XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System先验
肿瘤学 - Zydelig先验授权策略
确定。c Igna n nition f ormulary c超大：o verview zydelig是一种磷脂酰肌醇3-激酶（PI3K）抑制剂，用于与Rituximab在RITUXIMAB中的患者中相结合的患者，用于复发慢性淋巴细胞性白细胞（CLL），该患者与Rituximab相结合。1使用的限制：不建议使用Zydelig，也不建议对任何患者进行一线治疗，包括CLL，小淋巴细胞淋巴瘤（SLL），卵泡淋巴瘤（FL）和其他顽固的非霍奇金淋巴瘤。Zydelig尚未指示，不建议与Bendamustine和Rituximab结合使用，或与利妥昔单抗结合使用，用于治疗FL，SLL和其他惰性非霍奇金淋巴瘤的患者。1指南Zydelig在国家综合癌症网络（NCCN）的指南中进行了讨论：
对历史SEL测试数据的统计分析，以提供使用毫无限制的CMOS零件的先验风险估计
Ingle-Event Latchup（SEL）仍然是在高辐射环境中自信使用最先进的微电子的持久且困难的障碍。即使是主要在互补的金属氧化物半导体（CMOS）中未制造的部分，由于CMOS控制逻辑，输入输出（IO）等，也可能很脆弱。通过先验预测提高赔率已被证明很困难，因为在供应商，过程，功能等方面没有一致的趋势。[1-7]。用质子筛选（用于揭示常见的非破坏性单事件效应（见）[8]）通常是由于质子后坐离子的短范围和典型的SEL [9-12]的深敏感体积（SV）而无效。预测SEL易感性的困难是不幸的，因为SEL行为是高度可变的，并且可能对部分和系统可靠性构成重大威胁。大约一半的CMOS零件易感性，在这些部分中有50％可以具有破坏性[4]。sel费率在6个以上的数量级上有所不同，其中几个零件
导航先验授权（PA）和上诉流程
重要的安全信息警告：严重的感染，死亡率，恶性肿瘤，重大不良心血管事件（MACE）和血栓形成严重感染接受脂肪治疗的患者的风险增加了严重的细菌，真菌，病毒和机会性感染，这些风险可能会导致医院或死亡，包括结核病（结核病）。用litfulo报告的最常见的严重感染是阑尾炎，Covid-19感染（包括肺炎）和败血症。在机会性感染中，据报道，litfulo据报道了多多骨疱疹。避免在患有严重感染的患者中使用litfulo。Consider the risks and benefits of treatment prior to initiating LITFULO in patients: • with chronic or recurrent infection • who have been exposed to tuberculosis (TB) • with a history of serious infection or an opportunistic infection • who have resided or traveled in areas of endemic TB or mycoses, or • with underlying conditions that may predispose them to infection Closely monitor patients for the development of signs and symptoms of infection during and after用litfulo处理。如果患者患有严重或机会性感染，则中断治疗。在用litfulo治疗期间发展新感染的患者应进行及时，完整的诊断测试，适合于免疫功能低下的患者，应启动适当的抗菌治疗，并应密切监测患者。一旦控制了感染，就可以恢复litfulo。结核病不应给活跃结核病患者。筛查结核病患者，然后在治疗过程中进行监测。抗TB疗法应在对潜在结核病或以前未经治疗的潜在结核病的新诊断患者开始治疗之前开始使用litfulo治疗。在患有阴性潜在结核病测试的患者中，请考虑在高风险中对脂肪素进行治疗之前，请考虑抗结核治疗，并考虑筛查在用litfulo治疗期间患有TB高风险的患者。病毒重新激活病毒再活化，包括疱疹病毒重新激活病例（例如疱疹带状疱疹）。如果患者患有带状疱疹，请考虑中断治疗，直到发作消失为止。筛查病毒性肝炎，应根据临床指南在开始使用litfulo治疗之前根据临床指南进行。患有艾滋病毒感染证据或丙型肝炎或C感染的患者被排除在临床试验之外。在另一个大型，随机的，随机的后售后安全研究中，对类风湿关节炎（RA）患者中的另一项Janus激酶（JAK）抑制剂50岁
社论：数据驱动的机器学习方法的组合和可靠的医学图像处理和分析的先验知识
将数据驱动的机器学习与先验知识结合起来具有明显的先进的医学图像处理和分析。深度学习，由大型数据集和强大的GPU驱动，在图像重建，分割和疾病分类等任务中表现出色。但是，这些模型面临着诸如高资源需求，有限的概括和缺乏解释性之类的挑战。相比之下，模型驱动的方法可以更好地概括，可解释性和鲁棒性，但可能缺乏准确性和效率。结合这些范式可以利用其优势，有望提高性能并提高诊断准确性。该研究主题展示了这种整合如何增强医学成像，包括准确的中风发作估计，改进了COVID-19的诊断和恢复评估以及增强的心脏成像技术。这些进步突出了提高诊断准确性，治疗计划和医学成像中临床决策的潜力。Gao等人开发了卷积神经网络（CNN）。使用计算机断层扫描和灌注加权成像，在6小时内识别6小时内的急性缺血性中风患者进行血管血栓切除术。该CNN优于支撑载体机和随机森林，证明了其使用CT和MR成像的准确中风发作时间估计的潜力。Huang等人的另一项研究。利用深度学习和CT扫描来评估6个月内Covid-19 Delta变体幸存者中的肺恢复。与原始的COVID-19菌株相比，在大多数情况下，发现地面玻璃的不透明性消失和轻度纤维化，以及肺预后的改善。在类似的脉中，Bridge等人创建了混合效应的深度学习模型。从CT扫描中诊断COVID-19，可实现高准确性和鲁棒性。在外部验证中具有0.930的AUROC，此模型
通过期望最大化从观察结果中学习扩散先验
共轭梯度法。[24]，明确计算和实现Jacobian∇x x tdθ（x t，t，t）∈Rn×n在高维度中是棘手的。此外，即使我们可以访问v [x | x t]，天真地计算矩阵σy + a v [x |的倒数x t]a⊤在等式中。（19）仍然很棘手。幸运的是，我们观察到矩阵σy + a v [x | x t] a a是对称阳性定位（SPD），因此与共轭梯度（CG）方法兼容[71]。CG方法是一种迭代算法，用于求解MV = B的线性系统，其中SPD矩阵M和向量B是已知的。重要的是，CG方法仅需要通过执行矩阵向量乘积MV的操作员隐式访问M，给定Vector V。在我们的情况下，求解的线性系统是
偏头痛 - 降钙素基因相关的肽抑制剂 - Ajovy先验授权政策
可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他覆盖范围确定。c Igna n nation f ormulary c超老化：o verview ajovy，一种与降钙素基因相关的肽（CGRP）拮抗剂，用于预防成人偏头痛的预防性治疗。1个疾病概述偏头痛已被定义为慢性或情节性。慢性偏头痛被国际头痛协会描述为≥15天/月的头痛> 3个月，并且在≥8天/月具有偏头痛的特征。2个情节偏头痛的特征是出现<15天/月的头痛。3,4个情节偏头痛比慢性偏头痛更普遍。但是，慢性偏头痛与明显更大的个人和社会负担有关。指南对美国头痛协会（AHS）对偏头痛的预防和急性治疗的最新评估[2018;更新2021]重申以前的偏头痛指南。在以下情况下，应考虑5,6例偏头痛患者进行预防性治疗：当攻击尽管急性治疗时，攻击会严重干扰患者的日常工作；频繁攻击（≥4个每月头痛日）；至少中度残疾（偏头痛残疾评估
偏头痛 - 降钙素基因相关的肽抑制剂 - EMGALITY先验授权政策
•情节簇头痛治疗。•偏头痛预防。疾病概述偏头痛已被定义为慢性或情节性。慢性偏头痛被国际头痛协会描述为≥15天/月的头痛> 3个月，并且在≥8天/月具有偏头痛的特征。2个情节偏头痛的特征是出现<15天/月的头痛。3个情节偏头痛比慢性偏头痛更普遍。但是，慢性偏头痛与明显更大的个人和社会负担有关。簇头痛与严重，严格的单侧疼痛的攻击有关，该疼痛是轨道，上骨上，时间或在这些地点的任何组合中，持续15至180分钟。2头痛从每隔一天到每天八次。簇头痛被认为是最严重的主要头痛障碍中的头痛
首先验证显示100％灵敏度和100％特异性
1 Stockdale AJ，Kreuels B，Henrion Myr等。乙型肝炎病毒感染的全球患病率：系统评价和荟萃分析。J hepatol 2020; 73：523–32。2 Lempp FA，Roggenbach I，Nkongolo S等。对乙型肝炎病毒感染的血清诊断的快速护理测试。病毒2021; 13。doi：10.3390/v13122371。3 Chen X，Oidovsambuu O，Liu P等。一种新型的定量微阵列抗体捕获测定法确定了肝炎病毒感染的蒙古人中极高的乙型肝炎病毒患病率。Hepatology 2017; 66。doi：10.1002/hep.28957。
gpld3d：通过执行几何学和物理先验
扩散概率模型（DDPM）[39，40]，通过开发合适的3D表示，例如，体积网格[50]，点云[3，53]，三角形网格[24，32]，隐式含量[24，32]，隐式代表[12，28，36，36，36，36，56，36，56，36，36，36，56）。但是，这些生成模型的一个共同主题是匹配由训练数据定义的经验分布以及从潜在空间的先前分布中得出的诱导分布。这些方法在3D域中对下游应用程序至关重要的3D域中没有明确模型。考虑使用隐式形状代表的许多状态形状发生器。合成形状通常具有断开的作品，并具有其他物理稳定性和几何可行性的问题。现有技术的一个主要问题是，他们只看到培训实例，这是一组非常稀疏的样本。但是，它们没有对合成实例的几何和物理特性进行建模。这种问题不容易通过开发合适的神经代表来解决。随着人造形状具有多种拓扑结构，在可以对不同拓扑结构建模的代表下执行这些属性，例如隐式表面和点云仍然非常具有挑战性。在本文中，我们介绍了一种名为GPLD3D的新颖方法，该方法极大地增强了合成形状的几何学性和物理稳定性。考虑一个预先训练的生成模型，该模型将潜在空间映射到形状空间。我们将潜在扩散范式[12，34，36，56]证明是一种最先进的形状基因产生模型。与训练一个扩散模型不同，该模型将潜在空间的高斯分布映射到由训练形状的潜在代码定义的经验分布，我们介绍了一个潜在代码的优质检查器，以定义潜在空间的连续正规化分布。此质量检查器集成了一个学到的功能，该功能量化了合成形状的几何可行性评分以及量化其物理稳定性评分的刚度ma-Trix的光谱特性。我们展示了如何扩展最新的扩散框架EDM [20]，以整合数据分布和学习质量的denoising网络的质量检查器。关键贡献是一种原则性的方法，它决定了数据分散的损失条款与不同噪声水平的质量检查器之间的权衡参数。我们已经评估了shapenet-v2上GPLD3D的性能[6]。实验结果表明，在多个指标上，GPLD3D显着优于最先进的形状发生器。我们还提出了一项消融研究，以证明合并质量检查器并优化训练损失的超参数的重要性。
基于扩散的生成剂先验低复杂性mimo通道估计
I。在学习复杂的数据分布方面，导致g能量模型已取得了巨大的成功，并随后将此先前的信息用于无线通信。此成功是基于推断出通过代表性数据集的基础站（BS）环境的未知且通常复杂的频道分布的重要性的重要性。因此，已经进行了高级通道估计方法的发展，主要依赖于最新的生成模型，例如高斯混合模型（GMMS）[1]，因子分析仪（MFAS）[2]的混合物[2]，生成的对抗网络（GANS）[3]或变异的自动化自动化器（VAAS）[4] [4] [4] [4]。最近，在最强大的生成模型中已经确定了DMS [5]和基于得分的模型[6]。通过通过添加（高斯）噪声损坏干净的样本并学习反向过程以从纯噪声中生成新样本，从而通过学习数据分布密切相关。但是，与这些模型相关的巨大计算开销，即，在反向过程中每个步骤后，大量的神经网络（NN）向前通过重新采样，这使得在实时应用程序中的直接应用程序（如通道估计）中很困难。然而，DMS已用于无线通信，例如用于通道编码[7]和联合源通道编码[8]。[9]中的工作提议利用基于得分的模型通过后采样执行通道估计。但是，该方法有几种缺点，可以阻碍其在实际应用中的用法，例如高