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引用本文：Oliver C. Cohen、Iona J. Blakeney、Steven Law、Sriram Ravichandran、Janet Gilbertson、Dorota Rowczenio、Shameem Mahmood、Sajitha Sachchithanantham、Brendan Wisniowski、Helen J. Lachmann、Carol J. Whelan、Ana Martinez-Naharro、Marianna Fontana、Philip N. Hawkins、Julian D. Gillmore 和 Ashutosh D. Wechalekar (2022)：英国国家淀粉样变性中心对遗传性载脂蛋白 A-I 淀粉样变性的经验，淀粉样变性，DOI：10.1080/13506129.2022.2070741
摘要简介：遗传性载脂蛋白 A-I (AApoAI) 淀粉样变性是一种罕见的异质性疾病，发病年龄和器官受累各不相同。很少有系列文章详细介绍了一系列致病性 APOA1 基因突变的实体器官移植的自然史和结果。方法：我们确定了 1986 年至 2019 年期间在国家淀粉样变性中心 (NAC) 就诊的所有 AApoAI 淀粉样变性患者。结果：总共确定了 57 名患有 14 种不同 APOA1 突变的患者，包括 18 名接受肾移植的患者（5 例肝肾联合 (LKT) 移植和 2 例心肾联合 (HKT) 移植）。发病年龄中位数为 43 岁，从发病到转诊的中位数时间为 3（0 – 31 年）。81%、67% 和 28% 的患者检测到淀粉样蛋白累及肾脏、肝脏和心脏。肾淀粉样变性普遍与最常见的变异 (Gly26Arg, n ¼ 28) 有关。在所有变异中，肾淀粉样变性患者在诊断为 AApoAI 淀粉样变性时肌酐中位数为 159 m mol/L，尿蛋白中位数为 0.3 g/24 h，从诊断到终末期肾病的中位时间为 15.0 (95% CI: 10.0 – 20.0) 年。肾移植后，同种异体移植的中位生存期为 22.0 (13.0 – 31.0) 年。移植后有一例患者早期死亡（肾移植后 2 个月感染相关），未发生导致移植失败的早期排斥反应。在所有四例接受连续 123 I-SAP 闪烁显像的病例中，肝移植均导致淀粉样蛋白消退。结论：AApoAI 淀粉样变性是一种进展缓慢、难以诊断的疾病。移植结果令人鼓舞，移植物存活率极高。
2025年1月30日Dorothy Fink代理秘书美国...
这些概念模型旨在增强2022年《通货膨胀降低法》中的处方药规定。超过40位外部利益相关者在医疗保险和医疗补助服务中心的医疗补助和医疗保险创新中心的指导下评估了这些模型选择，这考虑了他们满足政府的战略优先事项和美国人民需求的能力。每个模型都有巨大的潜力来解决负担能力，公平性和获得关键处理的机会。了解，十分之三的成年人报告说，由于成本上升，在过去一年的某个时候不服用处方药。1此外，品牌处方药的上升速度始终比通货膨胀率更快，这使得美国人很难在健康和其他家庭支出之间进行选择。2撤销该行政命令将危害这些倡议并阻碍医疗保健的发展。
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节省电池充满电时节省能量，从设备上断开充电器并从墙壁插座上拔下充电器。为了节省电源，屏幕一段时间后关闭。按任何按钮将屏幕唤醒。在电池充电3-4次之前，将无法达到完整的电池容量。电池随着时间的推移而降低，这意味着呼叫时间和待机时间通常会随着定期使用而减小。在扩展操作过程中，设备可能会感到温暖。在大多数情况下，这是正常的。打开和关闭电话1。按下手机打开或关闭电话。按OK关闭电源。2。如果SIM卡有效，但使用PIN代码（个人标识号）保护，则显示PIN码：已显示。输入PIN代码，然后按OK。清除删除条目。尝试：显示剩余的针数。如果不再尝试进行尝试，则必须使用PUK代码（个人拆开键）解锁SIM卡。
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Doro Leva X10非常适合具有认知挑战的人，例如De-Mentia，短期记忆问题或其他认知或灵巧性问题，谁将受益于更简单，更安全，更安全的用户友好的电话体验。手机的纹理表面提供了更安全的抓地力，四个清晰标记的拨号按钮比以往任何时候都更容易致电一个人最常用的联系人。它还为助听器用户以及Doro ClearSound技术纳入了HAC，为减少听力的人提供了更大，更清晰的声音。为用户安全和福祉而开发的Leva X10具有出色的安全功能，例如能够通过仅限于受信任和授权的呼叫者来限制传入的呼叫来阻止骗子和不必要的垃圾邮件调用。可以设置每日服用药物的提醒，并且可以在涉及潜在风险的情况下激活安全定时器。如果未取消，计时器将自动拨打并发送带有GPS位置的SMS警报以预设数字。此外，可以随时按下手机背面的Asistance按钮，以提醒可能需要帮助的联系人，包括一个人的GPS位置。可选的可选用户模式的特殊功能使亲戚可以根据用户的需求设置适当的保护和易用性。更重要的是，所有设置和激活都在管理员菜单中受到保护，从而最大程度地减少了用户意外更改的风险。亲戚还将通过简单的SMS请求随时获得用户的GPS位置的能力。
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Larasati, Retno；De Liddo, Anna 和 Motta, Enrico (2021)。人工智能医疗保健系统界面：非专家用户信任的解释设计。在：ACMIUI-WS 2021：ACM IUI 2021 研讨会联合论文集（Glowacka、Dorota 和 Krishnamurthy、Vinayak 编辑），CEUR 研讨会论文集，2903。
摘要研究表明，非专家用户倾向于过度信任或不信任人工智能系统。当人工智能应用于医疗保健时，这引起了人们的担忧，患者信任不可靠系统的建议或完全不信任可靠系统的建议可能会导致致命事故或错过医疗保健机会。先前的研究表明，解释可以帮助用户对人工智能系统的信任做出适当的判断，但如何在医疗支持场景中为非专家用户设计人工智能解释界面仍然是一个悬而未决的研究挑战。本文探讨了一个基于阶段的参与式设计过程，以在人工智能医疗支持场景中为非专家开发一个值得信赖的解释界面。值得信赖的解释是一种帮助用户对医疗保健是否信任人工智能系统做出深思熟虑的判断的解释。本文的目的是确定可以有效地为值得信赖的解释界面的设计提供信息的解释组件。为了实现这一目标，我们进行了三次数据收集，研究了专家和非专家对人工智能医疗支持系统解释的看法。然后，我们开发了一个用户心理模型、一个专家心理模型和一个目标心理模型，描述了非专家和专家如何理解解释，他们的理解有何不同，以及如何将它们结合起来。基于目标心理模型，我们提出了一套 14 条解释设计指南，用于可信的人工智能医疗系统解释，这些指南考虑到了非专家用户的需求、医疗专家的实践和人工智能专家的理解。
Amindorostian- Amin Udunanian的个人页面
机器学习工程师|创始人2月。2021 - Present • ECA : [ONGOING] Building Enterprise Coding Assistant, a developer tooling that integrates seamlessly with existing workspace apps and leveraging Generative AI (LLMs) makes software development much more efficient Full-stack development of the application (Svelte, Tailwind, Python, Docker, Kubernetes, CI/CD, OIDC support, Event-driven architec- ture) • MN资产管理：[正在进行的]进行数据枢纽，以提供数据驱动的体系结构，使各种应用程序Spark，Kafka，Kubernetes，kubernetes，airfflow，aws•ABN AMRO银行：建立数据科学家将其模型带到生产Kafka，Azure Cloud Managed Services（Active Directory等）的平台），气流，kubernetes•deribit：帮助，加密世界中最大的衍生品交换之一，发现使用ML的恶意交易。使用Google BigQuery，ML引擎和DataFlow分析超过1000亿行的行•BITVAVO：为荷兰加密货币现场交换的BigData解决方案工作，以便为他们提供有关客户的见解。为他们的数据管道技术堆栈奠定基础：Kafka，BigQuery，Python，Kubernetes，CI/CD•Neurololytics：AI平台的MLOPS和建筑设计