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启用人工智能的临床试验
在过去的十年中，在包括医疗保健在内的许多行业中，人工智能（AI）支持算法的研究大大增加。特别是在诊断过程中依靠大量数据的专业，例如放射学和病理学。通过这些建模技术的初始开发通常使用绩效评估，仅限于实验室环境中的回顾性数据，[1]。要实现潜力，并将这些模型纳入生产中，需要进行其他临床测试；确保现实世界的绩效，有效性和安全性。但是，目前，此类研究的尝试相对较少，并且大多数依赖人群或非随机测试，[2]。最近，使用机器学习的心电图（ECG）分类的开发达到了回顾性数据的各种任务的理想性能，例如[3]。同样，这种ECG分类模型需要在部署前进行进一步的临床测试，[4]。然而，临床试验需要全面的准备工作；两者均与研究设计有关，尤其是在启用基础设施，连接基础医疗保健系统的一部分方面。特别是，允许预测模型实时运行，临床医生可以与推理结果相互作用。那么，我们如何设计一个支持AI在包括临床试验在内的AI有效发展周期的基础设施？1通讯作者：Akershus Universitetssykehus HF，1478Lørenskog，挪威Arian Ranjbar；电子邮件：arian.ranjbar@ahus.no。这项研究由Nasjonalforeningen为Folkehelsen提供资金，部分基础设施由Novartis Norway AS赞助。
启用技术领导者
●人工智能（AI）和机器学习（ML）技术。计算技术使大数据（基因组学，转录组学和蛋白质组学）的分析成为可能。波斯通烯的流程流程用于药物开发和临床决策。在其临床管道上，波斯通烯开发了基本工具（Hippocrates和数字化NCCNGuiendelines®），以支持客户的临床决策。波斯通烯的希波克拉底平台提供临床决策支持和NGS（肿瘤肖像TM）结果解释，而其内部数字化的NCCNGuidelines®模块为最佳治疗选择提供了信息。波斯通烯的计算生物学家和生物信息学家的强大团队正在积极从事持续的努力，以改善针对生物标志物发现和新药物开发的广泛数据分析。这些创新评估了潜在的与疾病相关的药物靶标，推动新产品开发并提高性能。
在土著社区启用医疗保健
引言土著健康在包括新西兰，澳大利亚和加拿大在内的各个国家中被认为是最重要的。土著健康的重点是确保所有社会群体的同等健康机会，特别关注过去机会较少的土著人民。1先前对土著社区的研究工作旨在解决这些差异，并取得了不同水平。这些干预措施的有效性的关键在于研究人员结合了秘密知识，信念和世界观以创造具有文化恰当的健康干预措施。2评估了在土著社区中卫生保健干预的有效性，我们借鉴了六个研究，这些研究重点是改善新西兰3和加拿大的土著健康。4本文首先概述了在具有文化适当的健康干预措施的设计中，特别是与Māori文化有关的概念的重要性，介绍了这些研究。接下来，我们采用动机 - 运动能力（MOA）框架来确定推动行为变化的关键成功因素，包括个人采取行动的意愿（动机），对环境的看法（机会）以及与动作相关的技能或知识。在机会的概念下，我们仅关注技术的作用 -
启用能源存储系统 (ess)
随着世界不断推动可再生能源和电动汽车的发展，获取、储存和利用电力变得前所未有的重要。能源存储系统市场正在迅速发展，以寻求更智能、更灵活、更可靠的能源使用和优化。
为直升机启用基于条件的维护
设计用于确保在靠近人口稠密地区的无人试飞期间的安全 手动启动和关闭发动机（由飞行员） 从 GCS（地面控制站）启动自动起飞和降落 在 GCS 输入有限速度的情况下自动悬停飞行 自动和自主执行飞行计划 在系统性能下降时自主反应 通过 GCS 更改飞行计划 外部负载