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系统生物学能否促进临床精准肿瘤学的发展？
简单总结：组学技术和靶向药物正在彻底改变临床肿瘤学领域，预示着精准肿瘤学的前景。然而，我们根据肿瘤的分子特征确定单个肿瘤的最佳治疗方法的能力仍然有限。系统生物学通过研究参与生物过程的不同类型分子的集体行为，使我们能够重建生物系统的复杂行为并计算系统对干扰（例如靶向疗法）的响应。这有助于剖析耐药现象，以及为特定肿瘤确定最佳药物组合。患者特异性生物标志物可以从信号网络的动态模型中构建，并且比传统生物标志物具有更大的预后价值。在本文中，我们回顾了当前的系统生物学方法，以强调它们如何有助于推动精准肿瘤学的临床和转化研究。
cΔlog kw : 我们能否估计小分子的血液
分子 nROH TPSA(Tot) ALOGPS_logP 1,1,1-三氯乙烷 0 0 2.45 1,2-二甲基苯 0 0 3.16 1,4-二甲基苯 0 0 3.15 1,7-二甲基黄嘌呤 0 72.68 -0.63 1-氯-2,2,2-三氟乙烷 0 0 1.82 1-羟基咪达唑仑 1 50.41 3.09 2,2-二甲基丁烷 0 0 3.74 2-甲基戊烷 0 0 3.6 3-甲基己烷 0 0 4.18 3-甲基戊烷 0 0 3.98 4-羟基咪达唑仑 1 50.41 3.05 对乙酰氨基酚 0 49.33 0.51 丙酮0 17.07 -0.29 氨基比林 0 30.17 0.94 异戊巴比妥 0 75.27 1.87 安替比林 0 26.93 1.18 布他西尼 0 64.43 3.05 环己烷 0 0 3.46 环丙烷 0 0 1.56 去甲丙嗪 0 45.2 4.28 去羟肌苷 1 93.03 -1.26 二乙二醇二乙烯基醚 0 27.69 1.26 恩氟醚 0 9.23 2.24 乙醇 1 20.23 -0.4 乙醚 0 9.23 1.12 乙苯 0 0 3.27 氟硝西泮 0 78.49 2.2 氟氧苯 0 9.23 1.7 氟烷 0 0 2.5 茚地那韦 2 118.03 3.26 异丁醇 1 20.23 0.6 异氟烷 0 9.23 2.3 异丙醇 1 20.23 0.04 甲索达嗪 0 72.69 3.83 甲氧氟烷 0 9.23 2.01 甲基环戊烷 0 0 3.15 甲基乙基酮 0 17.07 0.41 米氮平 0 19.37 2.9 间二甲苯 0 0 3.15 奈韦拉平 0 63.57 1.75 N-庚烷 0 0 4.33 N-己烷 0 0 4.02 去甲西泮 0 41.46 2.79
人工智能技术能否取代人类...
过去十年，随着医学、技术的进步以及电子病历 (EMR) 的巨大影响，病患与医生之间的个人关系不断演变。普通初级保健医生每天工作 11.4 小时，其中有 5.9 小时用于在 EMR 中执行各种任务。1 医生大约有一半的工作时间用于撰写病患笔记、结账和管理收件箱，而另一半工作时间则需要谨慎地分配给整个病患负荷。EMR 时间需求的增加以及与病患互动时间的减少导致了各种有利策略的发展，以最大限度地减少医生的工作量并将重点转移回病患身上。可以最大限度地利用医生的时间和患者的个性化护理的两个最重要的例子是使用医疗文书记录员以及技术来撰写笔记和完成各种办公室任务。两者都减少了医生的工作量，并通过不同的方法实现了更多以病患为中心的互动。当考虑采用哪种治疗方法时，医生必须权衡两种治疗方式的利弊，特别是皮肤科医生会利用这些选项来简化大量患者治疗负担。
伦敦政治经济学院商业评论：人工智能能否提高软件开发效率？第 1 页，共 8 页
Codex 的工作原理是用户提供一些提示。然后，它会根据这些提示以及某些用户控制的参数来预测它认为用户接下来想要什么。简单地说，它可以被认为是一个涡轮增压自动完成功能。原则上，它与 GPT-3 相同，但是该模型是在代码示例上进行训练的。这里发布了两个模型：“davinci”和“cushman”。后者被设计为 davinci 的关系，但速度更快，但以牺牲预测准确性为代价。在这个演示中，我坚持使用 davinci，因为速度不是问题，但有趣的是，OpenAI 正在考虑现实世界应用中的性能/速度权衡，其中低延迟是必须的。
3D 人工智能模型能否胜过 2D 模型？
磁共振成像（MRI）是目前医院环境中最有价值的诊断成像工具。其在中枢神经系统成像（即大脑和脊柱）中的应用尤为重要。MRI 最常见的临床应用之一是在患者被诊断出患有原发性癌症（例如肺癌）后对大脑进行成像以检测转移性肿瘤。脑转移性肿瘤的存在与否对于确定癌症扩散和分期至关重要，可用于确定后续治疗策略。然而，解释大脑的磁共振（MR）图像是一项耗时且需要经验的任务。一旦癌症患者发生脑转移，就需要对脑病变进行放射治疗（放射外科手术或全脑放射治疗）。
经济增长与幸福能否兼容？日本的福利改革与生活满意度
经济增长能否改善人类的命运取决于具体条件。我们重点研究日本。20 世纪 90 年代，日本从经济高速增长、福利停滞的模式，转变为经济温和增长、福利不断提高的模式。我们讨论同期的政策改革，分析福利的变化。特别是，我们评估了福利提高的相关因素是否与改革预期一致。我们将 Blinder-Oaxaca 分解法应用于世界价值观调查数据。结果表明，老年人、父母和妇女（改革的主要目标群体）的生活条件的改善与福利提高相关。这一证据与社会安全网可以使经济增长与福利持续提高相兼容的假设一致。
基于人工智能的实时视觉病理学增强三维光学相干断层扫描能否优化 nAMD 患者的治疗决策？RAZORBILL 研究的原理和设计
摘要 背景/原理 基于人工智能 (AI) 的临床决策支持工具正在医学的多个领域开发，需要评估其对患者治疗和结果以及临床工作流程优化的影响。RAZORBILL 研究将通过使用自动液体和层量化测量来丰富三维 (3D) 视网膜光学相干断层扫描 (OCT) 扫描，研究先进的 AI 分割算法对新生血管性年龄相关性黄斑变性 (nAMD) 患者疾病活动性评估的影响。 方法 RAZORBILL 是一项观察性、多中心、跨国、开放标签研究，包括两个阶段：(a) 临床数据收集（第 I 阶段）：选择观察性研究设计作为在现实世界临床环境中收集数据的合适设计，该设计既不强制严格的访问时间表也不强制要求治疗方案，以便在第 II 阶段进行评估；(b) OCT 富集分析（第 II 阶段）：将对去识别的 3D OCT 扫描进行疾病活动性评估。在此次评估中，研究人员将审查丰富了分割结果（即突出显示和量化的病理液体量）和原始（即非丰富）状态的扫描。此次审查将采用综合交叉设计，研究人员将作为自己的对照，从而使分析能够考虑到专业知识和个体疾病活动定义的差异。结论为了将新型 AI 工具应用于常规临床护理，需要仔细研究其益处和操作可行性。RAZORBILL 将告知基于 AI 的临床决策支持工具的价值。它将阐明这些工具是否可以用于 nAMD 患者的临床治疗，以及是否允许优化常规临床护理中的个性化治疗。
脑机接口能否成为治疗身体完整性焦虑症的新方法？
患有身体完整性焦虑症 (BID) 的患者希望自己变得残疾，这是由于他们所希望的身体与实际身体不匹配。我们在此重点介绍最常见的一种，其特征是希望截掉健康的肢体。在大多数报告的病例中，截掉被拒绝的肢体可以完全缓解病情带来的痛苦，并显著改善生活质量。由于 BID 会导致终身痛苦，因此必须找到一种有效的治疗方法，对患者的解剖结构和功能造成最小的改变。涉及药物、心理治疗和前庭刺激的治疗方法已被证明基本上是无效的。在这篇假设文章中，我们简要讨论了 BID 的特征、病因和目前可用的治疗方案，然后强调需要新的理论驱动的方法。根据最近有关 BID 的功能性和结构性大脑相关性的研究结果，我们引入了脑机接口 (BCI)/神经反馈方法的概念，以针对改变的大脑活动模式、促进肢体的重新拥有和/或减轻与改变的身体表现相关的压力和消极情绪。
推荐引用 推荐引用 Gizem Halis Kasap，《人工智能 (“AI”) 能否取代人类仲裁员？技术问题和法律影响》，2021 J. Disp. Resol. (2021) 可访问以下网址：https://scholarship.law.missouri.edu/jdr/vol2021/iss2/5
* Gizem Halis Kasap 是一名在纽约和伊斯坦布尔执业的律师，拥有维克森林大学法学院法学博士学位、宾夕法尼亚州立大学法学院法学硕士学位和伊斯坦布尔大学法学院法学学士学位。她对仲裁与技术之间的相互作用充满热情，专门研究国际私法背景下的技术法和争议解决。作者要感谢 Akkayan & Yildirim 律师合伙公司的 Ayca Akkayan-Yildirim 博士对自己作为律师和人的能力的坚定信心。作者还要感谢《争议解决杂志》执行委员会和工作人员为本文的发表所做的准备。最后，作者要衷心感谢她充满爱心和鼓励的家人，特别是她的丈夫 Atilla，感谢她给予的所有宝贵的支持、鼓励和建议。 1. Bill Chappell，冠状病毒：世卫组织负责人表示各国必须应对“大流行加速”，NPR（2020 年 3 月 23 日）https://www.npr.org/sections/coronavirus-live-up-dates/2020/03/23/820290984/coronavirus-who-head-says-nations-must-attack-as-pandemic-is-acceler-ating。2. Richard Susskind，《明日之子》，第 xvii 页（第二版，2017 年）。其他研究支持法律世界将在未来二十年发生巨大变化的观点。例如，Deloitte Insight：超过 100,000 个法律角色将被自动化，L EGAL IT I NSIDER（2016 年 3 月 16 日），https://www.legaltech- nology.com/latest-news/deloitte-insight-100000-legal-roles-to-be-automated/。（认为在未来二十年内，40% 的法律职业可能会实现自动化并被人工智能取代）。3. Eric Niiler，AI 能成为法庭上的公正法官吗？爱沙尼亚认为如此，WIRED M AG。，（2019 年 3 月 25 日）。https://www.wired.com/story/can-ai-be-fair-judge-court-estonia-thinks-so/。4. 尽管这则新闻的标题语言充满了未来感，但“AI Judge”一词似乎并不包括可以预测案件结果的算法。相反，人工智能法官更有可能充当助手，依靠实际法官的知识和支持。北京互联网法院推出人工智能法官，CHINA D AILY（2019 年 6 月 28 日），http://www.china-daily.com.cn/a/201906/28/WS5d156cada3103dbf1432ac74.html。
可解释的人工智能能否改善人类的决策？
可解释的人工智能为用户提供了模型预测原因的洞察，使用户能够更好地理解和信任模型，并识别和纠正不正确的人工智能预测。先前对人类和可解释的人工智能交互的研究通常侧重于解释的可解释性、信任度和可用性等指标。关于可解释的人工智能是否可以改善实际的人类决策以及识别底层模型问题的能力，人们的发现褒贬不一。使用真实数据集，我们比较了没有人工智能（控制）、有人工智能预测（无解释）和有解释的人工智能预测的客观人类决策准确性。我们发现提供任何类型的人工智能预测都倾向于提高用户的决策准确性，但没有确凿的证据表明可解释的人工智能具有有意义的影响。此外，我们观察到人类决策准确性的最强预测因素是人工智能准确性，并且用户能够在一定程度上检测出人工智能何时正确，何时不正确，但这并没有受到解释的显着影响。我们的结果表明，至少在某些情况下，可解释的人工智能中提供的信息可能无法增强用户的决策，并且可能需要进一步研究来了解如何将可解释的人工智能集成到现实系统中。