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SESLHDPR/769 - 及时用药
• 必须给药的时间关键窗口， • 患者住院期间时间关键药物管理管理说明（管理时间必须尽可能接近患者正常服药时间）， • 患者禁食时间段管理说明， • 患者自我给药要求。 2. 背景 新南威尔士州卫生政策根据五项权利采用安全、准确的药物管理：正确的患者、正确的药物、正确的剂量、正确的途径和正确的时间。 药物管理可能由于治疗延迟或遗漏而导致错误或伤害。 药物剂量会由于各种原因被无意地延迟或错过。 虽然其中许多事件可以被认为是微不足道的，但有些时间关键的药物和临床情况中延迟或遗漏药物可能会造成严重伤害（包括致命的后果）。 除了必须立即服用的药物即“时间关键”药物外，时间变化（在指定范围内）可能是可以接受的。
Unist：一个及时授权的城市时空预测的通用模型
城市时空预测对于明智的决策，例如运输管理，资源优化和公共卫生策略增强至关重要。尽管在验证的自然语言模型中取得了突出的突破，这使一个模型能够处理各种任务，但对于时空建模的通用解决方案仍然难以捉摸。现有的预测方法通常是针对特定时空的SCE-Narios量身定制的，需要特定于任务的模型设计和广泛的域 - 特定于域的培训数据。在这项研究中，我们介绍了Unist，这是一种旨在在各种场景中为一般城市时空预测的Unist模型。受到大型语言模式的启发，Unist通过：（i）跨时空数据的可伸缩性取得了成功，（ii）有效的预训练可捕获综合时空关系，（iii）时空知识引导提示提示增强通用能力。这些迹象共同解锁了具有强大的概括能力的各种场景的通用模型的潜力。进行了20多个时空场景的实验，这表明了Unist在提高最先进的词典表现方面的功效，尤其是在少数弹奏和零弹性词语中。数据集和代码实现在https://github.com/tsinghua-fib-lab/unist上发布。
及时利用随机信号分析和机器学习技术的及时ICU结果预测，可容纳生命体征数据
摘要 - ICU是一个专门的医院部门，可为高风险的患者提供重症监护。重新征收护理的巨大负担需要准确，及时的ICU结果预测，以减轻重症监护需求施加的经济和医疗保健负担。现有的研究面临着挑战，例如提取困难，准确性低和资源密集的功能。一些研究探索了利用原始临床输入的深度学习模型。但是，这些模型被认为是不可解剖的黑匣子，从而阻止了它们的广泛应用。该研究的目的是使用随机信号分析和机器学习技术开发一种新方法，以有效地从ICU患者的实时时间序列的生命体征的实时时间序列中提取具有强大预测能力的特征，以进行准确，及时的ICU结果预测。结果表明，提出的方法提取了有意义的特征和优于基线方法，包括Apache IV（AUC = 0.750），基于深度学习的模型（AUC = 0.732，0.712，0.698，0.722）和统计特征分类方法（AUC = 0.765）。所提出的方法具有临床，管理和行政影响，因为它使医疗保健专业人员能够及时，准确地确定与预后的偏差，因此可以进行适当的干预措施。
通过大型语言模型的及时工程降低非英语语言的文化幻觉
摘要 - 及时工程中的预测提供了减轻大语模型（LLMS）文化幻觉的重要潜力。提示的战略表述，与深厚的文化和语言见解相结合时，可以在非英语环境中尤其是LLM的准确性和文化敏感性。本文探讨了在三个主要LLMS（Openai Chat-gpt，Google Gemini和Anthropic Claude）中及时工程的应用，阐明了量身定制的提示如何有效地减少文化偏见并改善用户互动。通过案例研究和比较分析，研究确定了最佳实践，并为进一步发展提供了战略建议。这些发现强调了在AI中持续创新和道德考虑的重要性，以确保全球技术应用中的包容性和尊重。
ECE 659智能传感器和传感器网络 通过及时的工程优化移动边缘AI生成的一切（AIGX）服务：基本，框架和案例研究 在6G网络中有效检索增强生成服务 随机过程.pdf
本课程旨在向学生介绍物联网系统设计，部署和管理中典型的基本主题和问题。它突出了我们社会中物联网发展的重要性，并研究了典型的物联网设备和网络的重要组成部分，并讨论了当前和未来的物联网趋势。该课程强调了AI在解决物联网网络复杂性，自我意识和大数据处理问题中的作用。还引入了IoT网络核心的主题，包括数据融合，同步，云计算，本地化，嵌入式/小型AI和图形信号处理，压缩传感，聚类和IOT分析，分析和IOT分析，区块链及其在IoT中的应用。传感器网络将被用作物联网中的新兴应用程序。
生成AI的风险和机会 - 用于创新业务模型的及时工程
Learntec奖2021，ICIS20上的最佳理论论文第一名亚军奖，两个ACM CHI荣誉奖奖（CHI20，CHI21），并在Wirtschaftswoche（WiWO）的前100名中列出了所有年龄段的商业管理和管理研究人员，
成功且及时地采用人工智能......
一种基于机器的系统，它针对明确或隐含的目标，从收到的输入中推断如何生成输出，例如预测、内容、建议或可能影响物理或虚拟环境的决策。不同的人工智能系统在部署后的自主性和适应性水平各不相同。
需要及时的患者进入关键实验室测试
许多付款人制定的事先授权政策越来越超出有限的努力，以确保对测试的适当利用，而是更广泛地应用，通常会阻止或延迟获得必要的护理。这些政策通过限制了对各种必要测试的机会，包括肝脏和代谢面板，对增加患癌症风险的突变，产前筛查测试，感染性疾病测试以及用于确定最有效癌症治疗的突变的突变，对患者的损害。对于临床实验室，积极的先前授权实践通常会导致拒绝已经执行的医学上必要测试服务的报销。这些实践还通过迫使实验室，订购提供商甚至付款人花费宝贵的时间和资源来获取和提交医疗文档以追溯为已经交付的测试结果，以提高医疗保健系统的效率低下。积极的事先授权实践使患者和实验室处于站不住脚的位置，并对患者的护理产生负面影响。如果实验室等待进行测试，通常会持续几天，直到批准事先授权请求，将延迟至关重要的结果，从而阻止患者的临床决策并可能造成真正的伤害。如果实验室进行未经授权的样品进行测试，则即使是最常规的测试也不会偿还。CMS法规是朝着正确方向迈出的一步，但需要更多的更改
及时工程和生成AI
本文探讨了生成AI中迅速工程的新兴领域，强调了其作为艺术与科学之间关键相交的作用。及时工程被确定为通过优化人类沟通来释放生成AI技术的全部潜力的关键。通过对相关文献的全面分析，这项研究说明了迅速工程如何超越技术操纵，需要融合创造力，战略思维和对生成AI能力的深刻理解。本文提供了制定有效提示的各种策略，从简单到复杂的技术，强调道德考虑的重要性以及与及时操作相关的潜在风险。通过建立一组原则和准则，本文旨在提高工程及时的纪律，以提高AI的功能和可靠性，并通过此理由介绍“迅速的Gen [i] e [I] E evaration AI框架的工程学”。毕竟，本文要求采用多学科方法来促使工程技术，并提倡其作为AI素养和应用的关键组成部分的认可和发展。通过这次探索，本文打算为对人类创造力与生成AI能力的整合的不断发展的对话做出贡献，从而洞悉有效和道德AI相互作用的未来。
及时综合基因组分析协会...
结果 总共有 2,694 名患者被纳入 1L 治疗决策影响评估。及时接受 CGP 使匹配靶向治疗的使用率提高了 14 个百分点（使用 CGP 的 17% vs 不使用的 2.8%），使精准免疫检查点抑制剂 (ICPI) 的使用率提高了 14 个百分点（使用 CGP 的 18% vs 不使用的 3.9%）。及时接受 CGP 可使 ALK/EGFR/RET/ROS1 阳性患者的 ICPI 使用率降低约 31 个百分点，通过及时接受 CGP 来指导 1L 治疗选择，预计每位患者无效 ICPI 治疗费用可减少 13,659.37 美元。 CGP 使患者获益延长至现实世界中治疗停止时间（治疗停止时间中位数：3.9 个月 vs 10 个月 [风险比，HR，0.54 [95% CI，0.42 至 0.70]；P = 1.9E-06；调整风险比 [aHR]，0.50 [95% CI，0.38 至 0.67]；P = 2.0E-06）在 1L 驱动因素阳性患者中。这种影响对于现实世界中的总体生存率并不显著（中位总体生存率：32 个月 vs 29 个月 [HR，1.2 [95% CI，0.84 至 1.67]；P = .33；aHR，1.4 [95% CI，0.92 至 1.99]；P = .12）。