根据我们之前的经验,一小部分动物(<10%)无法从麻醉中醒来,因为它们的呼吸无法恢复。虽然动物没有遭受痛苦,因为它们继续处于麻醉状态,但我们将改进我们的程序,以提高撞击部位的准确性和可重复性。我们假设,由于头部被推回体内,而不是自由向下移动到海绵床,导致脑干突出,这是导致死亡的原因,这可能是头部撞击部位错位的结果。因此,我们将在海绵上创建一个凹痕,将每只老鼠固定在完全相同的位置,并减少动物之间撞击部位的差异。此外,我们将在尸体上进行初步测试,以确保该装置产生一致的撞击部位,而不会将头部推向身体,也不会出现颅骨骨折,然后再对任何活体动物进行该程序。经过这些改进后,如果仍有动物在撞击后死亡,我们将对此类死亡进行尸检调查,以试图找出问题的原因。
IV.I .算法问责法案 15 IV.II .政府机构算法 17 IV.III .华盛顿州人工智能偏见立法 17 IV.IV .加利福尼亚州人工智能偏见立法 18 IV.V .伊利诺伊州人工智能偏见立法 19 IV.VI .面部识别技术 19 IV.VII .联邦人工智能偏见立法 20 V. 与人工智能偏见相关的案件 21 V. I .预测警务 21 V. II .教育 24 V. III .就业 25 V. IV .医疗保健 26 VI.需要算法责任理论 28 VI.I .技术能力义务 28 VI.II .平台注意义务 29 VI.III .侵权法 30 VII。拟议的算法注意义务 31 VII。I。司法管辖权 32 VII。II。算法审计 34 VII。III。联邦贸易委员会作为数据保护机构 34 VII。IV。团体数据和集体诉讼 36 VII。V。拟议的注意义务的持续发展 39 VIII。结论和局限性 40 VIII.I .拟议的算法注意义务的局限性 40 VIII.II .当前对可解释性的强调 42 VIII.III .算法危害诉讼的成功衡量标准 42 IX.引用的作品 44
从陆地和海洋温度升高,到海平面上升、更频繁的严重风暴、更严重的环境破坏和公共健康疾病,缅因州的科学家已经记录了温室气体增加和气候变化对我们州的重大影响。
尽管阿尔茨海默病 (AD) 临床试验的样本量和持续时间不断增加,以努力检测微小的临床效果,但最近的 3 期试验未能发现有效的治疗方法 [1-4]。为了减少样本量并提高 AD 试验的疗效,建议进行基于基因型(例如 APOE)、认知状态(例如简易精神状态检查 (MMSE))和/或 AD 生物标志物(例如 CSF A β 和 tau 或淀粉样蛋白 PET)选择参与者的针对性试验或亚组选择试验 [5-7]。但使用汇总的 AD 试验数据进行模拟表明,基于基因型 APOE ε 4 或认知状态的针对性试验或亚组选择可能效率低下 [8、9]。同样,最近两项 3 期 bapineuzumab 靶向试验选择了 1331 名非 APOE ε 4 携带者的 AD 参与者和 1121 名 APOE ε 4 携带者,其依据的假设是非携带者对 bapineuzu-mab 有反应,而携带者无反应,且未达到 AD 评估量表 - 认知分量表 (ADAS-Cog 11 ) 的预期降低。因此,要么治疗无效,要么这与以下结论一致:除非 APOE ε 4 组之间存在足够大的差异治疗效果,否则基于 APOE ε 4 基因型设计靶向试验或亚组选择可能不起作用 [8,9]。这些靶向试验或亚组选择依赖于假设某些基因型和生物标志物可预测 ADAS-Cog 11 或其他临床结果的更快变化,从而更容易看到治疗效果的差异。然而,尽管不确定这种关系是否建立得如此牢固,并且生物标志物经常与假设的认知结果有所不同[10],但我们仍然做出了这些假设。认知功能的测量不完善也加剧了这些缺陷。一个普遍的问题是大多数认知测试都有学习曲线或练习效应[11]。因此,在临床试验中,将练习效应的存在或不存在作为分类因素可能是值得的。练习效应被定义为使用相同或相似测试材料进行的系列认知测试的改善[12]。练习效应可以在患有轻度认知障碍(MCI)或 AD 的受试者身上发现,并且由于练习效应而导致的系列认知测试的改善可以导致效应大小(重测分数的变化与其标准误差的比率)在低到中等效应大小范围内[13]。已经出现了一些研究结果,支持在临床试验中使用练习效应作为分类因素。例如,短期练习效应与 AD 生物标志物(如淀粉样蛋白沉积和脑代谢减慢)相关 [12,14]。练习效应可能将认知完整的老年人与 MCI 患者区分开来,前者表现出更大的练习效应,而后者可能表现出或不表现出 [15]。在一项针对遗忘型 MCI 的研究中,研究表明,练习效果可以预测一年后的认知结果 [16]。然而,这些发现是基于小样本的,因此需要在更大的队列中进行验证 [12、14-16]。此外,尚不清楚练习效果如何影响纵向研究中的系列认知测试的变化(例如变化率及其变异性),以及如何将其用于 AD 临床试验。我们旨在使用 18 项研究的元数据库,研究使用练习效果作为分类器设计有针对性的 MCI 或 AD 临床试验或亚组分析的适用性。
本文件的内容按“原样”提供,不对其准确性或可靠性提供任何形式的保证,并且明确排除所有默示保证,例如适销性、适用性、所有权和非侵权性。在任何情况下,空客均不对因使用本文件而产生的或与之相关的任何特殊、间接或后果性损害,或因使用、数据或利润损失而导致的任何损害负责。空客保留随时修改或撤回本文件的权利,恕不另行通知。