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肺移植における臓器提供の意思決定プロセスにおいて、患者の順番が後になるほど拒否率が高くなるという「社会的学習」現象が観察され、これは臓器割り当ての効率性と患者の満足度の間でトレードオフを生み出す。

医師の燃え尽き症候群は、医療システムに年間46億ドルの損失をもたらす深刻な問題であり、コーチングやテクノロジーなどのウェルネスイニシアチブへの投資は、コスト削減と医師の満足度と定着率の向上に有効である。

COVID-19パンデミック中に誤った医療情報を拡散した医師に対する医学委員会の懲戒処分は、ごくわずかだった。

プライベートエクイティによる医療機関の買収は増加しており、効率性向上などのメリットがある一方で、患者の利益を損なう可能性も孕んでいるため、医療専門家団体は、買収に関する倫理的な指針を示し、医師の意思決定を支援する必要がある。

医療機関は、医師の燃え尽き症候群を予防するために、医師のwell-beingを積極的に支援する必要がある。

著者は、父親の処方箋をもらうために別の地区まで行かなければならなかった医療サービスの非効率性と質の低さに不満を抱いている。

AI ベースの医療製品の研究開発における倫理的監督において、治験審査委員会（IRB）は独自の機会と課題に直面している。

AIは病理学や創薬などの分野ですでに医療に影響を与え始めていますが、専門家の間では、医療におけるAI革命はまだ初期段階にあり、その真の可能性はこれから到来するというコンセンサスがあります。

本稿では、クラウドベースの深層学習システムを用いて、糖尿病の早期予測と介入を実現するシステムを開発し、その有効性を実証しています。

AIは有望な医薬品の予測を生成できますが、患者の安全性と有効性を確保するためには、人間の評価が不可欠です。

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