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基于纳米技术的组合光疗法可增强癌症治疗
放射治疗 5,6 和免疫治疗 7,8 在减缓或阻止肿瘤进展方面起着不可或缺的作用。尽管这些方法具有出色的抗癌效果并延长了患者的生存期，但它们仍然存在一些缺点，例如严重的副作用、耐药性和反应不足。具体来说，化疗药物的范围很广，不幸的是，由于缺乏对肿瘤细胞的选择性作用，不良反应很常见。9,10 化疗还会遇到癌细胞产生的耐药性，这严重降低了治疗药物的细胞内浓度。11,12 对于放射治疗，癌性条件，例如缺氧肿瘤微环境 (TME)、13 酸性 pH 14 和分散的肿瘤分布，15
引文：Doenyas-Barak K、Catalogna M、Kutz I、Levi G、Hadanny A、Tal S 等人 (2022) 高压氧疗法可改善症状、大脑微结构
创伤后应激障碍 (PTSD) 是一种复杂、慢性且使人衰弱的精神障碍，是在遭受严重心理创伤后形成的。PTSD 的特点是出现侵入性思维、噩梦和回忆过去的创伤事件、回避创伤提醒、过度警觉、睡眠障碍以及持续的应激反应失调 [1]。这些长期症状会导致严重的社交、职业和人际功能障碍。世界卫生组织 (WHO) 报告称，全球跨国 PTSD 的终生患病率为 3.9% [2]，而在战斗人员中患病率可高达 30% [3]。不幸的是，目前可用的治疗方法，包括药物和以创伤为重点的心理治疗，效果有限，近一半的患者患有难治性 PTSD [4]。新的脑成像技术使我们能更好地了解导致 PTSD 的病理生理学。现已清楚，创伤性事件会导致大脑活动和微观结构完整性的长期变化。主要的创伤相关病理表现在额叶边缘回路、杏仁核、海马和前额叶皮质[5-8]。高压氧疗法（HBOT）包括在超过1个绝对大气压（ATA）的压力下吸入100％氧气，从而增加溶解在身体组织中的氧气量。高压氧疗法的许多有益作用可以通过组织/脑氧合的改善来解释。然而，目前据了解，间歇性高氧和高压的共同作用会触发氧和压力敏感基因[9]。此外，脑代谢率增加、线粒体功能恢复、刺激细胞增殖和内源性神经干细胞成熟，以及诱导抗炎、血管生成和神经生成因子均已在高压氧疗法后得到证实(9)。来自中风后和创伤性脑损伤 (TBI) 研究的累积证据表明，即使在脑损伤数年后，高压氧疗法也能在慢性代谢功能障碍的大脑区域诱导神经可塑性 [10，11]。最近的研究还证明高压氧疗法可诱导神经可塑性，并显著改善纤维肌痛患者（包括因童年虐待引起纤维肌痛的患者）的临床症状 [12，13]。高压氧疗法对创伤后应激障碍的潜在有益作用在患有 TBI 的退伍军人中进行了研究，TBI 通常与创伤后应激障碍同时存在。在大多数研究中，创伤后应激障碍症状得到了显著的临床改善 [14-20]。但是，据我们所知，这些研究中没有一个将创伤后应激障碍作为独立的病理进行研究。本研究的目的是评估高压氧疗法对患有难治性战斗相关创伤后应激障碍的退伍军人的临床结果、大脑功能和大脑微观结构完整性的影响。
对失眠数字认知行为疗法可用性的定性检查
摘要 目的：中风后睡眠通常会受到影响。失眠认知行为疗法 (CBT-I) 是治疗睡眠困难的一线推荐疗法。“Sleepio” 是一个数字 CBT-I 程序，可以大规模提供这种治疗。然而，Sleepio 尚未专门针对中风患者进行测试。在此之前，我们想探索中风患者使用该计划的体验，以及完成该计划的潜在障碍。方法：社区中风幸存者（n = 11，年龄 41-78 岁，6 名男性）可以使用 Sleepio。参与者在半结构化访谈中讨论了他们对该计划的体验，并使用主题分析进行了分析。结果：我们发现了四个共同的主题：（1）积极和消极的经历影响了对该计划的参与，（2）遵循该计划的动机与感知到的睡眠问题严重程度成正比，（3）对中风患者的建议不切实际，（4）操作该计划的难度。结论：一些中风慢性期的人可以使用 Sleepio。然而，我们强调了一些完成的障碍，而且并非所有建议都适用于每个人。因此，我们建议进行可能的调整，以使该计划更容易使用，并让不同程度的中风幸存者参与其中。
催眠疗法可改变大脑活动的功能
1 伯尔尼大学牙科学院修复、预防和儿童牙科系，瑞士伯尔尼 CH-3010；karin.faerber@students.unibe.ch（KAF）；guglielmo.campus@zmk.unibe.ch（GC）2 美因茨约翰内斯古腾堡大学医学中心牙周病学和牙科手术系，德国美因茨 D-55131 3 伯尔尼大学医院（Inselspital）诊断和介入神经放射学研究所高级神经影像支持中心（SCAN），瑞士伯尔尼 CH-3010；christian.rummel@insel.ch 4 弗莱堡大学心理学系、神经心理学，德国弗莱堡 D-79085； ulrike.halsband@gmx.de 5 意大利萨萨里大学牙科学院外科、显微外科和医学科学系，I-07100 萨萨里 6 俄罗斯莫斯科谢切诺夫第一国立医科大学牙科学院儿科、预防牙科和正畸学系，119991 * 通讯地址：thomas.wolf@zmk.unibe.ch；电话：+41-31-632-2580 † 上述作者贡献相同。
基于网络的新型人工智能临床混合方法可行性研究
英国，伦敦，E1 2AD；h 道格拉斯心理健康大学研究所，麦吉尔大学，加拿大，魁北克，凡尔登，H4H 1R3；i 麦吉尔大学精神病学系，加拿大，魁北克，蒙特利尔，H3A 0G4 致谢：我们感谢患者、医生和当地工作人员参与这项可行性研究。摘要本文的目的是讨论一种新型的人工智能 (AI) 支持的临床决策支持系统 (CDSS) 用于治疗成人重度抑郁症的感知临床效用及其对医患关系的影响。患者进行了基线预约，然后至少与 CDSS 进行两次预约。对于医生和患者，都进行了研究退出问卷和访谈，以评估感知的临床效用、对医患关系的影响以及对 CDSS 的理解和信任。17 名患者同意参加研究，其中 14 名完成。 86% 的医生 (6/7) 认为 CDSS 提供的信息有助于更全面地了解患者情况，71% (5/7) 的医生认为这些信息很有帮助。86% 的医生 (6/7) 报告称，AI/预测模型在制定治疗决策时很有用。62% 的患者 (8/13) 报告称，由于该工具，他们的护理有所改善。46% 的患者 (6/13) 认为该应用程序显著或在一定程度上改善了他们与医生的关系；54% 的人认为没有变化。71% 的医生 (5/7) 和 62% 的患者 (8/13) 表示他们信任该工具。定性结果经过分析和呈现。研究结果表明，医生认为该工具在进行
劳拉替尼疗法可快速有效控制 ALK 阳性肺腺癌的脑和脊髓软脑膜转移
我们报告了一名因间变性淋巴瘤激酶 (ALK) 阳性肺腺癌的脑和脊髓软脑膜转移导致严重神经系统恶化的患者，通过劳拉替尼疗法迅速成功地得到了治疗。一名 48 岁的男性患者出现急性精神衰退、严重头痛和双腿无力。患者既往病史包括 ALK 阳性肺腺癌的脑转移，一年前和三个月前分别通过全脑放射治疗和伽玛刀放射外科手术成功治疗。体格检查发现颈部僵硬和运动分级为 I 级的下肢轻瘫。钆增强脑 MRI 显示小脑叶新出现的软脑膜增强，全脊柱 MRI 显示整个脊柱轴都有类似的软脑膜转移。劳拉替尼开始口服，剂量为 100 毫克/天。一周后，患者的临床症状迅速好转。患者恢复清醒，头痛消失，下肢轻瘫恢复至正常的行走状态。根据 MRI 结果，两个月的劳拉替尼治疗导致大脑和脊髓先前的软脑膜强化几乎完全消失，并且中枢神经系统没有出现新的转移性病变。患者接受了 5 个月的定期随访，未出现任何全身并发症或神经系统异常。总之，劳拉替尼可以成为一种快速有效的治疗方法，用于治疗由 ALK 阳性肺癌引起的中枢神经系统软脑膜转移患者。
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
欧盟如何实现合法可信的人工智能
该提案试图表达“合法人工智能”的概念，而委员会人工智能高级专家组于 2019 年发布的《可信人工智能伦理指南》并未涉及该概念，因为该指南将讨论限制在“道德”和“稳健”人工智能的概念上。我们提出了“法律上值得信赖的人工智能”的概念，认为它应该以当代自由民主社会建立的三大支柱为基础，即基本权利、法治和民主。为促进法律上值得信赖的人工智能，提案必须确保 (1) 适当分配和分配人工智能的错误和危害的责任；(2) 合法有效的执法架构，包括充分的透明机制，以确保有效保护基本权利和法治，并以与其他适用法律相一致的方式向法律主体提供明确、稳定的指导； （3）充分的公众参与权和信息权，以确保对民主社会所必需的人工智能系统的开发、部署和监督进行有意义的问责。
欧盟如何实现合法可信的人工智能 - Lirias
该提案试图表达“合法人工智能”的概念，而委员会人工智能高级专家组于 2019 年发布的《可信人工智能伦理指南》并未涉及该概念，因为该指南将讨论限制在“道德”和“稳健”人工智能的概念上。我们提出了“法律上值得信赖的人工智能”的概念，认为该概念应以当代自由民主社会建立的三大支柱为基础，即基本权利、法治和民主。为促进法律上值得信赖的人工智能，该提案必须确保 (1) 对人工智能的错误和危害进行适当的责任分配； (2) 合法有效的执法架构，包括充分的透明机制，以确保有效保护基本权利和法治，并以与其他适用法律相一致的方式向法律主体提供明确、稳定的指导； （3）充分的公众参与权和信息权，以确保对民主社会所必需的人工智能系统的开发、部署和监督进行有意义的问责。
飞机维护中的疲劳管理方法可减少人为因素相关的错误
摘要。维修人员疲劳是导致维修过程中出现差错的关键因素之一。维修人员疲劳问题对飞机维修组织来说是一个严峻的挑战，其解决与飞行安全直接相关。作者考虑了疲劳对维修人员绩效的影响及其相关后果。本文提供了维修人员疲劳研究的结果，该研究是通过对该组织一名员工的调查获得的。根据调查，在飞机维修中，差错是疲劳状态下工作最有可能的结果。所获得的结果使得有必要制定一种管理飞机维修中维修人员疲劳的方法。该方法基于一份问卷，问卷要求受访者回答有关他们的疲劳状态和疲劳评估标准的问题。评估结果使得制定必要的纠正和预防措施成为可能，包括限制特权和暂停执行维护任务。