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糖尿病数学胰岛素剂量计算和...
所有计划者和演示者/作者/内容审阅者都必须披露相对于此活动的存在或不存在相关财务关系。在对继续教育活动的计划，实施或评估之前，所有潜在的关系都会减轻。所有活动计划委员会成员和演示者/作者/内容审稿人都对护士计划者进行了评估，确定和减轻其相关财务关系。Daniel DeSalvo，医学博士：顾问/顾问委员会：Dexcom和Insulet。 赠款/研究支持：FDA儿科设备财团，NIH/NIDDK，国家科学基金会，Helmsley Charitable Trust，Insulet，Medtronic。 其他/专利：D3低血糖预测算法。 相关的财务关系已得到缓解。 丽贝卡·哈钦森（Rebecca Hutchinson），BSN，RN，CDCES：胰岛素泵训练师：Insulet and Tandem。 相关的财务关系已得到缓解。 尚未确定任何其他人能够控制活动内容的人。Daniel DeSalvo，医学博士：顾问/顾问委员会：Dexcom和Insulet。赠款/研究支持：FDA儿科设备财团，NIH/NIDDK，国家科学基金会，Helmsley Charitable Trust，Insulet，Medtronic。其他/专利：D3低血糖预测算法。相关的财务关系已得到缓解。丽贝卡·哈钦森（Rebecca Hutchinson），BSN，RN，CDCES：胰岛素泵训练师：Insulet and Tandem。相关的财务关系已得到缓解。尚未确定任何其他人能够控制活动内容的人。
Kardan工程技术杂志（KJET）
心血管疾病（CVD）是全球死亡率的主要原因，准确的预测模型对于改善预防和管理策略至关重要。本研究通过基于相关的图形结构和加权链路预测算法来解决增强CVD风险预测的挑战。使用Pearson和Spearman相关方法，我们将包含1025个患者记录和14个关键特征的综合数据集转换为图形结构。基于相关的图形结构捕获特征依赖性，通过将变量关系表示为网络中的边缘。为了评估图形表示的有效性，我们应用了加权链路预测算法，包括加权共同邻居（WCN），加权优先附着（WPA）和加权Jaccard系数（WJC）。基于Pearson相关的网络表现出非凡的性能，WCN算法在曲线（AUC）下达到99.80％的面积，精度为48.0％。相比之下，基于Spearman相关的网络显示出强大的结果，WJC的AUC为96.60％，精度为67.16％。在jupyter环境中使用Python进行的比较分析，并采用了诸如NetworkX和各种统计文库之类的库，突出了基于相关图在CVD数据中捕获线性和非线性关系的卓越能力。虽然有希望，但该研究承认与数据集大小和计算复杂性有关的局限性。我们的发现表明，基于相关的图形方法可显着增强CVD预测，提供更个性化的CVD预防和管理方法。
转换UPS-L6-30P输入，6x 5-20r
可扩展的内部电池备份可通过停电专用ABM+技术使您的操作可改善预测性电池更换分析，从而更好地查明您应该何时更换UPS电池。通过添加此预测算法，您可以根据现实使用寿命和条件确定预期的电池故障日期。这可以防止等待太久而不必要的费用引起的意外停机时间，这过早地替换了。ABM+还可以优化充电，以提高电池寿命高达50％。您最多可以连接12个扩展电池模块（9pxebm180rtg2，单独销售），以在延长停电期间添加必要的运行时。
Medicare Advantage的急性护理后的证据
一些医疗保健价格昂贵，但对改善健康的影响不大。消除这种低价值的医疗保健支出，同时保留改善健康结果的护理是健康政策的关键目标。事先授权，保险公司在发生之前对其进行审查并批准了护理，旨在将医疗保健使用的减少降低到不必要的护理中（Brot-Goldberg等，2023； Dillender，2018； Eliason等，2021）。实际上，这样做很困难。医疗决策很复杂，需要时间和专业知识来区分必要和不必要的护理。手动进行时，事先授权对保险公司的昂贵，很难及时进行临床决策，并且容易受到人为错误的影响（McKinsey＆Company，2021年）。保险公司越来越多地使用算法来预测患者所需的护理水平，并拒绝确定的覆盖范围（Ross and Herman，2023a）。算法可以通过快速处理大量相关信息并根据历史数据提出建议来改善事先授权。这可能允许保险公司准确地针对医疗保健使用的减少。但是，依靠算法可能会错过该模型无法观察到的重要细节，从而导致拒绝所需的护理。结果，政策制定者，新闻界和法院已经审查了保险公司对算法的使用（Medicare and Medicaid Services中心，2023年； Chu和Nadler，2023年； Ross and Herman，2023a）。当健康保险公司事先授权时使用算法时，情况更加复杂。预测算法越来越多地指导各种环境中的决策，而不仅仅是医疗保健，还包括刑事司法和儿童保护服务（Ludwig等，2024）。，例如，在刑事司法环境中，法官使用量刑或预审拘留听证会期间的预测算法来评估重新犯罪的风险（Albright，2014； Sloan等，2023； Stevenson，2018）。在这种情况下，算法决策的目标是针对预审拘留或更长的判决，以重新犯罪风险高的被告子集。在某些方面，它类似于健康保险公司使用的算法的目标：减少不必要的医疗保健使用，同时继续覆盖需要更加紧张护理的患者的目标子集。但是，在刑事司法机构（以及使用预测算法的许多其他环境中），该算法旨在支持一个人类的决策者。在医疗保健环境中，算法用于支持一位代理商（保险公司）在监视另一个代理商（提供者）的决策。两个代理都会影响提供多少护理但目标截然不同的最终决定。虽然保险公司可能试图减少不必要的护理，但提供商可能试图引起需求。
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国金证券-医药健康行业研究：技术升级赋能行业应用，AI+医药健康发展有望提速-230505.pdf
DeepMind 团队于2020 年12 月发布的一种人工智能蛋白质结构预测算法AlphaFold2，被 认为具有人工智能领域里程碑性意义，解决了生物学界长达50 年的蛋白质空间结构预测 难题，改变了此前几乎只能使用X 射线晶体学和冷冻电子显微镜等实验技术确定蛋白质结 构的现状。它的原理基于最先进的深度学习算法以及进化中蛋白质结构的守恒。它使用了 大量的蛋白质序列和结构数据进行训练（如MGnify 和UniRef90 数据库、 BFD 数据库）， 并 使用了一个新的深度神经网络构架，该网络被训练为通过利用同源蛋白质和多序列比 对的信息从氨基酸序列生成蛋白质结构。 DeepMind 公司与欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI） 的合作团队已经使用AlphaFold2 成功预测出超过100 万个物种的2.14 亿个蛋白质结构， 几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。这一成果标志着AlphaFold2 在结构生物学领域的突 破，因为这些预测结果中有大约35%的结构具有高精度，达到了实验手段获取的结构精度， 而大约80%的结构可靠性足以用于多项后续分析。这将有助于深入理解蛋白质的结构和功 能，为生命科学领域的研究提供更多的线索和解决方案。 AlphaFold2 应用范围广泛，未来 可能被应用于结构生物学、药物发现、蛋白质设计、靶点预测、蛋白质功能预测、蛋白质 -蛋白质相互作用、生物学作用机制等。
对QCOVID3风险预测算法的外部验证是导致住院风险和Covid-19的死亡风险：一项观察性的，前瞻性的队列研究，对英国威尔士的166万疫苗接种成年人
1 1医学，健康与生命科学教师，人口数据科学，斯旺西大学医学院，斯旺西大学，斯旺西，英国，英国，2个国家统计办公室，英国纽波特市，纽波特，3辆车研究所，爱丁堡大学，爱丁堡大学，爱丁堡大学，英国爱丁堡大学，英国4号，大学伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学4次。牛津，牛津，英国，英国六六学院，牙科和生物医学科学学院，贝尔法斯特皇后大学，贝尔法斯特，英国，英国7个糖尿病研究中心，莱斯特大学，莱斯特大学，英国，英国8号，卫生与社会护理，心理健康和障碍分析系，伦敦，英国伦敦，Under Kingdom，United Kinguntur，Edinsute of Edinburgh，Edinburgh，United Kingunder，Unterialburgh，eDINBUNGUGH，EDIN>1医学，健康与生命科学教师，人口数据科学，斯旺西大学医学院，斯旺西大学，斯旺西，英国，英国，2个国家统计办公室，英国纽波特市，纽波特，3辆车研究所，爱丁堡大学，爱丁堡大学，爱丁堡大学，英国爱丁堡大学，英国4号，大学伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学，伦敦大学4次。牛津，牛津，英国，英国六六学院，牙科和生物医学科学学院，贝尔法斯特皇后大学，贝尔法斯特，英国，英国7个糖尿病研究中心，莱斯特大学，莱斯特大学，英国，英国8号，卫生与社会护理，心理健康和障碍分析系，伦敦，英国伦敦，Under Kingdom，United Kinguntur，Edinsute of Edinburgh，Edinburgh，United Kingunder，Unterialburgh，eDINBUNGUGH，EDIN>
欧盟人工智能研究与创新项目
随着预期寿命的增加，越来越多的人面临患上与年龄相关的眼部疾病的风险，而这些疾病可能会导致失明。治疗和管理此类疾病的关键是了解所涉及的风险因素。为了提供帮助，EYE-RISK 项目创建了一个诊断面板，用于测试该疾病的遗传易感性。他们还开发了人工智能方法，以便整合复杂的临床数据和实验室结果。然后，研究人员使用包括人工智能在内的先进计算方法开发了一种创新的风险预测算法。借助这一创新工具，可以预测一个人患上某些眼部疾病的可能性，并展示可以采取哪些措施来降低这种风险。
预测警务和预测司法。澳大利亚报告
预测短期内最有可能发生犯罪的地点似乎是可能的，而且这两种预测算法能够以比我们目前的方法更高的速度（或使用更少的数据达到相同的速度）进行预测。此外，这些结果是针对不同研究区域的多种犯罪类型取得的。预测警务事业的后半部分——减少犯罪——的有效性证据参差不齐。我们在这里只评估预测警务事业的预测部分。下一步是根据确定的模式考虑和设计有效的战术应对措施来预防犯罪。学术文献中有大量关于阻碍有效减少犯罪和解决问题的组织因素的评论。警察领导在考虑实施此类方法时应注意这些因素。8
Aruba与PISA大学合作：通过实验性PR
Aruba与PISA大学：通过实验项目中的合资企业优化云资源的机器学习和AI合作，这些组织已合作利用云计算的力量，以开发创新的预测算法，从而增强性能并优化能源使用。伦敦，2024年1月17日 - 意大利云服务的主要提供商Aruba S.P.A，意大利的领导者，云，云，托管，信托服务，电子邮件，PEC，PEC，PEC（认证电子邮件），域名注册和数字签名，宣布与PISA信息工程系的新合作。随着经济和环境压力的加剧，以及诸如欧盟委员会的能源效率指令（EED）设定标准的法规，能源效率正迅速成为有效服务设计的基石。