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World File Search System闭环
采用闭环方法实现实时 EEG–TMS 脑状态调节
人工智能 (AI) 被定义为使机器学习、推理和解决问题的理论和算法，就像人类一样。神经科学一直与人工智能领域存在着相互的信息流。一方面，大多数人工智能算法都受到人脑的启发。神经科学领域不仅为人工智能算法提供了灵感来源，而且如果发现某些算法可用于大脑，它还提供了验证这些算法的可能性。另一方面，人工智能算法在神经科学领域带来了革命性的转变。一个重要的例子是对神经图像数据集的高效和精确分析。然而，人工智能在神经科学方面的巨大贡献在于强化学习 (RL) 领域。该领域的灵感来自动物学习，顾名思义，该领域涉及通过强化导致更高奖励的行为（作为来自周围环境的反馈）来学习实现所需奖励的最佳行为（Hassabis 等人，2017 年）。虽然 RL 已广泛用于研究目的，以增进我们在神经科学领域的理解，但它在医学神经科学和计算神经病学领域有许多潜在应用（Maia 和 Frank，2011 年）。经过数十年的传统治疗，科学家们已经意识到应该研究环境、生物和社会心理因素方面的个体差异，这一概念被称为“精准医疗”。此外，在计划新的治疗方法时应该考虑到这些差异，以便根据接受治疗的患者的具体特征进行量身定制，这一方向称为“个性化
混合闭环技术：5年实施策略
1.5 NHS糖尿病计划自HCL试点的开发，启动和评估以来与一系列合作伙伴合作。其中包括尼斯，英国临床糖尿病学家协会（ABCD），英国糖尿病和少年糖尿病研究基金会（JDRF）。NHS糖尿病计划团队还与糖尿病领导力社区进行了广泛的互动活动。与区域团队，临床网络，ICB综合护理委员会（ICB）和信托临床领导者一起举办了一系列网络研讨会，以寻求有关拟议的HCL实施计划的反馈。英格兰的所有NHS地区都已积极参与，出席人数超过850个利益相关者，并收到了积极的反馈。
用于多发性硬化症临床实践的闭环监测和预防应用：以人为中心的多发性硬化症的设计跌倒in Insig
背景：跌倒在多发性硬化症（MS）的人中很常见，造成伤害，害怕跌倒和失去独立性。尽管有针对性的干预措施（物理疗法）可以帮助您，但患者不足和临床医生不处理此问题。患者生成的数据，结合临床数据，可以支持跌倒的预测并及时干预（包括转介到专门的物理疗法）。要采取行动，必须有效地将此类数据交付给临床医生，并在患者的特定情况下进行量身定制。目的：本研究旨在描述多发性硬化症的设计和开发的迭代过程，以识别该闭环应用程序的临床和技术特征，旨在支持流线的跌倒报告，及时的跌倒评估，以及全面的跌倒评估，以及全面的和持续的跌倒预防工作。方法：利益相关者从事以人为本的设计的双钻石过程，以确保与用户需求保持一致的技术功能。患者和临床医生的访谈旨在使用能力，机会，动机和行为（COM-B）框架来引起对能力阻滞剂和助推器的见解，以促进随后的映射到行为改变车轮。为了支持普遍性，与跌倒有关的其他临床状况（老年，骨科和帕金森氏病）的患者和专家也参与其中。根据每一轮反馈迭代设计，并在常规临床访问期间测试了最终模型。结果：30名患者和14名临床医生的样本至少提供了1轮反馈。为了支持跌倒报告，患者赞成使用REDCAP（研究电子数据捕获； Vanderbilt University）建造的简单每两周调查，以支持带有自己的设备可访问性 - 具有可选的附加背景（跌倒的严重性和位置）。为了支持对瀑布的评估和预防，临床医生喜欢一个临床仪表板，其中有几个关键的可视化小部件：纵向瀑布
在受 PFAS 影响的源区进行闭环原位土壤冲洗
为了验证新型处理技术对地下水中多氟烷基和全氟烷基物质去除效果，项目团队将进一步研究现场吸附剂再生的潜力。吸附剂再生可以通过直接破坏吸附在过滤介质上的 PFAS（例如热处理、电化学处理或声/超声波处理）或将吸附的 PFAS 洗脱到小液体基质中来实现。本研究旨在展示后一种概念，其中小批量的含 PFAS 液体再生剂将随后使用由 NAVFAC 总部资助的项目开发的中试规模超声波分解反应器进行破坏。
糖尿病与人工智能（AI）超越闭环
摘要 糖尿病专家和学者关于技术和人工智能 (AI) 的讨论通常围绕 10% 的 1 型糖尿病患者展开，重点关注血糖传感器、胰岛素泵以及越来越多的闭环系统。这一重点反映在会议主题、战略文件、技术评估和资金流中。人们经常忽视的是数据和人工智能的更广泛应用，正如已发表的文献和新兴市场产品所证明的那样，它为增强临床护理、医疗服务效率和成本效益提供了有希望的途径。本综述概述了人工智能技术，并探讨了人工智能和数据驱动系统在广泛背景下的使用和潜力，涵盖所有糖尿病类型，包括：(1) 患者教育和自我管理；(2) 临床决策支持系统和预测分析，包括诊断支持、治疗和筛查建议、并发症预测；(3) 多模式数据的使用，如成像或遗传数据。本综述提供了一个观点，即数据和人工智能驱动的系统如何在未来几年改变糖尿病护理，以及如何将它们融入日常临床实践中。我们讨论了益处和潜在危害的证据，并考虑了可扩展采用的现有障碍，包括与数据可用性和交换、健康不平等、临床医生犹豫和监管相关的挑战。利益相关者，包括临床医生、学者、委员、政策制定者和有生活经验的人，必须积极合作，以实现人工智能支持的糖尿病护理可能带来的潜在益处，同时降低风险并应对过程中的挑战。
糖尿病和人工智能超越封闭环
抽象糖尿病专家和学者之间关于技术和人工智能（AI）的话语通常以10％的患有1型糖尿病的糖尿病患者为中心，专注于葡萄糖传感器，胰岛素泵，越来越多的闭环系统。这种重点反映在会议主题，战略文件，技术评估和资金流中。正如已发表的文献和新兴市场产品所证明的那样，通常被忽视的是数据和AI的广泛应用，这为增强临床护理，健康服务效率和成本效益提供了有希望的途径。本综述提供了AI技术的概述，并在广义背景下探讨了AI和数据驱动系统的使用和潜力，涵盖了所有糖尿病类型，包括：（1）患者教育和自我管理； （2）临床决策支持系统和预测分析，包括诊断支持，治疗和筛查建议，并发症预测； （3）使用多模式数据，例如成像或遗传数据。审查提供了关于数据和AI驱动系统如何在未来几年转化糖尿病护理以及如何将它们整合到日常临床实践中的观点。我们讨论了有关利益和潜在危害的证据，并考虑了可扩展采用的现有障碍，包括与数据可用性和交换相关的挑战，健康不平等，临床医生的犹豫和监管。利益相关者，包括临床医生，学者，专员，决策者以及具有生活经验的人，都必须积极合作，以实现AI支持的糖尿病护理所带来的潜在利益，同时减轻风险并在此过程中引起挑战。
多中心对两个高级混合闭环系统在葡萄糖控制中的好处和患者报告的结果
包括100名参与者的结果，每个系统启动了75个（年龄：39.9±11。4年[16 - 72]；女性64％；糖尿病持续时间：21.6±11.9岁）。范围内的时间从61.53±14.01％增加到76.17±9.48％（p <0.001），没有组间差异（p = 0.591）。HbA 1c decreased by 0.56% (95%CI: 0.44%, 0.68%) (6 mmol/mol, 95%CI: 5, 7) ( P < 0.001), from 7.43 ± 1.07% to 6.88 ± 0.60% (58 ± 12 to 52 ± 7 mmol/mol) in the MM780G group, and from 7.14 ± 0.70% to 6.56±0.53％（55±8至48±6 mmol/mol）在对照组中（均为基线的p <0.001，组之间p = 0.819）。没有发现一个AHCL比另一个AHCL的优越性，因为人们对低血糖或生活质量的恐惧没有优势。对照组中，与糖尿病相关的困扰的改善较高（p = 0.012）。睡眠质量得到改善（PSQI：从6.94±4.06到6.06±4.05，p = 0.004），系统之间没有差异。通过启发措施评估的AHCL经验超出了期望。
与废物管理计划的闭环供应链中的决策：制造商的背包活动和政府的再制造补贴
1分子生物学和医学博士学位。 div><墨西哥瓜达拉哈拉大学健康科学大学ivular生物学系2分子病理学区，牙科学院，共和国大学，乌拉圭蒙得维的亚大学；墨西哥杜兰戈牙科牙科牙科研究院研究系3墨西哥杜兰戈州华雷斯大学牙科学院，墨西哥杜兰戈大学牙科学院4，墨西哥4号杜兰戈4号卫生保健系，大都会自治大学，墨西哥州Xochimilco，墨西哥5墨西哥5墨西哥5号墨西哥州纽约市近代和科学。墨西哥的哈利斯科州6医学科学研究所，诊所系，洛斯阿尔托斯大学中心，瓜达拉哈拉大学，墨西哥墨西哥大学瓜达拉哈拉大学7口腔病理学和医学硕士。 div>墨西哥瓜达拉哈拉大学瓜达拉哈拉大学健康科学大学牙科诊所，墨西哥瓜达拉哈拉大学8牙科研究所，牙科研究所，牙科诊所，牙科诊所，瓜达拉哈拉大学卫生科学大学，墨西哥瓜达拉哈拉大学，墨西哥瓜达拉哈拉大学