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NSCLC中脑转移酶的机械建模提供了用于个性化预测结果的计算标记
尽管有希望的表现，但仅当隐含高风险时，很少使用加强学习（RL）。I型糖尿病中的糖症控制就是这样的一个例子：已证明各种RL药物可以准确调节胰岛素的递送，但无法看到现实生活中的应用。 对于此类应用程序，管理风险是关键。 在本文中，我们使用进化策略算法来训练一个用于血糖控制的政策网络：它具有最先进的结果，并且在没有任何先验知识的情况下恢复了胰岛素治疗和血糖管理的基础知识。 我们提出了一种将政策网络配备认识论不确定性度量的方法，这不需要进一步的模型培训。 我们说明了如何使用这种认知不确定性估计来提高设备的安全性，从而为现实生活中的临床试验铺平了道路。糖症控制就是这样的一个例子：已证明各种RL药物可以准确调节胰岛素的递送，但无法看到现实生活中的应用。对于此类应用程序，管理风险是关键。在本文中，我们使用进化策略算法来训练一个用于血糖控制的政策网络：它具有最先进的结果，并且在没有任何先验知识的情况下恢复了胰岛素治疗和血糖管理的基础知识。我们提出了一种将政策网络配备认识论不确定性度量的方法，这不需要进一步的模型培训。我们说明了如何使用这种认知不确定性估计来提高设备的安全性，从而为现实生活中的临床试验铺平了道路。
使用深度学习模型实现肿瘤分割结果的可重复性
在过去的几年中，人们越来越意识到许多科学领域的可重复性问题。在这项工作中，我们的目标是评估当 MRI 图像经过 (i) 使用相同预处理流程的两个不同版本，以及 (ii) 引入模拟在不同环境下执行的数值扰动进行预处理时，深度分割模型产生的肿瘤分割结果的可重复性。结果表明，这两个变异源可能导致分割结果发生重要变化：Dice 可以低至 0.59，而豪斯多夫距离可以高达 84.75。此外，两种情况都显示出相似的值范围，这表明不稳定性的根本原因可能是数值稳定性。这项工作可以作为提高流程数值稳定性的基准。
Verde角的乳腺癌：对Agostinho Neto University Hospital的临床表现，治疗和结果的24年回顾性研究
乳腺癌仍然是全球重要的健康关注点，在全球女性中是最常见的癌症。根据世界卫生组织的说法，2020年，全球估计有230万例新的乳腺癌病例[1]。 这是许多国家（尤其是低收入国家和中等收入国家）与癌症相关死亡的主要原因[2]。 乳腺癌的发病率在各个地区的变化差异很大，发达国家的率较高[3]。 由于后期诊断和接受治疗的机会有限，发展中国家的死亡率较高[4]。 在非洲西海岸附近的一个群岛佛得角，有583,233名居民，乳腺癌提出了需要调查的独特挑战和模式。 根据最近的基于人的癌症登记局的乳腺癌登记局的全面数据有限，但乳腺癌是女性最常见的癌症，也是第二个死亡原因。 每100,000名女性的发生率和死亡率年龄标准化率（世界）分别为23.4和7.8 [5]。 最初在2000年建立了肿瘤学护理，组织改进以及诊断和治疗能力，但通过增强的诊断资源在2010年取得了重大进展。 进一步的进步发生在过去的5年中，通过支持团队培训和将患者转移计划建立到葡萄牙进行放射治疗。根据世界卫生组织的说法，2020年，全球估计有230万例新的乳腺癌病例[1]。这是许多国家（尤其是低收入国家和中等收入国家）与癌症相关死亡的主要原因[2]。乳腺癌的发病率在各个地区的变化差异很大，发达国家的率较高[3]。由于后期诊断和接受治疗的机会有限，发展中国家的死亡率较高[4]。在非洲西海岸附近的一个群岛佛得角，有583,233名居民，乳腺癌提出了需要调查的独特挑战和模式。根据最近的基于人的癌症登记局的乳腺癌登记局的全面数据有限，但乳腺癌是女性最常见的癌症，也是第二个死亡原因。每100,000名女性的发生率和死亡率年龄标准化率（世界）分别为23.4和7.8 [5]。最初在2000年建立了肿瘤学护理，组织改进以及诊断和治疗能力，但通过增强的诊断资源在2010年取得了重大进展。进一步的进步发生在过去的5年中，通过支持团队培训和将患者转移计划建立到葡萄牙进行放射治疗。
基因组编辑结果的变异性：研究可重复性和临床安全性的挑战
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。
一项关于通过 1 数据驱动的持续质量和系统改进改善心脏病和中风结果的法案；为 Ti 添加新的 2 章节
新章节。第 1 节。立法机关打算实施 2022 年法律第 58 章指导的紧急心脏和中风系统评估 5 项建议，以支持改善华盛顿州紧急心脏和中风护理并减少心脏和中风事件导致的死亡和 8 残疾的努力。这包括 9 在整个护理过程中开发一个包容性的最佳心脏和中风护理系统 10。协调的医疗保健 11 交付系统需要持续的监督、基于证据的 12 投入、协调和绩效评估。因此，13 立法机关打算让该部门负责 14 监督和协调全州心脏和中风护理系统 15。16
PassFlow：用于预测深部脑刺激结果的多模式工作流程
目的：深部脑刺激 (DBS) 是一种行之有效的帕金森病 (PD) 治疗方法，通常可增强运动功能。然而，DBS 后可能会出现一些不良副作用，从而降低患者的生活质量。因此，临床团队必须仔细选择要进行 DBS 的患者。在过去十年中，曾有人尝试将术前数据与 DBS 临床结果联系起来，其中大部分都集中在运动症状上。在本文中，我们提出了一种基于机器学习的方法，能够预测大量 PD 的 DBS 临床结果。方法：我们提出了一种多模式管道，称为 PassFlow，可预测 84 个临床术后临床评分。PassFlow 由一个用于压缩临床信息的人工神经网络、一种用于从 T1 成像中提取形态生物标志物的最先进的图像处理方法以及一个用于执行回归的 SVM 组成。我们在 196 名接受 DBS 的 PD 患者身上验证了 PassFlow。结果：PassFlow 的相关系数高达 0.71，能够显著预测 84 个评分中的 63 个，优于比较线性方法。还发现，利用这些术前信息预测的指标数量与可获得这些信息的患者数量相关，表明 PassFlow 方法仍在积极学习中。结论：我们提出了一种基于机器学习的新型流程，用于预测 PD 患者 DBS 术后的各种临床结果。PassFlow 考虑了来自不同数据模式的各种生物标志物，仅从术前数据中就显示出一些评分的高相关系数。这表明，DBS 的许多临床结果都可以预测，而与特定的模拟参数无关，因为 PassFlow 已在没有此类刺激相关信息的情况下得到验证。
刺激图：深部脑刺激手术定量术中测试结果的可视化
摘要 深部脑刺激 (DBS) 是治疗特发性震颤 (ET) 等运动障碍的成熟方法。患者脑内 DBS 导线的定位对于有效治疗至关重要。术中需要对不同电流幅度下不同位置的刺激的改善和不良影响进行广泛评估。然而，要选择最佳导线位置，必须在脑海中将信息可视化并进行分析。本文介绍了一种称为“刺激图”的新技术，该技术总结并可视化大量相关数据，旨在帮助确定最佳 DBS 导线位置。它结合了三种方法：相关解剖结构的轮廓、定量症状评估和患者特定的电场模拟。通过这种组合，刺激区域中的每个体素都被分配一个症状改善值，从而将刺激区域划分为具有不同改善水平的区域。该技术被回顾性地应用于法国克莱蒙费朗大学医院的五名 ET 患者。除了确定最佳植入位置外，由此得到的九张图还显示，改善程度最高的区域通常位于丘脑后部底区。结果证明了刺激图在确定最佳植入位置方面的实用性。
前瞻性盲法评估 Thermalytix（一种人工智能增强型乳腺热成像软件）与放射科医生解释的乳房 X 光检查结果的相关性：赞比亚一项探索性研究的结果
背景：虽然乳房 X 线摄影通常用于乳腺癌检测，但在资源受限的国家广泛实施这一技术具有挑战性。基于人工智能的 Thermalytix 是一种低成本、便携、无辐射的自动化测试，可用于检测所有年龄段的女性乳腺癌。尽管在印度使用，但 Thermalytix 的有效性尚未在非洲人群中进行过测试。目标：在赞比亚三级护理人群中评估 Thermalytix 输出与放射科医生报告的乳房 X 线摄影的一致性和相关系数。方法：2023 年 10 月，卢萨卡 Maina Soko 军事医院对 169 名女性进行了 Thermalytix 和标准乳房 X 线摄影评估。Thermalytix 使用先进的机器学习算法来解释乳房热扫描并生成一个定量分数，表明恶性肿瘤的可能性。所有女性都接受了这两项测试，结果都是盲测的。随后计算了 Thermalytix 输出与放射科医生解释的乳房 X 线摄影的 BIRAD 评分之间的 Spearman 相关系数和一致性水平。结果：本报告分析了 144 名数据完整的女性，平均年龄为 50 岁（53.5% 为绝经后，65.3% 为无症状）。6 名女性被评估为乳房 X 线摄影阳性，138 名被评估为乳房 X 线摄影阴性；其中，使用 Spearman 等级相关检验，Thermalytix 与乳房 X 线摄影之间的相关性为 0.9 [非常强]，使用美国 FDA 推荐的一致性检验，阳性一致性为 83.3%。结论：Thermalytix 在之前的临床试验中表现出与乳房 X 线摄影非常强的相关性和一致性水平，以及良好的敏感性、特异性和阴性预测值，有潜力成为赞比亚乳腺癌早期检测的另一种工具。
慢性疾病管理：更好的结果的创新方法Odile Patrick Thalia
摘要慢性疾病是全球发病率和死亡率的大部分，代表了医疗保健系统，患者和社会的重大负担。本文研究了慢性疾病管理的不断发展的景观，强调了增加的患病率，经济影响和获得护理方面的差异所带来的挑战。引入创新方法（从远程医疗和人工智能到以患者为中心的护理模型）为增强结果提供了有希望的解决方案。案例研究说明了这些技术在资源受限的设置中的潜力，而未来的方向则强调了对综合，多学科和社区驱动策略的需求。协作研究和自适应护理模型对于解决慢性疾病的复杂性以及确保所有人的可持续，公平和有效的医疗保健至关重要。关键字：慢性病管理，远程医疗，人工智能，以患者为中心的护理，医疗保健创新，多学科合作。
PSCI 审计结果的启示
PSCI 审计结果分析包括 2023 年上传到 PSCI 平台的审计。这些包括涵盖所有原则（健康与安全与环境 [HSE] + 劳工与道德）或部分原则（HSE 或劳工与道德）的 PSCI 审计。这些还可能包括前几年进行的审计。会员公司进行但未上传到我们平台的 PSCI 审计或使用非 PSCI 格式进行的审计不包括在内。虽然这项分析提供了有价值的见解，但需要注意的是，它代表了制药供应链的部分视角。PSCI 会员公司采用各种审计方案来评估其供应链，此处审查的审计代表了整个 PSCI 审计格局的一部分。未来，我们希望确保所有 PSCI 审计都上传到我们的平台，以便我们继续推动整个供应链的负责任实践。有关 2023 年之前上传的审计的分析，请参阅我们的首份审计结果分析报告。