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医生何时使用人工智能会增加责任？
越来越多的自动化和人工智能 (AI) 系统会提出医疗建议，包括个性化建议，这些建议可能会偏离标准护理。法律学者认为，遵循这种非标准治疗建议会增加医疗事故的责任，从而破坏潜在有益的医疗 AI 的使用。然而，这种责任在一定程度上取决于陪审员的判断：当医生使用 AI 系统时，陪审员会在哪些情况下追究医生的责任？方法：为了确定潜在陪审员的责任判断，我们对 2,000 名美国成年人的全国代表性样本进行了在线实验研究。每位参与者阅读了 AI 系统向医生提供治疗建议的 4 个场景中的 1 个。场景改变了 AI 建议（标准或非标准护理）和医生的决定（接受或拒绝该建议）。随后，医生的决定造成了伤害。参与者随后评估了医生的责任。结果：我们的结果表明，在其他条件相同的情况下，从人工智能系统获得提供标准护理建议的医生可以通过接受而不是拒绝该建议来降低责任风险。但是，当人工智能系统推荐非标准护理时，拒绝该建议并提供标准护理并没有类似的屏蔽效果。结论：侵权法制度不太可能破坏人工智能精准医疗工具的使用，甚至可能鼓励使用这些工具。
同时使用的单细胞CRISPR，RNA和ATAC-SEQ使多组CRISPR屏幕可以识别基因调节关系
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月12日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637716 doi：Biorxiv Preprint
质子泵抑制剂和 BRAF/ 同时使用...
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
stpotr：同时使用非自动回形变压器进行机器人跟随
摘要 - 在本文中，我们通过开发神经网络模型来大大扩展了机器人执行后续任务和该任务的变化的能力，从而从观察到的人类运动历史上预测未来的人类运动。我们提出了一个非自动回忆的变压器架构，以利用其并行性质，以便在测试时更容易训练和快速，准确的预测。所提出的结构将Human运动预测分为两个部分：1）人类轨迹，这是髋关节随时间的3D位置，以及2）人类姿势，这是所有其他关节在时间上相对于固定髋关节的3D位置。我们建议同时做出两个预测，因为共享表示可以改善模型性能。因此，该模型由两组编码器和解码器组成。首先，应用于编码器输出的多头注意模块改善了人类轨迹。第二，应用于与解码器输出相连的编码器输出的另一个多头自我发项模块有助于学习时间依赖性。我们的模型在测试准确性和速度方面非常适合机器人应用，并且相对于最先进的方法进行了比较。我们通过机器人后续任务证明了我们作品的现实适用性，这是我们提议的模型充满挑战而实用的案例研究。我们的模型预测的人类运动使机器人可以在情况下进行详细的人类运动，例如静止不动，即站立。它还使简单的控制策略能够琐碎地概括到人类关注的许多不同变化，例如后续行动。我们的代码和数据可在以下github页面上获得：https：//github.com/mmahdavian/stpotr
启发式：我们在压力下解决问题时使用的思维捷径
当我们在时间压力下或存在很多不确定性的情况下解决问题时，我们往往不会使用严格的逻辑推理。相反，我们倾向于求助于一种或多种思维捷径，也称为启发式方法来解决问题。使用启发式方法的好处是，它们可以让我们快速做出决策，而经历严格的逻辑推理的所有步骤可能会令人精疲力竭且耗时。缺点是启发式推理会导致我们在决策中出现特定类型的错误。研究表明，专家和非专家都使用启发式方法解决各行各业的问题，包括医学、商业、政治、执法，甚至科学。研究人员还发现了多种不同的启发式方法。在本文中，我们将重点介绍三种研究最广泛的启发式方法，并展示它们如何影响现实生活，甚至是生死攸关的决策。
工作、学校或娱乐时使用屏幕相关脑震荡后症状的治疗
Charles Tator 博士接受过神经外科和神经病理学培训，曾担任多伦多大学神经外科主任。他曾担任 Sunnybrook、多伦多西部医院和大学健康网络的神经外科主任。他是加拿大国家脑和脊髓损伤预防基金会 ThinkFirst 和国家伤害预防机构 Parachute Canada 的创始人。他是 Krembil 脑研究所的科学家。他曾担任多伦多大学的两届研究主席，是加拿大勋章获得者，并入选加拿大医学名人堂和加拿大体育名人堂。2009 年，他创立了加拿大体育脑震荡项目，随后于 2015 年创立了加拿大脑震荡中心，均位于多伦多西部医院和大学健康网络，专门从事脑震荡的患者护理和研究。他在同行评审期刊和书籍上发表了 447 篇文章，并且是多家期刊编辑委员会的成员。
实时使用深度学习
在各种条件下进行严格测试，包括不同的照明环境和各种面部表情，以确保稳健性和可靠性2。我们的方法涉及一个从数据收集和预处理开始，然后进行模型培训和优化的全面过程，并在实时系统部署和评估中达到顶点。该系统旨在处理实时视频提要的动态性质，从而立即提供情感的反馈和分类2。该项目的预期结果包括： - 情绪识别的高精度：实现可与现有状态的方法相当或超过现有状态方法的高度准确性。- 实时性能：确保系统可以实时处理和对情绪进行分类，而无需大量延迟。- 稳定性和概括性：证明系统在不同方案和各种数据集2上表现良好的能力。这项研究不仅涉及实时FER的当前局限性，而且还为未来在该领域的进步奠定了基础。该系统的成功实施有可能显着影响诸如交互式系统，监视，心理健康监测等领域。通过提高现实情感识别的能力，我们旨在为
默认模式网络在实时使用EEG
摘要 - 心理健康障碍会影响全球无数人，并对精神卫生服务提出了一个重大挑战，这些服务正在全球范围内的需求挣扎。最近的研究表明，大脑的默认模式网络（DMN）的活动可以证明是在监测患者从抑郁症中康复的洞察力，并已被用作治疗靶点本身。存在使用功能性磁共振成像来复制针对DMN连接性的最新治疗方案，使用脑电图（EEG）的更经济可扩展的模态。这项工作的目的是验证使用公开可用数据集应用于脑电图数据的实时DMN检测方法的准确性。使用隐藏的马尔可夫模型来识别12个状态静止状态网络，这项工作的总体DMN检测准确性为95％。此外，该模型能够在基线和计算出的DMN分数占用率之间实现0.617的相关性。这些结果证明了实时分析通过脑电图数据有效识别DMN的能力，从而为进一步的应用程序提供了监测和治疗心理健康障碍的途径。