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基于人工智能的预诊系统诊断能力超越儿科门诊医生
人工智能在医疗领域得到了深入应用，展现出广阔的应用前景。预诊系统是传统面对面问诊的重要补充，人工智能与预诊系统的结合有助于提高临床工作的效率。然而，人工智能对复杂的电子健康记录（EHR）数据的分析和处理仍然具有挑战性。我们的预诊系统使用自动化自然语言处理（NLP）系统通过移动终端与患者沟通，应用深度学习（DL）技术提取症状信息，最终输出结构化的电子病历。从2019年11月至2020年5月，共有2,648名儿科患者在上海儿童医学中心门诊就诊前使用我们的模型提供病史并获得初步诊断。我们的任务是评估AI和医生获得初步诊断的能力，并分析我们的模型与医生描述的病史一致性对诊断性能的影响。结果表明，如果我们不考虑AI和医生记录的病史是否一致，我们的模型与医生相比表现更差，平均F1得分也较低（0.825 vs. 0.912）。然而，当AI和医生描述的主诉或现病史一致时，我们的模型平均F1得分更高，更接近医生。最后，当AI与医生的诊断条件相同时，我们的模型比医生（0.92）获得了更高的平均F1得分（0.931）。这项研究表明，我们的模型可以获得更结构化的
在 Mnazi Mmoja 转诊医院进行的一项横断面调查
全球卫生统计数据估计，抑郁症预计将成为全球致残的主要原因，并且是全球疾病负担的一个重要因素，影响着大约 3.5 亿人[1]。世界卫生组织 (WHO) 将抑郁症列为全球第四大致残原因，并预测到 2030 年将成为全球第二大致残原因[2]。抑郁症会给患者和整个社会带来不良的并发症[3]。据估计，全球抑郁症的患病率为 4.4% 到 27.0%。在中老年人群、女性、社会经济地位低下和社会关系较差的人群中，患病率更高[4]。根据《精神疾病诊断统计手册》第五版 (DSM 5)，抑郁症的诊断需要几乎每天出现 9 种症状中的至少 5 种，持续至少两周[5]。糖尿病患者的抑郁症常常被漏诊，因此导致其自我管理能力差和健康状况不佳[6]。糖尿病患者的心理困扰很严重，导致生活质量差，易受压力和抑郁的影响。因此，与非糖尿病患者相比，糖尿病患者的抑郁症患病率很高，这会使糖尿病相关的结果恶化 [7]。许多因素会增加糖尿病患者患抑郁症的风险。例如，印度的一项研究报告称，女性、不依从抗糖尿病药物治疗、受教育程度低和失业是糖尿病患者患上重度抑郁症的重要预测因素 [8]。其他几项研究也报告了抑郁症诊断和治疗方面的挑战 [9-11]。这使得许多患有抑郁症的糖尿病患者得不到治疗。例如，埃塞俄比亚的一项研究表明，大约 49% 的患有严重抑郁症的糖尿病患者在初级医疗保健诊所没有得到确诊 [12]。这显著加剧了抑郁症和糖尿病的病程，导致社会经济压力增加、功能下降和生活质量下降。将精神卫生保健纳入糖尿病管理对于改善患者的治疗效果至关重要。在坦桑尼亚，糖尿病的患病率因地区而异。例如，姆万扎的糖尿病患病率为 11.9% [ 13 ]，乞力马扎罗的糖尿病患病率为 21.7% [ 14 ]。然而，有证据表明，糖尿病发病率随着年龄的增长而增加，并且在 60 岁以上的男性和女性中趋于下降 [ 13 ]。关于坦桑尼亚等中低收入国家的糖尿病患者抑郁症患病率及其相关因素的信息很少。达累斯萨拉姆 Muhimbili 国家医院 (MNH) 的一项研究报告称，糖尿病诊所 87% 的患者患有抑郁症，这与胰岛素治疗和吸烟有关 [15]。然而，这项研究并没有评估其他
儿童保育和学前教育免疫筛查和转诊表
*虽然在马里科帕县，甲型肝炎疫苗只是进入托儿所的一项要求，但是，所有县都建议 12 个月及以上的儿童接种该疫苗。 ** CDC：疾病控制和预防中心通过免疫实践咨询委员会 (ACIP) 建议定期接种疫苗以预防可通过疫苗预防的疾病。尽管亚利桑那州要求进入学校/托儿所时接种大多数疫苗，但您的孩子可能还需要接种其他推荐疫苗。 ˟ 这些剂量有例外 – 有关详细信息和指导，请参阅亚利桑那州学校免疫接种要求：亚利桑那州入学所需疫苗指南 儿童保育、学前教育或启蒙计划（2024-2025 学年）
中医四诊人工智能研究现状与趋势：基于科学计量学的研究
中医四诊是医生诊断疾病的一种非侵入性方法，包括望、闻、问、切。这些诊断方法在中国已有 3000 多年的历史 (1)。舌诊、脉诊和面诊是中医公认的诊断方法，基于对人体内部心、肝、脾、肺、肾的整体评估。随着疾病的发生，血管和器官功能的变化将反映在舌头、脉搏和面部表现上。因此，可以通过这些部位的颜色、厚度、频率和气味来了解疾病的严重程度和原因。随着中医研究的快速发展，中医四诊也随着现代科学技术 (2) 而发展，包括人工智能 (AI)。人工智能是由 McCarthy 等人在 20 世纪 50 年代提出的 (3)。此后，人工智能迅速发展，广泛应用于金融、医学等不同领域。近年来，由于中医大数据的发展，中医图像分析领域成为人工智能研究的热点。通过对基于人工智能的医学图像进行预测分析，医生可以做出更好的诊断和治疗决策。许多有意义的舌脉
人工智能在医院急诊科分诊中的应用：范围审查
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的整合已成为一个主要关注点，并引发了其对急诊科 (ED) 分诊过程的影响的问题。人工智能模拟人类认知过程的能力加上计算技术的进步已在医疗保健的各个方面显示出积极成果，但人们对人工智能在急诊科患者分诊中的应用知之甚少。人工智能算法可以实现更早的诊断和干预；然而，过于自信的答案可能会给患者带来危险。本综述的目的是全面探索最近发表的关于人工智能和机器学习在急诊科分诊中的影响的文献，并找出研究空白。2023 年 9 月，使用电子数据库 EMBASE、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统化搜索。为了符合纳入标准，文章必须经过同行评审、用英语撰写，并基于 2013-2023 年在美国期刊上发表的原始数据研究。其他标准包括 1) 研究中的患者需要入住医院急诊科，2) 在对患者进行分诊时必须使用人工智能，3) 必须体现患者的结果。搜索使用医学主题词 (MeSH) 中的受控描述符进行，其中包括术语“人工智能”或“机器学习”和“急诊病房”或“急救护理”或“急诊科”或“急诊室”和“患者分诊”或“分诊”或“分诊”。搜索最初确定了 1,142 条引文。经过严格、系统的筛选过程和对证据的严格评估，最终选择了 29 项研究进行审查。研究结果表明：1) ML 模型始终表现出优于传统分诊系统的识别能力；2) 将 AI 整合到分诊流程中可显著提高预测准确性、疾病识别和风险评估；3) ML 可准确确定需要紧急救治的患者是否需要住院；4) ML 可改善资源分配和患者护理质量，包括预测住院时间。ML 模型在急诊室患者优先排序方面的优势有望重新定义分诊精度。
牙科侵害学校转诊给UW员工健康中心
此表格将用于将任何新的牙科学校员工转介给Hall Health Center的员工健康诊所的适当健康提供者，以完成其免疫筛查要求。任命：主管或员工联系（206）685-1026 UW员工健康中心地点：Gateway Building（UDSB），布鲁克林大街4320号，六楼 - 六楼 - 套房602，西雅图，西雅图，华盛顿州98105（位于轻轨上方上方。
成人和小儿转诊的HSCT适应症和时间的指南
有执照的医疗保健，可为未来和现任卫生专业人员提供医学教育和培训。APS高级医疗机构隶属于医学院，并在整个入学期间，尤其是在他们的文员期间与医疗保健学生和毕业生紧密合作。APS-高级优惠：•基础培训：本科和毕业生的观察•中级培训：实习和临床培训（以前称为“返回恢复到实践或实践差距”）•高级培训：居住和奖学金
考文垂儿童言语治疗转诊途径
有关语言丰富且沟通友好的环境的更多信息，请访问：https://speechandlanguage.org.uk/educators-and-professionals/resource-library-for-educators/creating-a-communication-supportive-
人工智能与人类医生在分诊诊断方面的比较研究
简介与背景。AI 虚拟助手具有巨大潜力，可帮助患者自我评估症状并在适当时寻求进一步治疗，从而减轻医疗系统负担过重的压力。为了使这些系统对全球医疗保健做出有意义的贡献，它们必须得到患者和医疗专业人员的信任，并满足不同地区和不同人群患者的需求。我们基于概率图模型 (PGM) 开发了 AI 虚拟助手，并证明它能够为患者提供分类和诊断信息，其临床准确性和安全性可与人类医生相媲美。重要的是，此次评估评估了 AI 和人类医生的准确性和安全性，并且与之前的研究不同，它还考虑了两种代理的信息收集过程 [ 1 , 2 ]。通过这种方法，我们希望通过直接将人工智能系统的表现与人类医生进行比较，建立对人工智能系统的信任，因为人类医生并不总是同意患者症状的原因或最合适的分诊建议。至关重要的是，该系统基于生成模型，允许相对直接的重新参数化，以反映不同地区和人口群体的当地疾病负担。这是一个很有吸引力的特性，特别是考虑到人工智能虚拟助手有可能在全球范围内改善医疗保健服务时。方法。我们的人工智能系统的核心是 PGM [ 3 ]，旨在为用户提供分诊建议并提出可能的病症。图形模型的结构由医学专家定义，并通过流行病学数据和专家引出的组合进行参数化。给定一组用户输入的当前症状和风险因素，该模型推断出最可能的情况并生成后续问题 [ 4 , 5 , 6 , 7 ]。该系统的决策功能是通过使用效用模型扩展底层生成模型来提供的，该效用模型作为疾病后验的函数，旨在提供分类建议，以最大限度地减少对患者的预期伤害，同时也惩罚过度分类。
记录和报告由顾问主导的选择性治疗的转诊治疗 (RTT) 等待时间
对于通过接口服务转诊至二级护理的 NHS 电子转诊服务患者，可能有两个 UBRN 与同一路径相关联。当在同一 RTT 期间创建第二个 UBRN 时，它将与第一个 UBRN 相关联，并且第一个 UBRN 的转换日期将是 RTT 时钟开始的日期。在患者转换第二个 UBRN 时，RTT 时钟继续滴答作响。接口服务应监控其工作列表，以确保患者及时预订了第二个后续预约。路径的标识符将是第一个 UBRN，而不是第二个 UBRN。