Vhi 战略 2023 年,Vhi 在实施我们的五年集团战略 (2022-2026) 方面取得了重大进展。很简单,我们希望让我们的会员保持健康,并在他们生病时满足他们的需求。我们的战略基于我们对会员需求和期望的理解以及未来的人口挑战。我们知道,爱尔兰将面临前所未有的挑战,以满足社会未来的医疗保健需求。我们的人口正在老龄化,人们的寿命越来越长,这带来了更高的慢性病患病率。如果我们要成为一个可持续发展和面向未来的组织,Vhi 必须正面解决这些问题。要做到这一点,Vhi 必须确保我们的产品具有相关性且价格合理,能够提供不同的、更好的医疗保健以及增强的会员体验。
比其他类别的人能提供更好的福利。人们之所以会有这种感觉,可能是因为第 6(1) 和 6(2) 条规定了有权根据这些条款登记的不同类别的人。例如,在 1985 年修订之后,许多妇女根据第 6(1)(c) 条恢复了她们的身份。这些妇女被贴上标签,受到与有权根据第 6(1)(a) 条登记的人不同的待遇(她们受到的待遇往往更差)。一个人是根据 6(1)(a) 、 6(1)(c) 还是第 6(2) 条登记并不重要——每个人都有相同的机会获得政府服务和福利。然而,尽管可以平等地获得这些服务,但有些人错误地认为,如果一个人根据 6(1)(a) 条登记,该条款可以让他或她获得更好的福利。
最终,承担风险的是患者,报告强调了共同决策对话的重要性。共同决策是指患者(和/或他们的护理人员)真正参与有关其护理的决策。麻醉师鼓励患者与更广泛的医疗团队(包括外科医生)进行讨论,以考虑风险和选择,并帮助他们做出适合自己的决定。
RTS RMF 草案:第 10 条 漏洞和补丁管理 2. (b) […] 对支持关键或重要功能的漏洞进行自动扫描 […] 至少每周执行一次。 (c) […] 确保 ICT 第三方服务提供商处理与提供给金融实体的 ICT 服务相关的任何漏洞并向金融实体报告。 […] (d) 跟踪第三方库(包括开源库)的使用情况,监控版本和可能的更新; (e) 建立向客户、对应方以及公众负责任地披露漏洞的程序; (f) 部署补丁来解决已发现的漏洞。如果没有可用的漏洞补丁,金融实体应确定并实施其他缓解措施;
Martin Reeves 是 BCG 旧金山办事处的高级合伙人兼董事总经理,也是 BCG 管理和战略智库 BCG 亨德森研究所的主席。他的联系方式是 reeves.martin@bcg.com。
摘要 智能是人类从经验中学习的能力,将有意识的权重和无意识的偏见归因于给定输入以调节其输出。将这种能力转移到计算机就是人工智能 (AI)。计算机以智能方式理解数据的能力就是机器学习。当这种学习涉及图像和视频时,涉及更深层的人工神经网络,它被描述为深度学习。大型语言模型是人工智能的最新发展,它通过转换器将自学融入深度学习。风湿病学中的人工智能具有彻底改变医疗保健和研究的巨大潜力。机器学习可以帮助临床诊断和决策,而深度学习可以将其扩展到分析放射学或正电子发射断层扫描或组织病理学图像,以帮助临床医生进行诊断。分析常规获得的患者数据或从可穿戴设备持续收集的信息可以预测疾病爆发。分析来自患者的大量基因组学、转录组学、蛋白质组学或代谢组学数据可以帮助识别疾病预后的新标记。AI 可能基于组学数据的计算机模拟建模识别新的治疗目标。AI 可以帮助实现医疗管理工作的自动化,例如将信息输入电子健康记录或转录诊所笔记。AI 可以帮助实现患者教育和咨询的自动化。除了诊所,AI 还有潜力帮助医学教育。AI 模型不断扩展的功能带来了相当大的道德挑战,特别是与滥用风险相关的挑战。尽管如此,AI 在风湿病学中的广泛应用是不可避免的,并且是一项具有巨大潜力的进步。
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在各州探索如何将 AI 融入 SNAP 管理的同时,一些州已开始使用聊天机器人和虚拟代理来自动化某些管理流程。各州已经在使用美国农业部 (USDA) 所称的“机器人流程自动化”(RPA),这些机器人使用“结构化输入和基于规则的非自由逻辑”提供输出。2 截至 2023 年,九个州正在使用 RPA,包括通过部署聊天机器人与客户沟通以收集更新信息和输入数据来协助重新认证处理,从而使州绩效工作人员可以专注于资格确定和其他更复杂的流程。3(绩效工作人员是无党派的公共服务雇员,他们接受了广泛的培训,以指导 SNAP 申请人完成整个流程,进行 SNAP 认证面试,并就 SNAP 资格和福利做出最终决定。)RPA 系统与 AI 不同。联邦政府将人工智能定义为“一种人工系统,能够在没有大量人工监督的情况下,在不同且不可预测的情况下执行任务,或者能够在接触数据集时从经验中学习并提高性能。”4,5
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