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使用高级深度学习技术在数字化ECG数据集上使用高级深度学习技术
摘要：心电图分类或心跳分类是心脏病学中极为有价值的工具。基于学习的深度技术，用于分析ECG信号的技术有助于人类专家及时诊断心脏疾病，并有助于挽救宝贵的生命。本研究旨在将ECG记录图像的数据集数字化到时间序列信号，然后在数字化数据集上应用深度学习（DL）技术。提出了将ECG信号分类为不同心脏类别的最新DL技术。多个DL模型，包括卷积神经网络（CNN），长期的短期记忆（LSTM）网络以及使用自动编码器的基于自律的学习（SSL）模型，并在本研究中进行了比较。这些模型是由来自巴基斯坦各种医疗机构的患者的ECG图产生的数据集培训。首先，将ECG图像数字化，将Lead II心跳分段，然后将数字化信号传递给了提出的分类深度学习模型。在本研究中使用的不同DL模型中，提出的CNN模型达到了约92％的最高精度。所提出的模型非常准确，并为实时和直接监视ECG信号提供了快速推断，这些ECG信号是从放置在身体不同部位上的电极（传感器）中捕获的。使用ECG信号的数字化形式而不是图像进行心律失常分类，可以使心脏病学家直接从ECG机器上直接在ECG信号上使用DL模型，以实时和准确地监视ECGS。
来自父母和老师的见解
分析G. Sombero*有关从属关系和信函，请参见最后一页。摘要这项研究探讨了父母和老师的观点和见解，以了解奖励在发展幼儿园教育中的作用。该研究还调查了奖励系统在发展学校和家庭设置中的行为方面的影响。研究参与者是八（8）个父母和七（7）个老师。共有15名参与者参加了这项研究。本研究使用目的抽样技术和半结构化访谈指南作为仪器。调查结果表明，有形的奖励（例如玩具，小吃，证书）或无形的（例如，口头赞美，拍手，微笑）显着增强了课堂参与并促进积极的行为。老师观察到，奖励激励学习者积极从事课堂活动，促进良好的行为并促进学习成绩。父母同样指出，奖励系统鼓励孩子们遵守在家中的任务，改善家庭关系并提高孩子的自尊心。尽管有积极的结果，但该研究还确定了局限性，例如行为变化的潜在短期性质以及对外部验证的依赖。这些发现强调了使用奖励，整合好奇心和自律之类的内在动机的需求。该研究得出的结论是，父母与教师之间的有效合作对于一致的行为加强至关重要，确保奖励系统有助于儿童的整体增长。虽然奖励是塑造行为和增强参与度的有力工具，但他们周到的应用对于支持长期发展和幼儿教育的内在动机至关重要。关键字：奖励，幼儿园，教育，父母，老师，发展，行为
引用：Wong CK、Ho DTY、Tam AR 等人。使用可穿戴生物传感器在隔离对象中早期检测 COVID-19 的人工智能移动健康平台：随机对照试验方案。BMJ Open 2020；10：e038555。doi:10.1136/bmjopen-2020-038555
摘要 引言 新冠肺炎 (COVID-19) 在全球爆发。由于尚无有效的治疗方法或疫苗，严格实施隔离和检疫等传统公共卫生措施仍是控制疫情的最有效工具。当隔离一名无症状的新冠肺炎接触者时，有必要进行体温和症状监测。由于这种监测具有间歇性且高度依赖自律，因此效果有限。生物传感器技术的进步使得使用各种外形的可穿戴生物传感器持续监测生理参数成为可能。 目的 探索使用可穿戴生物传感器持续监测多维生理参数以尽早发现新冠肺炎临床进展的潜力。 方法 这项随机对照开放标签试验将涉及 200-1000 名在香港指定设施内接受强制隔离的与新冠肺炎有密切接触的无症状受试者。在 14 天的隔离期间，受试者将按 1:1 的比例随机接受远程监控策略（干预组）或标准策略（对照组）。除了对照组的发烧和症状监测外，干预组的受试者还将在手臂上佩戴可穿戴生物传感器，以持续监测皮肤温度、呼吸频率、血压、脉搏率、血氧饱和度和日常活动。这些生理参数将实时传输到名为 Biovitals Sentinel 的智能手机应用程序中。然后，这些数据将使用名为 Biovitals 的基于云的多变量生理分析引擎进行处理，以检测细微的生理变化。结果将显示在基于网络的仪表板上，供临床医生审查。主要结果是 COVID-19 的诊断时间。伦理与传播 研究地点的机构审查委员会已获得伦理批准。结果将发表在同行评审期刊上。
原创研究乳腺癌女性坚持服用口服抗癌药物的障碍和促进因素：定性研究
目的：尽管口服抗癌药物 (OAM) 对乳腺癌 (BC) 女性具有救命的功效，但依从性仍然不理想，而且在许多情况下没有得到很好的记录。该研究调查了尼日利亚接受 BC 治疗的女性依从 OAM 的障碍和促进因素。患者和方法：该研究以世界卫生组织 (WHO) 依从性多维模型为框架。我们对尼日利亚南部两家三级医院的 16 名有目的抽样的女性进行了定性的深入访谈。访谈被录音并逐字转录。使用框架方法分析访谈数据。结果：提到的 OAM 依从性的主要障碍是社会经济因素（药物成本高）和治疗相关因素（药物副作用）。提到的依从 OAM 的主要促进机制包括； (i) 患者相关的社会心理因素，如自我鼓励和自律，坚持按处方服药、每天在特定时间服药、获得家人的实际支持；以及 (ii) 医疗团队/系统因素，如在药房获得足够的药物供应。结论：OAM 依从性的障碍和促进因素是多方面的。研究结果强调了多方面干预（如患者教育和监测或促进成本控制和副作用管理的策略）对优化依从性的潜在益处。因此，我们的研究结果可能有助于设计和评估针对关键障碍和方法的特定环境依从性措施和多方面干预策略，从而使依从性能够改善患者的治疗效果。关键词：药物依从性、口服抗肿瘤药物、乳腺癌、女性经历
中国空军的数字化转型
9 Fumi Kaoru，“Re-on Modern Air Force”（蓝天出版社，2009 年），第 276-277 页。薰认为，作战、后勤保障、后勤要综合协调建设。 10 《现实时代与国家情报监督并存》，《解放军报》，2022 年 4 月 8 日。 11 《自主创新助力战鹰行动》，《解放军新闻》，2022 年 4 月 20 日。 12 ALIS是支持自主国际后勤保障ALGS（自主后勤全球维持）的信息系统，由美国洛克希德·马丁公司开发，作为F-35的全球后勤保障系统而建立。 “F-35 现在：ODIN 取代 ALIS”，《航空信息》（2021 年 1 月），第 104-107 页。 13 在美国空军的 DX 中，国防工业或军工联合体正在开发各种设备。 14 Stelios Kavadias 等人，“变革性商业模式”，载于《哈佛商业评论》关于领先数字化转型的 10 篇必读读物（波士顿：哈佛商业评论出版社，2021 年），第 5 页15-27。15 美国国防部，“领导人表示，数字化转型、人工智能对于保持战场优势非常重要”，国防部新闻，最后更新于 6 月 9 日，https://www.defense.gov/News/News-Stories/Article/ Article/3058028 /digital-transformation-ai-important-in-keeping-battlefield-edge-leaders-say/；BAE SYSTEMS，“什么是数字化转型？” https://www.baesystems.com/en-us/definition/what-is-digital-transformation
网络哄骗：人工智能时代的助推策略
网络哄骗：人工智能时代的助推策略 Amit Adarkar，益普索印度国家经理兼益普索亚太经合组织运营总监 & Geeta Lobo，益普索印度社交智能分析与科学执行总监 新的一年又到了，我们该制定美好的计划，让自己更健康、更自律、更博学、更善良、更具社会责任感了。如果我们有办法保持热情不动摇；有正确的推动力，让我们重回正轨，有万无一失的方法让我们坚持自己的决心，那会怎样？这就是基于人工智能的助推所带来的希望的本质，至少在原则上如此。 人工智能驱动的助推 助推策略是关于在环境中做出小的、具有成本效益的改变，从而导致行为的改变。通过研究如何呈现选择，助推会将你推向被认为是好的结果，而不会限制选择或侵犯你的自由选择意志。在收银台询问您是否愿意为社会事业捐款，在纳税申报截止日期前几周询问您对国家经济发展的贡献，这些都是“助推”的例子。基于人工智能的“助推”将成为改变行为的更强大的杠杆。人工智能驱动的“助推”会从个人之前的反应中吸取教训，在正确的时间部署正确的影响。事实上，这些深度学习算法还可以从其他人对“助推”的反应大数据中学习。基于人工智能的“助推”不仅对反应具有动态敏感性，从新兴数据中学习的能力还意味着系统会随着时间的推移提供越来越有效的“助推”。有了人工智能，你不仅会被礼貌地询问你是否愿意为某项慈善事业捐款；信息、视觉效果、时间和呈现给你的事业本身都会经过专门设计，让你掏出钱包。大规模智能推送 大规模设计针对个人的特定影响的能力可能看起来像是未来的愿景，但所需的数据和技术可能已经存在。考虑以下实现这一转变的推动因素：
《负责任地发展人工智能蒙特利尔宣言》
人类历史上首次有可能创建能够执行复杂任务的自主系统，而此前这些任务被认为是自然智能的唯一领域。即处理大量信息、进行计算和预测、学习和适应不断变化的情况以及识别和分类物体。由于这些任务的非物质性质，以及它们与人类智能的相似性，我们将这些广泛的系统统称为人工智能。人工智能是科学技术进步的一部分，可以通过改善生活条件和健康、促进公正、创造财富、增强公共安全以及减少人类活动对环境和气候的影响来产生巨大的社会效益。智能机器不仅仅能比人类更好地进行计算。此外，我们能够与生物互动、交流并关心生物。
人工智能和机器人将共同进化，实现自主学习和行动。
①至③都是以AI与机器人融合、共同进化为目标的研发，我们将在充分合作的同时，进行AI基础技术、机器人技术等的研发。 此外，我们还将推进旨在实现我们目标的研究和开发，整合各种知识和想法，并设置评估阶段的门槛。 此外，从研究成果顺利落地到社会的角度来看，我们将考虑建立一个允许各个领域的研究人员参与解决伦理、法律和社会问题的制度。 （3）实现目标的研发方向 ○2030年 ①开发出一种在一定规则下协同工作、并且90%以上的人不会感到不舒服的人工智能机器人。 ② 开发旨在自动发现特定问题的科学原理和解决方案的人工智能机器人。 ③ 开发在特定情况下在人类监督下自主运行的人工智能机器人。 ○ 2050年 ①开发出不会让人感到不舒服、具有与人类同等或更强的身体能力、与人一起成长的人工智能机器人。 ②在自然科学领域，开发自主思考、自主行动、自动发现科学原理和解决方案的人工智能机器人系统。 ③ 开发能够自主决策、自行行动、能够在人类难以发挥作用的环境中生长的人工智能机器人。为了在2050年创造出能够自主学习、行动和成长的机器人，需要开发技术要素，并通过它们的融合和共同进化来实现模块化和系统化。为了快速实现这些目标，有效的方法是聚集被认为有前景的技术要素，以实现服务场所和行业对机器人技术和机器人功能的需求，促进研究和开发以将它们融合和共同进化，并构建一个平台来确认它们的功能。图 3 显示了通过实现这一研发理念所实现的登月目标。
1型糖尿病患者的营养教育
在 20 世纪，营养师被教导为 1 型糖尿病 (T1D) 患者制定健康的膳食计划。这些计划根据患者的习惯，在每顿正餐和零食中提供固定量的碳水化合物 (CHO)。这种僵化可能会让一些 T1D 患者感到害怕。尽管如此，将固定量的 CHO 与固定量的速效胰岛素联系起来似乎合乎逻辑。T1D 患者被教导如何遵循他们的计划 — — 例如，如何从盘子里拿走一些土豆，而用一片面包代替。然后，在 20 世纪末，功能性胰岛素治疗 (FIT) 引入了一种相反的范式。在观察了膳食成分（尤其是 CHO）、餐前和餐后血糖水平以及胰岛素剂量后，可以定义胰岛素/CHO 比率：x 国际单位 (IU) 胰岛素/10 g CHO（例如 0.8 IU/10 g）或 1 IU/xg（例如 1 IU/7 g）。在营养师的帮助下，1 型糖尿病患者首先计算要消耗的 CHO 量，然后计算所需的快速胰岛素剂量 (1)。这提供了营养灵活性，可真正提高生活质量和改善糖尿病参数 (2)。另一个近期的 1 型糖尿病计划示例是英国的正常饮食剂量调整 (DAFNE) (3)。这些灵活的方法仍然需要自律，对于日常负担较重的个人（例如 1 型糖尿病患者）来说很难遵循。此外，由于长期获益有赖于 1 型糖尿病患者的持续努力，因此并不能保证 (4)。这些营养努力侧重于 CHO 计数，因为重要的是遵守胰岛素/CHO 比率以实现正确的餐后血糖控制。在这个等式中，健康饮食习惯往往变得次要。这种疏忽可能会明显恶化餐后血糖控制 (5,6)。在过去的几年中，半闭环混合胰岛素泵已经开发出来并可用于 1 型糖尿病患者，这增加了灵活性并降低了低血糖风险 (7)。这些设备对 1 型糖尿病患者的营养有何改变？营养师在教导 1 型糖尿病患者使用这些泵时应强调哪些技能？本文对当前和未来的 1 型糖尿病患者营养教育提出了自己的看法。
化学数据科学与人工智能相关研究介绍化学...
本次专题会议将由去年在“计算毒理学研究组”内新成立的“化学数据科学与人工智能讨论与研究组”主办。近年来，IT相关技术的发展带来了大数据时代的到来，并带动了利用大数据的数据科学和人工智能技术的快速发展和普及。为了将此类数据科学和人工智能应用于现实世界（药物发现、医疗保健、生物技术、环境、食品、化学品等），必须了解各种问题和局限性并克服这些问题。都必须这样做。其中包括特定于单个应用领域的问题、与数据科学方法相关的问题、与人工智能应用相关的问题、多个数据库之间的问题以及其他问题。如果不了解这些，应用数据科学和人工智能将会让你陷入深不可测的泥潭。本次，我们将讨论医疗数据的量化问题、制药公司的IT基础设施发展、以及“自主化学研究”时代的到来及其轮廓。主持人： Kohtaro Yuta