订购前请注意以下几点 • 了解您的计划限额。您可以在福利摘要中找到此信息,也可以联系您的授权销售代理。如果您的计划包含结转限额,您的未使用余额将结转到下个月或下个季度,并于 2025 年 12 月 31 日到期。如果您的计划不包含结转限额,则您的限额将需要在每个月或每个季度内使用,具体取决于您的计划。 • 如果您的订单超出了计划限额,请附上支票、汇票或输入您的信用卡信息以支付剩余应付金额。您的最终余额将包括所有非处方药的适用销售税。如果您的订单未全额支付,物品将被移除以使您的总额达到或低于您的福利限额。 • 如果您订购多种产品,您可能会分批收到它们。 • 如果您有非处方药限额或健康选择限额,您需要在从此目录中购买之前激活您的预付卡。符合条件的会员可以每周 7 天、每天 24 小时拨打 855-396-0691,或访问 HealthyBenefitsPlus.com/Humana 激活卡并查看余额。
1 Slalom Consulting Inc, Vancouver, British Columbia, Canada ___________________________________________________________________________ Corresponding Author: Damilola Oluwaseun Ogundipe Corresponding Author Email: dlola.ogundipe@gmail.com Article Received: 01-01-24 Accepted :01-03-24 Published: 22-03-24 Licensing Details : Author retains the right of 本文。该文章是根据创意共享属性的条款分发的,NON商业4.0许可证(http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/),该公司允许非商业用途,复制和分布工作,而无需进一步的工作归因于原始工作,以归因于原始作品,以归因于本期刊的开放式访问页面。___________________________________________________________________________
Fournier的坏疽是在生殖器和附近的迅速发展,破坏组织的感染,这是罕见但可能威胁生命的。它通常发生在老年男性中,但也可能发生在妇女和儿童中。如果您经历了严重的疼痛,压痛,皮肤发红/变黑或在生殖器或会阴区域肿胀,请寻求紧急医疗护理,并伴有发烧或感到不适。如果怀疑Fournier的坏疽,请立即停止SGLT2抑制剂并寻求医疗建议。 链接以获取更多信息:Fournier的坏疽:原因,症状,诊断和治疗(clevelandclinic.org)如果怀疑Fournier的坏疽,请立即停止SGLT2抑制剂并寻求医疗建议。链接以获取更多信息:Fournier的坏疽:原因,症状,诊断和治疗(clevelandclinic.org)
摘要许多医疗保健产品,例如手术工具,纺织品和手套,都是在不受监管的工厂和汗水中制造的,在这些工厂和汗水商店中,除其他侵犯劳动权利的行为外,工人受到相当大的职业健康风险。在本文中,我们对向医疗保健提供者提供了汗水制作的外科手术产品的供应道德分析,并特别关注英国国家卫生服务局。我们争辩说,尽管劳动虐待和职业健康缺陷在任何商品的生产中都是不可接受的,但当某些人口的健康以危害工作和其他地方的人们的健康和福祉的方式时,就会发生其他错误。尽管已经采取了一些措施来更好地规范英国医疗保健提供者的供应链,但仍需要采取进一步的行动,以确保手术产品是从保护其工人劳动和职业健康权利的供应商那里采购的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles,公共卫生硕士、博士;Johan Ordish,文学硕士;Richard Branson,理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试,解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究,制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场,并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起,这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此,医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要,制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要,其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心,通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具,并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力,并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据,以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来,人们对合成数据的兴趣日益浓厚,原因有很多,包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力,以及解决真实数据局限性的能力,如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是,尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年,但直到最近,合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲,合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面,高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系,并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源,并且根据需要合成数据的应用,使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。