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简单的疫情连续性规划
按优先顺序列出组织的任务基本功能。在下一栏中，确定可以执行该功能的职位。考虑到 40% 以上的缺勤率，努力让四到五人能够执行基本功能。如果四到五个人无法执行基本功能，请确定哪些职位可以轻松进行交叉培训以执行该功能。需要交叉培训的人数取决于有多少人已经知道如何执行该功能。例如，三个人知道如何做工资单。建议您再确定两个可以交叉培训的人员来执行工资单功能。第一行提供了一个示例。每个组织都需要确定需要交叉培训的人数以及对交叉培训的现实期望。
麻疹疫情疫苗建议
向应接种或逾期接种疫苗的患者提供宣传：鼓励医疗保健提供者使用明尼苏达州免疫信息连接 (MIIC) 评估所有儿科患者的 MMR 状态并召回需要接种 MMR 疫苗的儿童。召回活动应同时包括年龄较小的儿童和年龄较大的学龄儿童，因为许多儿童错过了早期补种疫苗的机会。MIIC 中的客户跟进和列表功能可结合使用，以了解特定客户列表的疫苗接种状态。访问使用客户跟进 (www.health.state.mn.us/people/immunize/miic/train/cfu.html) 和如何使用 MIIC 中的列表 (www.health.state.mn.us/people/immunize/miic/train/uselists.html) 了解更多信息。MDH 还可以为需要接种 MMR 疫苗的患者发送短信提供支持。短信提供英语、索马里语、西班牙语和苗语版本。有关更多信息，请联系 health.miictexting@state.mn.us 。将家庭召回诊所时需要注意的事项：
世界经济：新冠疫情后复苏之路是怎样的？专家调查疫情对全球的影响
2 这项调查是在 ifo 世界经济调查小组中进行的。在选择调查参与者时，重点放在他们在经济事务方面的专业能力和对报告国家的内部了解上。通过筛选他们的教育背景、当前的隶属关系以及居住地来保证这一点。有关更多详细信息，请参阅（Boumans 和 Garnitz，2019 年）。更多研究使用补充问题进行进一步研究，参见 Boumans 等人，2018 年和 Boumans 等人，2020 年 a。
新冠肺炎疫情爆发三年后，监测和疫苗接种是结束美洲疫情的关键
巴博萨博士在今天的新闻发布会上表示：“此次疫情凸显出，世界上没有一个国家或组织为应对疫情的影响做好了充分准备。”美洲地区的情况也同样如此，该地区“不平等现象严重”。他补充道，如今发病率比一年前低了 20 到 30 倍，但“虽然我们还没有完全脱离困境，但情况已经好多了。” 泛美卫生组织主任强调了泛美卫生组织在帮助各国实现这一目标方面发挥的关键作用。这包括建立和加强 COVID-19 基因组监测区域网络，该网络是追踪病毒进化以及监测禽流感等其他可能引发疫情的病原体的关键。在过去三年中，该网络已促使来自拉丁美洲和加勒比地区的 580,000 多个序列上传到全球数据库。巴博萨博士还强调了泛美卫生组织在向民众提供新冠疫苗方面发挥的作用，“通过 COVAX 筹集了超过 1.6 亿剂疫苗，并帮助拉丁美洲和加勒比国家在不到两年的时间内推出了超过 13 亿剂疫苗。” 尽管取得了这些成就，巴博萨博士仍警告说，“新冠疫情仍在我们身边，病毒尚未形成可预测的模式。” “在过去的一个月里，我们看到了超过 150 万例新病例和 17,000 例死亡，”泛美卫生组织主任说。“我们不能自满。” 巴博萨博士警告说，虽然检测率有所下降，但各国必须保持并继续加强监测，因为 SARS-CoV-2 病毒“可以快速进化和适应”。 覆盖尚未接种新冠疫苗基础系列的 30% 的人，也是“为任何新一波感染或令人担忧的新变种做好准备”的关键。尽管该地区在疫情期间经历了各种挫折，这些挫折“暴露或加剧了我们卫生系统的弱点”，包括结核病和艾滋病毒等疾病的检测和治疗、非传染性疾病的检测和治疗以及常规疫苗接种率下降，但我们现在有一个独特的机会“将健康置于可持续发展议程的中心”。泛美卫生组织主任说：“我们必须集中精力挽回损失，重建对每个人都有效的弹性卫生系统，并更好地应对未来的健康威胁。”
人工智能应对新冠肺炎疫情：系统评价
结果：共纳入78篇研究，其中46篇文章探讨了COVID-19的AI辅助诊断，总准确率为70.00%～99.92%，敏感度为73.00%～100.00%，特异度为25%～100.00%，曲线下面积为0.732%～1.000。14篇文章根据入院时的临床、实验室和放射学特征等临床特征对预后进行了评估，预测危重COVID-19的准确率为74.4%～95.20%，敏感度为72.8%～98.00%，特异度为55%～96.87%，AUC为0.66%～0.997。9篇文章利用AI模型对COVID-19疫情进行预测，如疫情高峰、感染率、感染人数、传播规律、发展趋势等。八篇文章利用人工智能探索潜在的有效药物，主要通过药物再利用和药物开发。最后，1 篇文章预测了有潜力开发 COVID-19 疫苗的疫苗靶点。
新冠疫情时代的人工智能
• Facebook 收购了 Ctrl-Labs，开发了一款可以检测移动意图的手环，让用户仅凭意念就能操控屏幕上的物体。• 用于医疗目的的技术，修复脊髓损伤，治疗帕金森病。• Kernel 的 Bryan Johnson 宣布能够解码人的大脑活动并识别他们正在听到的语音或歌曲。• 情绪检测
从 COVID-19 疫情中吸取的教训
摘要 COVID-19 大流行暴露了全球医疗保健系统的脆弱性，并凸显了对人工智能 (AI) 等创新技术驱动解决方案的需求。然而，之前关于该主题的研究有限且支离破碎，导致对其应用的“内容”、“地点”和“方式”以及相关好处和挑战的理解不完整。本研究提出了一个全面的医疗保健 AI 框架，并评估了其在阿联酋医疗保健领域的有效性。它为从分子到人口层面的医疗保健利益相关者提供了有关 AI 应用的宝贵见解。该研究涵盖了从机器学习到计算机视觉所采用的不同计算技术，以及输入到这些技术中的各种类型的数据输入，包括临床、流行病学、位置、行为和基因组数据。此外，该研究强调了人工智能在增强医疗保健的运营、质量相关和社会成果方面的能力，并承认监管政策、技术基础设施、利益相关者合作和创新准备是推动人工智能应用的关键因素。最后，我们强调解决数据隐私、安全、通用性和算法偏差等挑战的重要性。我们的研究结果不仅在疫情期间有意义，还有助于促进制定与人工智能相关的政策干预措施和支持机制，以建立能够抵御未来挑战的弹性医疗保健部门。
新冠疫情后的疫苗行业
1995 年 8 月，南方中心成立为永久性政府间组织。它由发展中国家会员国组成并对其负责。它就关键的政策制定问题开展政策导向研究，并支持发展中国家有效参与与实现可持续发展目标 (SDG) 相关的国际谈判进程。该中心还在其工作计划所涵盖的领域提供技术援助和能力建设。基于实现可持续发展目标（特别是消除贫困）需要国家政策和国际制度来支持而不是破坏发展努力这一认识，该中心在承认国家利益和优先事项的多样性的同时，促进南方国家的团结。
喀麦隆杜阿拉的新冠肺炎疫情
使用卡方检验和 Fisher 检验进行分析，置信区间为 95%。结果：共1555人纳入研究。仅 168 人（11%）接种了疫苗。拒绝接种疫苗的比例很高：711 人（45.7%），其中 640 人（占 41.1%）犹豫不决，而 204 人（占 13.2%）赞成接种新冠疫苗。拒绝接种 COVID-19 疫苗的主要原因是担心副作用 406 人（44.8%）、缺乏疫苗信息 331 人（36.5%）和缺乏信心 302 人（33.3%）。与拒绝接种疫苗相关的因素包括宗教（p=0.026）和教育水平（p=0.002）。结论：本研究显示，杜阿拉的 COVID-19 疫苗接种覆盖率较低，拒绝接种和犹豫接种疫苗的人数较多。沟通策略应该考虑拒绝的原因和因素。
超越疫情：不让任何人掉队
前六个目标：消除贫困、饥饿和疾病，确保优质教育、性别平等以及人人享有安全饮用水/卫生设施，是我们想要实现的目标——这是我们的共同目标，或者您可以称之为未完成的千年发展目标（MDG，可持续发展目标的前身）。以下六个目标定义了如何实现这些目标。通过使用清洁和负担得起的能源实现基于创新和基础设施的包容性经济增长，我们可以减少不平等并使我们的社区和城市可持续发展。可持续消费和生产原则是实现前六个目标而不让任何人掉队的驱动力。后五个目标定义了如果我们不利用上述驱动力实现共同目标，将会面临什么威胁——我们将面临更多的气候灾害，这些灾害不仅威胁陆地和水下的生命，而且威胁着这个星球上的和平共处。