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北玛丽安娜学院个性化学位计划（IDP）
课程标题课程ID学期学期提供学期和年级替代核心课程要求大学的成功率是111 3英语组成I EN 101 3中级代数（或更高）MA 132 + 4语音交流的基本原理210 3个人健康CO 210 3个人健康（或更高）HE 150 HE 150 HE 150 HE 150 HE 150 3当前问题CNMI CNMI CNMI CNMI CNMI CNMI CNMI CNMI ENTER ENTER ENDER ENFELL SERVENION EN GINUL COLIDEN及BI 101 4物理科学/实验室CH 124 4总计17主要要求
在全球网络背景下的个性化发现罕见癌症驱动因素
摘要 基因组测序的最新进展将已知癌症驱动基因的空间扩大了数倍。然而，这种激增的大部分是基于对体细胞突变频率和/或其对蛋白质功能的影响的计算分析。相反，实验研究必然考虑突变与其他基因相互作用并赋予癌症表型的功能背景。最终，正是这样的结果成为癌症生物学的“硬通货”。新方法 NEAdriver 利用迄今为止以全局相互作用网络和功能注释途径形式积累的知识来恢复已知和预测新的驱动基因。通过考虑每个肿瘤基因组中突变的共现性，驱动基因的发现是个性化的——作为总结整个癌症患者队列信息的替代方案。对于每个体细胞基因组变化，来自两个网络分析通道的概率估计被组合成成为驱动基因的联合可能性。因此，检测以前未被注意到的候选驱动事件的能力来自于将个体基因组背景与网络视角相结合。该程序应用于 10 个最大的癌症队列，然后根据先前的癌症基因集评估错误率。发现的驱动基因组合对癌症结果具有重要意义。这揭示了具有单独稀疏突变模式的驱动基因，这些突变模式无法通过其他计算方法检测到，并且与先前分析很少涉及的癌症生物学领域相关。具体而言，在腺癌和胶质母细胞瘤中观察到胶原蛋白、层粘连蛋白和整合素基因的复发性突变。考虑个体癌症基因组中候选驱动基因的星座模式为个性化癌症医学开辟了一条新途径。
欧文斯社区学院个性化学习 (AIS) 副学士学位
• 必修通识教育核心课程（至少 15 个学分），包括 ENG 111；经学院通识教育核心数学部分批准的一门数学课程或一系列课程；以及以下两个类别中至少 9 个学分：艺术和人文选修课、社会和行为科学选修课以及自然科学选修课。 • 集中/学习领域（至少 30 个学分），根据以下模型之一形成：a) 跨学科但连贯的课程组合，至少来自两个和最多四个教学领域；b) 最多 40 个学期学分，由机构授予，用于证明在其他高等教育机构或教育企业完成的课程，且该机构认为这些课程达到大学水平；或 c) 技术和通识教育课程的学术连贯组合。 • AIS 相关选修课（至少 15 个学分）是技术和/或一般课程的组合，总计至少 15 个学期学分，经与学术顾问协商后制定，作为个性化集中领域的补充。
脑部计算机界面，以提供个性化的多感官干预措施
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。
c学习估计重复疾病的最佳个性化治疗方案
抽象的经常性事件，其特征是在个人研究中反复发生同一事件，是医学研究中的一种常见数据。是出于癌症的促进，我们旨在估算有效减轻此类复发事件的最佳个性化治疗方案（ITR）。ITR是一项决策规则，它根据个性化信息将最佳治疗方法分配给每个患者，以最大程度地提高整体治疗益处。但是，现有的估计ITR的研究主要集中于初次事件，而不是经常发生的事件。要解决重复事件的最佳ITR的问题，我们提出了经常性的C-学习方法（RECL）方法，以从两个或多个处理选项中识别最佳ITR。所提出的方法将优化问题重新定义为加权分类问题。我们介绍了三个错误分类成本的估计器：结果回归估计器，逆概率加权估计器以及增强的反概率加权估计器。RECL方法利用分类技术来生成针对经常性事件数据量身定制的可解释的最佳ITR。在各种情况下通过模拟证明了RECL方法的优点。此外，基于关于结直肠癌治疗的实际数据，我们采用了这种新颖的方法来得出结直肠癌的可解释的树木治疗方案，从而为增强治疗策略提供了实用的框架。
个性化疗法的开发，管理和评估的概念模型和实践指导
定制疗法代表了一种有前途的工具，可以解决各种遗传和收购疾病，在常规治疗不足的情况下，提供了新的希望。随着定制疗法的快速增长，出现了深刻的道德和监管挑战，因此建立一个综合框架至关重要，以确保这些治疗方法达到临床环境，并尽快满足患者的需求，同时保护所有相关方。尽管当前的准则正在不断发展，以解决这些疗法引起的道德紧张局势的范围，但仍然存在一些差距。一个重大的未解决的问题是确定个性化干预措施在研究过程中的何处，并了解定制疗法被归类为研究，护理或两者的混合时的制度，法规和道德意义。为了解决这些问题，我们使用基于CRISPR/CAS9的干预措施对Duchenne肌肉营养不良作为案例研究，以及对个性化疗法的开发，管理和评估的实际指南。我们认为，干预措施的目标应该像定制产品本身一样个性化，量身定制，该产品是根据每种情况的细节量身定制的。与其试图确定干预措施在连续体上的确切位置，这可能很难运行并具有有限的效用，我们的方法集中于如何管理此类干预措施以及干预措施的各个组件部分的实际细节。倡导所有合作伙伴之间透明的讨论，以期预测和调整在管理个性化干预措施的过程中进行各种组件/参数。我们的论文重点介绍了（1）实验室环境中个性化疗法的计划和开发中最关键的这些参数，（2）其监管监督以及（3）评估。通过详细讨论这些阶段和参数，我们旨在提供有关如何导航个性化干预措施固有的道德复杂性的指导，并为平衡研究目标和患者护理需求之间的相互作用提供初步框架。承认必须评估任何新模型的科学严格和充分性，我们还确定了确定我们模型有效地满足个人和社会需求所需的证据类型。
基于人工智能的中文教学的个性化策略的研究
版权所有©2024作者和Frontier Scientific Research Publishing Inc.这项工作是根据创意共享归因国际许可证（CC by 4.0）获得许可的。http://creativecommons.org/licenses/4.0/
基于机器学习的模型，用于自动化利福平抗性结核病的个性化治疗
1火炬联盟范普普医学与健康科学学院，安特卫普大学，安特卫彭，比利时，比利时，2计算机科学系，阿德雷姆数据实验室，安特卫普大学，安安特维尔普大学，比利时，比利时，内科和感染性疾病系3非洲，南非开普敦大学开普敦大学临床药理学系5号医学系，美国田纳西州纳什维尔市范德比尔特大学医学中心6医学系，美国田纳西州纳什维尔市，7台内科疾病系7，卫生科学系，自由州，BloeMfontein，BloeMfontein，Bloeemfontioum，Bloeemfontectium，BloeMfontein，Scorce，Scorce，Scorce DSI-NRF生物医学结核病研究研究中心，SAMRC结核病研究中心，分子生物学和人类遗传学部，南非开普敦Stellenbosch University，Soutry Institute，South Drivai非洲，南非布隆方丹自由州大学医学微生物学系12号，南非自由州卫生部13
骨髓剂量法和个性化放射性治疗的人工智能的未来观点
放射性治疗是各种恶性肿瘤的新兴和有效的治疗选择，但可能与血液学副作用相关，例如贫血，淋巴细胞减少或血小板减少症。新型治疗剂的安全性和效果，焦油越来越复杂的靶标可以通过全面的剂量来很好地满足。但是，基于预测不良事件并基于可靠剂量反应关系的风险因素的患者管理和患者选择的优化仍然是开放的需求。在这种情况下，人工智能方法，尤其是机器学习和深度学习算法，可能起着至关重要的作用。本评论概述了即将到来的机会，可以通过提高骨髓和血液剂量学的精度，将人工智能方法整合到核医学中的核医学领域，从而使潜在的血液学风险因素早期鉴定，并允许对适应性治疗进行适应性治疗。它将进一步说明可能转化为核医学实践的邻近学科的鼓舞人心的成功案例，并将为未来的方向提供概念建议。将来，我们期望通过人工智力辅助（预测）剂量测定与临床参数相结合，可以为放射性疗法中真正具有人性化的治疗疗法铺平道路。Semin nucl Med 00：1-10©2024作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）