埃默里大学启动ADJUST中心以促进健康公平性

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埃默里大学（2024USNews美国大学排名：24）启动了一个新的项目，旨在通过加速疾病诊断研究来改善健康公平性。该项目名为“促进公正社会诊断中心”（ADJUST），是美国国立卫生研究院（NIH）RADx计划的一部分。ADJUST中心的目标是确保先进的医疗技术能够惠及最需要它们的人群。该中心将作为一个智囊团，专注于通过研究和倡导来推动未来疾病诊断的发展，同时也是一个技术铸造厂，加速诊断技术的发展。埃默里大学的领导者们表示，ADJUST中心将利用其在诊断领域的丰富经验和专业知识，解决技术、临床、物流、监管、商业、社会和伦理等方面的问题。该中心的项目包括评估消费者健康可穿戴技术的潜在不良后果和研究宫颈癌诊断技术的可用性。埃默里大学的高级副校长德博拉·布鲁纳博士表示，ADJUST中心是一个重要的新举措，建立在埃默里大学的优势之上，具有高度的创新性、创业精神和协作性，专注于健康公平性。

埃默里大学ADJUST中心在推进诊断技术方面的作用

埃默里大学启动的“促进公正社会诊断中心”（ADJUST）项目，旨在通过加速疾病诊断研究来改善健康公平性。ADJUST中心是首个专注于确保先进医疗技术能够惠及最需要人群的机构。近年来，新技术逐渐使疾病诊断和监测从临床环境扩展到社区、企业、学校和家庭，这些技术虽然带来了许多好处，但也引发了技术、临床、物流、监管、商业、社会和伦理等一系列新问题。ADJUST中心采用双管齐下的方法，加速诊断技术的发展，同时确保健康公平和正义。中心将作为一个智囊团，专注于通过研究和倡导推进未来的疾病诊断，同时也是一个技术铸造厂，加速诊断技术的发展。埃默里大学的专家们表示，中心将利用在COVID-19大流行期间积累的经验和专业知识，确保先进技术能够公平地惠及所有人。

ADJUST中心的成立不仅是埃默里大学在医疗技术领域的一次重大突破，也是对全球健康公平性问题的一次重要回应。通过结合先进的诊断技术和广泛的社会倡导，ADJUST中心致力于解决医疗技术在实际应用中的各种复杂问题。无论是技术层面的创新，还是社会层面的公平性，ADJUST中心都在努力寻找最佳的解决方案。

NIH RADx计划对健康公平性的影响

美国国立卫生研究院（NIH）向亚利桑那州立大学（ASU）和其他机构的本土科学家提供了900万美元的资助，用于创建首个由本土领导的部落数据存储库，以改善部落社区和原住民的健康状况。自新冠疫情爆发以来，全球原住民社区受到严重打击，健康差距显著，包括缺乏医疗服务和感染负担过重，导致住院率和死亡率增加。为应对这些问题，原住民研究人员和科学家一直在努力争取和资助，以更好地了解新冠疫情的影响，并提供数据以便在应对当前和未来疫情时做出明智决策。

新的RADx部落数据存储库项目涉及六项合作研究奖项，包括斯坦福大学、亚利桑那州立大学、原住民生物数据联盟、俄亥俄州立大学、加州大学圣克鲁斯分校、华盛顿大学和威斯康星大学麦迪逊分校。ASU生命科学学院助理教授Krystal Tsosie（纳瓦霍族成员）将领导该项目的120万美元子奖，研究和设计数据共享、分析和实施的伦理方法。Tsosie专注于在基因组学和数据科学中与原住民社区进行生物伦理学互动，以建立信任。她还共同创立了美国首个由原住民领导的生物银行——原住民生物数据联盟。该项目旨在通过教育和培训项目，设计负责任的数据共享和访问最佳实践，并构建一个安全的存储库，以支持与新冠检测和疫苗接种相关的数据存储、访问、监控和共享。

NIH RADx计划的实施不仅为原住民社区提供了急需的资源和支持，也为全球其他弱势群体提供了一个可借鉴的模式。通过这种方式，RADx计划在全球范围内推动了健康公平性的实现，确保更多人能够获得先进的医疗技术和服务。

在服务不足的社区中实施先进医疗技术的挑战

生成式人工智能（AI）在医疗保健领域的应用日益广泛，带来了许多潜在的好处和挑战。生成式AI不仅可以用于信息收集、诊断和治疗，还可以在治疗后监测和人口健康管理中发挥重要作用。其优势在于能够通过历史数据识别模式并进行预测，特别适用于高重复性和低风险的环境。然而，生成式AI并非万能，不能解决所有医疗问题，必须谨慎使用以避免不良后果。

在信息收集方面，生成式AI可以通过与患者对话收集病史，并利用健康信息交换（HIEs）获取患者的医疗记录，帮助医生提供更好的护理。在诊断方面，AI在数据丰富的情况下表现出色，但在罕见疾病的诊断中仍面临挑战。对于治疗，AI的应用受到责任和信任问题的限制，目前主要用于辅助医生而非替代他们。在治疗后监测中，AI可以利用可穿戴设备和智能设备的数据进行实时监测和个性化干预，提高患者的依从性和健康结果。

为了充分利用生成式AI的优势，政策制定者应优先考虑透明度和知情同意保护，利用HIEs打破数据垄断，确保所有医疗提供者都能平等地访问和利用AI技术。透明度方面，AI开发者应与医疗专业人员合作，确保AI推荐的医疗方案准确无误。知情同意方面，患者应了解AI在其医疗过程中的角色及其隐私影响。通过这些措施，可以在技术变革中增强患者对医疗系统的信任。

在服务不足的社区中实施先进医疗技术面临的挑战不仅仅是技术层面的，还有社会和伦理层面的。如何在这些社区中建立信任，确保技术的公平分配和使用，是一个需要长期努力和多方合作的问题。

ADJUST中心对消费者健康可穿戴技术的评估

本文详细介绍了2024年七款最佳医疗警报系统，经过专家测试和评审。这些系统包括Medical Guardian、MobileHelp、Bay Alarm Medical、ADT、Medical Alert、LifeFone和UnaliWear Kanega Watch。文章从功能、成本和性能等方面对这些系统进行了比较，帮助用户选择最适合的设备。Medical Guardian被评为最佳整体，因其价格透明、响应速度快和产品多样化。MobileHelp因其无额外费用的设备和多样化的设备选项被评为最佳价值。Bay Alarm Medical因其设备种类丰富和高质量的客户服务被评为最佳多样性。ADT因其免费综合保修和简单的设置过程被评为最佳保修。Medical Alert因其简单易用的系统被评为最易使用。LifeFone因其长电池寿命被评为最长电池寿命。UnaliWear Kanega Watch因其基于手腕的跌倒检测技术被评为最佳跌倒检测。文章还介绍了每个系统的优缺点、客户服务体验和用户评价，帮助读者做出明智的选择。

ADJUST中心在评估消费者健康可穿戴技术方面的工作，旨在确保这些技术不仅在功能和性能上达到标准，更重要的是在实际应用中能够真正惠及用户。通过对市场上各种健康可穿戴设备的详细评估，ADJUST中心为消费者提供了宝贵的参考信息，帮助他们做出更明智的选择。

综合总结

埃默里大学启动的“促进公正社会诊断中心”（ADJUST）项目，通过加速疾病诊断研究来改善健康公平性，体现了其在医疗技术领域的创新和领导力。ADJUST中心不仅致力于技术的研发和推广，更关注技术在实际应用中的公平性和伦理问题。通过与NIH RADx计划的合作，ADJUST中心在全球范围内推动了健康公平性的实现，为弱势群体提供了急需的资源和支持。

在服务不足的社区中实施先进医疗技术面临的挑战，需要多方合作和长期努力。生成式AI在医疗保健中的应用前景广阔，但需要在政策和实践中谨慎推进，以确保其安全有效地服务于患者和医疗提供者。ADJUST中心在评估消费者健康可穿戴技术方面的工作，为消费者提供了宝贵的参考信息，帮助他们做出更明智的选择。

总之，ADJUST中心的成立和发展，不仅是埃默里大学在医疗技术领域的一次重大突破，也是对全球健康公平性问题的一次重要回应。通过结合先进的诊断技术和广泛的社会倡导，ADJUST中心致力于解决医疗技术在实际应用中的各种复杂问题，推动全球健康公平性的实现。