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使用人工智能自动评估造口周围皮肤变色和渗漏面积
对于接受造口术的患者来说，造口周围皮肤并发症 (PSC) 是术后最常见的挑战。PSC 的一个视觉症状是造口周围皮肤变色（发红），这通常是由于造口输出物漏到底板下造成的。如果不加以治疗，轻微的皮肤病可能会发展成严重的疾病；因此，密切监测变色和渗漏模式非常重要。造口皮肤工具是目前最先进的造口周围皮肤评估工具，但它依赖于患者定期拜访医疗保健专业人员。为了能够长期密切监测造口周围皮肤，需要一种不依赖于预约咨询的自动化策略。多个医疗领域已经实施了基于人工智能的自动图像分析，这些深度学习算法已越来越被认为是医疗保健领域的宝贵工具。因此，本研究的主要目标是开发深度学习算法，以提供对造口周围皮肤变色和渗漏模式变化的自动、一致和客观的评估。总共使用了 614 张造口周围皮肤图像来开发变色模型，该模型预测变色的造口周围皮肤面积的准确率为 95%，精确度和召回率分别为 79.6% 和 75.0%。基于 954 张产品图像开发了预测泄漏模式的算法，确定泄漏面积的准确率为 98.8%，精确度为 75.0%，召回率为 71.5%。综合起来，这些数据首次展示了人工智能在自动评估造口周围皮肤变色和泄漏模式变化方面的应用。
骨髓造血中细胞间信号传导的细胞和分子网络
造血干细胞和祖细胞（HSPC）依靠细胞间信号传导来维持和调整其血液和免疫细胞的产生。此过程发生在半流利的骨髓中，载有数十种不断迁移和相互作用的细胞类型。为了阐明造血造血的基础细胞相互作用和信号转导的动态网络，我们通过整合有关配体和受体表达，细胞类型丰度和细胞空间定位的数据来测量细胞细胞空间相互作用概率（Cellip）的算法。使用新的和已发表的鼠标数据集，我们验证了细胞IP，并发现了指示造血的反馈机制的信号转导。此外，我们在同一造血阶段确定了跨个别HSPC的信号通路之间的显着相关性。这些途径相关性阐明了造血作用的细胞和信号网络的组织，从而通过与已建立的途径揭示了新调节剂。信号定量和相关数据可通过造血界面信号探索器（HISE）获得。关键字：造血，造血茎和祖细胞，骨髓，细胞间信号传导，信号网络，细胞 - 细胞通信，单细胞RNA测序，细胞 - 细胞空间相互作用，反馈机制，PARS PATH
内德·布洛克的人造人头机器人和功能主义
1 Jack 是惠灵顿维多利亚大学 Te Herenga Waka 的学生，正在攻读法学学位和哲学专业的文学士学位。他主要对心灵哲学、人工智能和现象学感兴趣。
基于增材制造的新型制造
1）Wohlers, T.：Wohlers Report 2005, p.157, Wohlers Associate Inc., CO, USA（2005 年） 2）https://www.aligntech.com/solutions（访问日期 2020/02/24） 3）Imagawa, Edagawa 等：Phys. Rev. B, 82（11），115116（2010 年） 4）Niino, Hamajima 等：Biofab, 3（3），034104（2011 年）
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使用AI（人工智能）评估创造力并将其应用于应届毕业生招聘的挑战
神户大学教育学部毕业后，加入株式会社Intec，任职期间，取得神户大学MBA、经营学博士学位，2016年起担任环太平洋大学经营学部现代经营学系副教授，专业为组织理论、组织行为学。经营学博士、MBA、工程师（信息工程）、信息处理工程师（AU、AN、PM、AE等）
在人造细胞内创建模拟细胞核的分隔结构
这项研究得到了日本科学技术振兴机构 (JST) 战略基础研究促进计划 CREST“用于长 DNA 合成和自主人工细胞创建的人工细胞反应器系统”研究领域 (编号 JPMJCR19S4)、GteX“大规模并行蛋白质打印机系统的开发”研究领域 (编号 JPMJGX23B1)、ASPIRE“日英合作开发人工光合细胞系统”(编号 JPMJAP24B5) 和科学研究补助金“Kikagaku S”(编号 JP19H05624) 的支持。 术语表（注1） 真核生物：具有细胞核并被核膜包围，且含有线粒体等细胞器的生物的统称。它们包括动物、植物和真菌，具有比原核生物更复杂的细胞结构。 （注2）内在无序蛋白质是在生理条件下不能形成三维结构的蛋白质，与酶等折叠成特定的三维结构才能发挥功能的蛋白质不同。分子间多样化的相互作用网络推动液-液相分离，形成称为凝聚层的液滴。 （注3）液-液相分离：均质液体混合物自发分离成两个具有不同成分的液相的现象。单一聚合物（如天然存在的变性蛋白质）可发生相分离，形成致密相和稀相，或者两种不同组成的致密相（如葡聚糖和聚乙二醇）。 （注4）肽标签：一种用于连接特定蛋白质的短氨基酸序列。通过将DNA序列遗传整合到蛋白质中，可以很容易地将其添加到蛋白质中。本研究中使用的肽标签具有拉链式结构，使得它们能够相互互锁并进行特定结合。另一方面，由于它几乎不与其他分子或蛋白质结合，因此可以利用这一特性选择性地将特定蛋白质结合在一起。在该系统中，一个肽标签附着在IDP上，另一个肽标签附着在要掺入IDP相的蛋白质上。 （注5）分子信标：用于检测特定DNA或RNA序列的核酸探针，具有包含荧光染料和猝灭剂的环状结构。在没有目标序列的情况下，荧光就不会出现，但一旦与序列结合，分子的形状就会发生变化，发出荧光并变得可检测。这可以实时确认样本中特定基因或 RNA 的存在。
7岁女孩中脑神经的性吞噬造口术：一种罕见的病例
schwannomas是由Schwann细胞引起的良性周围神经鞘肿瘤。在涉及颅神经时，他们在儿童中很少见。降低神经schwannomas占所有头部和颈部schwannomas的5％，使其在小儿种群中成为异常发现[1,2]。大多数成年中存在的次咽造型患者和儿童期病例极为罕见。腹神经（颅神经XII）控制舌头的运动，其schwannomas通常起源于颅内或性脑性区域。肿瘤的生长会导致相邻结构的压缩，并且取决于肿瘤的位置，症状可能从无痛的宫颈肿块到腹神经麻痹，其特征是同侧舌头无力和萎缩。
战略创新促进计划（SIP）AI（人工智能）...
① 开发可将患者与医生之间的语音对话转换成文字形式的系统（与子主题A合作） ② 开发应用传感器和AI技术，响应以下情况的实时双向患者解释通信系统患者的理解程度 3）调查导入该制度后医务人员的负担、患者及家属的满意度，并根据结果反馈制度改进建议（衔接分主题D）。 4）建立医疗相关学术信息等的在线数据库，建立包含检索信息等、符合每个患者特征的文档制作系统 ⑤ 建立利用AI技术的诊疗模拟及导航系统 ⑥建立能够纳入人工智能工具的体系 ⑦ 建立运营医疗人工智能平台的规则和商业模式； 8）建立可在医疗人工智能平台上使用的人工智能技术的评估体系； 9）建立自主运营体系2023年医疗AI平台投入运营，项目结束。⑩利用东京大学医学科学研究所Biobank Japan的数据建立诊断候选预测系统⑪进行AI应用分析和诊断的实证测试它的反馈和纠正（子主题 D ⑫ 利用人工智能虚拟形象开发新冠病毒咨询支援系统（仅限2020年）