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人工智能对实现良好健康和福祉目标的贡献 Alexandra ȚSRANU
对于可持续发展目标而言，人工智能意味着什么？在深入探讨人工智能如何为长期解决健康问题做出贡献之前，我们有必要先从简单问题开始：什么是人工智能？一个简单的定义是，人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力 [7]。此外，它是可持续发展所需的盟友，可以更有效地设计、执行、建议和规划地球的未来及其可持续性。目前，人工智能能力正以各种方式被用于进一步实现社会目标，而可持续发展目标 3 中关于“良好健康和福祉”的内容在联合国 2015 年制定的 17 个可持续发展目标中占有重要地位 [6]。
消除无形的死亡：全球狂犬病数据的悲惨状态及其对2030年疏忽的可持续发展目标的影响
与其他被忽视的疾病一样，狂犬病的监视数据与准确描述疾病负担的需要是不足的，并且不兼容。在过去的二十年中，进行了估计全球人类狂犬病死亡的核心，结果每年14,000至74,000例。然而，模型参数的不确定性，建模方法的不一致以及全球负担研究中包含的每个国家 /地区的数据质量差异导致最近对狂犬病死亡率的巨大怀疑。缺乏数据不仅限制了狂犬病消除策略的效率和监测，而且严重降低了倡导国际资助机构支持的能力。同时，最脆弱的社区继续遭受可能通过更强大的报道来阻止的死亡。零by 30全球策略消除了2030年消除狗介导的人类狂犬病，建议特有国家采用部门间方法，综合咬合案例管理（IBCM），作为增强监视的成本效益方法。但是，IBCM的有效实施受到了有限能力，资源，知识，技能和对合规性态度等挑战的阻碍。为了解决这个问题，世界卫生组织和反对狂犬病论坛的联合会开发了几种开放式工具，以指导强大的数据收集实践中的国家控制计划，以及在线数据存储库，以实用简化报告并鼓励数据共享。在这里，我们讨论了如何最好地利用当前和未来的计划来改善现有监视工具的实施，并优先考虑有效的数据报告/共享，以优化2030年消除的进度。
1型糖尿病的 TNF-α抑制剂：探索A ... 的路径 致病空气中真菌和细菌的综述 肠道微生物群在溃疡性结肠炎中的作用 社论：单基因糖尿病的个性化疗法 利用AI进行公共卫生：印度的路线图 含面包的荞麦：对胰岛素的科学调查... 一类新型的口头，非免疫抑制，β细胞 - 引用Kim J，Shon B，Kim S，Cho J，Seo J-J，Jang Sy和Jeong S（2024）ECG数据分析以确定ST段升高的心肌梗塞 empagliflozin：一种治疗SIAD的神奇药物？ 实现整个葡萄酒链可持续发展目标的策略：评论 案例报告：一种与妊娠糖尿病，先天性高胰岛素和二氮氧化物超敏反应相关的新型HNF1A变体 在抗爆炸性/敏感性中涉及的麦芽糖蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白蛋白酶的作用 睡眠剥夺引起的记忆障碍 社论：神经应用的计算机视觉和图像综合 爱泼斯坦 - 巴尔病毒，维生素D和免疫反应 tirzepatide，GIP（1-42）和GIP（1-30）在两个常见的GIP受体变体中显示独特的信号填充，E354和Q354 脑损伤后的消化系统疾病的研究进度 在Aquafeeds中使用单细胞蛋白质桥接蛋白质间隙 糖尿病对肌腱病理学的影响 绿豆种子的快速准确分类...
1型糖尿病（T1D）是一种自身免疫性疾病，其特征是胰腺中产生胰岛素的B细胞。这种破坏会导致慢性高血糖，因此需要终身胰岛素治疗来管理血糖水平。通常在儿童和年轻人中被诊断出，T1D可以在任何年龄段发生。正在进行的研究旨在揭示T1D潜在的确切机制并开发潜在的干预措施。其中包括调节免疫系统，再生B细胞并创建高级胰岛素输送系统的努力。新兴疗法，例如闭环胰岛素泵，干细胞衍生的B细胞替代和疾病改良疗法（DMTS），为改善T1D患者的生活质量并有潜在地朝着治疗方向前进。目前，尚未批准用于第3阶段T1D的疾病改良疗法。在第3阶段中保留B -cell功能与更好的临床结局有关，包括较低的HBA1C和降低低血糖，神经病和视网膜病的风险。肿瘤坏死因子α（TNF-A）抑制剂在三阶段T1D患者的两项临床试验中，通过测量C肽来保存B细胞功能，证明了效率。然而，在T1D的关键试验中尚未评估TNF-A抑制剂。解决T1D中TNF-A抑制剂的有希望的临床发现，突破T1D召集了一个主要意见领导者（KOLS）的小组。研讨会
实现整个葡萄酒链可持续发展目标的策略：评论
二氮氧化物（DZX）仍然是治疗长期和持续形式高胰岛素低血糖（HH）的第一线药物。在近40％ - 50％的HH病例中，遗传机制是未知的。几乎一半的具有永久性或遗传原因的婴儿对DZX敏感，但是对DZX的超敏反应极为罕见，并且该机制知之甚少。在这里，我们第一次报告了与HH的新生儿中DZX超敏反应的案例，HH继承了母亲的新型HNF1A变体。一个术语，是糖尿病母亲的男性大胎龄婴儿，出现了严重的，复发性低血糖的早期发作。降血糖确认HH时临界血液样本。二氮氧化物以5 mg/kg/day的常规剂量开始，导致高血糖（血糖，16.6 mmol/l）在48小时内。葡萄糖输注迅速断奶。dzx被扣留并最终停止。单独使用3天的牛奶饲料，并具有正常的葡萄糖效果，怀疑HH的分辨率，他接受了6小时的禁食研究并通过了。在医院的葡萄糖监测时，他再次出现降血糖发作，关键血液样本确认了HH。dzx以3 mg/kg/day的较低剂量重新启动，这需要在获得稳定的尤利西亚之前进一步下降至0.7 mg/kg/day。不再发生低血糖或高血糖发作，他在出院前通过了一项安全禁食研究。分子基因检测确定了母亲 - 儿童二元的新型HNF1A突变，而父亲则测试了阴性。我们得出的结论是，由于这种新型HNF1A突变引起的HH表型可能是突变的，并且需要非常低剂量的DZX。临床医生应在启动DZX治疗的同时，应仔细观察糖尿病性酮症酸中毒和高血糖高质量状态的风险。
通过机器学习检测财务报表欺诈：会计信息和公司治理指标的检查
对财务报表欺诈的检测仍然是监管机构，投资者和组织致力于为财务报告中的透明度和准确性而关注的关键问题。本研究探讨了机器学习技术以增强财务报表欺诈的识别，重点是集成会计信息和公司治理指标。通过利用先进的算法和数据驱动的方法，该研究旨在发现财务报表中欺诈活动的模式和异常。该研究采用了一个全面的数据集，其中包括历史财务记录和治理指标，应用了各种机器学习模型，例如决策树，支持向量机和神经网络。这些模型的性能是根据准确性，精度和召回来评估的，以确定它们在区分欺诈和非欺骗性财务报表方面的有效性。这些发现突出了机器学习以改善欺诈检测过程的潜力，为会计数据和治理结构在减轻财务风险中的作用提供了宝贵的见解。这项研究有助于开发更强大和自动化的系统以进行欺诈检测，从而提高财务报告和公司治理实践的可靠性。
使用机器学习的消费者评估用于消费者购买指标的预测分析
随着当前网络平台用于在线电子商务的快速开发，除了透明的价格竞争外，买方的反馈也对消费者的购买决策也有合理的影响。今天，我们可以看到，近年来，消费者在相关网站上的反馈行为，包括著名的在线购物平台，例如亚马逊购物，Shopee Shopping和Toobao，近年来逐渐得到了增强。消费者反馈的实质性建议是否有助于其他肤浅的消费者阅读他们以改善购物习惯。在这项研究中，我们使用机器学习自动对反馈注释进行分类，并监视购物交易量的增长趋势，从而选择Shopee购物平台作为实验案例。根据评论提供的客户提供的建议已融入情感单词管理分析中，并且单词和单词分数得到了加权。最后，建造了商店销售引擎，该引擎模拟消费者的行为，使用审核管理过滤可变因素，并优化了预测消费者购物的指标。
一、学习目标的权重：
可再生能源：利用自然的力量 可再生能源对于应对气候变化和确保可持续的未来至关重要。这些能源利用自然过程来发电，而不会耗尽有限的资源或排放有害的温室气体。 II. 一种重要的可再生能源是太阳能，它利用光伏电池或太阳能热系统利用阳光。光伏电池将阳光直接转化为电能，而太阳能热系统则使用镜子或透镜来聚集阳光并产生热量，然后可用于生产电能或热水。
具有上下文目标的定量积极能源区定义
帕金森氏病（PD）和相关的神经退行性疾病构成了日益增长的全球健康挑战，影响了数百万的渐进运动和认知能力下降。尽管进行了广泛的研究，但PD基础的精确分子机制仍然难以捉摸，遗传和环境相互作用起着关键作用。了解PD的病理生理学 - 包括对线粒体功能障碍，神经炎症和新型遗传危险因素的新见解至关重要。紧迫的关注是疾病进展和治疗反应的变化。虽然当前的治疗方法提供症状管理，基因治疗中的突破，神经保护剂和精密医学正在重塑景观。此外，在预测疾病发作，进展和治疗结果中，机器学习和人工智能的整合具有变革性的潜力。我们邀请了原始的研究和全面评论，这些研究发现了新的分子靶标，完善诊断生物标志物，并提高AI驱动的预测模型，以彻底改变PD护理并改善患者的结果。