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World File Search System医疗保健
医疗保健的发展
从左到右的前排：Traci Simonsen，副总裁，首席慈善官； RN，BSN的Pamela Canter，副总裁，首席护理官；医学博士Amit Rastogi，MHCM，总裁兼首席执行官；帕蒂·帕特里克（Patti Patrick），首席成长和营销官副总裁；史蒂文·塞利（Steven Seeley），高级副总裁，首席运营官第二排从左到右：凯文·奥尔森（Kevin Olson），副总裁，首席信息官；副总裁，首席人力资源官Julia Click；高级副总裁，首席财务官迈克尔·洛夫图斯（Michael Loftus）； Rogerio C. Lilenbaum，医学博士，高级副总裁，首席医师主管
医疗保健供应链
Sunder M，V。和N. R. Kunnath（2020）。六个Sigma减少医疗保健付款人公司中的索赔处理错误。生产计划与控制，31（6），496-511。Göleç，A。和Karadeniz，G。（2020）。 对医疗保健供应链管理的绩效分析以及基于能力的操作评估。 计算机与工业工程，146，106546。 Beaulieu，M。和Bentahar，O。 （2021）。 医疗保健供应链的数字化：产生福利并有效支持医疗保健提供的路线图。 技术预测和社会变革，167，120717。 学习成果：Göleç，A。和Karadeniz，G。（2020）。对医疗保健供应链管理的绩效分析以及基于能力的操作评估。计算机与工业工程，146，106546。Beaulieu，M。和Bentahar，O。（2021）。医疗保健供应链的数字化：产生福利并有效支持医疗保健提供的路线图。技术预测和社会变革，167，120717。学习成果：
VA圣地亚哥医疗保健VA圣地亚哥医疗保健
本小册子的目的是描述VA San Diego医疗保健系统（VASDHS）/加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSD）跨专业奖学金计划的心理社会康复和恢复恢复服务（PSR奖学金）。VASDHS/UCSD PSR奖学金是在Eric Granholm博士的领导下建立的。在2007年，是由九个VA站点组成的国家计划的一部分，该计划由马里兰州巴尔的摩的Visn 5精神疾病研究，教育和临床中心（MIRECC）协调。PSR奖学金计划的广泛目的是通过强调患有严重精神疾病的人的功能能力，康复和恢复，以远见，知识和承诺来发展未来的心理健康领导者。VASDHS/UCSD PSR奖学金为临床心理学，社会工作，职业康复，牧师，护理和/或精神病学研究生研究员提供了严重精神疾病（SMI）的主要研究领域。至少有90％的同伴将致力于在培训期间，在整个培训年中，在整个培训年中，在培训期间，在培训期间，在培训年度的培训中，在门诊的CARF认可的VASFHS心理社会康复和恢复中心，在VASDHS Inpertient Interpatient Interportient Ite培训中，至少在12周的培训中，在整个培训期间，在整个培训期间，在整个培训年中，都将致力于培训。对于心理学家来说，奖学金可能会在SMI中为董事会认证（ABPP）做好准备。牧师，奖学金是精神健康专业认证的绝佳准备；预计他们将与PSR培训同时接受4个单位的临床牧师教育（CPE）。对于职业康复专家和辅导员，可能会为有兴趣积累一些有执照的专业临床顾问（LPCC）监督时间的研究员修改奖学金临床机会。
人工智能与医疗保健
Sébastien Dalgalarrondo 是法国国家科学研究中心 (CNRS) 的社会学家，也是社会问题跨学科研究所 (IRIS) 的成员。他的第一部作品专注于患者协会在药物创新过程中的作用（参见：Sida：分子过程 (巴黎，EHESS，2004 年)。他目前正在研究卫生部门的利益冲突问题。他的研究的第二部分基于对职业体育、抗衰老医学和“再野化”实践的分析，以阐述对当代最佳人意识形态的批判。他刚刚与 Tristan Fournier 合作出版了《L'utopie sauvage》（巴黎，Les Arènes，2020 年），并在 2019 年协调了 Ethnologie Française 的一期特别版，专门讨论自我优化的概念。
医疗保健的预测分析
oulu应用科学信息技术，网络开发作者：学士学位论文的黑手党标题：医疗保健中的预测分析：利用大数据用于疾病和治疗论文审查员：railiii simanainen和Miisa Tanner和Miisa Tanner的期限以及参与202春季的研究：28医疗保健，特别关注将大数据用于预防疾病和治疗的利用。本文强调了预测分析在医疗保健中的重要作用，同时研究了与在医疗环境中使用大数据相关的潜在收益和挑战。研究材料主要包括有关医疗保健中大数据的现有文献，包括其定义，数据源，收益和挑战。此外，还研究了预测性建模技术，特别是机器学习算法的医疗保健功效。案例研究进行了分析以证明成功的应用。这项研究的结果表明，尽管预测分析为医疗保健提供了重大改进，但仍有各种挑战和关注点需要考虑。未来的发展应着重于改进这些分析方法，并为当前的challenges找到解决方案。关键字：预测分析，机器学习，大数据分析，医疗保健数据