一、临床决策与思维考什么？

《临床思维与临床决策》是2011年四川大学出版社出版的图书，作者是。《临床思维与临床决策》由博士研究生导师，原华西医大副校长周同甫教授主编。

《临床思维与临床决策》分临床思维篇和临床决策篇，共19章，包括临床思维方法概论和各系统疾病（如消化系统疾病、呼吸系统疾病、肾脏疾病、内分泌疾病、神经系统疾病、精神疾病、风湿性疾病、新生儿疾病、小儿心血管疾病、小儿外科疾病、妇科疾病等）的临床思维

二、规培临床决策与思维考什么？

考试内容包括临床思维方法概论和各系统疾病（如消化系统疾病、呼吸系统疾病、肾脏疾病、内分泌疾病、神经系统疾病、精神疾病、风湿性疾病、新生儿疾病、小儿心血管疾病、小儿外科疾病、妇科疾病等）的临床思维，以及临床决策分析概论、临床决策与循证医学、临床实验室检验在临床决策中的合理应用、临床决策支持系统等内容。

三、临床决策的模式？

临床决策，一般指医生对病人进行诊断，确诊疾病后，从多种治疗方案中择优选择一种最适合病人的治疗方案，即多方案择优。

它包括决策前的提出问题，搜集资料，预测未来，确定目标，拟定方案，分析估计和优选，实施中的控制和反馈，必要的追踪等全过程

四、临床护理决策的最高决策是什么？

临床护理决策是对临床护理工作中不确定的问题，通过一些定量分析方法，从众多备选方案中选定最优方案的过程决策，即使行为过程又是思维过程，临床护理决策可以分为确定型，风险型，不确定型。临床护理决策是护士在临床护理实践过程中，由作出服务对象护理专业相对决策的复杂过程，这种专业决策可以针对服务对象个人，也可以是针对服务对象群体。

五、临床决策助手app可靠吗？

可靠的

医疗工具领域上线了一款新的临床决策助手APP，这款工具是医学界旗下首款医生临床工具类APP，致力于通过权威、全面、及时的数据更新，为中国数百万医生量身打造可靠、前沿、高效的临床决策工具。

经调研，这款工具产品是一款免费的移动临床资料库，可以免费查询药品、指南、公式、文献等，涵盖了药品说明书、临床指南、医学公式、药物警示、循证用药、相互作用、全球新药、文献追踪、全球新药等多个内容模块，同时通过搜索可以一键锁定临床问题的答案。

六、临床决策的基本要求？

临床决策将医生个人临床实践经验与科学的证据结合起来，并兼顾资源多寡、患者需要和价值取向而进行临床实践和卫生决策的科学和艺术，使病人得到最佳的诊治。

应用循证医学进行临床决策的三大基本要素是：最佳临床研究证据、医师个人经验和患者基本价值观和意愿。只有临床医师真正理解循证医学的3个基本要素进行循证临床决策，才能够减少过度诊断和过度治疗。

七、人工智能在采购管理与决策中的应用？

物资采购是石化企业运营发展的基础模块。近几年科技的创新发展也衍生出新的物资采购理念和模式，采购渠道更多元，采购方法更灵活，采购思路更创新。

人工智能技术与物资采购实现了有效衔接与融合。

石化企业物资采购既可以选择局部地区合作也可以进行市场自行采购，我国多数石化企业物资采购沿用的是统一采购模式，物资采购的流程也大同小异。首先制定物资采购的原始计划。

八、决策与群体决策关系？

决策，指上级决策。 群体决策，指是大家（群体）决策的。

九、初始决策与追踪决策的区别与联系？

初始决策：是企业决策者对未从事的活动或新的活动所进行的决策，主要是确定未从事的活动或新的活动的方向、目标、方针及方案。

追踪决策是企业决策者在初始决策的基础上对已从事的活动的方向、目标、方针及方案的重新调整。

一般决策是以零为起点的。而追踪决策所面临的对象和条件已经不是处于初始状态，它的一个重要特征，即是非零起点。非零决策的含义是，它的决策不是原决策的重复，而是对原决策的修正补充，即把原决策作为零，从而考虑实施结果与原决策标准之间的距离。

十、人工智能 决策

人工智能对决策的影响及未来发展

在当今信息时代，人工智能（AI）已经成为一种强大的技术工具，正在深刻地影响着各行各业的决策过程。人工智能通过大量数据的分析和模式识别，能够改变我们的商业模式、提升生产效率、改善医疗系统、优化交通运输以及改变人们的日常生活方式等。本文将探讨人工智能对决策的影响，以及其未来的发展趋势。

人工智能技术为决策提供准确的数据分析

传统的决策常常依赖于人们的经验和直觉，但由于信息量庞大和数据复杂性增加，人类的决策能力受到了挑战。人工智能通过强大的计算能力和智能算法，能够对海量的数据进行分析和处理，从而为决策者提供相对准确和全面的信息。

例如，在金融领域，人工智能可以分析市场数据、公司财务报告、行业趋势等信息，帮助投资者进行风险评估和投资决策。在医疗领域，人工智能可以通过研究大量的医疗数据和病例，提供诊断建议和治疗方案。在企业管理中，人工智能可以帮助管理者进行销售预测、供应链管理和员工绩效评估等决策。

人工智能改善决策的速度和效率

与传统的决策方式相比，人工智能在处理速度和效率方面有明显优势。人工智能可以快速分析和处理大量的数据，节省了人工处理的时间和资源。同时，人工智能还能够并行处理多个任务，提高了决策的效率。

以自动驾驶技术为例，人工智能通过实时感知和分析，可以快速做出适应性驾驶决策，提高交通安全和效率。在物流行业，人工智能可以通过智能算法优化路线规划和装载，提高货物配送的效率。在金融领域，人工智能可以通过高速交易系统快速响应市场变化，实现更高的交易效益。

人工智能带来决策的风险和挑战

尽管人工智能在提供准确和高效的决策支持方面有众多的优势，但也面临着一些风险和挑战。

首先，人工智能的决策建议依赖于算法和模型的准确性。如果算法中存在错误或数据质量不高，可能会导致错误的决策。此外，人工智能也存在对决策因果关系理解不足的问题，导致无法准确预测复杂的决策结果。

其次，人工智能可能会面临数据隐私和安全的问题。人工智能需要大量的数据来进行分析和学习，但数据的收集和使用必须符合相关的隐私法律和安全标准。如果数据泄露或被滥用，可能会对个人和组织造成严重的损害。

人工智能在决策领域的未来发展

随着人工智能技术的不断发展，其在决策领域的应用也将不断扩展和深化。以下是人工智能在决策领域未来发展的几个趋势：

• 智能决策辅助工具的发展：人工智能将会进一步发展出更智能和全面的决策辅助工具，用于提供更准确和全面的决策支持。这些工具将结合机器学习、自然语言处理和知识图谱等技术，能够从多个维度和角度对决策问题进行分析和评估。
• 决策自动化的提升：人工智能将加速决策的自动化进程，通过深度学习和自主决策模型，实现更高效、准确和可靠的自动决策。这将极大地提高决策的速度和效率，释放人力资源，使人类能够更专注于高级决策和创新。
• 决策与人类智慧的融合：人工智能将不再仅仅是为人类提供决策支持，而是与人类智慧相结合，实现智能决策的共同决策过程。人类与人工智能系统的合作将更加紧密，带来更好的决策结果。
• 决策伦理和法律的规范：随着人工智能应用的广泛，决策伦理和相关法律的规范也将得到进一步的关注和完善。人工智能在决策过程中必须考虑到伦理和社会价值观，确保决策的公正性和可信度。

总之，人工智能对决策的影响是显而易见的。它为决策过程提供了更准确和高效的数据分析，改变了决策的速度和效率。然而，人工智能在决策过程中仍面临一些风险和挑战，需要合理规范和使用。随着人工智能技术的不断发展，它将继续推动决策领域的创新和进步，为人类带来更好的决策体验。