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IDentif.AI 2.0 疫情防控平台
IDentif.AI 2.0 疫情防控平台：快速确定优化的 COVID-19 联合治疗方案的优先次序 标题：使用人工智能优化 COVID-19 联合治疗设计 Agata Blasiak 1,2,3 *^, Anh TL Truong 1,2,3 *, Alexandria Remus 1,2,3 *, Lissa Hooi 4 *, Shirley Gek Kheng Seah 5 *, Peter Wang 1,2,3 , De Hoe Chye 5 , Angeline Pei Chiew Lim 5 , Kim Tien Ng 6 , Swee Teng Teo 6 , Yee- Joo Tan 6,7 , David Michael Allen 8,9 , Louis Yi Ann Chai 8,9 , Wee Joo Chng 4,8,10,11 , David CB Lye 8,12,13,14 , John Eu-Li Wong 8,10 , Conrad En Zuo Chan 5 ^, Edward Kai-Hua Chow 1,2,3,4,11,15 ^ 和 Dean Ho 1,2,3,15 ^ *共同第一作者^共同通讯：agata.blasiak@nus.edu.sg、cenzuo@dso.org.sg、csikce@nus.edu.sg biedh@nus.edu.sg 1 新加坡国立大学杨潞龄医学院数字医学研究所（WisDM），新加坡 117456。 2 新加坡国立大学 N.1 健康研究所（N.1），新加坡 117456。 3 新加坡国立大学新加坡国立大学工程学院生物医学工程系，新加坡 117583。 4 新加坡国立大学新加坡癌症科学研究所，新加坡 117599。 5 国防科学技术研究院实验室，新加坡，新加坡 117510。6 新加坡国立大学杨潞龄医学院微生物学和免疫学系传染病转化研究项目，117545。7 新加坡科技研究局分子与细胞生物学研究所（IMCB），新加坡，138673。8 新加坡国立大学杨潞龄医学院医学系，新加坡 119228。9 新加坡国立大学医院传染病科，新加坡 119074。10 新加坡国立大学癌症研究所血液肿瘤学系，新加坡国立大学医院 119074。11 新加坡国立大学杨潞龄医学院新加坡国立大学癌症研究中心（N2CR），新加坡 117599。12 国家传染病中心（NCID），陈笃生医院，新加坡 308442。13 李光前医学院南洋理工大学医学院，新加坡 308232。14 陈笃生医院传染病部，新加坡 308433。15 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系，新加坡 117600。亮点
儿科放射学中的自主人工智能
摘要背景 自主人工智能 (AI) 骨龄评定系统 (BoneXpert) 旨在用于临床放射学实践，作为一种 AI 替代工具，完全取代放射科医生。目的本研究旨在调查该工具在临床实践中的使用情况。放射科医生是否更倾向于使用 BoneXpert 来协助而不是取代自己，以及这样做节省了多少时间？材料和方法我们向已经使用该软件的欧洲各科室的 282 名放射科医生发送了一份包含八个多项选择题的调查问卷。结果 97 名 (34%) 受访者来自 18 个国家。他们的回答显示，在安装自动化方法之前，83 名 (86%) 的受访者每次骨龄评定花费超过 2 分钟；安装后，这一比例下降到 20 名 (21%) 。只有 17/97 (18%) 的受访者使用 BoneXpert 完全取代放射科医生；其余的受访者在不同程度上使用它来协助放射科医生。例如，39/97 (40%) 从未推翻自动读数，而 9/97 (9%) 推翻了超过 5% 的自动评级。大多数 58/97 (60%) 的受访者自己检查了 X 光片以排除潜在疾病的特征。结论 BoneXpert 显著缩短了骨龄测定的报告时间。然而，射线分析不仅仅涉及确定骨龄。它还涉及识别异常，因此，放射科医生无法完全被取代。最初为取代放射科医生而开发的 AI 系统可能更适合作为 AI 辅助工具，特别是如果它们尚未经过验证可以自主工作，包括在图像超出有效范围时省略评级的能力。
疫苗情况说明书 - 轮状病毒
两 (2) 剂系列，从 6-8 周龄开始 第 1 剂和第 2 剂之间至少间隔 4 周 6 周至 24 周龄的婴儿。 https://www.fda.gov/vaccines-blood-biologics/vaccines/ rotarix 口服疫苗包装为 10 瓶单剂量冻干疫苗和 10 个预装液体（1 毫升）口服涂药器，配有柱塞塞和转移适配器。 冷藏温度为 36ºF 至 46ºF（2ºC 至 8ºC）请勿冷冻 https://www.cdc.gov/vaccines/hcp/acip-recs/vacc-specific/ rotavirus.html 首次接种的最低年龄：6 周 0 天 首次接种的最高年龄：14 周 6 天 最后一次接种的最高年龄：8 个月 0 天
人工智能时代临床医生的新角色
包括诊断生成、治疗选择、健康管理、疾病分层等。人工智能辅助诊断已取得了许多令人鼓舞的成果，超过了人类的表现水平[4–7]。例如，提出了一种基于数字X光评估骨龄的自动化深度学习系统，结果表明该系统在评估骨龄方面更准确，解释速度更快（<2秒）。机器学习是人工智能的一个分支，其中算法在临床实践中最常用[8]（图1）。临床应用的潜力在于它们能够分析结构化和非结构化数据的组合以生成临床决策支持。如果能够处理和融合这两种数据，临床医生的知识和经验就可以与智能推理有效地融合在一起。同时，人工智能可以通过持续的训练为患者实现诊断。
婴儿妊娠 28 至 32 周 - ...
孕龄未满 30 周的 pēpi 更容易出现脑内或脑周围出血。通过对 pēpi 头部进行超声波扫描可以轻易发现出血情况。如果 pēpi 出生时孕龄未满 32 周或体重不足 1500 克，则需要在出生后常规进行这些扫描。出血量可能很小，且发生在不影响大脑发育的部位，例如脑室。这些出血通常会消退而不会对大脑造成损害。大出血并不常见，但如果发生这种情况，照顾您婴儿的医生会与您讨论这可能会对您的 pēpi 产生哪些长期影响。有时，直到四到六周大时扫描才会显示问题。那时总会重复扫描，以便为您提供有关任何影响的更多详细信息。
本周图表 - 供应链问题持续......
▪ 由于交付延迟，全球机队的平均机龄已上升至创纪录的 14.8 年，与 1990 年至 2024 年期间的平均机龄 13.6 年相比有显著增长。机队老化意味着维护成本更高，燃料消耗也更高。因此，现有的供应链问题至少是造成燃油效率提高放缓的部分原因——2024 年燃油效率（以每可用吨公里升数计算，即“ATK”）基本保持不变（同比仅下降 0.1%），这与长期（1990-2019 年）燃油效率年均提高 1.5-2.0% 的趋势背道而驰，令人遗憾。如果 2024 年的效率提高率继续保持在 1.5%，那么在其他条件相同的情况下，航空业将减少燃烧 14 亿加仑的航空燃油，二氧化碳排放量将减少 1360 万吨。
通过胰岛炎中的脂质信号传导ADP-核糖基水解酶ARH3对β细胞死亡调节 1型糖尿病患者的24小时能量消耗 COVID-19患有先天免疫错误患者的疫苗接种可减少与COVID-19相关的住院和重症监护需求：USIDNET报告 对种子休眠和发芽中的小麦III类过氧化物酶基因基因锥虫基因的功能分析 成功的非整倍性（PGT-A）和单基因疾病（PGT-M）的成功组合植入前基因检测（PGT-M）用于肾移植后常染色体显性多囊肾脏疾病：病例报告
IL-1β + IFN-γ）持续48 h，（ii）在CT1上暴露于CT1的人类胰岛，以及（III）在糖尿病前（6周龄）与年龄匹配或小鼠的NOD小鼠的胰岛（III）胰岛。为了验证6周龄是否对应于NOD小鼠的初始T1D发育阶段，我们对NOD和NOR小鼠的胰岛进行了蛋白质组学分析（表S4-5），并将结果与Endoc-βH1细胞的蛋白质组学数据进行了比较。我们观察到炎症标记的上调，例如抗原转运蛋白TAP1，转录因子STAT1和干扰素诱导的鸟烯基结合蛋白GBP2（图S1）。没有样品降低胰岛素水平（图S1），证实了Nod小鼠的胰岛炎症，但仍处于糖尿病前期
马蜂（膜翅目：胡蜂科）胎粪的提取及元素组成
对于社会性黄蜂来说，胎粪是化蛹前最后一个幼虫阶段的粪便。在马蜂属的五龄（末龄）幼虫最后一次进食后，会以粪便的形式排出胎粪。胎粪的排出对于完成变态至关重要。本研究的目的是确定 Polistes dominulus (Christ)（膜翅目：蚤科）胎粪的元素组成。使用能量色散 X 射线扫描电子显微镜分析胎粪，确定 C、N、O、P、K、Si、Fe、Mg、S、Al、Ca、Na 和 Cl 的平均原子百分比。我们还发现，研究中胎粪中元素的百分比是可变的，可能与幼虫饮食有关。
使用 X 射线手部图像进行基于人工智能的年龄估计
骨龄评估有多种用途。它可以帮助儿科医生预测生长、青春期开始、识别疾病，并评估缺乏适当身份证明的人是否是未成年人。这是一个耗时的过程，也容易出现观察者内差异，从而导致许多问题。本论文尝试通过使用不同的物体检测方法来检测和分割对评估具有解剖学重要性的骨骼，并使用这些分割的骨骼来训练深度学习模型来预测骨龄，从而改善和加快骨龄评估。使用了一个包含 12811 张婴儿至 19 岁人群的 X 射线手部图像的数据集。在第一个研究问题中，我们比较了三种最先进的物体检测模型的性能：Mask R-CNN、Yolo 和 RetinaNet。我们选择了性能最佳的模型 Yolo，以分割数据集中指骨的所有生长板。我们继续使用分割和未分割的数据集训练四种不同的预训练模型：Xception、InceptionV3、VGG19 和 ResNet152，并比较了性能。我们使用未分割和分割的数据集都取得了良好的结果，尽管使用未分割的数据集的性能略好。分析表明，通过增加腕骨、骨骺和骨干的生长板检测，我们可能能够使用分割数据集实现更高的准确率。性能最佳的模型是 Xception，使用未分割的数据集实现了 1.007 年的平均误差，使用分割的数据集实现了 1.193 年的平均误差。