摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注,但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中,我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较,作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集,我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明,所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征;它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索,以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录
Mirvari Mammadli,Nihad Mammadli和Jamaladdin Hasanov提出了一个模型,用于分析实时编码竞赛中参赛者进步的模型,强调了在评估代码相似性和pla窃的有效措施中的重要需求。当前的编码竞赛平台通常缺乏可靠的程序来识别和解决这些问题,并承诺评估过程的完整性。为了应对这些挑战,作者提出了一个新型系统,该系统利用先进的技术来分析代码和填充行为,从而对提交的整体评估进行整体评估。该系统提高了绩效评估的准确性,并在实时编码比赛中保持公平性和信誉。这项研究的发现强调了整合复杂机制以确保代码提交的真实性并维护编码竞赛的竞争性质的重要性。
工程师作为领导者(情况和解决方案):信息社会中信息专家和电气工程师的作用。总体趋势、商业模式和价值链的发展。领导者角色、领导者任务和情况。公司中 IT 基础、通信相关和业务职能的管理。信息传输和处理中的复杂工程方法、相关过程的技术和经济优化。资源和时间分配、任务分配和调度以及劳动力安置的管理问题。决策准备技术:基于统计和启发式的方法。创新管理:创新管理工具、创新管理机构、资助模式和典型的申请要求。科学研究和技术开发组织、衍生公司的商业模式。对未来技术愿景的构想、识别技术突破的方法、代际变化的管理。标准化过程、其组织及其对技术市场的影响。创新过程中的知识产权:技术创造保护、邻接权、数据库保护。知识产权的新趋势:免费软件许可模式。产品开发和产品推向市场的过程、市场研究和营销方法。 IT 技术在产品和业务开发中的作用及其对价值创造的贡献。https://portal.vik.bme.hu/kepzes/targyak/VITMAK47/en/
生物医学信息学和数据科学MS计划的使命是推进生物医学信息学和数据科学的科学技术,为政策提供信息和影响,并改善个人和人口健康。该计划致力于1)研究和发展的卓越和领导力,通过临床和跨学科合作的多样化社区,基础科学促进了基础科学,为知识做出了广泛的贡献,并解决了生物医学科学和医疗保健中的现实生活问题; 2)教育,通过创建和提供旨在跨专业发展范围的创新课程和教学方法,旨在发展和促进互惠互利的关系和合作的社区参与,这些关系以及对社区需求的相关且敏感的合作; 3)服务,通过提供资源和能力来促进教育,包容和研究并解决本地,地区和国家问题。
创意信息学系是信息科学与技术研究生院中最新的系。它成立于 2005 年。创意信息学系目前涵盖五个领域:计算机科学、数理信息学、信息物理与计算、信息与通信工程以及机械信息学。教育理念是“通过跨学科领域的创造性实践,提炼实用的创造力,实现卓越的创意”。为了实现这一目标,该系将结合项目和高级人才培训,并将促进产官学合作,以培养人才。我们希望完成本系课程的学生能够在信息技术领域发挥主导作用。
生物信息学在理解生物学现象中起着至关重要的作用,但是生物学数据和快速技术进步的倾向增长增加了对该领域进行深入探索的障碍。因此,我们提出了一种智能代理(BIA),这是一种利用大型语言模型(LLMS)技术的智能代理,以通过自然语言促进自主生物信息学分析。BIA的主要功能包括原始数据和元数据的提取和处理,请查询本地部署和公共数据库以获取信息。它进一步进行了工作流程设计,生成可执行的代码,并提供全面的报告。专注于单细胞RNA测序(SCRNA-SEQ)数据,本文展示了BIA在信息处理和分析方面的出色熟练程度,以及执行复杂的任务和交互。此外,我们分析了代理商的失败执行,并展示了前瞻性增强策略,包括自我完善和域适应性。未来的前景包括扩大BIA跨多摩克数据的实践实现,以减轻生物毒素格式社区的工作负担,并赋予对生命科学奥秘的更深入的研究。BIA可在以下网址获得:https://github.com/biagent-dev/biagent。BIA可在以下网址获得:https://github.com/biagent-dev/biagent。
Jens Luebeck。AmpliconSuite:分析癌症基因组中的局部扩增 Anderson Bussing。FAST-scDECO:一种灵活、自适应的可扩展单细胞差异共表达分析工具 Ha Nguyen。DSCC:使用共识网络和多组学数据整合进行疾病亚型分析 Farzan Taj。一种用于预测单个癌细胞对遗传和化学扰动的反应的深度学习基础模型 Alexander Wenzel。数据驱动的基因特征细化用于富集分析和细胞状态表征 Daniel Bergman。轻松将多组学分析集成到基于代理的模型中:PhysiCell 的生物信息学演练 Sriya Potluri。ImmunoPheno:一个用于设计和分析免疫表型实验的数据驱动生物信息学平台 Selina Wu。通过分期改善肿瘤亚克隆重建:遗传性平滑肌瘤病和肾细胞癌病例研究 Jaime Wehr。精准肿瘤学决策支持信息学方法将可操作基因型与靶向疗法相匹配 Tushar Mandloi。CancerModels.Org - 一个开放的全球癌症研究平台,用于患者衍生的癌症模型。快闪演讲 5 月 16 日
在本课程中,学生将了解为什么电子健康记录(EHR)被视为改善医疗保健的最有效方法之一,需要哪些信息技术基础架构来支持EHR,为什么医生的买入对于取得成功至关重要,如何克服如何克服返回的投资回报累积,ehr付费良好的EHR和临床支持的关键组成部分,以及临床上的临时付费大量。学生将研究电子健康记录(EHR)如何影响当今和未来的临床结果和疾病管理。学生还将获得赢得医疗保健提供者的EHR策略的案例研究,可以在EHR计划和实施中使用。此外,学生将了解联邦政府最近为加速EHR采用的努力以及这种采用将如何受到HIPAA和社区安全问题的影响。
大规模数据,例如电子健康记录和技术工具,例如AI算法,越来越多地用于公共卫生和医学。尽管此类数据资源和工具具有改善临床护理和公共卫生的巨大潜力,而无需仔细关注算法的数据,并且信息学的结论不正确,并且可能会得出建议。数据,信息学,数据科学,社会理论和公平性方面的专业知识对于确保以改善健康和不持续偏见和不平等的最佳方式来利用这些工具至关重要。需要核心生物统计学理论和方法来建立框架和方法来检查和解决数据偏见和健康不平等,对于在该领域工作的生物统计学家至关重要,以深入了解实体环境。同样,需要了解健康和数据权益问题的计算和生物信息学科学家。健康数据信息学和权益集群代表生物统计学系与医学院通用内科医学中生物医学信息学和数据科学的部分之间的伙伴关系。这项倡议将为大学提供健康数据信息学和公平研究的领先研究人员,带来重要的专业知识和观点,使教职员工多样化,并基于现有的优势。它将受益于诸如观察健康数据科学和信息学(OHDSI)开放科学合作,医学上的卓越精准医学中心(PMCOE)项目以及数据科学和AI计划,并将在这个重要界面上突出有影响力的工作。
不诚实。如果学生不确定AI技术的使用,则在开始作业或评估之前询问讲师是学生的责任。pharm.d。课程政策以下链接中的策略适用于本课程。审查一般药物。课程策略在此URL上仔细:http://curriculum.pharmacy.ufl.edu/current-students/course-policies/出席政策出席是必须进行积极学习会议,例如基于团队的学习会议,例如基于团队的学习会议,案例讨论,实验室讨论,实验室会议以及其他指导者指定的指导。本课程有4个必需的会议。错过了超过1次会议的学生(占本课程所需的主动学习课程/活动的25%)或实验室会议将在课程中获得不完整的课程,并将在下一次提供期间重新参加课程,从而导致毕业延迟。化妆分配化妆分配可能是所有活跃学习课程的缺勤所必需的。学生将被要求在错过会议的一周内完成化妆作业。最终项目的较晚作业,每天将从截止日期扣除10分。最终项目也被接受,没有适当的借口而受到罚款。请参阅Pharm.D。要求辩护缺勤的课程政策。没有接受测验的较晚作业。我们打算提出尊重多样性的材料和活动:性别,性,残疾,年龄,社会经济地位,种族,种族和文化。可访问性和归属陈述佛罗里达大学药学院努力刺激一种促进学生,教职员工和教职员工的多样性和包容性的文化。我们的意图是,本课程为来自各种背景和观点的学生提供了很好的服务,即在课堂上和外出都能解决学生的学习需求,并且学生将学生带入本课程的多样性被视为一种资源,优势和利益。您的建议得到鼓励和赞赏。请让我们知道如何提高课程对您个人或其他学生或学生群体的有效性。如果我们的班级会议与您的任何宗教活动冲突,则在使用标准UF COP程序的要求时,将提供辩护的缺席,如UF COP课程政策中所述。如果您觉得自己经历或目睹了未达到这些期望的任何偏见/待遇,则可以通过UF COP学生的虐待报告提交报告。