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坏死性软组织感染罕见但致命
引言坏死性软组织感染 (NSTI) 是一种相当罕见但同时高度致命的感染，其特征是任何解剖区域的皮肤、皮下组织和浅筋膜坏死 [1]。1952 年，Wilson 等人 [2] 首次提出了坏死性筋膜炎 (NF) 这一术语，现在它被认为是这类感染的同义词，因为筋膜层受累似乎是这种临床症状最一致的特征。尽管我们对 NSTI 的病理生理学有了更好的了解，并且治疗方法也取得了进展，但这种疾病的死亡率仍然高得惊人，大多数研究报告的死亡率在 20% 至 50% 之间 [3,4]。如今，人们普遍认为，NSTI 死亡率居高不下的主要原因之一是早期缺乏特异性体征和症状，导致未能及时诊断和治疗 [5,6]，因此医生应始终保持警惕，高度警惕，以免漏诊。本篇叙述性综述将重点介绍 NSTI 的基本特征、所使用的诊断工具
医疗保健领域的合作竞争策略：好还是坏？
尊敬的编辑：今天，医疗保健系统在提供医疗保健服务方面面临三大挑战：（i）医疗设备、医院和合格医疗保健专业人员的短缺 1,2；（ii）由于人口增长和流行病和自然灾害等不可预见的事件导致的总体需求不断增长 3-5；（iii）成本不断上涨，阻碍了人们的负担能力。6 传统上，这些挑战被称为医疗保健的“三重目标”：改善可及性、可负担性和质量。7 解决这些相互关联的问题对于建立更具弹性的医疗保健系统至关重要。此外，医疗设备的高成本和对知识型服务的需求（需要熟练的员工和大量投资）促使医疗保健组织通过合作竞争与竞争对手合作。5 合作竞争是商业竞争对手之间为互利而进行的合作。8 当组织遇到难以独立解决的复杂挑战时，就会出现合作竞争 9 ；特别是当这些挑战也影响同一部门或地理区域内的其他实体时。因此，当竞争对手看到共同的利益时，他们就会合作，旨在共同创造比单独创造更多的价值。通过合作解决共同的障碍，例如全行业的监管要求、资源限制或技术进步，组织可以利用集体优势来设计有效的解决方案。10,11 这种方法使他们能够解决共同的问题，同时在其他领域保持竞争优势。这种价值来自更大的客户市场、共享的资源和知识、成本降低以及跨职能团队。12
好，坏，丑陋？ AI在金融中的机会
人工智能（AI）由于新兴技术而变得越来越流行，包括生成AI，大数据，深度学习等。它可以提供从人类角度来确定的数据中的见解。金融中的人工智能（AI）有助于为客户提供更多的个人和更安全的体验，并为公司开发最先进的解决方案。本文调查了将人工智能（AI）用于资金的挑战和机遇。它提供了对金融技术，算法交易和欺诈检测的最新审查。另外，本文还标识了两个研究主题。是如何在算法交易中使用生成AI。另一种是将其应用于欺诈检测的方法。最后但并非最不重要的一点是，本文讨论了生成AI所带来的挑战，例如道德考虑，潜在的偏见和数据安全。
贸易财务中的区块链：好，坏和判决
在快速技术进步的时代，金融格局正在深刻地改变。贸易融资是全球贸易的关键组成部分，对于促进国际贸易至关重要，通过提供金融基础设施和工具来降低风险并改善流动性。但是，它传统上受到低效率，高昂的成本和缺乏透明度的困扰。整合新的和创新的技术就必须成为必要，企业不断寻求提高生产力并获得竞争优势的方法。在这些技术中，区块链是革命力量和最具破坏性的，能够重塑贸易融资过程的。但是，尽管这项技术取得了进步，但仍缺乏全面的研究，以解决区块链如何专门提高贸易
流感相关的急性坏死性脑病（...
•注意住院的流感患者中急性坏死性脑炎（ANE）病例。•考虑出现急性脑病的患者，尤其是儿童。•向明尼苏达州卫生部（MDH）报告ANE，电话651-201-5414或1-877-676-5414； ANE is reportable under both the MDH: Influenza (https://www.health.state.mn.us/diseases/flu/hcp/report.html) and MDH: Unusual or Increased Case Incidence (https://www.health.state.mn.us/diseases/reportable/unusualillness.html) clauses MN的传染病报告规则。•将流感标本提交给MDH-Public Health Laboratory，以供住院的患者出现用于整个基因组测序的ANE症状。测序结果将不会被回报，但将用于进一步监测和了解流感菌株的变化。•每次访问时都会促进流感疫苗：MDH流感基础知识（https://www.health.state.mn.us/diseases/flu/basics/index.html）。
好的系统，坏的数据？：对人工智能炒作和失败的解释
人工智能经过几十年的发展，如今已成为一个著名且成熟的学术领域（Stone 等人，2016 年）。专注于领域知识表示和使用的符号人工智能是人工智能研究的早期领域（Ribes 等人，2019 年）。最近的许多创新都发生在统计机器学习领域，包括使用人工神经网络的深度学习方法，包括自然语言处理、计算机视觉和机器人等领域的应用（Stone 等人，2016 年）。现代人工智能特别依赖于处理大型数据集，以一定程度的自主性进行处理和加权，并提供概率性而非确定性的结果。人工智能的伦理、政策和法律问题尚未明确界定。数据的多样性和数量以及算法驱动的分析通常违反直觉的输出使得预测危害变得更加困难。用于支持人工智能的数据来自大量来源，包括可能甚至不知道数据是为此目的而收集的人们。然而，将人工智能应用于这些异构数据得出的结论往往具有知识的分量，而没有对其不确定性进行有意义的说明。这一领域的一个关键挑战是试图理解和主张“黑箱”分析技术（Fleischmann & Wallace，2005，2009）的责任时出现的问题——尤其是当使用这些技术进行的研究结果用于指导政策、指导资源和应对紧急情况时（Lehr & Ohm，2017）。关于人工智能成功和失败的流行描述并非没有话语权。在讨论“坏”人工智能时，往往很难不去想 HAL、天网或其他类似的媒体对人工智能失败的描述（事实上，当我们的采访对象被问及人工智能的潜在负面后果时，他们经常会提到这些流行的描述）。同样，对人工智能的正面评价往往无法解释这些系统的缺陷和局限性，或者无法透明地表示它们的运作或范围。克兰兹伯格（1986）的《技术第一定律》认为，“技术既不是好的也不是坏的，也不是中性的”（第 547 页）。过度夸大人工智能的积极或消极影响的极端例子属于将人工智能视为纯粹的好或坏的阵营。然而，同样重要的是要注意，人工智能并不是中性的，一些人工智能系统对特定社会或整个社会的不同成员有一些好的影响和一些坏的影响。因此，挑战在于确定哪些因素影响了人工智能的“好”或“坏”。坏数据是坏人工智能的一个常见替罪羊。现代人工智能的特点是它与广泛的异构数据收集和分析机制的关系以及对它们的依赖。算法分析提供了处理
人工智能——好仆人坏主人？ - 彼得·桑塔维
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理查德·鲁梅尔特的《好战略，坏战略》摘要
“‘战略’和‘战略性’这两个词经常被草率地用来标记最高级别官员做出的决策。然而，当你谈到‘战略’时，你不应该只是标记决策者的薪酬等级。相反，‘战略’一词应该意味着对重要挑战的连贯回应。一个好的战略包括一系列连贯的行动。它们不是‘实施’细节；它们是战略的重头戏。一个未能定义各种合理可行的即时行动的战略缺少一个关键要素。制定战略就是弄清楚如何促进组织的利益。当然，领导者可以设定目标，并将弄清楚要做什么的工作委托给其他人。但这不是战略——跳过这个步骤，称之为目标设定。”——理查德·鲁梅尔特
人工智能——一个好仆人，却是一个坏主人？ - Peter Šantavy
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