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World File Search System推广性
桥接甲状腺癌组织之间的域间隙
深度学习技术越来越多地用来以高准确性对医学成像数据进行分类。尽管如此，由于训练数据通常有限，这些模型可能缺乏足够的可推广性来预测不同领域中产生的未见测试数据，并具有可观的性能。本研究的重点是甲状腺组织病理学图像分类，并研究了只有156个患者样品训练的生成对抗网络[GAN]是否可以产生高质量的合成图像以充分增强训练数据并改善整体模型的可推广性。利用stylegan2方法，生成网络生成的图像产生了频率创造距离（FID）分数为5.05的图像，匹配的最新gan会导致具有可比数据集尺寸的非医疗域。当对从三个单独的域中采购的外部数据进行测试时，使用这些GAN生成的图像对训练数据进行培训数据增加了模型，将总体精度和AUC分别提高了7.45％和7.20％，而基线模型则分别提高了7.45％和7.20％。最重要的是，在训练有素的病理学家进行分类时，在少数群体图像，肿瘤亚型上观察到了这种绩效改善。
深度学习模型揭示了人类功能大脑组织中可复制、可推广和行为相关的性别差异
性别在人类大脑发育、衰老以及精神和神经系统疾病的表现中起着至关重要的作用。然而，由于发现不一致和缺乏复制，我们对人类功能性大脑组织的性别差异及其行为后果的理解受到了阻碍。在这里，我们使用时空深度神经网络 (stDNN) 模型来应对这些挑战，以揭示区分男性和女性大脑的潜在功能性大脑动态。我们的 stDNN 模型准确区分了男性和女性的大脑，在来自同一个人和三个独立队列（N ~ 1,500 名 20 至 35 岁的年轻人）的多会话数据中表现出始终如一的高交叉验证准确率（> 90%）、可复制性和可推广性。可解释人工智能 (XAI) 分析显示，与默认模式网络、纹状体和边缘网络相关的大脑特征在会话和独立队列中始终表现出显着的性别差异（效应大小 > 1.5）。此外，XAI 得出的大脑特征准确预测了性别特定的认知特征，这一发现也得到了独立复制。我们的结果表明，功能性大脑动力学中的性别差异不仅具有高度可复制性和可推广性，而且与行为相关，挑战了男性-女性大脑组织连续性的概念。我们的研究结果强调了性别作为人类大脑组织中的生物决定因素的关键作用，对于开发精神和神经系统疾病的个性化性别特定生物标志物具有重要意义，并为未来的研究提供了创新的基于 AI 的计算工具。
针对轻度至中度 COVID-19 成人患者的抗病毒治疗建议
轻度、中度和重度 COVID-19 的严重程度分类已修订，以更好地符合加拿大和国际其他卫生当局和指南中常用的定义。与建议进行抗病毒治疗的更严重 COVID-19 结果相关的风险因素也已修订，以反映 SARS-CoV-2 致病性的变化，这些变化来自社区中传播的毒株以及先前感染或接种疫苗产生的预先存在的免疫力。瑞德西韦和尼玛瑞韦/利托那韦的里程碑式临床试验对当前临床实践的推广性有限，因为它们是在未接种疫苗或未从先前的 COVID-19 感染中产生免疫力的人群中出现 Omicron SARS-CoV-2 变体之前进行的。
新产品创新者-OM1
传统的市场解决方案需要高资本支出，只是获得有限的可推广性和现实世界中的适用性不足。近年来，许多公司开始开发以数据驱动的解决方案来利用下一代技术来提供改进的体验。然而，不同的和断开的数据源困扰着现代的医疗保健局势，从而导致了从研发（R＆D）到护理点临床决策的关键知识差距（R＆D）。因此，供应商必须利用RWE和RWD来满足行业的需求，使组织能够收集，处理和跟踪临床数据并提供有效，准确的研究数据。OM1提供改变游戏规则的解决方案，允许任何组织（从制药公司到学术机构和政府机构）进行成功的研究或注册表。
BindingSiteAugmentedDTA：为药物再利用中的可解释预测模型启用下一代管道
虽然药物-靶标相互作用 (DTI) 预测研究已经相当成熟，但该领域现有研究并未始终解决可推广性和可解释性问题。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为 BindingSite-AugmentedDTA，该框架通过减少蛋白质潜在结合位点的搜索空间来改善药物-靶标亲和力 (DTA) 预测，从而使结合亲和力预测更加高效和准确。我们的 BindingSite-AugmentedDTA 具有高度可推广性，因为它可以与任何基于 DL 的回归模型集成，同时显著提高它们的预测性能。此外，与许多现有模型不同，我们的模型由于其架构和自注意力机制而具有高度可解释性，通过将注意力权重映射回蛋白质结合位点，可以更深入地理解其底层预测机制。计算结果证实，我们的框架可以在 4 个广泛使用的评估指标方面提高七种最先进的 DTA 预测算法的预测性能，包括一致性指数 (CI)、均方误差 (MSE)、修正平方相关系数 ( r 2 m) 和精度曲线下面积 (AUPC)。我们还为两个最常用的 DTA 基准数据集（即 Kiba 和 Davis）做出了贡献，包括这两个数据集中包含的所有蛋白质的 3D 结构的附加信息。我们从 https://www.uniprot.org/ 上提供的蛋白质数据库 (PDB) 文件中手动提取了这些信息。此外，我们通过实验室实验验证了我们提出的框架的实际潜力。我们测量了几种候选药物化合物之间的结合相互作用，以抑制 (SARS-CoV-2 S-蛋白 RBD) 刺突蛋白和 ACE-2（宿主细胞结合靶标）蛋白之间的结合。然后，我们将计算预测的结果与实验室中实验观察到的结果进行比较。计算预测和实验观察到的结合相互作用之间相对较高的一致性支持了我们的框架作为药物再利用预测模型的下一代流程的潜力。
GMS 6853：学习卫生系统的改进和实施科学GMS 6853：学习卫生系统的改进和实施科学
课程描述质量改进和基于证据的实践的实施对于解决医疗保健提供和有效性方面的差距至关重要。将研究转化为实践是一个复杂的过程，涉及多个利益相关者的参与，这有助于采用基于证据的干预措施，并有助于干预措施的可持续性。实施科学试图：（1）了解影响有效的干预措施成功实施的障碍和促进者，（2）设计策略以促进采用最佳实践，以及（3）增强干预研究的推广性，代表性和最终可扩展性的程度。与实施科学相结合，需要更严格的传播工作，而不是传统的学术场所以外的时间来增加对现实环境的宣传。
评估深度学习模型的可转移性潜力
抽象的气候降低降级，这是从低分辨率模拟中生成高分辨率气候数据的过程，对于理解和适应区域和本地规模的气候变化至关重要。深度学习方法已被证明在解决此问题方面很有用。但是，存在研究通常集中在一个特定任务，位置和变量的培训模型上，因此它们的可推广性和可传递性受到限制。在本文中，我们评估了培训深度学习对多种气候数据集的深度学习模式的效果，以了解更多可靠和可转移的表示形式。我们使用CNN，傅立叶核电运算符（FNOS）和视觉变压器（VIT）评估体系结构零射击传递性的有效性。我们以实质性地评估了降尺度模型的空间，可变和产物的可传递性，以了解这些不同体系结构类型的普遍性。
FDI政策声明 - 牙科中的人工智能
值得注意的是，牙齿AI需要有用和真实，即构建基于高质量的数据，否则是偏见，由于可推广性有限而造成的性能损耗，最终可能会因其使用而产生损害。要访问高质量的数据，需要平衡数据保护和可访问性，以及加强数据的协调和交换性。道德和社会方面，包括人工智能的人类自主权，公平和透明度，将来需要更多的重点。确保AI不会增加，而是减少了不平等的不平等，与反映了代表性不足的人群以及此类AI对所有人群群体的可访问性的基础培训数据密切相关。此外，还需要解决自动化偏差的风险（即使用AI的实践者过度依赖实践者），目前缺乏使用可比指标在标准化数据集上测量AI绩效的选项。
大型语言模型策略适应到处驾驶
将驾驶行为适应新的环境，库斯和法律是自主驾驶中的一个长期问题，排除了澳大利亚车辆（AVS）的广泛部署。在本文中，我们提出了LLADA，这是一种简单而强大的工具，它使人类驾驶员和自动驾驶汽车都可以通过调整其任务和动作计划来在新的地方进行访问规则，从而在任何地方开车。llada通过利用大型语言模型（LLMS）在解释本地驾驶员手册中的流量规则方面的令人印象深刻的零弹性可推广性来实现这一目标。通过广泛的用户研究，我们表明LLADA的说明可用于消除野外野外未受的情况。我们还展示了LLADA在现实世界数据集中适应AV运动计划策略的能力； Llada优于我们所有指标的基线计划。请查看我们的网站以获取更多详细信息：Llada。