Alter-Math旨在通过创建一个可扩展的a-Ectection ai-Eagrigning学习环境来显着为中学生,尤其是来自低收入家庭的学生,特别是来自低收入家庭的学生的数学学习进度。通过教学框架(LT)框架为基础,该平台使用大型语言模型(LLM)和尖端的AI技术,将学生的角色从被动学习者转变为活跃的教师。该系统结合了经过验证的学习科学策略,例如概念变化和社会心理干预措施,以吸引和指导学生深入了解数学的理解。为了最大程度地发挥影响力,Alter-Math将集成到数学国家,佛罗里达州的核心课程与B.E.S.T.标准,每年超过一百万学生使用。它还将利用伯蒂(Betty)的大脑(一个已建立的Edtech平台)来通过教学代理来增强数学学习,从而进一步增强学生的学习经验。
高级实践(助产士)(M.Sc.)109高级实践(助产士)(P.Grad.dip。)109高级实践(助产士)(p.grad.dip./p.grad.cert。)109高级实践(护理)(M.Sc.)109高级实践(护理)(P.Grad.dip./p.grad.cert。)109智力残疾的衰老健康与健康(M.Sc./p.grad.dip.)110智力残疾中的健康与健康(P.Grad.dip./p.grad.cert。)110临床健康科学教育(M.Sc.)110临床健康科学教育(P.Grad.dip。)110社区健康(M.Sc.)110社区健康(P.Grad.dip./p.grad.cert。)110痴呆症(M.Sc.)110痴呆症(p.grad.dip./p.grad.cert。)110心理健康(M.Sc.)111心理健康(p.grad.dip./p.grad.cert。)111心理健康 - 儿童,青少年和家庭(M.Sc.)111心理健康 - 儿童,青少年和家庭(p.grad.dip./p.grad.cert。)111心理健康社会心理干预措施(M.Sc.)111心理健康社会心理干预措施(P.Grad.dip./p.grad.cert。)111助产士实践和领导力(M.Sc./p.grad.dip.)111护理(M.Sc.)111护理 - 儿童健康和福祉(M.Sc.)111护理 - 儿童健康和福祉(P.Grad.dip./p.grad.cert。)112护理(护理/助产士处方)(P.Grad.Cert。)112姑息治疗(M.Sc.)112姑息治疗(p.grad.dip./p.grad.cert。)112医疗保健的定量方法和数据分析(P.Grad.Cert。证书。)112专业实践 - 癌症护理与血液学(M.Sc./p.grad.dip./p.grad.)112专家实践 - 心血管(M.Sc./p.grad.dip./p.grad.证书。)112专业实践 - 急诊室(M.Sc./p.grad.dip./p.grad.证书。)112专业实践 - 老年医学护理(M.Sc./p.grad.dip./p.grad.证书。)113专业实践 - 重症监护(M.Sc./p.grad.dip./p.grad.cert。)113专业实践 - 骨科(M.Sc./p.grad.dip./p.grad.cert。)113专业实践 - 围手术期(M.Sc./p。grad.dip./p.grad.cert。)113专业实践 - 肾(M.Sc./p。grad.dip./p.grad.cert。)113
抽象背景:患有药物使用障碍的人(SUD),包括酒精使用障碍(AUD),通常会出现诸如焦虑,抑郁和失眠等症状。这些症状通常与药物使用和戒断的生物学和社会影响有关。从历史上看,治疗是保守的,在减少或戒酒后预期减轻症状的指导下。然而,尽管有限的证据支持其疗效和使用恶化的药物使用风险,但该人群中血清素能抗抑郁药(SSRIS,SNRIS,SARIS)的处方仍增加了。目的:此治疗学信件考虑是否应向患有SUD的患者(尤其是AUD)开处方抗抑郁药。从系统评价中的发现表明,通常处方的血清素能抗抑郁药对心理症状没有显着改善,一些RCT表明药物的使用率恶化。这封信还强调了对SUD的可靠治疗方法不足,例如心理干预措施和药物(例如囊酸和varenicline)。
2&3 B.Tech 学生 计算机科学与工程系 摘要 人脑是世界上已知的最复杂的智能独特结构,目前人们仍在以多种不同方式对其进行实验和探索。许多科学家和研究人员正在不断研究它,以解读它的复杂性并解开其中隐藏的许多奥秘。随着技术革命的到来,世界正通过采用人工智能(AI)、物联网(IOT)、区块链技术、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等新兴技术迅速发展成为一个智能技术驱动的社会。研究的重点是将先进的人工智能技术与人脑相结合,以解码大脑的电信号、对其进行分析并以视觉方式描绘大脑产生的想法。这项研究试图探索如何使用人工智能以最佳方式了解个人的思维过程和大脑活动。此外,它将成为研究罪犯心理的有用工具,特别是那些因精神不稳定而犯罪的罪犯,通过开发新的心理干预措施和培养更好的个体来理解和预防此类行为。关键词:人脑、人工智能、脑电信号、脑分析、思维可视化、心理干预。引言随着时间的推移,医学科学领域取得了许多技术进步,特别是在理解人脑并将其独特功能融入人工智能方面。这种整合旨在创造一种超人的人工智能,能够记忆和解释新知识,像人类一样思考和行动,并在人类可能挣扎的情况下做出理性的决定。此外,人们正在尝试让人工智能具有创造性,理解和回应人类的情感,表现出自然的本能,如战斗或逃跑反应,并带着好奇心提出问题。虽然其中一些已经以相当高的准确度实现,但许多科学家和研究人员仍在探索,以使人工智能每天都更加先进和高效。人们已经采用传统方法来开发记录大脑电活动的系统。这些系统借助大型语言模型将这些神经信号解释成具体的词语。神经数据与语言模型的这种结合不仅增强了我们对思维过程的理解,还为脑机接口开辟了新的可能性。
许多自闭症谱系障碍(ASD)的儿童也患有注意力/多动症(ADHD)。ADHD与负面结果的风险增加有关,并且早期干预至关重要。当前的指南建议进行社会心理干预措施,例如行为训练,例如在管理或没有ASD的儿童中管理多动症症状的第一个治疗方法。如果症状对这些干预措施产生难治性,则建议使用刺激剂,2-肾上腺素能激动剂抑制剂,选择性去甲肾上腺素再摄取抑制剂和第二代抗精神病药。但是,这些药物治疗没有在学龄前儿童中使用的监管批准,并且证据证明了该人群的安全性和效率在历史上非常有限。自2020年发布当前指南以来,已经发表了一些新的随机对照试验和现实世界的研究,这些试验已经调查了这些药物在患有ADHD的学前班儿童中的效率和耐受性,有或没有合并症ASD。在这里,我们对这些研究的关键发现进行了综述,该研究表明,越来越多的证据支持在患有ASD合并症的学龄前儿童中使用药理学干预措施。
机器学习 (ML) 为心理健康从业者提供了独特而强大的工具,以改善基于证据的心理干预和诊断。事实上,通过检测和分析不同的生物信号,可以区分典型和非典型功能,并在心理健康护理的所有阶段实现高度个性化。这篇叙述性评论旨在全面概述如何使用 ML 算法从生物信号推断心理状态。之后,将说明它们如何用于心理健康临床活动和研究的关键示例。将提供通常用于推断认知和情感相关性的生物信号(例如 EEG 和 ECG)的描述,以及它们在诊断精准医学、情感计算和脑机接口中的应用。然后,内容将重点介绍与应用于心理健康和生物信号分析的 ML 相关的挑战和研究问题,指出与 AI 在医学/心理健康领域广泛应用相关的优势和可能的缺点。心理健康研究与机器学习数据科学的融合将促进向个性化和有效医疗的转变,而要做到这一点,重要的是心理学/医学学科/医疗保健专业人员的研究人员和数据科学家都对当前研究有共同的背景和愿景。
实践的证据(基于PMR数据的先前模型的叙述,服务的吸收等)服务被描述为低阈值的服务是那些采用减少损害方法的服务,他们对服务使用者的要求最小,并且不尝试控制其药物使用。低阈值服务是可访问的,并且具有最低标准可以限制谁可以访问的人。虽然低阈值服务不需要服务用户接受咨询或其他医疗干预措施,但可以提供这些干预措施。低阈值服务也可能提供治疗的途径。低阈值服务在持续和零星的基础上提供了一系列的身体,社会和心理干预措施,旨在减少药物或酒精相关的危害。这些会因每个人的特定需求而有所不同。可以通过外展和/或服务交付模型来提供支持。一些服务用户将持续参与此服务,而另一些服务则只会遇到危机情况。PHA邀请服务提供商为在北爱尔兰的每个健康和社会护理信托领域滥用物质的人提供低门槛支持,护理,促进和减少伤害服务。将招标分为五个单独的地段,反映了HSC信托区域。该服务的关键目标是:
我们的思想具有一种独特的防御机制,称为心理免疫(PI),心理免疫性,精神免疫或精神病免疫,与我们的生理免疫系统相似。就像我们的免疫系统一样,我们免受各种病原体,细菌和病毒的侵害,同样,我们的心理免疫性也可以作为心灵的保障,使个人有能力打击压力,恐惧,不安全,自卑和消极的思想 - 类似于防御精神病毒。它建立并保持精神平衡。通过加强个人的免疫系统并减轻压力的生活条件,为增强和生产的生活奠定了基础。因此,为了减轻慢性疾病的风险,必须通过适当的咨询和心理干预来灌输积极的态度和行为,从而加强患者的整体免疫系统(Pandey,2017年)。基于心理免疫的干预措施可以在增强心理健康(PWB)中发挥积极作用。olah(1996)将心理免疫系统(PIS)的概念介绍为一个理论框架,旨在巩固性格和人格领域内的离散但经验上有验证的强度和压力施用资产的实证强度。PI代表了个体弹性资源和适应能力的多方面但有凝聚力的结构,也被描述为“心理抗体”(Dubey,2003),是防御伤害,日常压力和创伤性事件的防御机制。
摘要。本文介绍了一个新的研究项目,该项目旨在开发一种自主且反应灵敏的社交机器人,旨在帮助儿童应对医院急诊室的痛苦程序。虽然在这个应用领域,心理干预已被证明能够有效地使用各种设备和技术减轻疼痛和痛苦,但近年来,社交机器人已在该领域进行了试验,并取得了令人鼓舞的初步成果。然而,到目前为止,经过测试的社交机器人通常是远程操作的,这限制了它们的灵活性和稳健性,以及提供个性化、自适应程序支持的潜力。该项目计划使用共同设计技术,与包括儿童、父母和看护者以及医疗保健专业人员在内的参与者群体一起定义和验证必要的机器人行为。识别的行为将部署在机器人平台上,结合人工智能推理技术,使机器人能够自主适应儿童的行为。最终的机器人系统将通过双地点临床试验进行评估。在整个项目中,我们还将监测和分析机器人和人工智能在儿科医疗保健领域的伦理和社会影响。