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一系列症状被广泛低估，且通常得不到最佳治疗。葛兰素史克公司 (LSE/NYSE: GSK) 今天宣布了 III 期临床试验 ANCHOR-1 和 ANCHOR-2 的积极主要结果，这两项试验评估了 depemokimab 与安慰剂对患有 CRSwNP 的成年人的疗效和安全性。两项试验均达到了其共同主要终点，即 52 周时总内镜鼻息肉评分相对于基线的变化以及第 49 周至第 52 周时平均鼻塞评分相对于基线的变化。两项试验中，接受 depemokimab 或安慰剂治疗的患者中治疗中出现的不良事件的总体发生率和严重程度相似。这些数据的进一步分析正在进行中。ANCHOR-1 和 ANCHOR-2 的全部结果将在即将召开的科学大会上公布。 GSK 高级副总裁、全球呼吸/免疫学研发主管 Kaivan Khavandi 表示：“全球有数百万人患有无法控制的 CRSwNP，其中大多数人会出现 2 型炎症标志。这些患者皮质类固醇暴露量高，手术后鼻息肉经常复发。ANCHOR 研究的结果让我们深受鼓舞，这些结果证明了 depemokimab 有可能针对性地持续抑制鼻息肉生长和鼻塞背后的关键炎症途径。今天的数据以及最近重度哮喘的 III 期数据将用于世界各地的监管备案。”
推荐引用 推荐引用 Nicole Angelica，Alexa 的人工智能为大型科技公司进入医疗保健行业铺平了道路——以患者为中心的系统对效率和支持的好处大于对隐私的影响，21 N.C. J.L. & T ECH . 59 (2020)。可访问网址：https://scholarship.law.unc.edu/ncjolt/vol21/iss4/4
时间是我们社会中最宝贵的商品。在医疗保健行业，时间总是非常宝贵，即使在医生高度集中的地区，患者的需求也常常得不到满足。随着人工智能在私人住宅中越来越受欢迎，五大科技公司 Facebook、亚马逊、苹果、微软和谷歌 (FAAMG) 正在大步进入医疗保健行业并对其进行革命性变革。利用亚马逊与电子健康记录公司 Cerner 的合作伙伴关系，本文将讨论五大科技公司人工智能技术将如何彻底改变医疗保健行业并提高效率和扩大医疗保健服务覆盖面。本文还将讨论将 Alexa 人工智能技术完全集成到初级医疗保健环境中的未来计划。将始终监听的人工智能设备集成到医生办公室等神圣的私人空间中存在许多合理的隐私问题。然而，医疗保健行业这种系统性发展带来的好处将超过隐私风险，因为它可以提高效率、减少体力工作量并改善医患关系。社会应支持人工智能进入医疗保健领域，并根据需要推动制定法规，以减轻人们对健康数据存储和使用方式的担忧。最终，我们现有的健康数据隐私系统已具备处理这种人工智能集成的能力。确保 FAAMG 不会滥用数据进行广告宣传，并向 FTC 提供执行公司政策所需的支持，这将保护消费者。
解决性别不平等问题，提高零剂量儿童免疫接种覆盖率
免疫接种是历史上最成功的卫生干预措施之一，在 2000 年至 2030 年间，它避免了约 9700 万人死亡 1 。尽管过去二十年全球疫苗覆盖率取得了重大进展，但新冠疫情扭转了这一积极趋势。由于与疫情相关的封锁和相关措施，中低收入国家 (LMIC) 的免疫覆盖率下降。疫情爆发三年后，卫生系统在提供基本卫生服务方面仍然面临重大挑战。因此，2021 年是“约 30 年来儿童疫苗接种率持续下降幅度最大的一年” 2 。疫情和恢复工作的影响因性别而异，加剧了全球卫生领域现有的性别不平等现象 3 。如果世界真的想缩小公平差距，并实现“不让任何人掉队”的目标，我们就必须优先采取促进性别平等和具有变革性的方法。因此，作为全球疫苗免疫联盟加强关注零剂量儿童和遗漏社区的一部分，确定和解决与性别相关的免疫障碍是 2021-2025 战略期 4 公平目标的主要目标之一。零剂量儿童是指未接种第一剂含白喉、百日咳和破伤风 (DPT) 疫苗的儿童。他们通常聚集在面临多重剥夺和不平等（包括与性别相关的障碍）的弱势和边缘化社区。因此，他们是识别被系统性地抛在后面的得不到充分服务的社区的有效指标。
利用生物信号进行焦虑检测的机器学习
摘要：焦虑症 (AD) 是一种主要的精神疾病。然而，由于 AD 的症状和混杂因素很多，很难诊断，患者长期得不到治疗。因此，研究人员对非侵入性生物信号的兴趣日益浓厚，例如脑电图 (EEG)、心电图 (ECG)、皮肤电反应 (EDA) 和呼吸 (RSP)。将机器学习应用于这些信号使临床医生能够识别焦虑模式并区分病人和健康人。此外，已经开发了具有多种不同生物信号的模型，以提高准确性和便利性。本文回顾并总结了 2012 年至 2022 年发表的将不同的机器学习算法应用于各种生物信号的研究。在此过程中，它提供了当前发展优缺点的观点，以指导未来焦虑检测的进步。具体而言，这篇文献综述表明，对于样本量为 10 至 102 名参与者的研究，测量准确度在 55% 至 98% 之间，非常有希望。平均而言，仅使用 EEG 的研究似乎获得了最佳性能，但使用 EDA、RSP 和心率可获得最准确的结果。随机森林和支持向量机被发现是广泛使用的机器学习方法，只要进行了特征选择，它们就会产生良好的结果。神经网络也被广泛使用，并提供良好的准确性，其优点是不需要进行特征选择。这篇综述还评论了模态的有效组合以及检测焦虑的不同模型的成功。
2024 年全球疫苗市场报告
今年是扩大免疫规划实施 50 周年：过去 50 年来，已有超过 1.5 亿人的生命得到挽救，全球 40% 的婴儿死亡减少是由于疫苗接种。 (1) 最近发布的 2023 年世卫组织/联合国儿童基金会国家免疫覆盖率估计 (WUENIC) 结果显示了一些近期的积极趋势，例如全球女孩人乳头瘤病毒疫苗 (HPV) 的覆盖率提高，非洲地区的覆盖率也有所提高。尽管在某些领域取得了重要进展，但免疫界普遍担心，儿童免疫覆盖率水平多年来一直停滞不前，导致许多儿童年复一年得不到保护。 (2) 2023 年，针对几种重要疫苗的疫苗接种覆盖率低于《2030 年免疫议程》(IA2030) 中针对整个生命历程中 90% 的目标。 (3) 麻疹疫苗接种覆盖率不足，导致过去五年内 103 个国家爆发疫情，麻疹疫苗接种进展也停滞不前。 (4) 在各国面临的诸多挑战中，获得及时、负担得起、有保证的质量和可持续的疫苗供应仍然是一个关键问题。2022 年全球疫苗市场报告 (GVMR) 确定了政府、行业、国际机构和合作伙伴需要采取行动的关键领域，以改善可持续和公平的疫苗获取，这在今天仍然具有现实意义。
使用多个 BCI 任务进行 EEG 解码的联合深度迁移学习
摘要 — 深度学习是 BCI 解码的最新技术。然而，它非常耗费数据，训练解码器需要汇集来自多个来源的数据。来自不同来源的 EEG 数据由于负迁移而降低了解码性能 [1]。最近，迁移学习已被建议作为一种补救措施 [2]，[3]，并成为最近 BCI 竞赛（例如 BEETL [4]）的主题，但在组合来自许多受试者的数据时存在两个复杂因素。首先，隐私得不到保护，因为高度个人化的大脑数据需要共享（并在日益严格的信息治理边界上复制）。此外，BCI 数据是从不同来源收集的，通常用于不同的 BCI 任务，这被认为限制了它们的可重用性。在这里，我们展示了一种联邦深度迁移学习技术，即基于我们之前的 SCSN [1] 工作的多数据集联邦分离-公共-分离网络 (MF-SCSN)，它将隐私保护属性集成到深度迁移学习中以利用具有不同任务的数据集。该框架使用来自不同图像任务的不同源数据集来训练 BCI 解码器（例如，一些数据集包含手和脚，而另一些数据集包含单手和舌头等）。因此，通过引入隐私保护迁移学习技术，我们释放了现有 BCI 数据集的可重用性和可扩展性。我们在 NeurIPS 2021 BEETL 竞赛 BCI 任务上评估了我们的联合迁移学习方法。所提出的架构比基线解码器高出 3%。此外，与基线和其他迁移学习算法相比，我们的方法保护了来自不同数据中心的大脑数据的隐私。
使用社交媒体分析罕见疾病的探索性研究
摘要 罕见病影响着大约 3000 万美国人，由于对这种疾病缺乏了解和缺乏适当的研究，临床医生往往对这种疾病了解甚少。患有罕见病的患者往往得不到很好的治疗，尤其是那些患有极其痛苦的慢性颌面部罕见疾病的患者。由于缺乏结构化知识，这类患者经常选择社交媒体向以患者为中心的社交媒体社区中的同龄人寻求帮助，从而每天产生大量非结构化数据。我们研究是否可以使用机器学习来组织这些非结构化数据，以帮助罕见病社区的成员更有效地实时找到相关信息。我们选择了三叉神经痛 (TN)，一种极其痛苦的罕见疾病，作为案例研究，并收集了 20,000 条社交媒体 TN 帖子。我们根据消息长度将 TN 帖子分为 Twitter（非常短）和 Facebook（短、中、长）数据集，并进行了三次聚类实验。结果显示，在速度方面，GSDMM 在对 Facebook 进行聚类时，尤其是在短消息方面，表现优于 K-means 和球形 K-means。对于长消息，当使用 K-means 和球形 K-means 时，MDS 缩减效果优于 PCA。我们的研究表明，需要进一步的主题建模，以便在基于每个集群内帖子的语义分析的高级集群之间进行利用。1. 简介
规划原则与实践
大多数人喜欢一次只考虑一个问题。规划者应用综合分析，因此单独的短期决策与多个长期目标相一致。根据哈佛大学教授丹尼尔吉尔伯特 (2006) 的说法，人类最伟大、最独特的能力是想象和预测目前尚不存在的物体和事件，也就是规划未来。这是我们个人和集体的力量。规划者是教练。传统社区依靠巫师和牧师来帮助维持人类世界和自然世界之间的平衡。在现代社会中，这些责任由规划者承担。然而，规划者往往得不到多少尊重。我们的成功被视为理所当然，我们常常因无法控制的失败而受到指责。作为公共决策的协调员，规划者是批评的焦点。我们作为公正的推动者的角色常常被误解为无情的官僚。当利益相关者对结果不满意时，通常会要求规划者个人承担责任。规划者需要外交技巧和厚脸皮：如果我们的工作做得好，我们受到各方的批评几乎是平等的。强调预防性健康策略（减少烟草消费、均衡饮食、定期锻炼等）的家庭医生通常比在危重疾病期间进行干预的外科医生提供的总收益要大得多，而总成本要低得多。然而，家庭医生被认为是讨厌的唠叨者，而外科医生被认为是英雄。同样，良好的规划往往被低估，因为它可以预防问题，因此受益的人不知道他们的收益。所以，高尚的规划者们，继续努力工作吧！要相信，你们的努力虽然没有得到充分重视，但对你们社区的福祉和人间天堂的创造至关重要。
开发和实施自动主题索引
纸质档案的广泛数字化和数字资料的更积极归档正在创建越来越多的数据集合。主题索引，即根据受控词汇表为文档分配主题，是组织集合和提高其可发现性的重要方法。传统上，主题索引是由人类专家执行的手动过程，但由于手动索引是一个非常劳动密集的过程，因此自 20 世纪 60 年代以来，已经开发了主题索引的自动化和半自动化方法（Stevens 1965）。芬兰国家图书馆长期以来的目标一直是使芬兰图书馆和相关机构的一些主题索引过程自动化，原因有几个：减少索引工作量，使主题索引更加一致，并将主题索引扩展到传统手动索引不可行的集合。然而，从我们的角度来看，现有的自动主题索引工具和服务存在许多问题。首先，我们的民族语言芬兰语和瑞典语得不到大多数工具的良好支持。其次，这些工具通常依赖于它们自己的词汇表，而我们希望使用通用芬兰语本体 YSO 1（Niininen、Nykyri 和 Suominen 2017）以及其他芬兰语主题词汇表。第三，许多可用的解决方案都是商业服务，客户对系统几乎没有控制权，而且容易受到供应商锁定的影响。2017 年，我们开始开发自己的自动主题索引开源工具 Annif 2 。三年后，即 2020 年 5 月，我们推出了 Finto AI——一种基于 Annif 的自动主题索引服务，旨在用于生产用途 3 。在本文中，我们解释了开发 Annif 的过程、它支持的文本分类算法、我们用来确保算法生成的主题索引符合预期的质量保证流程、已部署基于 Annif 或 Finto AI 的自动主题索引的系统，并总结了一些经验教训。
摘要背景：抑郁和自杀的想法在包括糖尿病（DM）和
摘要背景：抑郁和自杀的想法在包括糖尿病（DM）和高血压（HTN）在内的慢性身体疾病患者中更为常见。抑郁症通常在常规护理期间未被发现，未被诊断和治疗得不到治疗，并且可能会使该人群中的自杀念头复杂化。这项研究旨在确定乌干达DM和 /或HTN患者的抑郁和自杀念头的普遍性以及相关因素。方法：我们使用PHQ-9招募了512名参与者并评估了抑郁症，并使用PHQ-9的项目9进行了自杀念头。我们运行逻辑回归模型，以确定仅具有DM的抑郁和自杀意念相关的因素，仅HTN或两者兼而有之。结果：抑郁症和自杀意念的总体患病率分别为22.07％和10％。在DM和HTN的参与者中，抑郁症的患病率为26.3％，而30.4％的抑郁症患病率为合并症。恐惧（AOR = 7.21; 95％CI = 2.68-19.39; P = 0.01）与抑郁症显着相关。遵守抗糖尿病药物（AOR = 0.10; 95％CI = 0.02-0.72; p = 0.02）是针对抑郁症的。结论：乌干达DM和/或HTN患者的抑郁和自杀意念的流行率很高。关键词：抑郁；自杀念头；糖尿病；高血压;乌干达，撒哈拉以南非洲。非洲健康科学。2024; 24（3）。361-374。 https：// dx.doi.org/10.4314/ahs.v24i3.40doi：https：//dx.doi.org/10.4314/ahs.v24i3.40引用为：Nkola R，Kaggwa MM，Muwanguzi M，Muwanguzi M，Kule M，Kule M，Rukundo GZ，Ashaba S. Ashaba S.，Ashaba S.患者患病和抑郁症和自我疾病中的疾病中的患者与烟雾相关的人中的疾病和自我散发。