O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。 我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。 方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。 使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。 使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。 intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。 总共定义了16个指标,以表征手提动作。 来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。 构建了一个评分系统,用于定量评估。 16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。 评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。O-04研究中AI驱动的手动分析,以区分新手和医学教育专家技能Jafar Arash Mehr博士;医学博士Eric S. Hungness; Amy L. Halverson,医学博士,FACS;以及伊利诺伊州芝加哥的西北大学杰弗里·H·巴尔苏克(Jeffrey H.西北医学 - 西北大学,伊利诺伊州芝加哥,简介:人工智能(AI)可以增强教师教育者对学习者任务绩效的评估。我们旨在开发一种创新的工具,可以使用计算机视觉和AI在缝合任务过程中跟踪和分析手动运动,以区分新手和专家表现。方法:我们对一位作者(JAM)进行了视频记录的简单中断缝合任务,该任务(JAM)在缝合板上模拟了专家和新手表演。使用深度摄像头和开源机器学习和计算机视觉工具(图)记录了每个任务的视频。使用OpenCV库检索视频帧,然后传递到Google MediaPipe库,该库在每只手上都跟踪21个地标。intel pyrealsense2每0.1秒钟在3D空间中提取地标的坐标。总共定义了16个指标,以表征手提动作。来自这些指标的汇总组数据用于训练多层感知神经网络,以区分专家和新手。构建了一个评分系统,用于定量评估。16个指标中有14个可以区分新手和专家组(p值<0.05)。评分系统已在另外10个专家和10个新手视频上进行了验证。创建工具后,同一位作者将模拟更多的专家和新手表演,并允许该工具根据评分系统预测性能水平:初步结果:使用50个模拟专家和50个新手视频对神经网络进行了培训。分别发现评分的准确性和精度分别为85%和90%。下一步:我们开发了一个创新的基于AI的视频分析框架,能够区分专家和新手的基本缝合技能。该工具有可能通过减少教师培训和评估学习者的需求,在其他医疗任务中使用有意义的医学教育贡献。
公共伙伴关系管理局(P3A)是一个领先的联邦实体,致力于促进公共和私营部门之间的合作,以实现可持续发展和经济增长。P3A需要高质量专业的服务来就业务战略和管道开发提供建议。工作范围将包括咨询工作,除其他外,还包括完善P3A的业务策略,以及制定一项策略,并就实施的策略和建议,这是一个强大的公私伙伴关系项目。有兴趣的候选人必须通过单击“在线申请”链接以获取商业策略和管道开发专家的“应用在线”链接来提交在线申请表并在PDF中上传其简历/简历。提交在线申请的截止日期是2025年2月16日,晚上11:59(PST)。
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是,由于可用于模型开发的数据稀缺,这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中,我们介绍了E-Guard(专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强),这是一个新颖的框架,试图通过整合自我介绍,积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据,从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系(QSIR)模型。我们以四个高质量数据集,氧化还原反应性,纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例,证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比,这些数据集的MCC值最高为0.47,其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。
由小有机化合物引起的分析干扰继续对早期药物发现构成巨大挑战。已经开发了各种计算方法来识别可能引起测定干扰的化合物。但是,由于可用于模型开发的数据稀缺,这些方法的预测准确性和适用性受到限制。在这项工作中,我们介绍了E-Guard(专家指导的鲁棒干扰复合检测的增强),这是一个新颖的框架,试图通过整合自我介绍,积极的学习和专家指导的分子产生来解决数据稀缺和失衡。e-guard迭代地用与干扰相关的分子丰富了训练数据,从而产生了具有出色性能的定量结构交流关系(QSIR)模型。我们以四个高质量数据集,氧化还原反应性,纳米酸酯酶抑制和萤火虫荧光素酶抑制的示例,证明了电子方形的实用性。与未经e-Guard数据增强的模型相比,这些数据集的MCC值最高为0.47,其富集因子的改进有两个或更高。这些结果突出了电子保守物作为缓解早期药物发现中测定干扰的可扩展解决方案的潜力。
1。与BCF的目标相关的实质和重要的技术专长和知识。2。从概念到封闭的几年来,在各种低收入和中等收入国家/乌克特(Concept)中成功提供项目成果的专业经验。在财务,维护,多维贫困,性别,社会包容,监测和评估(包括逻辑框架),沟通,风险管理,能力建设以及通过公平合作伙伴关系交付的情况下,得到围绕财务,维护,性别,社会包容,监测和评估的核心能力支持。3。与竞争性赠款资金计划合作,申请和报告的强大记录。理想情况下,包括评估项目申请或能够阐明具有强大价值物有所值的技术强大项目的能力,可以根据标准提供雄心勃勃的成果,并为申请人提供积极和建设性的反馈。
医疗错误是结果,但如果没有对过去案件的艰苦审查,就难以研究。i应用算法工具来衡量最常见的医学评估之一中的错误程度和性质:胸部X射线解释。使用大型医院的匿名医疗记录,我将放射科医生关于心脏健康的主张与相同的机器学习预测进行了比较,并使用外源给予的血液测试在两者之间进行裁定。至少有58%的放射科医生会犯错误,发出的报告可以预见,这些报告误解了患者心脏健康的严重程度。纠正这些错误会将假阴性率降低23.5%,假阳性率降低了7.6%,而代表性不足和诊断不足的患者群体的准确性明确提高了。审慎的算法基准选择表明,大约三分之二的错误是可以解释的,因为个人放射科医生做出不一致的决策(表现不佳的“个人边界”),而三分之一反映了人类实践与算法预测之间的差距(A”机器边界)。与医学文献中的主要假设相比,错误并不能反映放射学家超重的显着信息;相反,它们系统地对患者风险的信号有系统地反应。在一起,这些结果表明,算法工具的比较强度在于它们的潜力减少人类判断的过多变异性。
分析:分析城市可以更详细地了解城市环境如何影响人工智能的熟悉度和使用情况。虽然伦敦和曼彻斯特等科技强国可以预见地领先,但诺丁汉和普利茅斯等小城市的强劲表现凸显了当地因素的影响,例如技术前沿教育和积极的社区参与。相反,贝尔法斯特和纽卡斯尔等参与度较低的城市为有针对性的干预措施提供了明显的机会,以缩小数字鸿沟。此外,几个城市的中立回应比例很高,这表明还有尚未开发的潜力——这表明,如果获得适当的资源和激励,许多居民都愿意学习和接受人工智能。释放这种潜力可以催化整个英国的增长和创新,超越主要大都市中心和较小城市地区之间的传统鸿沟。
根据 2024 年 8 月 22 日 SEC(疫苗)会议的建议,该公司提交了 III 期结果的补充数据,以获得进口冻干减毒活甲型肝炎疫苗的许可。经过详细审议,委员会注意到补充数据的结果以及 III 期临床试验报告,并建议批准进口甲型肝炎(活)疫苗、冻干注射剂,但条件是至少对 1000 名受试者进行以安全性和免疫原性为主要终点的 IV 期临床试验。IV 期临床试验方案应在 2 个月内提交给 CDSCO,并应立即提交该试验的数据以继续获得进口和营销许可。
USIA踢开了会议,实现了该小组的重要性以及他参议院的确认过程中的构想。他指出,如果参与者认为应该在这些会议上添加名称,我会考虑添加其他人。他承认国家的差距。本地的本地,tnbal和tntonal(s l tt)的观点,并解释说,他拥有州和地方情报委员会(SLIC)来服务这一功能。他1承认OHS仍然是一个相对不成熟的机构,在三月份庆祝了20年。他承认,我最近提出的挑战,包括1月6日在波特兰的失误,以及对政治iCizati的指控。/解释说,秘书和副秘书是他的支持,而反恐公司的代理人尼克 /拉斯穆森则重新评估了L&A的行动和优先事项。他描述了L&A最近的重新调整。突出显示/分离或集合以及肛门y:s l a11d evera ti11 g ti ie ie Oversigl it Office。/ < / div>