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，我们将使用Axion Maestro Edge Microectrode阵列（MEA）系统（Axion Biosystems，Atlanta，GA）刺激与内皮细胞，肥大细胞和小胶质细胞共同培养的HIPSC衍生神经元后的神经元健康（图。2）与试验键微流体系统（Netri，Lyon，France）结合起来，以创建人体类芯片模型。使用这种人体器官系统，我们将研究触发器的单个或组合的效果，以刺激由RNA-SEQ和酶联免疫吸附测定（ELISA）分析的神经毒性分子的释放（ELISA），该分子（ELISA）专注于炎症，神经元连通性和血管分布（图。2）。由IPSC组成的人类器官已用于研究某些神经系统疾病，也可以用于筛查潜在治疗。
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背景：在许多国家 /地区，助产士和护士在支持有效的围产期心理健康（PMH）护理方面起着至关重要的作用，包括围产期抑郁症（PPD）管理。在我们的研究中，我们旨在评估PMH培训在增加认证的助产士（CMS）和认证的护士 - 米德维夫（CNMS）中对初级保健环境中PPD管理的知识。培训是波兰卫生部实施的产后抑郁症（PPD）预防计划的一部分。此外，我们研究了CMS与CNMS对系统性困难的感知，对与患有精神健康问题的患者合作的态度以及对PPD筛查程序的坚持之间的联系。方法：参加PPD管理培训的初级卫生中心和医院的总共379个CMS和CNM完成了PMH培训前后的产前和产后抑郁症知识的测试以及培训后的推理量表。结果：在培训之前，只有17％（n = 66）的CMS和CNM被认为是对PPD管理的教育。培训后参与者对PPD的了解显着增加了三分。效果大小非常强，d = 0.84。然而，PPD患者的围产期精神障碍的患病率和自杀率仍然误解。我们还发现，年龄在控制PPD管理，工作任期和有关PPD管理的实际知识之间的教育准备工作之间具有重大影响。自我报告的工作场所中较高的感知系统问题，并且对与遇到情感困难的人有更多的负面态度与宣布较低的测量PPD严重程度，使用筛查工具，辅导以及向专家推荐的频率有关。讨论：即使训练结果有效，也观察到低估PPD负面后果的趋势。参与者对系统问题和个人态度的看法与遵守PPD筛选程序有关。强制性PPD筛查的实施可能不足以改变CMS和CNM的日常实践。进一步培训，考虑到对医疗保健专业人员的个人态度，以及需要系统性更改，以确保对PPD患者进行最佳管理。
推荐引用推荐引用 Milne-Ives, M., de, C., Lim, E., Shehadeh, M., de, P., Mole, G., 和 Meinert, E. (2020)《人工智能对话代理在医疗保健中的有效性：系统评价》，医学互联网研究杂志，22(10)。可在以下网址获取：https://doi.org/10.2196/20346 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您并开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
背景：对医疗服务的高需求和人工智能不断增强的能力导致了对话代理的发展，旨在支持各种与健康相关的活动 - 包括行为改变、治疗支持、健康监测、培训、分类和筛查支持。这些任务的自动化可以让临床医生专注于更复杂的工作，并增加公众获得医疗服务的可及性。需要对这些代理在医疗保健领域的可接受性、可用性和有效性进行总体评估，以收集证据，以便未来的发展可以针对需要改进的领域和可持续采用的潜力。目的：本系统评价旨在评估对话代理在医疗保健领域的有效性和可用性，并确定用户喜欢和不喜欢的元素，为这些代理的未来研究和开发提供信息。方法：系统地搜索了 PubMed、Medline（Ovid）、EMBASE、CINAHL、Web of Science 和 ACM 数字图书馆，查找自 2008 年以来发表的评估医疗保健中使用的不受约束的自然语言处理对话代理的文章。使用 Endnote（X9 版；Clarivate Analytics）参考文献管理软件进行初步筛选，然后由一名审阅者进行全文筛选。提取数据并由一名审阅者评估偏倚风险，由另一名审阅者验证。结果：共选定了 31 项研究，包括各种对话代理——14 个聊天机器人（其中两个是语音聊天机器人）、6 个具体对话代理、3 个交互式语音应答电话、3 个虚拟患者和 3 个语音识别筛选系统，以及一个上下文问答代理和一个语音识别分类系统。总体而言，报告的证据大多是正面的或混合的。可用性和满意度表现良好（27/30 和 26/31），四分之三的研究（23/30）发现了积极或混合的有效性，但在具体的定性反馈中强调了代理的几个局限性。结论：研究通常报告了对所研究的对话代理的有效性、可用性和满意度的积极或混合证据，但定性用户感知更加复杂。许多研究的质量有限，需要改进研究设计和报告，以更准确地评估这些药物在医疗保健中的实用性并确定需要改进的关键领域。进一步的研究还应分析这些药物的成本效益、隐私和安全性。
推荐引用 推荐引用 Duell, J., Fan, X., Burnett, B., Aarts, G., & Zhou, S. (2021) ‘可解释的人工智能方法对电子健康记录分析的解释比较’，2021 年 IEEE EMBS 国际生物医学和健康信息学会议 (BHI)，。网址为：https://doi.org/10.1109/bhi50953.2021.9508618 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您，可供开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注，但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中，我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较，作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集，我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明，所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征；它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索，以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录
推荐引用 推荐引用 Koutsouvelis, V., Shiaeles, S., Ghita, B., & Bendiab, G. (2021) '使用人工智能和可视化检测内部威胁'，网址：https://doi.org/10.48550/arxiv.2109.02417 本文由 PEARL 科学与工程学院免费提供给您，供您开放访问。它已被 PEARL 授权管理员接受纳入工程、计算和数学学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk 。
摘要 — 内部威胁是公司或组织 IT 系统和基础设施最具破坏性的风险因素之一；识别内部威胁引起了全球学术研究界的关注，并提出了多种解决方案来减轻其潜在影响。为了实施本研究中描述的实验阶段，使用卷积神经网络 (CNN) 算法并通过 Google TensorFlow 程序实施，该程序经过训练可以从可用数据集生成的图像中识别潜在威胁。通过检查生成的图像并借助机器学习，可以回答每个用户的活动是否被信息系统归类为“恶意”的问题。
GAO-24-106423，军事保健：国防部和VA可以从有关人员使用军事有毒暴露记录的更多信息中受益
个人纵向暴露记录（ILER）Web应用程序链接服务成员和退伍军人的军事有毒暴露和国防部（DOD）（DOD）和退伍军人事务部（VA）数据库的健康信息。DOD管理Iler上的数据。它表明大多数Iler帐户持有人是退伍军人福利管理（VBA）员工处理退伍军人的残疾人索赔。截至2023年11月，VBA员工持有在DOD和VA开设的17,321个Iler帐户中的83％。在2022年8月颁布了我们承诺解决2022年全面毒物法案的诺言兑现我们承诺解决全面毒理法的诺言之后，有Iler帐户的VBA员工的最大增加发生在2022年8月。响应该法案，VBA要求索赔福利员工在处理退伍军人的残疾索赔方面使用ILER。
面向专业服务提供商的更多信息
改革的一个关键要素是将澳大利亚的反洗钱/打击恐怖主义融资制度扩大到“第二部分”实体——律师、会计师、信托和公司服务提供商、房地产专业人士以及宝石和金属交易商。这些行业提供的服务在全球范围内被公认为洗钱利用的高风险，但目前不在反洗钱/打击恐怖主义融资制度的范围内。犯罪集团不断寻找新方法来掩盖其非法资金的来源，并寻找新方法来利用全球金融体系的弱点。改革将保护澳大利亚的经济和体系免受利用，确保澳大利亚不会成为犯罪分子洗钱或资助其非法活动的避风港，并确保切断恐怖分子和恐怖组织的资金来源。
BiosEnic提供有关其重组计划的更多信息
应该指出的是，该表仅显示该计划的潜在影响，因为该计划被接受，并且没有考虑到公司将来可能产生的任何新债务。这也是公司的非固定观点，因为未考虑子公司Medsenic的债务。BioSenic has also posted a summary of the conversion terms offered to holders of convertible bonds (excluding Global Tech Opportunities 15) under the plan on the "investors" section of its website and accessible via the following link: https://biosenic.com/sites/default/files/2024-04/BioSenic_summary%20bonds%20refinancing_20240411.pdf About BiosEnic BiosEnic是一家领先的生物技术公司，专门从事Medsenic的三氧化砷（ATO）平台开发的临床资产。自身免疫平台的关键目标适应症包括移植物 - 宿主 - 疾病（GVHD），全身性红斑狼疮（SLE）和现在的系统性硬化症（SSC）。在2022年10月合并后，BiosEnic结合了药物和骨治疗剂的战略位置和优势。合并特异性使Medsenic/BiosEnic能够使用ATO/Oral ATO（OATO）的免疫调节特性开发出各种抗炎和抗自动免疫的全新武器库。BiosEnic总部位于比利时蒙特 - 甘伊伯特的Louvain-la-neuve科学园。更多信息可在http://www.biosenic.com上获得。
有关加利福尼亚消防员预防和研究计划网页的更多信息。
UC研究补助计划办公室将通过同行评审的过程管理这些资金。该提案请求（RFP）邀请了来自CA的消防员和UC学术界团队的申请，用于研究奖项，总共有590万美元，分别为590万美元：加利福尼亚州消防员预防癌症试点赠款和加利福尼亚州消防员癌症的预防。这些补助金将通过检查与消防员的职业暴露相关的癌症的标志和致癌物的关键特征，以预防和减少CA消防员之间的癌症，从而表征癌症易感性或消防员风险的生物标志物，了解消防员对较低风险的癌症策略中的癌症中的癌变性，并了解癌症的干预策略。此资金支持的赠款机制为：