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远程患者护理的工程解决方案
摘要COVID-19大流行强调了远程医疗的重要性，从而加速了其作为一种变革性的医疗保健模型。工程对于推进远程医疗技术，涵盖视频会议系统，远程监控设备和移动健康应用程序（MHealth）很重要。这些创新提高了患者护理的可及性，准确性和效率，同时解决了地理和后勤障碍。但是，必须克服诸如数据安全，互操作性和患者参与之类的挑战，以充分实现远程医疗的潜力。本文研究了远程医疗，新兴技术和工程贡献的基本原理，这些原理正在塑造远程医疗保健的未来。此外，它研究了当前的挑战，提议的解决方案以及未来的趋势，包括自动化和个性化医学。通过将远程医疗与常规医疗保健系统整合在一起，本文强调了其彻底改变全球医疗保健和改善健康结果的潜力。关键字：远程医疗，远程患者护理，视频会议系统，远程监控设备，MHealth应用程序。
使用传感器，远程医疗和人工智能的卫生专业人员的责任
摘要：在过去的几十年中，我们的医疗保健系统进行了不断的转换，并使用更大的传感器用于远程护理和人工智能（AI）工具。尤其是，通过学习能力的新算法改进的传感器已证明其价值是更好的患者护理。传感器和AI系统不再仅仅是非自主设备，例如放射学或手术机器人中使用的设备。有一些具有一定程度自治的新工具，旨在在很大程度上调节医疗决策。因此，在某些情况下，医生是做出决定的人，并具有最终的发言权和其他案例，其中医生只能应用自主设备提出的决定。由于两种截然不同的情况，因此不应以相同的方式对待它们，并且应适用不同的责任规则。尽管对传感器和AI对医学的承诺有真正的兴趣，但医生和患者不愿使用它。一个重要原因是缺乏对责任的明确定义。没有人愿意过错，甚至被起诉，因为他们遵循了AI系统的建议，尤其是当它没有完全适应特定患者时。即使有简单的传感器和AI的使用也存在恐惧，例如基于非常有用的，临床上相关的传感器的远程医疗访问期间；有缺少重要参数的风险；当然，当AI看起来“聪明”时，有可能取代医生的判断。我们还将讨论有希望的传感器领域和AI在医学中使用的未来挑战和机遇。本文旨在在使用传感器和AI工具在远程医疗保健中，分析四个制度：基于合同的方法，基于违反职责的方法，基于故障的方法以及与善本相关的方法的方法，概述卫生专业人员的责任。
远程医疗未来的主要实践
2。在19009年大流行之前，远程医疗不一致，通常仅用于特定的护理途径。当大流行期间的锁定和自我隔离来颠覆常规护理时，各国迅速采取行动更新监管，法律和财务障碍，以实现远程护理。在2019年，在整个经合组织中，每名患者只进行了0.6次远程培养，但是在2021年，即使在常规的亲自护理恢复后，该速率也增加了一倍以上，并且稳步增加了（OECD，2023 [1]）。大流行时代见证了远程医疗作为亲自护理的替代品的迅速扩张，但大流行时代将探讨各国如何负责任地负责任地将远程医疗纳入常规护理途径中，并利用证据来制定政策，以实现可持续和公平的医疗保健服务。本文确定了远程医疗后大大实施实施的主要实践，并评估了经合组织的当前能力以可持续实施的能力。
电动汽车远程信息处理测量和验证
关键挑战在于远程信息处理数据质量的变异性。纯粹的制造商，例如特斯拉和里维安（Rivian），始终提供可靠的数据。与此同时，由于远程信息处理系统较少，建造电动汽车的传统汽车制造商表现出很大的空白。估计和更新电池容量大小假设和能量转换效率低下的额外复杂性。这项研究得出结论，远程信息处理是在样品级别计算电动电动机收取的可行替代品。但是，为了确保一致且公平的客户级计费，与汽车制造商合作以提高远程信息处理数据质量并开发更强大的算法以解决异常是至关重要的下一步。这些努力将支持更广泛的远程信息处理计费，从而为公用事业客户提供更有效，可扩展的电动汽车充电基础架构。项目目标以下是研究的项目目标：
战术弹道导弹 Pralay 和远程 Pinaka 火箭......
虽然国防预算应该鼓励私营部门参与，但同样重要的是要认识到公共控制必须保持至高无上的领域。涉及高度机密技术的领域，如导弹系统或核能力，最好由国有企业管理，因为它们对国家安全有直接影响。同样，网络安全系统和关键基础设施等战略资产应继续受到政府的严格监督，以防止出现漏洞。平衡这些优先事项需要采取细致入微的方法，区分私人创新可以蓬勃发展的领域和政府控制必不可少的领域。
开发基于机器学习的远程医疗自动患者参与度评估器：算法开发和验证研究
背景：患者参与是行为健康护理中一项关键但具有挑战性的公共卫生优先事项。在远程医疗过程中，医疗保健提供者需要主要依靠口头策略而不是典型的非口头提示来有效地吸引患者。因此，典型的患者参与行为现在有所不同，并且医疗保健提供者对远程医疗患者参与的培训不可用或非常有限。因此，我们探索了机器学习在估计患者参与度中的应用。这可以帮助心理治疗师与患者建立治疗关系，并在远程心理健康会话期间增强患者对心理健康状况治疗的参与度。目标：本研究旨在检查机器学习模型在远程心理健康会话期间估计患者参与度的能力，并了解机器学习方法是否可以支持客户和心理治疗师之间的治疗参与。方法：我们提出了一种基于多模态学习的方法。我们独特地利用了心理学文献中经常使用的情感和认知特征对应的潜在向量来了解一个人的参与度。鉴于医疗保健中存在的标记数据约束，我们探索了一种半监督学习解决方案。为了支持远程医疗类似技术的开发，我们还计划发布一个名为“临床分析中的多模式参与检测”（MEDICA）的数据集。该数据集包括 1229 个视频片段，每个片段时长 3 秒。此外，我们还展示了针对该数据集进行的实验，以及真实世界的测试，以证明我们方法的有效性。结果：与最先进的参与度估计方法相比，我们的算法报告的均方根误差提高了 40%。在我们对 20 名患者心理治疗过程中的 438 个视频片段进行的真实世界测试中，与之前的方法相比，心理治疗师的工作联盟清单得分与我们的平均和中位参与度估计值之间存在正相关。这表明所提出的模型有可能提供与心理治疗师使用的参与度测量非常吻合的患者参与度估计值。结论：患者参与度已被确定为改善治疗联盟的重要因素。然而，在远程医疗环境中，对这一点进行测量的研究有限，因为治疗师缺乏做出自信评估的传统线索。所开发的算法试图在机器学习框架内建立以人为本的参与建模理论，以准确可靠地估计远程医疗中患者的参与程度。结果令人鼓舞，并强调了将心理学和机器学习结合起来以了解患者参与的价值。进一步
学生对远程学习质量的看法...
抽象成功的开放和远程学习取决于发达的自我结构材料，这对于促进自我指导的学习至关重要。有效的自我教学材料传达知识，激励学习者并减少对广泛支持服务的需求。这项研究研究了远程学习材料在选定的埃塞俄比亚高等教育机构中的有效性，重点是他们通过自学维持学生参与的能力。这项研究采用了一种混合方法，通过来自175名学生的问卷收集数据。调查结果表明，除了一个私人机构外，选定的机构未能开发有效的自我结构远程学习材料。为了应对挑战，高等教育机构的员工应接受有关开发和评估ODL材料的深入培训，HEIS应开发促进有效自学的课程材料。
远程智能手机的开发和验证......
方法：我们开发了一种新的工作记忆测量方法，可以使用 iOS 或 Android 智能手机进行远程自我管理。在 Sequences 中，屏幕上一次显示一系列数字和字母，参与者必须先按字母顺序点击他们看到的字母，然后按升序点击数字。在两项试点研究中评估了 Sequences 测量的可用性和可行性，然后在这项验证研究中进行了评估（总样本量为 N = 1,246）。在三项涉及 18-90 岁参与者的研究中评估了新测量方法的心理测量特性。在研究 1（N = 92）中，参与者在实验室环境中完成了 MTB 测量。他们还接受了等效的 NIH 工具箱 (NIHTB) 测量以及类似构造的外部测量。在研究 2（N = 1,007）中，参与者在实验室中接受了 NIHTB 测量，然后在自己的设备上远程完成了 MTB 测量。在研究 3 (N = 147) 中，参与者通过自己的设备远程完成了两次 MTB 测量，两次测量之间间隔 2 周。