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CHATGPT作为医学中AI辅助决策支持工具的表现：一项解释症状和管理症状和管理的概念证明
CHATGPT作为医学中AI辅助决策支持工具的表现：一项概念证明研究，用于解释常见心脏病症状和管理（Amstelheart-2）的概念证明研究（Amstelheart-2）作者：Ralf E. Harskamp，MD，PhD1,2*； Lukas de Clercq，MSC 1,2*1。阿姆斯特丹UMC位置阿姆斯特丹大学，荷兰阿姆斯特丹总执业系； 2。阿姆斯特丹公共卫生，个性化医学，阿姆斯特丹，荷兰 * *两位作者都为与通讯作者的通信相同贡献：地址：地址：地址：地址：locatie amc amc afdeling huisartsgeneeskunde电话：+31 20 5667683电子邮件：r.e.harskamp@amsterdamumc.nl支持披露：作者进行了独立调查；调查的AI-Tool（CHATGPT）的开发人员不参与此工作的设计，进行或报告。资金声明：这项研究没有获得任何资金。利益冲突：无道德审查：这项研究是阿姆斯特丹心脏研究的一部分，并免于2023年2月（W23_07＃23.097）的阿姆斯特丹UMC的全面审查医学伦理审查委员会单词计数主要文本：2527
人类新皮质神经解析器 (HNN)，一种用于解释人类 MEG/EEG 数据的细胞和网络来源的新型软件工具
摘要 脑磁图和脑电图 (MEG/EEG) 以毫秒分辨率非侵入式记录人类大脑活动，提供健康和疾病状态的可靠标记。将这些宏观信号与底层细胞和电路级发生器联系起来是一种限制，它限制了使用 MEG/EEG 揭示信息处理的新原理或将研究结果转化为神经病理学的新疗法。为了解决这个问题，我们构建了人类新皮质神经求解器 (HNN，https://hnn.brown.edu) 软件。HNN 有一个图形用户界面，旨在帮助研究人员和临床医生解释 MEG/EEG 的神经起源。HNN 的核心是一个新皮质电路模型，它解释了产生 MEG/EEG 的电流的生物物理起源。数据可以直接与模拟信号和参数进行比较，这些模拟信号和参数易于操纵，以开发/测试信号起源的假设。教程教用户模拟常见的测量信号，包括事件相关电位和脑节律。 HNN 跨尺度关联信号的能力使其成为转化神经科学研究的独特工具。
解释基于深度学习的静息状态功能连接数据表示：重点解释自闭症中的非线性模式
背景：静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能，从而深入了解大脑组织。然而，rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络，在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用，从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展，但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
解释2D材料生物纳诺相互作用：聚集状态，蛋白质电晕，细胞培养基和细胞类型的影响
在先前的研究中，我们设计了一个库的库，其中具有点击式化合物启用官能团的顺序官能化，即叠氮化物（go-n 3），碱（go）和叠氮化股（go）和叠氮化股（C 2 GO）（c 2 go），如方案1所示。[9-13]叠氮化物修饰显着增加了水接触角GO-N 3和C 2 GO，而炔烃的修饰并未改变接触角（图1）。更有趣的是，我们发现这种修饰导致血清蛋白在GO上结合的顺序降低（又称A.强限制的硬蛋白电晕，以下称为HC）。GO的HC从1.4 mg（GO）降低到1.1 mg（GO，降低22％），0.9 mg（GO-N 3，35％HC还原）和0.8 mg（C 2 GO，43％HC降低）。这导致吞噬J774细胞的细胞摄取显着增加，与GO蛋白质还原的线性相反关系（r 2 = 0.99634）。由于蛋白质涂料的减少而引起的较高的吸收也导致了较高的细胞毒性，而无效的GO也会产生较高的细胞毒性。[10-12]另一方面，众所周知，高蛋白涂层可以防止其细胞相互作用和非吞噬A549细胞的内在化，从而降低了细胞毒性[14]，这是由于GO和A549细胞膜之间的物理相互作用降低而导致的。[15]这项研究使用已知的J774和A549细胞模型进一步研究了我们的研究，并假设在两个模型细胞中，生物纳米相互作用将有所不同。我们假设生物纳米相互作用的对比对于进行表面化学修饰将很敏感，并旨在使用无标签方法检测和分析生化差异，例如基于同步辐射的基于同步辐射的IR-Transans-Transans-Transansform-Transtrans-Transtrans-Transeform-Transeform-Transeform ir scirotectroscopopicy（SR-FTIR（SR-FTIR），这些方法可以使用pace Armination（PCA）进行可视化的分析（PCA）。
补充材料的外部验证E-Aspects软件用于解释脑CT中的脑部CT Grant Mair 1，Philip White 2，Philip M BA
1。Austein F，Wodarg F，Jurgensen N，Huhndorf M，Meyne J，Lindner T，Jansen O，Jansen O，Larsen N，RiedelC。自动化与手动成像评估急性中风早期缺血性变化：两种软件包和专家共识的比较。EUR RADIOL。 2019; 29：6285-6292 2。 Brinjikji W，Abbasi M，Arnold C，Benson JC，Braksick SA，Campeau N，Carr CM，Cogswell PM，Klaas JP，Liebo GB等。 e-Aspects软件改善了观察者的一致性和方面分数解释的准确性。 间隔神经醛醇。 2021。 doi：10.1177/15910199211011861 3。 Cimflova P，Volny O，Mikulik PR，Tyshchenko B，Belaskova S等。 检测基线多模式计算机断层扫描上缺血性变化：专家阅读与脑电元和快速软件。 j streos cherebrovasc dis。 2020; 29：104978 4。 Demeestere J，Scheldeman L，Cornelissen SA，Heye S，Wouters A等。 艾伯塔省中风计划早期CT评分与计算机断层造影灌注，以预测急性缺血性中风成功再灌注后的功能结果。 中风。 2018; 49：2361-2367 5。 Ferreti LA，Leitao CA，Teixeira BCA，Lopes Neto FDN，VF ZE，Lange MC。 在急性中风护理中使用电子镜头：与专家的绩效相比，方法性能的验证。 arq neuropsiquiatr。 2020; 78：757-761 6。 Goebel J，Stenzel E，Guberina N，Wanke I，Koehrmann M，Kleinschnitz C，Umutlu L，Forsting M，Moenninghoff C，Radbruch A. 自动化方面评级：前沿方面得分软件与脑电分子元软件之间的比较。EUR RADIOL。2019; 29：6285-6292 2。Brinjikji W，Abbasi M，Arnold C，Benson JC，Braksick SA，Campeau N，Carr CM，Cogswell PM，Klaas JP，Liebo GB等。e-Aspects软件改善了观察者的一致性和方面分数解释的准确性。间隔神经醛醇。2021。doi：10.1177/15910199211011861 3。Cimflova P，Volny O，Mikulik PR，Tyshchenko B，Belaskova S等。检测基线多模式计算机断层扫描上缺血性变化：专家阅读与脑电元和快速软件。j streos cherebrovasc dis。2020; 29：104978 4。Demeestere J，Scheldeman L，Cornelissen SA，Heye S，Wouters A等。艾伯塔省中风计划早期CT评分与计算机断层造影灌注，以预测急性缺血性中风成功再灌注后的功能结果。中风。2018; 49：2361-2367 5。Ferreti LA，Leitao CA，Teixeira BCA，Lopes Neto FDN，VF ZE，Lange MC。在急性中风护理中使用电子镜头：与专家的绩效相比，方法性能的验证。arq neuropsiquiatr。2020; 78：757-761 6。Goebel J，Stenzel E，Guberina N，Wanke I，Koehrmann M，Kleinschnitz C，Umutlu L，Forsting M，Moenninghoff C，Radbruch A.自动化方面评级：前沿方面得分软件与脑电分子元软件之间的比较。神经放射学。2018; 60：1267-1272
生成大语言模型与同伴用户的答案质量用于解释外行患者的实验室测试结果：评估研究
背景：尽管患者可以通过患者门户轻松访问其电子健康记录和实验室测试结果数据，但实验室测试结果通常令人困惑，难以理解。许多患者转向基于网络的论坛或问答（Q＆A）网站，以寻求同龄人的建议。与健康相关问题的社交问答站点的答案质量差异很大，并且并非所有答案都是准确或可靠的。大型语言模型（LLM）（例如Chatgpt）为患者开辟了一个有希望的途径，可以回答他们的问题。目标：我们旨在评估使用LLM对患者提出的与实验室测试相关的问题产生相关，准确，帮助和不保障的回答的可行性，并确定可以使用增强方法来减轻的潜在问题。方法：我们从Yahoo!收集了实验室测试结果与相关的问答数据回答本研究的53个问答对。使用Langchain Framework和Chatgpt Web门户网站，我们对53个LLMS的53个问题产生了回答：GPT-4，GPT-3.5，Llama 2，Medalpaca和Orca_mini。我们使用基于标准的问答性相似性评估指标评估了他们的答案的相似性，包括以召回式评估的研究，用于观察评估的研究，双语评估研究，用于用显式排序进行翻译评估的指标以及来自变形金刚得分的双向编码器。我们使用基于LLM的评估者来判断目标模型在相关性，正确性，帮助性和安全性方面是否比基线模型具有更高的质量。，我们与医学专家进行了手动评估，以对相同4个方面的7个选定问题做出所有回答。结果：关于4个LLM的响应的相似性； GPT-4输出用作参考答案，GPT-3.5的答案最相似，其次是Llama 2，Orca_mini和Medalpaca的答案。人类来自Yahoo数据的答案的评分最低，因此与GPT-4生成的答案相似。获胜率和医学专家评估的结果都表明，GPT-4的反应比所有其他四个方面的其他LLM响应和人类反应都更好（相关性，正确性，帮助和安全性）。llm的回应偶尔也遭受了医学背景下缺乏解释，不正确的陈述和缺乏参考的痛苦。结论：通过评估LLM在对患者实验室测试结果相关的问题中产生反应时，我们发现，与Q＆A网站中的其他4个LLM和人类答案相比，GPT-4的答案更准确，帮助，帮助，相关和更安全。在某些情况下，GPT-4响应不准确而不是个性化。我们确定了提高LLM响应质量的多种方法，包括及时的工程，及时的增强，检索增强的生成和响应评估。
总统文件TC 3-22.69高级情境意识
Chapter 8 UNDERSTANDING INDICATORS LEFT BEHIND BY PEOPLE ............................ 8-1 Definition ................................................................................................................... 8-1 Types of Sign ............................................................................................................ 8-1 Classification of Sign ................................................................................................. 8-2 Origin of Sign ............................................................................................................ 8-2 Examples of Sign ...................................................................................................... 8-8 Rules of Analyzing Sign and the Effects of Light .................................................... 8-21 Assessing the Age of Sign ...................................................................................... 8-23 Interpreting Information ........................................................................................... 8-26 Using the Information Collected .............................................................................. 8-29
影响小学学生的教育成果的因素文献综述支持五到十二个研究
我们要感谢教育部资助这篇文献审查的感谢。我们还要感谢技术咨询小组和其他专家，Sally McManus，Tamsin Ford和Birgitta Rabe的成员，他们指导了从规范和文献选择到报告的评论，并评论了该报告 - 他们的支持对于帮助导航，澄清，澄清和解释文学的广度是非常宝贵的。We would also like to thank Amanda Taylor and Wendy Durham for their expertise in conducting the literature searches, Esteban Damiani, Alessandra Sciarra and Alina Fletcher for appraising, analysing and interpreting literature, Gemma Schwendel for quality assuring statistical references, and Angela Donkin and Liz Twist for reviewing aspects of the report.最后，也必须感谢艾玛·霍金斯（Emma Hawkins），卡玛吉特·阿希坦（Kamaljit Ahitan）和尼兰·巴西（Neelam Basi）的行政支持。
神经纤维瘤病学生的学校指南
• Learning disabilities or low academic achievement are common • Difficulties with written expression and math • Visual-motor difficulties: seen with fluency and efficiency of writing, copying and drawing skills • Language dysfunction (weak verbal memory, verbal reasoning, understanding of word meanings, and interpretation of language; poor attention/ listening to verbal information, distracted in groups or for long periods of time) • Visual-Spatial difficulties (interpreting, organizing and working with spatial诸如地图，图表，音乐和数学的信息；内在化的感觉；口头和身体上的外在感觉；焦虑;沮丧;害怕;僵化•由于症状误解而缺乏动力（即孩子的疲劳误认为是不合规的；视觉感知问题被误认为是“笨拙”） - 加时赛，孩子最终将“放弃”。 •与多动症相关的类似症状有时很明显：很难集中/注意力跨度；容易分心；多动症/不安；冲动•身体并发症，例如：头晕；疲劳;胃痛•视力，听力和/或语音可能出现的问题•可能出现的明智运动和总体运动障碍•由于疾病而经常缺席