摘要 高质量的研究对于指导循证护理至关重要,其报告方式应具有可重复性和透明度,并在适当的情况下提供足够的细节,以便纳入未来的荟萃分析。各种研究设计的报告指南已广泛用于临床(和临床前)研究,包括包含最低限度纳入要点的清单。随着最近使用人工智能 (AI) 的研究数量的增加,需要评估其他因素,这些因素并不完全符合传统的报告指南(例如,与技术算法开发有关的细节)。在本综述中,重点介绍了报告指南,以提高人们对评估医疗保健领域人工智能干预措施的研究所需的基本内容的认识。其中包括已发布和正在进行的著名报告指南的扩展,例如标准协议项目:干预试验建议-AI(研究协议)、试验报告综合标准-AI(随机对照试验)、诊断准确性研究报告标准-AI(诊断准确性研究)和个体预后或诊断多变量预测模型的透明报告-AI(预测模型研究)。此外,还有许多指南更普遍地考虑将人工智能用于健康干预(例如,医学成像人工智能清单(CLAIM)、最低信息(MI)-CLAIM、医学人工智能报告的 MI)或解决特定元素,如“学习曲线”(决策人工智能的发展和探索性临床研究)。目前尚未解决人工智能健康干预的经济评估问题,将其扩展到现有指南可能会有所帮助。面对大量有关人工智能健康干预的研究,报告指南有助于确保研究人员和研究评估人员既考虑到良好研究设计和报告的公认要素,又能充分应对人工智能特定要素带来的新挑战。
护林员有资格在整个周末在偏远地区呆在偏远地区的夜晚津贴,以及在整个周末在偏远地区工作的偏远地区。这一天通常在下一个星期四使用,这将您的名册从10天/4点休息到9天/5天。住在亚瑟(Arthurs Pass)村庄或其他城镇时,护林员可以在您不在家里的夜晚获得通宵津贴以及现场食品津贴。部门提供了大部分工作所需的野外装备。对于未提供的必需设备,护林员可以要求每六个月计算和支付一次设备津贴。如果您对此有任何疑问,请发送电子邮件以获取更多信息。
使用机器学习或类似优化技术的最常见方法是对 EEG 记录进行特征提取。然后将这些特征用作预测模型的输入。这种方法在将模型引导至重要信息和优化模型的计算成本方面是有效的。然而,模型的性能受到提取的特征的限制,而特征提取是一个需要人类直觉的过程。以这种方式开发的模型仅限于提取的特征所捕获的信息。如果新范式需要原始提取特征中未捕获的信息,则对实验范式的任何更改都可能降低模型的性能。在癫痫发作预测中,这一点尤为重要,因为对于最佳预测时间范围尚无一致意见(Arthurs 等人,2010 年;Schulze-Bonhage 等人,2010 年),并且不同的急性治疗需要不同的时间过程才能有效。因此,良好的癫痫发作预测模型应该能够改变实验范式(例如癫痫发作预测范围(SPH)和干预期),以满足一系列患者的需求和一系列急性治疗。
ﺩ ﺩ ﺃﺩﻡ1)1- SLE是超敏反应。1)-A。I型反应。2)-B。II型反应3) + C. III型反应。4) - D. IV型反应2)2-所有并发症的全部并发症,主要是由艾滋病引起的:1) - a- opportunistic感染2) - b肿瘤。3) + C-智肾衰竭4) - D-神经系统并发症。3)3-以下哪个是局部免疫复杂疾病:1) - A-系统性红斑狼疮2) + B- Arthurs反应3) - C-毛状疾病4) - D-类风湿关节炎。4)4-以下所有由立即高敏性引起的所有疾病,除了:1) - a-过敏2) - b-过敏3) - C-支气管哮喘4) + D- Goodpasture Cyndrome 5)5)5-元素5-描述以下哪一项是从血管中产生的良性肿瘤?1) + A.血管瘤2)-B。乳头状瘤3)-C。横纹肌瘤4)-D。软骨瘤。6)6 - 以下所有均为非特异性(先天)免疫; 1) - 一个物理障碍。2) - B化学防御。3) - c转向物质。4) + D细胞免疫7)7- 7-具有IgE的受体,上面是:1)-A。A.多晶型物2)-B。嗜酸性粒细胞3) + C. basopholil 4)-D。血浆细胞。8)8-肉芽肿的形成是:1)-A。I型超敏反应2)-B。 II型超敏反应3)-C。III型超敏反应4) + D. IV型超敏反应。 9)9-除了1) - A-核抗体(ANA)以外的所有实验室诊断全身红斑狼疮。 2)-b-蛋白尿3) + C-肝活检4) - D-低的补体。I型超敏反应2)-B。II型超敏反应3)-C。III型超敏反应4) + D. IV型超敏反应。9)9-除了1) - A-核抗体(ANA)以外的所有实验室诊断全身红斑狼疮。2)-b-蛋白尿3) + C-肝活检4) - D-低的补体。