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关于人工智能的临床应用
人工智能（AI）是一种具有学习、推理和判断能力，模仿人类智能的计算机程序。人工智能的基础是机器学习，机器学习又可分为监督学习（机器根据正确答案数据进行学习）和非监督学习（机器无需正确答案数据即可学习并分类特征）。监督学习是主要方法。在机器学习中，神经网络是一种模仿人类神经元的人工神经元组合而成的分层系统，当层数变得更深时，就称为深度学习。 ．深度学习的进步极大地提高了人工智能的性能。人工智能正在被应用到各个领域，其中人工智能在临床实践中的应用尝试正在加速。近年来有关人工智能在神经系统疾病治疗中的应用的报道迅速增加。人工智能已经用于神经影像分析，但最近它已应用于自动语音识别 (ASR) 和自然语言处理 (NLP)。利用人工智能通过可穿戴设备和视频进行访谈和神经系统发现的数字化运动分析，现在可以使用人工智能来分析以前难以处理的神经学发现。这是可能的。此外，从血液、脑脊液等生物样本中寻找生化生物标志物的研究也在进行中，利用AI对多组学数据进行分析的研究也备受关注。未来，预计AI的进一步发展将实现更加准确的诊断和预后预测。
药品临床试验申请须知
1. 医疗法.......................................................................................................................... 10
人工智能（AI）技术的临床应用
近年来，以深度学习为核心的机器学习技术以及大数据的日益普及，人工智能技术备受关注。美国FDA已批准了100多种基于AI的医疗器械。在日本，多种基于AI的医疗器械也已获批并应用于临床。本综述介绍了日本医疗AI研发的现状及面临的挑战，并讨论了医疗AI研发的未来方向。（2022年1月11日收稿；2022年2月9日接受）
人工智能系统研究组讲解资料
针对已知危害进行监管是必要的，但对开源人工智能等新兴技术进行预先监管，以防范理论上的危害，会扼杀创新。欧洲规避风险的复杂监管可能会阻止其利用可能带来巨大回报的大赌注。
（TSRI）GAN12-114A
申请编号：GAN12-114A-E0011课程：微波及毫米波频率合成器（null）计画：使用0.12μm氮化镓制程实现正交反射型调变器（I/q反射型调制器中的0.12μmGan-Hemt过程中）晶片形式
发行咨询材料（第5版）
在FAL3中，订户应通过向RP提出身份验证器来验证，除了断言。此处使用的身份验证者也称为绑定的身份验证者和sec。。例如，如果订户在IDP和RP之间执行联邦登录过程，则RP将提示用户提供链接到RP用户帐户的界限验证者。FAL3中介绍的界面验证者不需要与订户对IDP身份验证时使用的身份验证者相同。主张来识别订户，并且BOUND身份验证者给出了试图登录的一方的最高概率是由主张确定的订户。请注意，直到使用界面验证者进行身份验证，RP验证了身份验证器是否正确链接到主张指示的RP订户帐户，才能实现FAL3。
AI系统研究小组成员提交的材料
基于当今的观点，在讨论系统时，我认为以下四个基本原则是：第一个是平衡风险响应和促进创新。有必要根据准则采取措施并确保AI的安全。第二点是灵活系统的设计，可以响应技术和业务的快速变化。第三点是国际互操作性和遵守国际准则。第四点是政府对AI的适当采购和使用。政府的努力对他人产生了重大影响，因此我们想进行彻底考虑。
基因治疗临床研发策略指导原则
具有嵌入（整合）能力、基因编辑（基因组编辑）活性、载体复制能力力可造成持续感染，以及具潜伏性（潜伏性）或再活化（再激活）特性之基因治疗制剂，造成迟发性不良反应的风险加重，否则不良反应可能在临床试验的主动监视期过后才发生，需特别注意长期追踪观察（长期跟踪观察，LTFU）之规划。所有的临床试验都应有良好的设计，以评估基因治疗的呼吸和风险。在无法进行随机对照临床试验的情况下，可能可以采用其他替代方法（如定量流行病自然史资料或让患者 做为自身的研究生），但须提出适当的合理性说明，并讨论使用这些替代方法的应注意事项。在临床试验设计中未使用研究生时，应根据试验的目标、所欲探讨之疾病和基因治疗制剂提供合理的说明。