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引用buzdin aa，Zolotovskaia MA，Roumiantsev SA，Emelyanova AG，Golounina Oo，Pugacheva PA，Luppov DV，Kuzminyh AV，Alexeeeva AO，Alexeeva AO，Emelianova AA，Emelianova AA，No
内分泌疾病，包括糖尿病，甲状腺功能障碍和其他激素失衡，对全球疾病负担显着贡献（1）。这些疾病不仅会影响公共卫生，而且会导致长期残疾和受影响个体的生活质量降低（1）。这些疾病的患病率正在增加，尤其是在人口老龄化和代谢疾病发生率增加的情况下（2，3）。这些疾病可能是由单个基因（孟德尔或单基因疾病）中的罕见变异引起的，由多种遗传变异的综合作用，或环境和生活方式因素（2型糖尿病型糖尿病或肥胖）引起的。新技术（例如基因疗法）在无法用传统药物有效治疗疾病时会提供希望。当已知遗传疾病的病因时，这是可能的。因此，在基因治疗药物的帮助下，将基因的功能副本引入了人体，从而减慢了疾病的进展，在某些情况下甚至可以取得显着改善（4）。近年来，技术的进步促进了广泛种群的基因组多样性的特征（5）。下一代测序（NGS）和基因组广泛的关联研究（GWASS）已被强烈用于研究内分泌疾病的遗传基础（6-9）。为提高诊断，预后和遗传咨询的准确性，越来越多地认识到具有特定诊断患者（12）患者的变异数据库的重要性。然而，使用美国医学遗传学学院和分子病理学协会（ACMG/AMP）广泛推荐的标准对识别变体的解释是具有挑战性的，因为在大多数数据库中，与规格变体相关的详细表型信息在大多数数据库中受到限制（11）。此类数据库构成了遗传变异的系统组织的存储库，并补充了临床数据（13）。通过允许共享有关基因，变体和病理表型的信息，他们促进了研究人员，临床医生和患者之间的沟通（11）。先前的研究创建了数据库，其中包括与特定内分泌病有关的遗传变异。例如，MARGRAF等人开发的MEN2 RET数据库。是一个可公开访问的数据库，其中包含与MEN2综合征以及相关临床数据相关的所有RET序列变体（14）。“ NGS和PPGL研究小组”还收集并在SDHB基因中进行了分类，这是负责
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
Kontogiannis，Theodoros，Braybrook，Julian，McElroy，Christopher，Foy，Carole，Carole，Whale，Alexandra S，Quaglia，Milena和Smales，C Mark（2024）角色
标准化腺相关病毒（AAV）用于生物治疗应用的vent vecter venters venterage对确保基因疗法的安全性和效率至关重要。这包括分析产品的关键质量属性。，用于评估这些属性的许多当前分析技术都有局限性，包括低吞吐量，大型样本需求，了解得很差的测量可变性以及方法之间缺乏可比性。为了应对这些挑战，必须建立可用于可比性测量，当前测定的优化以及参考材料的开发的高阶参考方法。高度精确的方法对于测量空/部分/全帽比和AAV矢量的滴度是必需的。此外，重要的是要开发方法来测量较不建立的临界质量属性，包括翻译后修饰，衣壳固定测定法和甲基化方案。这样做，我们可以更好地了解这些属性对产品质量的影响。此外，诸如宿主细胞蛋白和DNA污染物之类的含量的定量对于获得调节性批准至关重要。通过告知过程开发并促进参考材料的生成以进行测定验证和校准，对彻底表征AAV向量的开发和应用对于彻底表征AAV向量至关重要。
Sherrill，Samantha，Watson，Jordan，Khan，Riya，Nagai，Yoko，Azevedo，R.T.，Tsakiris，Manos，Garfinkel，Garfinkel，Sarah N.和Critchley，Hugo D.（2023）
摘要AI的发展为传播者（即，对话代理人），已经为AI在人们的社会世界中的位置以及人类和机器之间的感知过程，尤其是自闭症患者，尤其是可能从这种互动中受益的人。当前的研究旨在在1-4周内探索六个自闭症和六个非自闭症成年人与对话虚拟人（CVH/对话剂/聊天机器人）的相互作用。使用半结构化访谈，对话性聊天案和研究后的在线问题，我们介绍了与人类chatbot互动，聊天机器人人性化/DEHU MANIVIANGE和CHATBOT的自闭症/非独立性特征有关的发现。发现表明，尽管自闭症用户愿意与聊天机器人交谈，但没有迹象表明与聊天机器人建立关系。我们的分析还强调了自闭症用户对聊天机器人的同理心的期望。对于非自动用户的情况，他们试图通过不断测试AI对话/认知技能来扩展对话代理的能力。此外，非自动用户对Kuki的基本对话技能感到满意，而在Con Trary，自闭症参与者中，他们期望更多的深度对话，因为他们更信任Kuki。这些发现提供了针对自闭症用户的新型人与chatbot互动模型的见解，以通过陪伴和社交联系来支持他们。
GE医疗 2020年9月25日 Alexandra Lifshits ...
贸易/器械名称：Xeleris V 处理和审查系统 法规编号：21 CFR 892.2050 法规名称：图片存档和通信系统 监管类别：II 类 产品代码：LLZ 日期：2020 年 8 月 13 日 收讫日期：2020 年 8 月 18 日 亲爱的 Alexandra Lifshits： 我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述器械，并已确定该器械与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类的器械基本等同，且无需获得上市前批准申请（PMA）批准。因此，您可以营销该器械，但须遵守该法案的一般控制规定。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实且不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到其他控制。影响您设备的现有主要法规可在《联邦法规》第 21 篇第 800 至 898 部分中找到。此外，FDA 可能会在《联邦公报》上发布有关您设备的进一步公告。请注意，FDA 发布实质等效性判定并不意味着 FDA 已判定您的设备符合该法案的其他要求或其他联邦机构管理的任何联邦法规和规章。您必须遵守该法案的所有要求，包括但不限于：注册和登记（21 CFR 第 807 部分）；标签（21 CFR 第 801 部分）；医疗器械报告（医疗器械相关不良事件报告）（21 CFR 803）
人工智能对实现良好健康和福祉目标的贡献 Alexandra ȚSRANU
对于可持续发展目标而言，人工智能意味着什么？在深入探讨人工智能如何为长期解决健康问题做出贡献之前，我们有必要先从简单问题开始：什么是人工智能？一个简单的定义是，人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力 [7]。此外，它是可持续发展所需的盟友，可以更有效地设计、执行、建议和规划地球的未来及其可持续性。目前，人工智能能力正以各种方式被用于进一步实现社会目标，而可持续发展目标 3 中关于“良好健康和福祉”的内容在联合国 2015 年制定的 17 个可持续发展目标中占有重要地位 [6]。
Alexandra Reeve Givens 的声明
对当前 AI 格局的简要调查证明了这一点。在经济的所有领域，企业、组织和个人用户都在决定是否采用 AI 工具和系统——他们需要对这些系统的设计、测试和部署方式有信心。今天，小企业主在决定是否使用自动化 AI 招聘工具时，没有有意义的评估标准或可见性来评估该工具是否会歧视某些求职者，从而使企业面临法律和声誉风险以及人才流失。决定是否使用生成式 AI 工具的人必须依赖公司关于准确性、偏见缓解、数据隐私和安全性的难以判断的断言。鉴于技术进步的快速步伐以及 AI 公司和客户之间权力和信息的不对称，立法将在制定赢得人们信任的基准标准方面发挥重要作用。