O estudo MedHELM apresenta uma estrutura de avaliação abrangente para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) em tarefas médicas, indo além dos testes de licenciamento tradicionais. Ele introduz uma taxonomia validada por clínicos com 5 categorias, 22 subcategorias e 121 tarefas, juntamente com um conjunto de 35 benchmarks, incluindo 18 novos. A avaliação de nove LLMs de ponta revelou que modelos de raciocínio, como DeepSeek R1 e o3-mini, demonstram desempenho superior, embora Claude 3.5 Sonnet ofereça um equilíbrio de custo-benefício. O sistema de "júri de LLMs" proposto demonstrou maior concordância com avaliações clínicas do que métodos automatizados convencionais. Essas descobertas destacam a importância de avaliações focadas em tarefas do mundo real para a implementação segura de LLMs na saúde.

O canal David The Good apresenta um método para criar fertilizante líquido gratuito em casa, apelidado de "água de pântano podre". Este método envolve a fermentação anaeróbica de materiais orgânicos diversos, como restos de cozinha, ervas daninhas, esterco e aparas de grama, em um recipiente com água. O objetivo é extrair minerais e nutrientes desses materiais para criar uma solução nutritiva que pode ser usada para alimentar as plantas. Diferente do chá de composto aeróbico, esta técnica não visa cultivar bactérias, mas sim obter uma solução rica em minerais. O processo é simples e adaptável ao que está disponível localmente, resultando em um fertilizante eficaz que pode ser usado em várias etapas de crescimento da planta, mas com cautela para culturas próximas da colheita.

O documento "Clarify-Playbook-2022_Network-Design-Playbook.pdf" descreve uma abordagem inovadora para otimizar o projeto e gerenciamento de redes de provedores no setor de saúde. Ele destaca os desafios dos métodos tradicionais, como a análise manual de dados e a lentidão para avaliar o desempenho da rede, que resultam em perda de receita e qualidade de serviço. O playbook propõe três "jogadas" principais que utilizam dados de jornada do paciente e aprendizado de máquina para permitir que os planos de saúde projetem, gerenciem e comparem redes de forma mais inteligente e rápida. Essas estratégias visam melhorar a qualidade, eficiência e rentabilidade das redes, permitindo decisões mais informadas e um melhor posicionamento no mercado. O texto também enfatiza como a tecnologia de software e análise avançada pode transformar o processo, reduzindo custos e acelerando o tempo de lançamento no mercado.