Disposição interessante no OBBB As universidades teriam que provar que obter um diploma realmente aumentava os ganhos potencialmente em relação às pessoas com apenas um diploma do ensino médio, caso contrário, elas podem não obter empréstimos federais Posso imaginar muitos problemas com isso (eu dou meu salário de volta à minha universidade por 4 anos após a formatura? e quanto a campos de alto valor social com baixo potencial de ganho, como professores?) mas acho que aproximar as universidades do mercado de trabalho é provavelmente um bom objetivo

Nova postagem - Como o Pixel Tracking funciona para empresas de saúde que fazem anúncios diretos ao consumidor? E quando isso se torna um problema da HIPAA Nós passamos por - Como o rastreamento de pixels realmente funciona quando é configurado em uma página - Como as plataformas de dados do cliente funcionam (como @oursprivacyco , o patrocinador da postagem) para tornar esse tipo de marketing compatível com HIPAA - Um pouco sobre o cenário regulatório, onde as empresas podem competir e por que o marketing de saúde é importante Você pode ver a postagem completa no próximo tweet

no post de amanhã, falaremos sobre um alto nível sobre como o rastreamento de pixels funciona na publicidade direta ao consumidor e como ficar atento aos tripwires da HIPAA aqui Você pode se inscrever no próximo tweet para ter certeza de obtê-lo!

Eu sinto que todas as séries de conteúdo que começaram com "oh, vamos ajudar as pessoas a colocar suas vidas de volta nos trilhos" eventualmente se transformam em "vamos pegar as pessoas mais insanas nisso e fazer o público rir delas" Idk, acho triste

um benefício subestimado da IA na área da saúde é que ela deu um segundo fôlego aos fundadores que trabalham em suas empresas há 10+ anos lentamente, mas a rotina os estava desgastando

se os clientes corporativos obtivessem todos os recursos que solicitaram

em uma reviravolta hilária, parece que há mais estabilidade no emprego em empresas da Série A do que F500, empregos no governo ou empresas da Série D + que não aumentaram recentemente

Os pacientes devem trazer mais dados para as consultas médicas? Todo mundo (médicos no LinkedIn) fala sobre como os pacientes reais não são como as vinhetas nesses artigos de IA. Mas... Talvez nosso objetivo deva ser tornar as visitas o mais semelhantes possível às vinhetas. Você faria isso obtendo o máximo de informações possível sobre os pacientes de qualquer fonte disponível, sem que o paciente precisasse se lembrar de todos os detalhes. Coisas como: > Tornar mais fácil para os provedores extrair dados de trocas de informações de saúde entre os estados e analisar as informações para que apenas as coisas relevantes estejam lá > Ser capaz de compartilhar o histórico relevante do ChatGPT com seu médico para obter informações sobre a progressão de sua doença ou pode extrair /histórico de anos atrás (por exemplo, eles perguntaram sobre os efeitos colaterais do medicamento X há 3 anos, eles estavam tomando aquele medicamento) > Criando espaços de trabalho colaborativos no estilo ChatGPT entre você e seu médico, onde agentes autônomos lidam com triagem/admissão/monitoramento e o médico pode ver um resumo do que aconteceu > Wearables e hardware doméstico que podem monitorar as condições de forma mais passiva para que o paciente não precise se lembrar das métricas > Alexas, aplicativos ou chamadas automatizadas que perguntam ao paciente sobre como ele está se sentindo e a progressão de seus sintomas regularmente e sintetizam isso no registro Junte tudo isso e deve se parecer com as vinhetas em que eles testam esses modelos. O argumento histórico tem sido que ter todos esses dados coloca o trabalho desnecessário nos médicos. Os dados de diferentes lugares vêm em formatos diferentes, então eles precisam trabalhar para juntá-los. Ou a maioria dos dados não será útil para o médico quando muitos deles são lixo ou inacionáveis, então simplesmente incham tudo. No entanto, a grande parte é que a IA agora pode atuar como uma boa ferramenta de síntese. A interoperabilidade semântica pode pegar dados de diferentes lugares/formatos e conectá-los com base no significado. Os mecanismos de recuperação contextual podem obter dados contextuais sobre o paciente e apenas revelar as anomalias ou áreas para se aprofundar. A barreira não é mais a interpretação. [Pst, falamos sobre isso em nosso próximo curso de LLMs na área da saúde, que começa em 9/8. Você pode se inscrever nos comentários]

Minha vaga ideia de empresa de namoro > você se inscrever, faça uma breve entrevista/teste > Você está classificado em um programa de voluntariado de 6 semanas com 12 pessoas solteiras > Você faz um depósito e, se não comparecer a todos os 6, o depósito vai para a organização voluntária Resolve alguns problemas 1) as pessoas querem ser voluntárias, mas as organizações voluntárias não querem que as pessoas venham apenas por um dia, elas precisam de compromissos um pouco mais longos 2) é mais provável que você se sinta atraído por alguém se passar tempo com eles proximalmente e trabalhar juntos 3) depósito significa que você não virá e depois abandonará após o primeiro dia 4) há um tipo leve baseado em interesses de voluntariado

Quais são as melhores ferramentas que você usou como hackathon? Diferente dos modelos de fundação Estamos construindo nossa pilha para nosso próximo hackathon de saúde neste outono em NY