分是不同的部分。因此，综合不同部分将只有一个提供商协议，只有一个提供商号码。（ii）如果两个或多个机构（每个机构都有一个不同的零件SNF或NF）经历所有权的变更，则CMS必须批准现有的SNFS或NFS作为满足要求，然后才被视为单个机构的复合部分。在做出这样的决心时，CMS认为其批准或不赞成复合部分不同的部分会促进无需牺牲护理质量的有效利用公共款项。如果复合零件的所有权变更，则
HBA1C作为血脂异常的标记在2型VDIABETES MELLITUS访问三级卫生保健中心
这是一项在尼泊尔加德满都市Chhauni的Shree Birendra医院生物化学系从2022年11月至2023年进行的横断面研究。这项研究是在获得尼泊尔陆军卫生科学研究所（NAIHS）机构研究委员会（Regd No.665）。书面同意是从120名参与者那里获得的，表达了他们参加研究的意愿。在EDTA小瓶和血清分离器管中至少八个小时禁食后收集静脉血液样本。HBA1C。使用COBAS C 311（美国Roche Diagnostics，USA）分析了血清的空腹血糖（FBG），总胆固醇，甘油三酸酯（TG），高密度胆固醇（HDL）和低密度胆固醇（LDL）。通过
人工智能在医疗保健中的应用
摘要：本研究彻底回顾了人工智能（AI）在医疗保健中的应用状态，有关不同疾病类型的AI使用趋势，这些疾病类型和问题妨碍了他们的进一步进展。该研究通过通过PubMed数据库找到有关医疗保健中AI的相关当前文章，使用了文献综述和数据分析。这项工作分析了AI在癌症，心血管疾病和神经系统疾病以及医疗保健现实部署中的瓶颈中的使用。研究结果表明，尽管AI证明了提高诊断精度的潜力，但与数据隐私，道德考虑和模型解释性有关的几个障碍仍然存在。总而言之，本综述对医疗保健中AI应用的当前状态进行了评估，并确定了需要进一步调查的关键领域。通过解决这些挑战，可以更有效地开发和广泛地实施未来的创新，最终有助于AI驱动的医疗保健解决方案的进步和优化。
医疗保健科学：实施 NHS 长期计划
这些进步发生在卫生系统面临诸多挑战的时候。例如，肥胖和心理健康问题日益严重，尤其是在儿童和年轻人中。我们需要做更多工作来管理健康不平等，消除不必要的差异，满足学习障碍或自闭症患者的健康需求。老年人口的虚弱需要谨慎管理，以防止不必要的住院或治疗。心血管疾病、呼吸系统疾病和癌症仍然是导致
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
APL 21-009（PDF）-卫生保健服务部
所有计划信函 21-009（修订版）致：所有 MEDI-CAL 管理式医疗保健计划主题：收集健康社会决定因素数据目的：本所有计划信函 (APL) 旨在为 Medi-Cal 管理式医疗保健计划 (MCP) 提供指导，指导其使用卫生保健服务部 (DHCS) 优先健康社会决定因素 (SDOH) 代码收集可靠的 SDOH 数据。修订后的文字以斜体显示。背景：DHCS 于 2019 年发布了加州推进和创新 Medi-Cal (CalAIM) 提案，DHCS 于 2021 年 1 月 8 日对其进行了修订。1 CalAIM 是一项多年期计划，旨在通过广泛的交付系统、计划和支付改革改善 Medi-Cal 受益人的健康状况和生活质量。人口健康管理 (PHM) 是 CalAIM 的一项计划，旨在通过全人护理方法识别和管理会员风险和需求，同时关注和解决 SDOH。DHCS 认识到，一致且可靠地收集 SDOH 数据对于 CalAIM 的 PHM 计划的成功至关重要。为了推动改进，DHCS 正在提供有关收集 SDOH 数据的指导，以便：