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医疗保健路演2024
•尽管大量使用技术，但医疗提供者如何提供个性化的患者护理？•在医疗保健技术的不断发展的景观中，医疗组织如何平衡数据安全和无缝数据共享以确保遵守隐私法规？•哪些策略和技术最有效地赋予患者控制其医疗保健数据，同时仍促进医疗保健提供者之间必要的信息交换？•如何利用数字技术来提供预防性健康措施？•政府机构，医疗保健提供商和技术公司之间的合作如何得到加强以更好地应对医疗保健信息安全挑战？塔尼亚·塔吉里安（Tania Tajirian）博士，chio＆Asst。Professor, Department of Family and Community Medicine, University of Toronto Lucas Chartier, VP, Quality and Safety & Chief Patient Safety Officer, University Health Network Jeff Curtis, Chief Privacy Officer, Sunnybrook Health Sciences Centre Paul Pirie, A/Director, Digital Health Program Branch, Digital and Analytics Strategy Division, Ministry of Health of Ontario Peter Jones, Industry Lead – Canadian Healthcare, WW Health, Microsoft Moderator: Karam Bains，咨询专家 - 医疗保健，CGI
寻路策略 - 实施计划
行动2.1：放置[信息亭]在关键决策点（请参阅寻路策略的图14）。操作2.2：利用当前的售货亭结构设计：使用当前4面售货亭结构的设计（请参见图11）使新的售货亭与现有的，最小化的视觉混乱一致。操作2.3更新面板，以与非凡的耶尔奈夫品牌保持一致：使用非凡的耶奈犬颜色和字体（见图12和13）。操作2.4：优先级的位置名称：将位置名称作为最突出的信息，通过将位置名称打印在大而大胆的字母中，与标志的背景颜色形成鲜明对比（请参见图18，第16页）。确保地点名称是一致的，以最大程度地减少混乱。操作2.5：寻路：使用更新的目的地地图（第22页）作为售货亭的一个面板，并带有“您在这里”指示器，圆圈指示典型的步行距离。行动2.6：在合作伙伴关系中包括社区传单的空间：继续为社区提供专门的空间，以在可以找到管理合作伙伴的位置的信息亭上发布通知。有关管理传单的建议，请参见侧边栏。如果找不到有效的社区合作伙伴，则不应包括发布空间。
多部分病毒的基因组公式在单个节段和节段组水平上均受到调控
不同基因组片段的差异性积累是具有节段基因组的病毒的共同特征。宿主内基因组片段积累的可重复和特定模式被称为“基因组公式”。有人推测和一些实验支持基因组公式通过拷贝数变异调节基因表达发挥功能性作用。然而，基因组公式调控机制尚未确定。在本研究中，我们调查了八分体纳米病毒蚕豆坏死矮化病毒 (FBNSV) 的基因组公式是否由作用于单个片段而不是病毒种群水平的过程调控。我们使用叶片渗透系统来表明 FBNSV 的两个积累最多的基因组片段在蚕豆组织中比其他片段具有更大的内在积累能力。然而，作用于单个片段水平的过程不足以产生基因组公式，这表明涉及作用于超片段水平的其他机制。事实上，在系统性感染过程中，具有重要功能的片段的缺失会极大地改变其他片段的相对频率，这表明基因组公式是片段组的一个属性。总之，这些结果表明，FBNSV 基因组公式是由一个复杂的过程形成的，该过程在单个片段和片段组水平上起作用。
嵌段共聚物定向自组装基础
对于需要高分辨率图案化的实验室成员，嵌段共聚物定向自组装可以作为更传统的光刻技术的低成本、高通量补充。嵌段共聚物由两种或多种化学性质不同的聚合物端对端结合而成。当将嵌段共聚物溶液旋涂到基材上时，可以加热薄膜以诱导自组装。在此过程中，组成聚合物根据其 Flory-Huggins 相互作用参数 (χ) 相互排斥，以达到其最小自由能位置。随着嵌段分离，同类聚合物会被同类聚合物吸引，从而形成周期性域。自组装域的形状取决于嵌段共聚物中的嵌段数以及这些嵌段的相对比例。[1] 本报告将重点介绍具有两种组成聚合物的二嵌段共聚物。在可实现的各种域形状中，对于光刻最实用的是分别使用 50:50 和 70:30 嵌段共聚物形成的薄片和圆柱体。
灵活至终端输电扩建 - C 段
该项目涉及从犹他州格兰茨维尔附近的拟建林伯变电站到犹他州盐湖城的终端变电站修建一条高压输电线，如下图所示。该项目将包括约 56 英里的新输电线、一个新变电站、对两个现有变电站的升级以及重新布置一些现有输电线。
基于前景原型的脑肿瘤的单发段
摘要：通过几乎没有学习的可能性增强脑肿瘤分割的潜力是巨大的。虽然几个深度学习网络（DNN）显示出令人鼓舞的分割结果，但它们都采用了大量的培训数据，以产生适当的结果。此外，对于大多数这些模型而言，一个突出的问题是在看不见的课程中表现良好。为了克服这些挑战，我们提出了一个单次学习模型，以基于单个原型相似性评分来分割脑磁共振图像（MRI）上的脑肿瘤。使用最近开发的几乎没有弹药的学习技术，通过支持和查询图像进行训练和测试，我们试图通过专注于包含前景类别的切片来获取明确的肿瘤区域。与使用整个图像集的其他最近的DNN不同。该模型的训练是以迭代方式进行的，在每个迭代中，随机切片中包含前景类别的随机抽样数据的剪辑被选为查询集，以及与支持集的同一样本的不同随机切片。为了将查询图像与类原型区分开，我们使用了基于非参数阈值的基于公制的学习方法。我们采用了具有60次训练图像和350次测试图像的多模式脑肿瘤图像分割（Brats）2021数据集。使用平均骰子得分和平均得分评估模型的有效性。实验结果提供的骰子得分为83.42，比文献中的其他作品还要大。此外，所提出的单发分割模型在计算时间，内存使用情况和数据数方面优于常规方法。
2022-25 年全龄段策略
大曼彻斯特地区有 10 个健康观察组织（附录 2），这项为期 3 年、适用于所有年龄段的战略描述了我们 10 个独立组织的共同目标，我们共同合作分享信息、专业知识和学习，以改变健康和社会护理服务，如全科医生护理、医院护理、牙科护理、药房护理和英格兰各地人们家中提供的护理。