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给编辑的信
AI快速准确地分析大型数据集的能力已导致医学诊断方面的显着进步。AI算法在解释医学图像（例如X光片和MRIS）方面表现出了非凡的熟练程度，有时甚至在识别诸如癌症等疾病的早期迹象方面的表现都超过了人类专家。此外，AI驱动的预测分析可以预见患者的风险并促进及时的干预措施，为更多个性化和积极主动的医疗保健铺平了道路。1尽管有这些进步，但必须解决一些关键问题，以确保AI在医疗保健中的负责任和有效整合。一个重要的问题是算法偏见的风险。AI系统从历史数据中学习，如果这些数据集不充分多样化和代表性，则由此产生的算法可以无意间永久存在健康差异。使用多样化的包容性数据集开发AI系统来减轻这种风险并确保公平的医疗保健结果至关重要。2
2025年2月13日，第1页，共19个通知... -Gov.br
债务（分期付款，交易）也是可能的。要进行谈判，纳税人必须对债务负责，并谈判供词，这将导致其在工会的积极债务中注册只要谈判持续下去，就无法抗议纳税人，他的名字将无法去Serasa，SCPC和Cadin，工会将无法在法庭上收取债务。
研究生医学教育认证委员会
ACGME 批准：2025 年 2 月 2 日 ACGME 批准：2024 年 9 月 28 日 ACGME 批准：2024 年 6 月 8 日 ACGME 批准：2023 年 10 月 18 日 ACGME 批准：2023 年 6 月 10 日 ACGME 批准：2022 年 11 月 19 日（NST 政策） ACGME 批准：2022 年 2 月 5 日 ACGME 批准：2021 年 11 月 1 日（重大政策审查和更新） ACGME 批准：2021 年 6 月 12 日（OPC 名称变更） ACGME 批准：2020 年 9 月 26 日（新的使命和愿景声明） ACGME 批准：2020 年 6 月 13 日 ACGME 批准：2020 年 4 月 16 日 ACGME 批准：2020 年 3 月 21 日ACGME 批准：2019 年 9 月 28 日 ACGME 批准：2018 年 9 月 29 日 ACGME 批准：2018 年 6 月 9 日 ACGME 批准：2018 年 2 月 3 日 ACGME 批准：2017 年 9 月 23 日 ACGME 批准：2017 年 6 月 10 日 ACGME 批准：2017 年 2 月 4 日 ACGME 批准：2016 年 9 月 24 日 ACGME 批准：2016 年 2 月 6 日 ACGME 批准：2015 年 6 月 13 日 ACGME 批准：2015 年 2 月 7 日 ACGME 批准：2015 年 1 月 1 日 ACGME 批准：2014 年 9 月 27 日 ACGME 批准：2014 年 6 月 14 日 ACGME 批准： 2014 年 1 月 31 日 ACGME 批准：2013 年 6 月 8 日
对情况的报告审核...
2.7.1.2。主格证书（CNO）........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 39 2.7.1.3。债务人的替换..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 40 2.7.2。高昂的银行债务服务................................................................................................................................................................ 41 2.7.3。关于财务部长的命令的多大商业银行帐户，并用于支付额外费用............................................................................................................................................................................................................................... 42 2.7.4。银行预算风险公共财政..................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 42 2.8。预算缺陷大于投降文件中显示的预算缺陷............ 43 2.9。An outstanding debt greater than the amount appearing in the surrender documents ........... 44 appendices .................................................................................................................................... 46
零信任安全体系结构中的AI集成：a
全球抗菌耐药性（AMR）不断升级的危机需要发现新型抗菌剂来解决抗性病原体的日益增长的威胁。长期以来在民族医学中长期使用的传统药用植物代表了一种有价值且在很大程度上未开发的抗菌剂发现资源。本文探讨了这些植物作为新抗菌剂的来源的潜力，讨论了民族植物知识的作用，生物活性植物化学物质的多样性以及植物衍生的化合物对抗微生物病原体的机制。但是，从传统疗法到可扩展的药物开发的过渡充满了挑战，包括标准化，科学验证，监管障碍和可持续性问题。尽管存在这些障碍，生物技术的进步，纳米技术和协同表述提供了有希望的解决方案，可增强基于植物的抗菌素的生物利用度和有效性。本文还强调了成功的案例研究，例如疟疾的青蒿素，这证明了传统植物在商业药物开发中的潜力。结论强调了持续的跨学科研究，全球合作和道德方法的必要性，以解锁传统药用植物在与AMR斗争中的治疗潜力。