摘要为了揭示神经性疼痛经历的复杂性,研究人员试图使用脑电图(EEG)和皮肤电导(SC)鉴定可靠的疼痛特征(生物标志物)。尽管如此,它们用作设计个性化疗法的临床帮助仍然很少,并且患者处方常见和效率低下的止痛药。为了满足这种需求,新型的非药理干预措施,例如经皮神经刺激(TENS),通过神经调节和虚拟现实(VR)激活外周痛缓解,以调节患者的注意力。但是,所有当前治疗方法都遭受患者自我报告的疼痛强度的固有偏见,具体取决于其倾向和耐受性,以及未考虑疼痛发作的时间的未明确,预定义的会话时间表。在这里,我们显示了一个脑部计算机界面(BCI),该界面检测到来自EEG的神经性疼痛的实时神经生理学特征,并因此触发了结合TENS和VR的多感官干预。验证多感官干预有效减轻了实验性诱发的疼痛后,通过电力诱导疼痛,用13个健康受试者对BCI进行了测试,并在实时解码疼痛中显示了82%的回忆。然后用八名在线疼痛精度达到75%的神经性患者进行了验证,因此释放了在神经性患者疼痛感知中引起显着降低(50%NPSI评分)的干预措施。这为使用完全便携式技术的个性化,数据驱动的疼痛疗法铺平了道路。我们的结果证明了从客观神经生理学信号中实时疼痛检测的可行性,以及VR和TEN的触发组合的有效性以减轻神经性疼痛。
这项任务是实质性的,尽管已知的缺陷,但很容易为优化我们现有的投资而定。为了支持政府在这项雄心勃勃的努力中,我们考虑了设计国家数据服务的三个原则。首先,优先考虑研发的最关键数据集,以为数据服务提供强大的基础,然后将其缩放和扩展。其次,定义可持续健康数据研究服务的基本标准,为未来的发展设定了一个清晰的框架。最后,利用和建立已经符合国际标准的现有数据服务的专业知识和经验。
电信 AI 2 也是电信行业自动化的重要推动者。例如,一些 CSP 正在使用 AI 模型来分析大量数据。这些 CSP 通过这些模型获得的见解用于触发支持网络规划和优化、客户关怀/服务和营销等活动的自动化功能。不幸的是,CSP 无法访问高质量的数据集(这将使他们能够做出更准确的决策),因为他们使用的是具有专有接口的旧系统。这将限制他们将 AI 集成到其网络中的速度。CSP 需要检查他们实施 AI 的方法,以便尽快创造价值。他们还需要确定改进数据访问的方法,以实现更多的 AI 用例,这将有助于提高运营效率并有助于抓住新的收入机会。
我们的标题暗示了《圣诞颂歌》中埃比尼泽·斯克鲁奇遇到的三个圣诞幽灵,他们引导埃比尼泽经历圣诞节假期活动的过去、现在和未来。同样,我们的文章将带领读者回顾医疗 AI 的过去、现在和未来。在此过程中,我们关注现代机器学习的关键:对强大但本质上不透明的模型的依赖。当应用于医疗保健领域时,这些模型无法满足临床医生和患者最终用户所要求的透明度需求。我们回顾了这种失败的含义,并认为不透明的模型 (1) 缺乏质量保证,(2) 无法赢得信任,以及 (3) 限制医患对话。然后,我们讨论如何在模型设计和模型验证的各个方面保持透明度有助于确保医疗 AI 的可靠性。
摘要:神经系统疾病通常无法治愈而使人衰弱。当前大多数疗法都是姑息性的,而不是改善疾病。因此,非常需要新的治疗神经系统疾病的策略。基于mRNA的治疗药具有巨大的治疗这种神经系统疾病的潜力。但是,交付的挑战限制了其临床潜力。脂质纳米颗粒(LNP)是大脑的有前途的递送载体,因为它们的毒性更安全和效果更高。尽管如此,对于LNP介导的mRNA传递到大脑的信息知之甚少。在这里,我们采用了基于MC3的LNP,并成功地将CRE mRNA和CAS9 mRNA/AI9 SGRNA传递到成年AI9小鼠脑;在整个纹状体和海马中,大于一半以上的海马,通过直接的脑内注射MC3 LNP mRNA沿着罗斯特·尾轴穿透。MC3 LNP CRE mRNA成功转染了纹状体中的细胞(效率约为52%)和海马(约49%的效率)。此外,我们证明了MC3 LNP CAS9 mRNA/AI9 SGRNA编辑了纹状体中的细胞(效率约为7%)和海马(约3%效率)。进一步的分析表明,MC3 LNP介导mRNA递送到多种细胞类型,包括大脑中的神经元,星形胶质细胞和小胶质细胞。总体而言,基于LNP的mRNA递送在脑组织中有效,并显示出对治疗复杂神经系统疾病的巨大希望。
不要对每份客户订单收取 75 美分的配送费!几乎每个明尼苏达州消费者都必须缴纳配送费,这是一种倒退行为,会对所有家庭产生负面影响,并给企业带来过度负担。这项规定包含在交通综合法案中,它提出的问题比它提供的答案要多。随着该州寻求周到的解决方案来解决交通挑战,消费者配送费具有不可否认的影响和难以克服的挑战。对明尼苏达人的影响:拟议的配送费将影响每个明尼苏达人,无论他们的预算大小或居住在哪里。当我们面临经济不确定性并且家庭做出支出决定时,根据这项规定,如果他们选择配送,明尼苏达人将受到惩罚。不幸的是,这个想法没有考虑到个人或家庭的收入。它也没有考虑他们可能或不可能获得食物或必需品;他们已经在为购买的商品缴纳销售税。此外,接受公共援助的明尼苏达人不在本条款的考虑范围内。 SNAP 物品无需纳税,但如果收件人收到的配送订单中既有符合条件的物品,也有不符合条件的物品,这会如何影响费用?税务部估计,平均每个人每年将有 48 次配送。对于某些家庭预算,这项措施将需要真正的决策和后果。对业务运营的影响:由于收取和汇出费用是零售商的责任,因此该法案并未考虑到零售商建立系统来跟踪、收取和汇出费用所需的复杂性。根据起草的条款,该条款为税务局管理零售配送费的成本提供了补偿。零售商将需要大量资源投入以遵守费用,但却没有对该管理的支持。一些企业将配送作为其商业模式的一个次要组成部分;在这种情况下,从运营上实施这项费用对他们来说并不经济。
罕见遗传病。新英格兰医学杂志,381 (17),1644 – 1652。https://doi.org/10.1056/NEJMoa1813279 Kingsmore, SF, Henderson, A., Owen, MJ, Clark, MM, Hansen, C., Dimmock, D., … Hobbs, C. (2020)。全基因组测序婴儿死亡原因中遗传病的测量。NPJ 基因组医学,5,49。https://doi.org/10.1038/s41525-020-00155-8 Landry, LG, & Rehm, HL (2018)。种族/族裔类别与基因检测检测心肌病因的能力之间的关联。 JAMA Cardiology, 3 (4), 341 – 345。https://doi.org/10.1001/jamacardio。2017.5333 Lewis, ACF、Green, RC 和 Prince, AER (2021)。美国在解决基因歧视问题上期待已久的进展。医学遗传学, 23 (3), 429 – 431。https://doi.org/10.1038/s41436-020-01002-y Mendell, JR、Al-Zaidy, S.、Shell, R.、Arnold, WD、Rodino-Klapac, LR、Prior, TW, … Kaspar, BK (2017)。脊髓性肌萎缩症的单剂量基因替代疗法。新英格兰医学杂志,377 (18),1713 – 1722。https://doi.org/10.1056/NEJMoa1706198 美国国家人类基因组研究所。(2021 年)。人类基因组测序的成本。取自 https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Sequencing-Human-Genome-cost 美国国立卫生研究院。(2021 年)。基因靶向疗法:早期诊断和公平交付,在线。取自 https://events-support.com/events/Gene-Targeted_Therapies_June_2021 Navarrete-Opazo, AA、Singh, M.、Tisdale, A.、Cutillo, CM 和 Garrison, SR (2021)。你现在能听到我们的声音吗?美国罕见病患者医疗保健利用率的影响。医学遗传学,23 (11),2194 – 2201。https://doi.org/10.1038/s41436-021-01241-7 Rady 儿童基因组医学研究所。(2021 年)。菲茨的故事。取自 https://vimeo.com/536136736/761b196d80 Salcedo, J.、Bulovic, J. 和 Young, CM (2021 年)。假设的细胞或基因疗法治愈镰状细胞病的成本效益。 Scientific Reports , 11 (1), 10838. https://doi.org/10.1038/s41598-021-90405-1 Yang, G., Cintina, I., Pariser, A., Oehrlein, E., Sullivan, J., & Kennedy, A. (2022). 2019 年美国罕见病的国家经济负担。Orphanet Journal of Rare Diseases , 17 (1), 163. https://doi.org/10.1186/s13023-022-02299-5
使其无人机能够自动绘制地图并捕捉所需的照片,以便全面记录和处理详细的 3D 数字模型。该模型可以是基础设施资产,例如桥梁或塔楼,也可以是场景,例如建筑工地或事故或犯罪现场。无人机操作员需要做的就是设置无人机需要扫描的场地或结构的边界,然后无人机完成剩下的工作:它会自动避开障碍物并从所有角度拍摄照片,以亚毫米级的精度记录场景或资产的每个元素,据 Skydio 称。
7 Emissions savings calculated using historical heat pump efficiencies taken from the following trials and extrapolated: DECC (2012) Detailed analysis from the first phase of the Energy Saving Trust's heat pump field trial, DECC (2013) Detailed analysis from the second phase of the Energy Saving Trust's heat pump field trial, UCL (2017) FINAL REPORT ON ANALYSIS OF HEAT PUMP DATA FROM THE RENEWABLE HEAT PREMIUM PAYMENT (RHPP) SCHEME, ESC (2023) Electrification of热 - 临时热泵性能数据分析报告。根据CCC(2020)的第六碳预算,未来效率提高。根据Desnz(2023)绿书的排放因素。