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在放射学中实现公平性的道德要求：交叉性和社会嵌入方式
哈佛医学院通过机器学习（ML）系统的攻击性诊断系统通常被认为是客观且公平的。但是，它可能对某些患者亚组表现出偏见。造成这种情况的典型原因是ML系统筛查的疾病特征的选择，ML系统从人类临床判断中学习，这些判断通常是有偏见的，并且ML中的公平性通常被不当概念化为“平等”。具有此类参数的ML系统无法准确诊断并满足患者的实际健康需求以及他们如何依赖患者的社会身份（即交叉性）和更广泛的社会条件（即嵌入）。本文探讨了鉴于患者的交叉性和健康的社会嵌入性，以确保ML系统的公平性的道德义务。本文提出了一组干预措施来解决这些问题。它建议对ML系统的发展进行范式转移，使他们能够筛查内源性疾病原因和患者相关潜在的健康影响（例如社会经济的情况。本文提出了一个道德要求的框架，以建立这一转变并进一步确保公平。关键字：机器学习；公平正义;道德要求；放射学I型机器学习（ML）系统在临床护理环境中发现了在医疗保健监测，诊断和风险管理中的应用（Bates＆Zimlichman，2015; Chen等，2024; Obermeyer等，2019）。但是，此光环可能没有完全合理。需求集中患者的交叉性和健康的社会嵌入性，最值得注意的是（i）通过（i）整合到ML系统中，适用于患者情况对健康影响的可测量医学指标，（ii）在道德上，多样性，代表性和正确的患者数据，与相关的疾病特征和（III）相关的社会敏感性和（III）涉及的疾病以及（III）的敏感性和（iii）涉及的数据，以及涉及的研究，并涉及社会敏感的系统，并将其涉及互联网互动，并将其涉及互联网效果。利益相关者。在放射学中，ML系统用于协助或增强临床医生在各种图像获取，分析，解释，诊断和决策支持任务中的工作（Hanneman等，2024； Yu等，2024）。这种更广泛采用的主要驱动力似乎是ML系统在图像解释和精确方面的表现（Pot等，2021; Satariano等，2023; Yu等，2024）。所谓的“自动化偏见” - 人类对自动化系统产生的信息的有效性和预测能力的倾向”（Pot等，2021，p。7） - 赋予了ML ML系统，具有对象和公平性的AURA（Pot等，20211）。对实现这些高希望的主要挑战已被证明是ML偏见系统和相关不公平结果的流行（Gichoya等，2022，2023; Hanneman等，2024; Pot et al。，2021）。ML偏见的医疗保健访问和治疗不足，引起了ML系统引起或永久存在的整体不公平性的道德问题。实证研究已系统地记录了ML偏见系统的持久性和对历史上服务不足的患者人群的不公平治疗，包括放射学（Obermeyer等，2019; Gichoya et al。，2023; Seyyed-Kalantari-Kalantari-Kalantari-Kalantari et al。等，2022； Mukherjee等人，2022年）。
全球终身学习峰会2024探索AI的交集，
Thomas和Lydia Moran学习科学副教授，美国卡内基梅隆大学，美国艾米·奥根（Amy Ogan）博士是一名教育技术专家，专注于使学习体验更具文化和上下文相关的方式。她的培训涵盖了计算机科学，人类计算机互动，学习科学和现代语言的学科。她被MIT被评为世界经济论坛年轻科学家，是MIT的EEC中的新星，并获得了McCandless主席，Thomas和Lydia Moran学习科学教授职位。此外，她还获得了雅各布早期职业奖学金，以研究新兴经济体中教育技术的使用。她曾与卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University Africa），南加州大学创意技术学院和庞蒂氏菌大学（Pontificia cattollica de Chile）有联系，并对五大洲的教育技术部署进行了实地研究。她的研究已获得五个不同学术社会的奖项，并得到了国家科学基金会，谷歌，麦克唐纳基金会，万事达卡基金会和雅各布斯基金会等组织的支持。
持续间质葡萄糖监测
连续血糖监测 (CGM) 设备根据其预期用途（专业 CGM 或个人 CGM）获得 FDA 批准。专业用途 CGM 由医疗保健专业人员办公室所有，用于管理糖尿病，类似于 Holter 监测器用于管理心脏病的方式。CGM 在患者进行正常日常生活活动时记录和存储至少 72 小时、最多 7 至 14 天的数据。专业用途 CGM 可以以“盲法”模式收集数据，即患者在佩戴设备期间无法查看数据，或者可以实时显示数据。无论是使用实时模式还是盲法模式，临床医生都可以使用收集的数据来评估当前的血糖状态和变化，进行对话以奠定基础并促进对某些糖尿病管理主题的教育，并确定如何优化治疗，无论是通过行为改变还是通过调整所用药物或处方剂量来实现更有针对性的血糖 (Grunberger 等人，2021)。目前，有两种类型的 CGM 系统技术可供个人使用：rtCGM 和 isCGM，后者过去被称为“闪光”CGM。rtCGM 系统会自动将数据传输到糖尿病患者的接收器和/或智能手机，而 isCGM 系统则要求患者将接收器和/或智能手机“刷”到传感器附近以获取当前和历史传感器葡萄糖数据（因此，根据检查/记录水平的频率而断断续续）。直到最近，这些技术之间的一个关键区别是增加了主动警报/警报的保障，可以警告糖尿病患者即将发生或即将发生的血糖事件，例如低血糖和高血糖。新的 isCGM 系统提供可选警报，当葡萄糖水平低于或高于编程阈值时会警告用户；但是，这些技术的当前迭代不会警告用户预测的低或高血糖水平。rtCGM 和 isCGM 技术均可作为独立设备使用。但是，只有当前的 rtCGM 系统可以连接到传感器增强型胰岛素泵或自动胰岛素输送系统 (Grunberger 等人，2021)。此外，FDA 将连续血糖监测仪 (CGM) 分为治疗性或非治疗性，以及辅助性或非辅助性。治疗性或非辅助性 CGM 可用于做出治疗决策，而无需使用独立的血糖仪 (BGM) 来确认检测结果。非治疗性或辅助性 CGM 要求用户在做出治疗决策之前使用 BGM 验证 CGM 上显示的血糖水平或趋势。现已批准的 CGM 包括适用于儿科的设备以及具有更先进软件、更频繁的血糖水平测量或更复杂的警报系统的设备。最初的设备每 5 至 10 分钟测量一次间质葡萄糖，并存储数据以供临床医生下载和回顾性评估。目前可用的设备测量间质葡萄糖的间隔范围为每 1 至 2 分钟至 5 分钟，大多数提供
相遇路口 - 墨西拿
16:30-16:40 Ciro L. Pierri，副教授（UniBa） 基于神经氨酸酶多样性的抗感染策略：对选择性的影响 16:40-16:50 Michele Galluccio，副教授（UniCalabria） 人类 SLC38A2（SNAT2）基因：源自外显子跳跃的两种不同蛋白质异构体 16:50-17:00 Angela Ostuni，副教授（UniBas） 1H-NMR 光谱和生化研究相结合的代谢组学分析是评估即将进行体外受精的女性卵泡液生化特征的有效策略 17:00-17:10 Onofrio Laselva，研究员 (RTD-B) (UniFg) 鉴定 Ivacaftor 在 CFTR 上的结合位点及其对线粒体功能的影响 17:10-17:20 Alessandra Saitta，博士后（UniMe）评估 miR-125b、Aβ 和 Tau 之间的分子关系 17:20-17:30 Nicolò Musso，研究员（RTT）（UniKore）电旋转光谱与膜相关区域 1 结合蛋白（SMAR1）和粘着斑激酶（FAK）基因表达之间的关系
再生医学与妇女健康的交集：研讨会
•考虑与女性特异性和/或更常见或对女性更常见或对女性的影响相关的再生医学基础和转化研究（包括细胞和动物模型的发展）的差距。•探索新兴的再生医学疗法和技术（以及这些领域的差距），以了解女性特异性和/或更常见或对女性的影响更大或对女性的影响。•了解再生医学劳动力中妇女的代表，扩大代表性的努力以及如何影响研究和临床护理。•检查可能限制获得再生医学疗法的障碍，扩大护理机会的机会以及改善健康素养和沟通的努力。计划委员会将组织研讨会，制定议程，选择和邀请演讲者和讨论者，并进行温和或识别主持人进行讨论。在研讨会上的演讲和讨论的摘要
研究AI和网络犯罪的交集
摘要：人工智能（AI）在包括网络安全在内的各个行业变得越来越普遍。虽然AI可能对社会有益，但网络犯罪分子也可以利用它来进行复杂而广泛的攻击，从而引起许多受害者。本研究研究了网络犯罪分子使用的最新AI工具和技术，包括通过类似GPT的应用程序的AI授权恶意软件和社会工程师。使用Choi（2008）的网络常规活动作为理论框架和社交媒体分析，当前的研究探讨了AI驱动的网络犯罪的潜在风险和趋势，提出了对策，并建议采取政策来解决新兴威胁。我们的发现强调了需要提高人们对AI与网络犯罪之间交集的认识，并为减轻网络空间中新兴威胁的创新方法提供了基础。结果还说明了了解AI在网络安全中潜在危险的重要性。在识别预防和减轻新兴网络威胁影响的方法方面的含义。
水电夏季货工职位2025
GBS财务 - 全球流程设计和改进，奥斯陆的职位：2关于部门的GBS Finance是Hydro的全球财务服务提供商，在北美，拉丁美洲，欧洲和印度拥有枢纽。最佳实践会计流程是根据市场领先工具开发的，并通过全球流程设计和改进（GPDI）团队进行了部署和进一步创新。GBS Finance正在与业务领域，IT团队和小组职能密切合作，以满足当前和未来的业务需求，并共同改善最终过程。责任领域您将成为GPDI团队正在进行的项目的一部分，以协调和自动化会计流程，并使用分析和流程采矿工具，仪表板和基准测试报告中的新见解，以实现成本节省并寻求进一步的改进。我们正在寻找的候选人具有良好的分析和沟通技巧，并且渴望学习新的IT工具。教育
导航气候变化与covid-19
抽象的气候变化通过影响生态系统，天气模式和疾病动态对公共卫生构成了重大挑战。2022年的自然气候变化研究表明，与气候有关的环境变化影响了58％的人类疾病。2022年气候变化的政府间小组（IPCC）报告强调，由于气候引起的改变，导致传染病蔓延的风险增加，包括新病原体的潜在出现（“疾病X”）以及现有疾病模式的转变。虽然气候变化对SARS-COV-2传播的直接影响尚未完全了解，但极端天气事件和环境状况的变化可能会通过破坏公共卫生基础设施和改变人类行为来影响疾病的传播。研究Covid-19的潜在季节性模式，尤其是在像印度这样的气候多样性地区，对于制定有效的公共卫生策略至关重要。将气候数据整合到流行病学模型中，并利用高级技术（例如人工智能和量子计算）可以增强预测能力和爆发管理。此外，结合气候和疾病监测系统将提高我们预期和应对新兴威胁的能力。应对这些挑战需要一种全面的方法，该方法结合了新颖的诊断，治疗和创新材料，以减轻气候变化对传染病的影响。