19、医疗与设计领域的技术变革与挑战

医疗与设计领域的技术变革与挑战

医疗领域:透析护理中的技术应用

在医疗服务运营管理、工作组织和人体工程学的研究中,医疗保健是核心领域。有研究分析了医疗专业团队间的活动协调,发现熟悉度、相互尊重、技术知识、共同价值观和信任等因素有助于信息交流。同时,有意义的运营流程对于支持劳动分工带来的活动相互依赖至关重要。

在护理协调方面,最新且准确的数据十分关键,这要求专业人员之间进行信息交流,以完善团队共享的框架,而这个共享框架是决策的基础,对团队的成功至关重要。

信息系统一方面能改善专业人员与患者之间的沟通,但另一方面,在解决技术问题、开展抽象活动和管理复杂环境方面会带来更高要求。医疗专业人员需要提升信息技术技能,更加独立地开展工作,这也增加了护士的认知活动,改变了身体和认知负荷的比例。

为了研究透析护理中技术的应用情况,研究人员采用了实地研究、描述性和定性的方法。今年1月,对巴西圣保罗市从事透析护理工作且正在攻读肾脏病学研究生课程的一组护士进行了11份问卷调查。问卷排除了非护士或从事其他领域工作的医疗专业人员。问卷提出了以下开放性问题:
- 技术在工作中的优缺点
- 技术与工作自主性的关系
- 联网透析机出现之前的工作情况
- 技术是否有利于护患关系
- 透析机提供了哪些类型的技术资源

在实地研究之前,研究人员通过拉丁美洲健康科学文献数据库(LILACS)、国际健康科学文献数据库、MEDLINE和科学电子图书馆(SciELO)等,搜索了2007年至2019年发表的文章。文章的筛选标准为:与“技术”“工作变革”和“透析”等描述符相关,是科学文章且全文可获取。此外,还参考了相关的书籍。

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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