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社论：肿瘤学的人工智能和成像
人工智能（AI）和成像技术的最新进展显着改变了肿瘤学的诊断和治疗景观（1-3）。越来越多的成像方式，例如CT，PET，US和MRI，正在越来越多地用于肿瘤成像（4-7），而新兴的跨学科领域（例如MR-LINAC）获得了相当多的牵引力（8，9）。肿瘤学中成像和治疗的这种加速融合强调，迫切需要进一步探索包括放射治疗在内的各种肿瘤学专业的AI和成像以增强癌症护理的作用。应对这种需求，提出了标题为“肿瘤学中的人工智能和成像”的主题，从而汇总了149名领域的作者/专家的19项贡献。这些贡献深入研究了AI和成像在肿瘤诊断和治疗中的潜力，探讨了新兴的AI驱动模型，以进行肿瘤学诊断和预测，并强调了从医学图像中提取定量特征以预测肿瘤行为，治疗反应和患者预后。
人工智能和小儿急性肾脏损伤
小儿和新生儿种群中的急性肾脏损伤（AKI）提出了显着的诊断和管理挑战，延迟检测导致长期并发症，例如高血压和慢性肾脏疾病。人工智能（AI）的最新进步为早期发现，风险地层和个性化护理提供了新的途径。本文探讨了AI模型的应用，包括受监督和无监督的机器学习，在预测AKI，改善临床决策以及识别对干预措施的反应不同的亚表型。它讨论了AI与现有风险评分和生物标志物的整合，以提高预测准确性及其革命性小儿肾脏病的潜力。但是，诸如数据质量，算法偏见以及对透明和道德实施的需求等障碍是关键的考虑。未来的指示强调纳入生物标志物，扩大外部验证，并确保公平的访问以优化小儿AKI护理的结果。
互联网人工智能规划
美国运输部 (USDOT) 智能交通系统 (ITS) 联合计划办公室 (JPO) 及其模式合作伙伴一直是解决移动性、安全性和公平性基本问题的领导者，利用新兴技术，例如联网汽车 (CV)、自动驾驶汽车 (AV)、共享移动服务和无障碍交通能力。在过去的几年里，美国运输部对人工智能的探索取得了巨大的发展 (Thompson, 2019)。美国运输部的一些模式管理部门，包括联邦公路管理局 (FHWA)、联邦铁路管理局 (FRA) 和联邦航空管理局 (FAA)，一直走在采用人工智能解决方案执行任务的前沿。基于人工智能的应用程序已被用于视频分析、异常检测、安全分析和数据融合。例如，FHWA 的探索性高级研究计划资助了 AI 技术的开发，用于收集大量交通数据（包括安全数据），以发现趋势并识别看似不同的数据流之间的关系，以及进行视频分析以帮助确定各种驾驶场景中的驾驶员行为（美国运输部，2019 年）。FHWA 的交通分析工具 (TAT) 计划正在研究使用 AI 开发预测技术和评估工具（FHWA ATDM，2020 年）。FHWA 的先进交通和拥堵管理技术部署 (ATCMTD) 计划最近拨款超过 1600 万美元，用于开发由 AI 驱动的多式联运管理解决方案（USDOT，2020 年）。FRA 正在开发一套使用 AI 和无人机系统 (UAS) 进行预测分析和入侵者检测的技术（Baillargeon，2019 年）。其他机构，如联邦运输管理局 (FTA)、联邦汽车运输安全管理局 (FMCSA) 和管道危险材料安全管理局 (PHMSA)，正在探索人工智能在面向公民的服务中所能提供的前景 (Borener, 2019)。
肯尼亚 2023 年机器人和人工智能社会法案
国会法案规定成立肯尼亚机器人和人工智能协会；规定其职能和权力；促进肯尼亚共和国境内机器人和人工智能技术负责任和合乎道德的发展和应用；并用于相关目的。
2023 年人工智能行政命令的要点...
1.国务院；2.财政部；3.国防部；4.司法部；5.农业部；6.商务部；7.劳工部；8.卫生与公众服务部；9.住房和城市发展部；10.交通部；11.能源部；12.教育部；13.退伍军人事务部；14.国土安全部； 15.小型企业管理局；16.美国国际开发署；17.国家情报总监办公室；18.国家科学基金会；19.管理和预算办公室；20.科学技术政策办公室；以及 21.国家安全顾问；22.经济顾问委员会主任；23.国内政策顾问；24.副总统办公厅主任；25.性别政策委员会主任；26.经济顾问委员会主席；27.国家网络总监；和
文章利用计算机靶标预测寻找熟悉天然产物的新分子靶标
1 因斯布鲁克大学药学/生药学研究所、因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，Innrain 80 / 82, 6020 因斯布鲁克，奥地利； F.Mayr@uibk.ac.at (FM)； Veronika.Temml@pmu.ac.at (佛蒙特州)； birgit.waltenberger@uibk.ac.at (BW); Stefan.Schwaiger@uibk.ac.at (SS)； hermann.stuppner@uibk.ac.at (HS) 2 研究单位分子内分泌学和代谢，亥姆霍兹中心慕尼黑，Ingolstädter Landstraße 1, 85764 Neuherberg，德国； gabriele.moeller@helmholtz-muenchen.de（总经理）； adamski@helmholtz-muenchen.de (JA) 3 格赖夫斯瓦尔德大学药学院制药/药物化学系，Friedrich-Ludwig-Jahn-Straße 17, 17489 Greifswald，德国；ulrike.garscha@uni-greifswald.de (UG)；jana.fischer@uni-greifswald.de (JF) 4 伯尔尼大学儿童医院儿科内分泌、糖尿病和代谢科，Freiburgstrasse 15, 3010 Bern，瑞士；patrirodcas@gmail.com (PRC)； amit.pandey@dbmr.unibe.ch (AVP) 5 伯尔尼大学生物医学研究系，Freiburgstrasse 15, 3010 伯尔尼，瑞士 6 巴塞尔大学药学系分子与系统毒理学分部，Klingelbergstrasse 50, 4056 巴塞尔，瑞士；silvia.inderbinen@unibas.ch (SGI)；alex.odermatt@unibas.ch (AO) 7 萨尔州亥姆霍兹药物研究所 (HIPS)，药物设计和优化系，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国； rolf.hartmann@helmholtz-hzi.de 8 萨尔大学，制药和药物化学，E8.1 校区，66123 萨尔布吕肯，德国 9 海德堡大学，药学和分子生物技术研究所 (IPMB)，药物化学，Im Neuenheimer Feld 364，69120 海德堡，德国；christian.gege@web.de 10 埃德蒙马赫基金会 (FEM) 研究与创新中心，Via Mach 1，38010 San Michele all'Adige，意大利；stefan.martens@fmach.it 11 耶拿弗里德里希席勒大学药学研究所制药/药物化学系，Philosophenweg 14，07743 耶拿，德国； oliver.werz@uni-jena.de 12 遗传学实验学校，慕尼黑工业大学，Emil-Erlenmeyer-Forum 5, 85356 Freising-Weihenstephan, 德国 13 新加坡国立大学杨潞龄医学院生物化学系，8 Medical Drive, Singapore 117597，新加坡 14 药学研究所，萨尔茨堡帕拉塞尔苏斯医科大学制药和药物化学系，Strubergasse 21, 5020 Salzburg, Austria 15 药学/药物化学研究所，因斯布鲁克分子生物科学中心 (CMBI)，因斯布鲁克大学，Innrain 80 / 82, 6020 Innsbruck, Austria * 通讯作者：daniela.schuster@pmu.ac.at；电话：+43-699-14420025
人工智能（AI）战略
AI 是指能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统的理论和开发，以便提供可以自动执行日常任务、得出基于数据的见解或增强人类活动的解决方案。HHS 已经在 AI 的使用方面取得了进展，例如，食品药品监督管理局 (FDA) 一直在为 AI/机器学习 (ML) 驱动的软件修改制定监管框架，以提供适当的安全性和有效性指南，而美国国立卫生研究院 (NIH) 则合作并投资了基于 AI 的项目，以在研究和医疗环境中发现健康解决方案，包括分析生物医学成像以诊断 COVID-19 等疾病。HHS 迄今为止的努力表明了其充分实现 AI 好处的愿望和承诺。鉴于 AI 在改善健康和人类服务方面具有巨大潜力，HHS 将利用 AI 能力解决复杂的任务挑战并产生 AI 支持的见解，以指导有效的程序和业务决策，同时消除 AI 创新的障碍。
人工智能：背景、选定问题和政策......
在第 115 届和第 116 届国会期间，联邦政府针对 AI 的活动加速进行。唐纳德·特朗普总统发布了两项行政命令，建立了美国 AI 计划 (E.O.13859) 并推动在联邦政府中使用可信赖的 AI (E.O.13960)。联邦委员会、工作组和其他实体已经成立，以协调机构活动、帮助确定优先事项并制定国家战略计划和报告，包括更新的国家 AI 研究与发展战略计划和联邦参与制定 AI 技术标准和相关工具的计划。在国会，委员会举行了多次听证会，议员们提出了各种各样的立法来解决联邦 AI 投资及其协调；与 AI 相关的问题，例如算法偏见和劳动力影响；以及面部识别和深度伪造等 AI 技术。第 116 届国会颁布的至少四项法律重点关注人工智能或包含以人工智能为重点的条款。
网络殖民：人工智能与独裁政权的危险融合
虽然人工智能 (AI) 基础设施的进步和发展通常被称赞为具有开启一个充满积极网络能力的美丽新世界的潜力，但目前这种潜力背后却隐藏着一个明显更黑暗的秘密。像中国这样的国家积极向全球推销先进人工智能技术的转让，特别是向中东和北非、撒哈拉以南非洲和拉丁美洲的盟友。中国不仅参与全球经济或发展发展中国家的网络基础设施，而且还分享其审查、虚假信息和舆论塑造技术，这些技术可能成为未来政权保护的手段，并可能破坏基层民主活动。中国并不认为网络力量是通往开放和信息交流新时代的大门，而是将网络的真正力量视为传统上维护国家安全和国内政治利益的工具。更令人印象深刻的是，大多数研究表明，到 2030 年，中国应该首先赶上美国，然后超越美国成为人工智能全球领导者。这是否预示着人工智能从网络和平建设者转变为事实上的网络殖民者的范式转变？
