摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具,以改善政策流程和结果。过去十年来,人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾,以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现,学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望,认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而,关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中,我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训:1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用;2) 关注现有和成熟的人工智能技术,而不是投机性的承诺或外部压力;3) 从要解决的问题开始,而不是要应用的技术;4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
摘要 虚拟现实 (VR) 技术因其能够为用户提供沉浸式和交互式体验的能力而成为脑机交互和神经科学研究的有前途的工具。作为一种无创监测大脑皮层的强大工具,脑电图 (EEG) 与 VR 相结合为测量这些体验中的大脑活动提供了一个激动人心的机会,从而深入了解认知和神经过程。然而,传统的基于凝胶的 EEG 传感器与 VR 耳机不兼容,而且大多数使用刚性梳状电极的新兴 VR-EEG 耳机在长时间佩戴后会感到不舒服。为了解决这一限制,我们基于导电聚(3,4-乙烯二氧噻吩)聚苯乙烯磺酸盐/三聚氰胺 (PMA) 创建了柔软、多孔且与头发兼容的海绵电极,并通过定制的柔性电路将它们集成到 VR 耳机上,以便在执行 VR 任务期间进行多通道 EEG。我们的 PMA 海绵电极可以在 VR 耳机带自然施加的压力下变形,通过头发与头皮皮肤接触。特定接触阻抗始终低于 80 k Ω ·cm 2,即使在多毛部位也是如此。我们通过在无毛部位记录闭眼时的阿尔法节律来展示我们的 VR-EEG 耳机的功能
糖尿病足溃疡(DFUS)是糖尿病最常见且高度残疾的并发症之一,其特征是持续的脚步溃疡具有高感染率和截肢的风险,对患者生活质量和公共卫生系统构成了重大挑战(1)。根据数据预测,到2030年,全球糖尿病人口估计约为4.39亿(2)。在糖尿病患者中,大约30%的人会在其一生中出现足球溃疡(3),其中一部分患者因溃疡恶化而受到截肢的风险。研究表明,到2050年,三分之一的美国人将患有糖尿病,多达34%的糖尿病患者将在其一生中发展糖尿病足溃疡(DFU)(4)。DFU是成年糖尿病患者的严重并发症(5),一生中约有19%-34%的人足性溃疡,随着患者的年龄和医疗保健的复杂性,这种风险会增加(6)。DFU可以导致严重的结果,例如感染,截肢和死亡,在3 - 5年内复发率为65%(7),截肢率为20%,5年死亡率高达50%-70%(8)。尽管在多学科预防和早期筛查方面取得了进步,但在某些地区,截肢率却有所提高,尤其是影响年轻个人和少数群体,突出了DFU管理中的差异和不平等现象(9)。此外,糖尿病患者的免疫功能降低并降低了感染性(10),进一步增加了与DFU相关感染的风险(11)。在这些机制中,持续的炎症反应和组织受损(12)被认为是DFU的进展中的关键驱动因素。最近的研究表明,CXCR4基因在诸如细胞迁移,炎症调节和组织修复等过程中起重要作用(13),并且CXCR4的异常表达被认为是多种慢性条件下疾病进展的驱动力(14,15)。cxcr4在各种细胞类型(16)中表达,并通过其配体CXCL12调节细胞迁移,增殖和炎症反应(17)。研究表明,CXCR4在诸如DFU之类的慢性伤口中异常表达,可能导致
基于抗CD20的B细胞耗尽策略是在用于不同自身免疫性神经系统疾病的治疗方案中实施的,包括多发性硬化症(MS),神经瘤性光谱谱系(NMOSD)和Gravis(MSTHENIA)GRAVIS(MSTHENIA)(MG)(MG)(1,2)。不幸的是,利妥昔单抗和ocrelizumab(单克隆抗CD20抗体)的治疗已被证明是MS,NMOSD和MG患者严重COVID-19感染的危险因素之一(3-5)。考虑到这些发现,针对SARS-COV-2病毒的疫苗接种承诺在抗CD20治疗的患者中降低Covid-19的严重程度。基于利妥昔单抗(RTX)和Ocrelizumab(OCR)对CD20 POS B细胞和T细胞的影响,对对疫苗的体液和细胞对疫苗接种的影响提出了几个问题。在几项针对神经系统患者的研究中已经证明了疫苗接种时的体液有限反应(6-10)。另一方面,一些研究还显示了用RTX或OCR治疗的SARS-COV-2疫苗接种的MS患者保留的细胞反应的证据,但是关于这些反应的寿命的信息很少(11-14)。抗CD20治疗中NMOSD和MG患者诱导的细胞免疫反应数据受到限制。此外,我们在解释实验室结果和对免疫反应参数的识别方面仍然存在一些不确定性,以预测对Covid-19的严重过程的足够和有效的保护。有效的T细胞免疫反应显示与较轻的Covid-19课程有关(15,16)。中和抗体在防御SARS-COV-2中发挥作用,并且精心策划的适应性免疫可以限制COVID19的严重性。这意味着,在接受抗CD20药物治疗的患者中,B细胞免疫反应会导致SARS-COV-2的清除率受损,因此,严重和/或延长症状的风险更高(10,15)。对疫苗接种的免疫反应可能会受到不同因素的影响,包括不同的免疫抑制治疗,年龄和性别(17)。b细胞激活是导致疫苗反应效率的关键因素,但B细胞中有几种与年龄相关的变化,
心血管疾病(CVD)是影响心脏和/或血管的疾病簇,是全球死亡和残疾的最大原因。在2019年,据估计,1,790万死亡归因于CVD,这是全球死亡的第一个主要原因(1)。CVD具有复杂的病因,并且在明显的症状事件发生前经常发展数十年。早期干预对于降低CVD的发病率和死亡率至关重要,这将对公共卫生负担产生深远的影响。因此,对不同危险因素的因果效应(尤其是在微观和分子水平上)的因果关系的改进,可以重新预防策略,并为CVD的治疗干预提供新的靶标。细胞因子在调节炎症反应,改变血管收缩和阻碍内皮依赖的血管舒张方面起关键部分,因此,它们可能提供预防CVD的潜在靶标(2)。广泛的流行病学证据已经证明了细胞因子与CVD之间的密切关联。例如,一项包含29个队列研究的荟萃分析表明,几种细胞因子,例如白介素6(IL-6),IL-18和肿瘤坏死因子α(TNF-a),每种都与发展冠状动脉疾病(CAD)的风险(CAD)相关,在近似log-log-log-fistry-lorig-dipplist fivestion危险中,传统的风险是独立于传统的(3)。另一项涉及17,180名个体的研究发现,单核细胞趋化蛋白1(MCP-1)的循环水平与中风长期风险的正相关(4)。然而,经典的观察设计容易逆转因果关系,并混淆了促进因果的推论,并且对细胞因子干预进行临床试验具有挑战性。Mendelian随机化(MR)是一项可靠的技术,可以解决上述观察性研究伴随的局限性,并通过将遗传变异作为工具变量(IVS)提供了最高水平的证据层次结构(5)。此方法,当满足某些假设时,可以确定
使用条款本文从哈佛大学的DASH存储库下载,并根据适用于其他已发布材料(LAA)的条款和条件提供,如https://harvardwiki.atlassian.net/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/wiki/ngy/ngy/ngy5ngy5ndnde4zjgzndnde4zjgzntc5ndndndgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgizzmgiamsfyytytewy
© 作者 2022。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议获得许可,允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制,只要您给予原作者和来源适当的信任,提供知识共享许可的链接,并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中,除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中,并且您的预期用途不被法定法规允许或超出了允许的用途,则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本,请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
我们提出了一项详细的研究,该研究对具有连续体的quasibound状态的机械符合光子晶体的微腔。最近预计此类系统将减少Fabry-Pérot-type光学机械腔中的光损失。但是,它们需要两个相互面对的光子晶体平板,这对实验实现构成了巨大的挑战。我们研究了如何简化这样的理想系统,并且仍然在连续体中表现出quasibound状态。我们发现,面向分布式的bragg反射的悬浮的光子晶体平板实现了连续体中具有准态状态的光力学系统。在该系统中,可以消除辐射腔损失,以至于仅由材料吸收的耗散性损失占主导地位。这些建议的光力学腔设计预计将具有超过10 5的光学质量因子。
建议的工作流程 建议的工作流程是,该人应该在网站上申请证书,该网站将首先确定是否存在基准残疾。智能助手和视频分析将有助于做出这一决定。将设置一个网络摄像头,其中包含预先指定的问题和预先指定的带有说明的协议。提供用于评估残疾的视频指南和说明手册将有助于以足够的信心得出结论,即患者是否有基准残疾。上诉机构将处理任何上诉。如果它确实符合基准残疾的条件,AI 将填写 WHO 的 ICF 核心集以创建功能档案;使用远程医疗来衡量能力和绩效,这可能取决于环境和社会规范
然而,一个限制是,AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此,世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架,世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而,这一领域在不久的将来仍将不断发展(1,6)。近年来,AR和虚拟现实(VR)在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中,从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样,