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传染性评论疫苗可预防疾病报告第 XXXVII 卷第 4 期 Jessica R. Cataldi MD、Carl Armon PhD、James K. Todd MD、Edwin
新闻报道：COVID-19 疫苗：儿童 COVID 疫苗接种速度低于成人，尤其是在幼儿中。自 2020 年以来，COVID 一直是美国儿童十大死因之一。1 在广泛接种疫苗之前，COVID 造成的儿童死亡人数高于其他现在可通过疫苗预防的疾病的死亡率。有关 COVID 疫苗的常见问题解答可在此处找到：https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/faq.html。对常见误区的回应如下：https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/facts.html。有关 COVID 疫苗接种的常见临床问题的更多解答可从 CDC 此处获得：https://www.cdc.gov/vaccines/covid-19/clinical-considerations/interim-considerations-us.html。
BSI 未来工作洞察报告
误区 1：必须集思广益才能想出好点子 5 斯坦福大学的研究发现，在协作方面，我们中的许多人都沉迷于同步性——每个人都必须在同一时间聚集在一个地方，共同解决问题或想出成功的想法。但是，同侪压力动态的影响以及内向者和外向者之间的对比意味着面对面的集思广益并不总能产生最佳效果。相反，研究人员发现，在产生想法时，使用允许人们在自己的时间思考并分享想法而不会获得即时反馈（无论是正面还是负面）的工具可以提高想法的质量和数量。
探索提高波兰初级保健医生对疫苗接种支持的因素
在波兰，初级保健医生是有关免疫接种的最常用和最值得信赖的信息来源。我们旨在探索影响儿童免疫接种计划医生对疫苗接种支持的因素，以便为医护人员和计划组织提供教育信息。2017 年 6 月至 7 月，我们对随机选择的初级保健机构的医生进行了一项全国横断面调查，并通过电话对他们进行了采访。我们使用序数标度（0-6）评估对疫苗接种的支持，该标度由三个同等权重的问题组成，问题是关于受访者对计划以及自己和家人疫苗接种的支持。我们还根据对疫苗接种误区的正确答案创建了一个量表（0-3）。我们使用有序逻辑回归来调查独立影响对疫苗接种支持的因素，报告了支持分数每增加一个单位的比例优势比和 95% 置信区间。在联系的 2,609 名受访者中，我们采访了 500 名（19%）。疫苗接种支持评分中位数（0-6）为 5（IQR 2）。调整其他变量后，我们未发现性别、医学专业、遵守建议、参加前一年的会议、使用非科学信息来源和自我评估知识对疫苗接种支持评分有显著影响。年龄超过 60 岁、正确解决疫苗接种误区以及使用一个或多个科学知识来源，显著提高了对疫苗接种的支持（aOR 分别为 1.97、1.57、3.09 和 2.68）。我们建议增加面向从事儿童免疫接种工作的初级保健医生的循证教育材料的数量、质量和可及性。
常见问题解答 - 2022 年 6 月 29 日 COVID-19 疫苗接种政策
我可以在哪里找到有关疫苗接种的更多信息？对于尚未接种疫苗的员工，我们强烈建议他们遵循艾伯塔省卫生服务局针对可能对接种 COVID-19 疫苗有犹豫的人的建议，去看家庭医生或拨打 811，从相关专家那里进一步了解有关 COVID-19 疫苗的信息。您可以带着这封信来帮助指导您与医生的对话。员工还可以在此艾伯塔省卫生疫苗误区和事实网站了解有关疫苗安全性和有效性的更多信息。如果我过去的 COVID-19 检测呈阳性怎么办？这和接种疫苗一样吗？根据本政策，无论过去的 COVID-19 检测是否呈阳性，员工都必须接种疫苗。公共卫生机构的建议是，符合条件的感染过病毒的个人应该接种疫苗，以提供最佳的保护。
利用 AI 的力量进行零售：第 2 部分
与许多最近的技术革命一样，短期影响往往被高估，而长期影响则被低估。展望未来，零售商必须在采用 AI 所带来的机遇和风险之间找到微妙的平衡。必须主动解决围绕 AI 实施的关键误区和注意事项，确保制定全面的战略，考虑到数据隐私、安全性和可靠性等因素。拥抱 AI 的兴奋应该与法律、赔偿、知识产权和其他与所有权和滥用相关的风险的考虑相平衡。零售商还必须权衡其他需要负责任地采用 AI 的因素。此外，考虑到每个企业的特定需求和能力，采用量身定制的 AI 集成方法对于在零售运营的各个方面最大限度地发挥 AI 的优势至关重要。最终，人工智能在零售业的真正价值在于它能够增强人类能力、提高生产力、提供下一代体验并推动零售业的变革。请参阅本系列文章的第 1 部分。
关于抵押贷款行业人工智能的误解和事实
关于抵押贷款行业 AI 的误解和事实 误解：AI 是抵押贷款行业最近采用的一项新技术。 事实：几十年来，抵押贷款行业一直在安全有效地使用 AI。 人工智能 (AI) 有很多种，但对于如何定义 AI 尚无共识。然而，一些州已经开始努力规范 AI，并将 AI 广泛定义为“任何基于机器的系统，为了任何明确或隐含的目标，从系统收到的输入中推断如何生成输出……可以影响物理或虚拟环境。” 1 此定义涵盖了最新形式的 AI，例如机器学习、大型语言模型和其他“生成性”AI（例如聊天 GPT），但它也涵盖了较旧的技术，例如基于计算机算法的工具。这个广义的定义包括许多已使用数十年的广为接受的技术。贷方依靠联邦政府和政府支持的企业 (GSE) 开发的 AI 来做出贷款决策或确定贷款是否有资格获得担保。这些自动承保系统 (AUS) 由联邦住房管理局、房利美和房地美开发和维护。例如，桌面承保人 (DU) 和贷款勘探顾问 (LPA) 由政府支持企业开发和控制，而退伍军人管理局 (VA) 和联邦住房管理局 (FHA) 的住房和城市发展部 (HUD) 有自己的要求和认证来批准供应商 AUS。此外，贷方依靠 FICO 制作的信用评分模型来为这些贷款决策和定价提供信息。误区：使用人工智能指导贷款决策将加剧住房不平等。事实：有法律保障措施可以防止算法歧视。与任何工具一样，人工智能的效果取决于用户如何开发和部署它。然而，在许多情况下，人工智能通过中立地评估借款人而不考虑受保护的特征来帮助减少住房系统中的偏见。消费者金融部颁布的《平等信贷机会法》(ECOA) 及其实施条例减轻了人工智能或算法歧视在消费者金融中的风险