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AI用于解决保护和生物多样性的工具
全球关于环境负责人AI策略项目的全球合作伙伴关系，共同撰写了一份报告，为在该领域中开发AI的全面路线图创建了跨部门建议，旨在满足数据需求和建立基础设施，确定开发Ing Ing Ing工具，进行公众参与和进行公众参与和培养资金机会的关键机会。
应对过度处方挑战：用于药物建议任务的大型语言模型
药物推荐系统在医疗保健中引起了人们的关注，因为它们的潜力根据患者的临床数据提供了个性化和有效的药物组合。但是，现有的方法论在适应多种电子健康记录（EHR）系统并有效地利用非结构化数据时会遇到挑战，从而产生有限的概括能力和次优性能。最近，利用医疗领域的大型语言模型（LLM）的兴趣正在增长，以支持医疗保健专业人员并增强患者护理。尽管出现了医疗LLMS及其在医疗问题回答之类的任务中，他们在临床环境中的实际应用，尤其是在药物建议中，但通常仍然没有得到充实的态度。在这项研究中，我们评估了用于药物建议任务的通用和医学特异性LLM。我们的发现表明，LLMS经常遇到过度处方的挑战，导致临床风险增加并降低药物建议精度。为了解决这个问题，我们提出了语言辅助药物建议（LAMO），该建议采用了一种参数高效的微调方法来量身定制开源LLM，以在药物建议方案中进行最佳性能。lamo杠杆在临床注释中提供了大量的临床信息，这是一种在传统方法论中通常不足的资源。由于我们的方法，Lamo的内部阀门准确性超过10％以上的最先前方法。此外，时间和外部验证证明了Lamo在各种时间和医院的强大概括能力
解决细胞和基因疗法的可及性和负担能力
尽管印度在细胞和基因疗法的生产中落后于中国，但新的生物技术初创企业却正在涌现，以应对这一挑战。免疫疗法和免疫功能目前正在开发CAR-T细胞疗法。ImmunoACT的NEXCAR19治疗获得了印度中央药物标准控制组织（CDSCO）的批准，用于治疗复发或难治性B细胞淋巴瘤和白血病。这种批准立场可以领导印度的土著CAR-T细胞疗法工作，NEXCAR19正在接受针对其他淋巴瘤和白血病类型的II期试验。同样，免疫疗法的IMN-003A CAR-T正在II期试验中，用于B细胞淋巴瘤和白血病。这些试验的成功完成有望满足印度有效癌症疗法的关键需求。最近，德国生物技术公司Miltenyi Biotec在印度开展业务，计划在海得拉巴建立中心。
解决和缓解人寿保险的偏见
模型偏差。人寿保险部门内的后果是深远的，影响了围绕政策定价，承保和风险评估的关键决策，以及潜在的歧视性影响的资格。本节段深入研究模型偏差的理论基础，对其各种表现进行了分类，并通过特定于部门的场景说明了其发生。通过剖析偏见无意间编码为预测模型的实例，我们旨在阐明这种偏见使社会差异永久存在的途径，从而挑战精算专业，以严格评估和完善其分析方法。
通过阿尔茨海默氏病的关键路径来解决关键的未满足需求
尽管这场公共卫生危机迫在眉睫，但在过去的二十年中，美国可用的疗法仅治疗了该疾病的症状。近年来，已追求修改药物的发展，早期结果证明了可能的临床益处。这导致了AD药物开发工作的重振，特别是针对去除微小团块（斑块）的治疗方法，该蛋白质被大脑称为β-淀粉样蛋白。斑块在AD患者的大脑中形成，被认为会导致细胞死亡和萎缩。也正在采用其他治疗策略，包括清除大脑中的tau蛋白积累，或使免疫系统更有效。截至2021年，有150多个临床试验中有126种药物，“大多数药物在试验中（82.5％），针对AD的基本生物学，并具有疾病修饰的意图。” 4
解决烟草和饮酒对癌症相关健康结果的影响：2025年3月17日至18日的研讨会国家癌症政策论坛论坛O
•戴维·贝里根（David Berrigan），国家癌症研究所（National Cancer Institute）下午12:30午餐（1小时）下午1:30会议3：制定酒精政策：知道什么，可以从烟草政策中学到什么，下一步是什么？（〜1小时，50分钟）共同调制器：S。Gail Eckhardt，贝勒医学院Roy Herbst，耶鲁大学会议的目标：确定烟草控制政策的成功和挑战，从酒精使用研究中收集的饮酒研究收集到的信息设计和部署最佳实践，以减少对癌症健康的影响对癌症健康的影响的影响。酒精的价格和税收：从烟草政策中学到的教训（〜12分钟）
解决自主驾驶感知的开放式对象检测：关注道路对象
摘要 - 预计自动驾驶汽车（AV）将采取安全有效的决定。因此，AVS需要对现实世界的情况进行健壮，尤其是应付开放世界的设置，即处理新颖性的能力，例如看不见的对象。经典的对象检测模型经过训练，以识别一组预定义的类，但在推理阶段很难概括为新颖的类。开放式对象检测（OSOD）旨在解决正确检测未知类别对象的挑战。但是，自主驾驶系统具有特定的开放式特性，这些特性尚未涵盖OSOD方法。的确，检测误差可能导致灾难性事件，强调优先考虑盒子检测质量而不是数量的重要性。此外，可以利用在公路场景中遇到的物体的特定特征来改善其在开放世界中的检测。在这种情况下，我们介绍了一种新的自主驾驶感知对象的定义，从而实现了AV专业的开放式对象检测器创建的ADO的命题。所提出的模型使用了一个新的分数，该分数从语义分割的背景基础真理中学到了。在道路对象评分上的这一点可以衡量该对象是否在可驱动区域上，从而增强了未知检测的选择。实验评估是在模拟和现实世界数据集上进行的，并揭示我们的方法的表现优于未知对象检测设置中的基线方法，在已知对象上与封闭式对象检测器具有相同的检测性能。