研究药物从给药部位移动到药理作用部位并从体内消除的过程称为“药代动力学”。影响药物在体内移动(动力学)和命运的因素有:(1)从剂型中释放;(2)从给药部位吸收进入血液;(3)分布到身体各个部位,包括作用部位;(4)通过代谢或排泄原形药物从体内消除的速率。这些过程通常用首字母缩略词 ADME 来表示:吸收、分布、代谢和排泄。药物的 ADME 参数用各种术语来描述,例如 Cmax(血清中药物的最大浓度);Tmax(达到最大药物浓度的时间)
“[我们的女儿] 自 2023 年 11 月以来一直在服用 Daybue。......我们的体验有好有坏。我们目前正在经历一些腹泻的副作用,并且仍在努力控制它。目前,我们还没有达到全剂量。我们一直在增加剂量,也一直在减少剂量。我们正试图找到一个最佳点来帮助控制我们正在经历的一些副作用。但总的来说,我看到我女儿的情况有所改善。我绝对认为从沟通的角度来看,她正在更多地使用她的眼动仪。她对周围环境更加了解,我也认为她总体上更快乐了,脸上大部分时间都挂着笑容,我认为这对她的生活质量有很大的改善。” – 一位患有雷特氏综合症的孩子的妈妈,DAYBUE 的真实体验
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
越来越多的自动化和人工智能 (AI) 系统会提出医疗建议,包括个性化建议,这些建议可能会偏离标准护理。法律学者认为,遵循这种非标准治疗建议会增加医疗事故的责任,从而破坏潜在有益的医疗 AI 的使用。然而,这种责任在一定程度上取决于陪审员的判断:当医生使用 AI 系统时,陪审员会在哪些情况下追究医生的责任?方法:为了确定潜在陪审员的责任判断,我们对 2,000 名美国成年人的全国代表性样本进行了在线实验研究。每位参与者阅读了 AI 系统向医生提供治疗建议的 4 个场景中的 1 个。场景改变了 AI 建议(标准或非标准护理)和医生的决定(接受或拒绝该建议)。随后,医生的决定造成了伤害。参与者随后评估了医生的责任。结果:我们的结果表明,在其他条件相同的情况下,从人工智能系统获得提供标准护理建议的医生可以通过接受而不是拒绝该建议来降低责任风险。但是,当人工智能系统推荐非标准护理时,拒绝该建议并提供标准护理并没有类似的屏蔽效果。结论:侵权法制度不太可能破坏人工智能精准医疗工具的使用,甚至可能鼓励使用这些工具。
Advanced Diabetes and Vascular Podiatrist Band 7 - £46,244 - £53,789 pro rata plus £1,279 Distant Islands Allowance pro rata 22.5 hours per week Maternity leave Post Fixed Term to December 2024 NHS Western Isles are looking to recruit an experienced Diabetes and Vascular Podiatrist to join their enthusiastic and progressive team based in a rural, general hospital in one英国最壮观的地区。经验丰富的足病医生将有能力在各种环境和足病管理的各个方面提供高标准的护理,并具有管理AT风险脚的特定经验。n这个角色,您将负责为患者提供高质量,及时,可访问且基于证据的临床途径,作为足病疗法服务的一部分,以支持活跃的溃疡和高风险临床壳体的足病小组。您将有责任与这些途径的所有利益相关者建立关系,使用您的领导能力,您将与Podiation Manager合作,以帮助开发无缝的MDT方法,以照顾这一风险患者的患者。您将有责任教育同事和培训糖尿病脚和伤口护理的员工,包括实施综合护理途径,交付培训套餐和监督/指导。足病科医生致力于认识和发展其员工的技能,我们鼓励所有团队在当地和大陆上接受培训。现场我们有一个出色的临床技能中心,SIM实验室,研究生图书馆和小型矫形器实验室。
背景:随着 COVID-19 负担的加重,快速可靠的筛查方法势在必行。胸部 X 光片在快速分诊患者方面起着关键作用。不幸的是,在资源匮乏的环境中,训练有素的放射科医生很少。目的:本研究评估并比较人工智能 (AI) 系统与放射科医生在检测 COVID-19 胸部 X 光片发现方面的表现。受试者和方法:测试集包括三个月内 457 张疑似 COVID-19 肺炎患者的 CXR 图像。一位拥有 13 年以上经验的放射科医生和人工智能系统 (NeuraCovid,一款与人工智能模型 COVID-NET 配对的 Web 应用程序) 对 X 光片进行了评估。通过计算灵敏度、特异性和生成受试者工作特征曲线来比较人工智能系统和放射科医生的表现。RT-PCR 测试结果被用作金标准。结果:放射科医生的灵敏度和特异性分别为 44.1% 和 92.5%,而 AI 的灵敏度和特异性分别为 41.6% 和 60%。AI 系统将 CXR 图像正确分类为 COVID-19 肺炎的曲线下面积为 0.48,放射科医生为 0.68。放射科医生的预测优于 AI,P 值为 0.005。结论:放射科医生检测 COVID-19 肺部病变的特异性和灵敏度优于 AI 系统。
根据第31条规定,授权直接授予。 50,第 1 段,信函。 b) 根据第 36/2023 号立法法令,向 Croce Bianca Italiana Srl 提供救护车服务,配备医生,在 2025 年 1 月 14 日(竞争 7 名具有 IT 背景的助手)和 2025 年 1 月 31 日(竞争 3 名具有 IT 背景的专家)的竞争程序中,金额为 2,600.00 欧元(免征增值税),计入支出项目编号。 2025财政年度预算预测第10337号(“人员选拔支出”);
背景:使用文本报告向父母和对赔偿权提出异议的法律专业人士传达患有长期缺氧缺血性损伤 (HII) 的儿童的双侧、对称性和区域性皮质脑萎缩可能很困难。使用标准的横截面图像向外行人解释双侧、区域性脑成像也具有挑战性。大脑表面的单一平面图像,就像从地球仪中得出地球地图一样,可以通过磁共振成像 (MRI) 扫描的曲面重建生成,即墨卡托地图。外行人在未经事先培训的情况下识别异常“墨卡托脑图”的能力需要在非医疗环境中使用前进行评估。目的:确定外行人在未经事先培训的情况下检测异常儿童墨卡托平面脑图的灵敏度和特异性。方法和材料:向 111 名参与者分别提供 10 张墨卡托脑图。这些地图包括 5 个 HII、1 个皮质发育不良和 4 个正常病例。参与者需要识别异常扫描。计算了总体和参与者亚组的敏感性和特异性。结果:总体敏感性和特异性分别为 67% 和 80%。普通放射科医生(n = 12)的敏感性和特异性分别为 91.2% 和 94.6%。外行人(n = 54)的敏感性为 67%,特异性为 80%。结论:放射科医生的高特异性和敏感性验证了该技术在区分皮质病理异常扫描方面的有效性。外行人使用墨卡托地图识别异常大脑的高特异性表明,这是一种向外行人展示儿童 HII 皮质 MRI 异常的可行沟通工具。
Andreas 出生于萨克森州首府德累斯顿,在莱比锡读完高中,在海德堡学习后,由于德国官僚机构抵制他的血管成形术想法,他移居瑞士苏黎世(图 1)。他的第一个球囊尖端有一根短固定导线。他先在动物身上测试了球囊,然后在人类的外周狭窄部位进行了测试。1977 年 9 月 16 日,Gruuntzig 在苏黎世使用一个 3 毫米短球囊对一名清醒的左前降支高度狭窄患者成功地进行了冠状动脉成形术。2 他在 1977 年的美国心脏协会会议上介绍了他的前四例血管成形术结果。3 后来,Gruuntzig 搬到了美国亚特兰大的埃默里大学。 1985 年,格伦齐格给自己做了心脏导管插入术。手术后,他自己穿好衣服,回到办公室,用手捂住穿刺部位。他觉得,如果“通过血管造影术了解冠状动脉解剖结构对患者有好处,那么对自己也有好处”。4 自 1978 年以来,他与索恩斯和贾德金斯一起被考虑角逐诺贝尔奖,但格伦齐格于 1985 年 10 月 27 日在一次飞机失事中丧生。两位共同候选人索恩斯和贾德金斯在同一年去世。
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