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Wadden, J. J. (2021)。我们应该希望在医疗保健决策应用中使用哪种人工智能？加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，94–100。https://doi.org/10.7202/1077636ar
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的想法越来越受欢迎，尤其是在决策和诊断领域。这是因为 AI 在速度和准确性方面都胜过人类。例如，Scott Mayer McKinney 及其同事展示了一个 AI 系统，它在预测乳腺癌方面的表现优于六名医生，并且该系统可以将第二位读者的工作量减少 88% (1)。如果这种表现表明 AI 在医疗保健领域的潜力，那么广泛的应用可能会彻底改变诊断和决策。对于 AI，没有统一的定义，每个人都可以可靠地同意，但通常有两三个高级区别来理解这些类型的技术。第一种是专为特定目的而构建的反应系统，有时称为“狭义”或“弱”AI。第二种是“通用”系统，它们能够在数据集上进行训练并自行学习（有时这些系统被归入“狭义”类别）。最后一种系统称为通用人工智能或“强”AI，目前完全是理论上的。这些系统可以复制自主的人类智能（2）。以下是公众可能熟悉的这些不同类型系统的一些示例：Stockfish（国际象棋游戏系统）、IBM 的 Watson（为 Jeopardy 构建，但现已应用于医学）和 HAL（2001：太空漫游中的流氓计算机助手）。在本文中，我重点介绍“通用”AI。然而，尽管“通用”AI 具有潜力，但它尚未广泛应用于医疗决策，至少在实验环境或创新医院环境之外。相反，该领域的大多数人工智能或多或少都属于“狭义”类别，因为它们被用作诊断工具，而不是决策者。我打算研究三种可用于医疗保健的高级“通用”人工智能类别：不透明系统（有时通俗地称为“黑匣子”），可解释的人工智能（有时通俗地称为“白匣子”）和半透明系统（“灰匣子”）。不透明系统是用户无法访问系统用于实现输出的底层过程的系统。这些通常被认为是高度准确的，但以牺牲问责制为代价（3）。可解释的人工智能是分配给那些允许用户清楚地解释行为、预测和影响变量的系统的一个类别。这些都是透明且可信赖的，但通常功能不足以做预测或模式匹配以外的更多事情。最后，半透明的“灰盒”是一个较少讨论的类别，它捕获了介于不透明和完全透明之间的系统。尽管存在这种中间类别，但辩论往往将半透明系统排除在讨论之外，而是在透明或不透明系统之间提出二分法选择。灰色系统的引入将讨论从二分法转变为一系列潜在工具。
Sargent, S. L. (2021)。医疗保健中的人工智能偏见：以 ImpactPro 为例，研究医疗保健从业人员参与反偏见措施的职责。加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，112–116。 https://doi.org/10.7202/1077639ar
人工智能 (AI) 和其他机器学习 (ML) 应用正日益渗透到我们生活的各个方面，医疗保健也不例外。除了新兴应用之外，AI 已经以多种方式得到应用，包括医学成像、解析和整理电子病历、优化护理轨迹、诊断、提高临床试验的入组率，甚至减少医疗错误 (1-4)。这不是一份详尽的清单；可以说，这些应用与医学领域本身一样多种多样且复杂。2018 年，纳菲尔德生物伦理委员会指出，由于 AI 在用于训练 ML 算法的数据集中重现偏见的方式，以及偏见可以“嵌入算法本身，反映 AI 开发人员的信念和偏见”的方式，AI 在医疗保健领域的使用可能存在问题 (2)。在本文中，我认为偏见是指对边缘群体有意识和无意识的负面情绪或看法，这种情绪或看法根源于历史歧视，会影响一个人的行为和思维方式。这些偏见及其对健康的负面影响已经在最近的 ImpactPro 研究等案例中得到体现，该研究发现纽约联合健康服务中心的一种算法未能以与白人患者相同的比例向黑人患者推荐复杂的健康需求计划 (5-6)。因此，医疗保健领域必须应对此类技术的普及，以纠正医疗保健系统中先前的不平等现象，这些不平等现象产生了人工智能技术目前正在重现的偏见数据 (4,7)。为此，医疗从业人员必须采取各种反偏见措施，例如隐性偏见培训、医学偏见教育和“换位思考”，并承担起 AI 技术监督者和合作者的责任。目前用于减少日常医疗互动中偏见的许多措施可以转移到 AI 中，尤其是当医疗从业人员对 ML 算法推荐的决策拥有最终决定权时。很难确定 AI 在医疗保健领域应用的通用规则，因为应用、用途和环境非常多样化，并且一直在发展。鉴于此，我将使用 ImpactPro 案例来说明 AI 对医疗保健的影响如何重申在提供医疗服务以更好地满足边缘化患者的健康需求时打击偏见的现有职责。我认为 ImpactPro 案例表明，医疗从业者有机会通过减少医院和医学研究中的偏见实践以及与边缘化社区建立信任来抵制 AI 算法中的偏见，最终目标是改善用于训练 AI 的数据，并更快地发现 AI 结果存在偏见的案例。这些途径也符合 AI 最佳实践的原则，例如《蒙特利尔人工智能负责任发展宣言》和人工智能高级专家组 (HLEG) 提出的原则。
2025年1月 - 加拿大夏洛来品种的平均水平，百分位数和趋势
加拿大美国联合评估2025年1月的评估是AICA和CCA遗传评估的历史步骤。遗传评估是由Angus Genetics Incorporated（AGI）进行的，并使用了更新的遗传性值，改进的模型，并将来自美国国际夏洛伊国际夏罗莱协会和加拿大夏洛来群岛协会的谱系，性能和基因组数据集结合在一起。这意味着所产生的EPD和准确性在AICA和CCA种群之间是可比的。重要的是要注意，品种平均值，百分位数和趋势是根据国家特定的，无法直接比较人口之间的。本文档中提出的表可用于确定美国或加拿大的牛适合相关人群的位置。
Trudeau的领导力 - 对加拿大人的调查 - Leger Marketing 经济信心-Leger Marketing 北美追踪器 - Leger Marketing 选举2025-安大略省的调查 - Leger Marketing 加拿大政治 - Leger Marketing
十分之一加拿大人（69％）认为贾斯汀·特鲁多（Justin Trudeau）应该辞职，以允许其他人在下次选举中领导自由党。这标志着与2024年9月的最后一次提出的问题相比，这标志着七点。在保守派选民中，有88％的人认为特鲁多应该辞职，而当前自由主义者的三分之一（33％）也感到同样。在2024年6月下旬的一项Leger Poll，有26％的自由党选民表示，贾斯汀·特鲁多不应领导下次选举（即辞职）。7点比该民意调查发现的要小。
个人资料 - 加拿大媒体生产者协会
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CanDeal 观察 - 加拿大金融市场
2024 年，加拿大元拆借利率 (CDOR) 停止，加拿大银行承兑汇票开始发行。在本期《CanDeal 观察》中，我们将继续提供过渡后加拿大货币市场工具交易和收益率利差差异的摘要。在未来的期刊中，我们期望使用 CanDeal DNA 定价、分析和其他数据将我们的分析扩展到加拿大固定收益市场的其他领域，以阐明趋势和其他独特的市场见解。
加拿大西部谷物最新情况——2024-25 作物年度第 18 周摘要：大草原地区持续的寒冷天气和低于平均水平的气温意味着
加拿大西部谷物最新动态——2024-25 作物年度第 18 周摘要：大草原地区持续的寒冷天气和低于平均水平的气温严重影响了第 18 周谷物运输的网络流动性和速度。这要求加拿大国家铁路公司保持冬季列车长度限制，以维持网络中谷物和其他商品的安全运输。持续的运力限制导致大量列车因网络运力下降而被阻止。第 18 周谷物运输共运输了 646,000 公吨谷物和加工谷物产品。加拿大国家铁路公司最大可持续端到端供应链容量指导加拿大谷物供应链的容量在整个作物年度内都在变化，多种因素对在任何时间点可以通过系统的谷物量造成了实际限制。谷物供应链的最大可持续容量还取决于该供应链从原产地到目的地各个部分的容量和运营效率。 CN 认为，如果持续发展，端到端粮食供应链在冬季每周最多可容纳 6,250 辆车（每周最多 595,000 公吨）散装粮食和加工粮食产品，其中预计每周约有 900 辆车将用于运输加工粮食产品。CN 的这些最大端到端粮食供应链容量水平假设必须具备多种条件才能实现这些水平。这些条件包括但不限于下表中列出的条件：
可持续发展中的加拿大农业食品
创造连贯的愿景和战略；展示领导力；重新平衡可持续发展的三个方面（经济、环境和社会）的政策和战略重点，注重结果而不是实践；调整这些结果并改进数据和测量方法；支持、促进和赋予农业食品行业利益相关者权力；加强伙伴关系和合作以建立信任，利用宣传支持并制定统一信息；投资于能够提高效率和生产力增长的创新和技术；投资于人才和技能；向其他行业和先行国家学习（例如澳大利亚的林业和水产养殖业）；并就该行业的可持续发展成果进行良好且经常的沟通，以提高认识和理解。
最大化加拿大石油生产和中期出口
为特定目的，政府指定了加拿大不可再生的资源特许权使用费或税款。这些收入成为省和联邦政府的一般收入池的一部分，这些收入将用于所有人和各种政府支出。并非总是如此。在1976年至1987年，艾伯塔省的省政府每年被要求将其非可再生资源收入中的一个人存入该省的遗产储蓄信托基金。 萨斯喀彻温省建立了类似的基金，用于在1970年代将其一部分资源收入存储。 艾伯塔省基金仍然存在，但政府不再需要存入其资源收入的规定部分。 萨斯喀彻温省的遗产基金在1980年代被现金短缺的保守党政府淘汰。在1976年至1987年，艾伯塔省的省政府每年被要求将其非可再生资源收入中的一个人存入该省的遗产储蓄信托基金。萨斯喀彻温省建立了类似的基金，用于在1970年代将其一部分资源收入存储。艾伯塔省基金仍然存在，但政府不再需要存入其资源收入的规定部分。萨斯喀彻温省的遗产基金在1980年代被现金短缺的保守党政府淘汰。
功能依赖性的前瞻性分类：机器学习的见解和加拿大的衰老纵向研究
摘要目的：func9onal依赖性是一种mul9factorial health condi9on a效果的幸福感和预期寿命。be3er了解这种condi9on的机制，我们的目的是iDen9fy变量，这些变量最好在日常生活的基本和仪器AC9VI9中对成年人进行最佳分类。方法：使用过滤方法从39,927名PAR9CIPANT收集的4,248个候选预测因子中选择最佳的func9onal状态预测指标，该预测因素在基线时为44至88岁。使用选定的基线变量（2010-2015）进行了几种机器学习模型，以在随访（2018-2021）（2018-2021）对训练数据集（n = 31,941）对加拿大加拿大加拿大对衰老的训练数据集（n = 31,941）进行随访（n = 31,941）对PAR9ONAL状态（依赖与独立）进行分类的能力进行了比较。然后在测试数据集（n = 7,986）上检查了最佳性能模型，以确保Sensi9Vity，Speciifity和精度。结果：将十八个候选基线变量偶然地成为随访时Func9onal状态的最佳预测指标。logis9c回归是通过func9onal状态对Par9cipant进行分类的最佳性能模型，并且在测试数据集中达到了81.9％的平衡精度。在基线上没有func9onal limita9ons，更强的抓地力，没有疼痛和慢性调节器，是女性，拥有驾驶员许可证和良好的记忆力与随访时的利用率更大。相比之下，年龄较大，心理困扰，缓慢行走，被重新进行，拥有一个或多个慢性疾病，并且从不去散步与随访时的func9onal依赖性更大。结论：func9onal身份可以最好地由健康状况，年龄，肌肉力量，短期记忆，身体AC9VITY，心理困扰和性别来表达。这些预测因子可以以高准确性在6年以前的构成状态。这是有依赖依赖风险的人们的早期IDEN9FIF CA9ON，允许9ME为Interaven9on的实现，旨在延迟Func9Onal的下降。关键字：衰老，运动，脆弱，记忆，疼痛，肌肉力量，物理Ac9vity，视力