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人工智能辅助显着提高病理学家对前列腺活检的格里森分级
摘要 Gleason 评分是前列腺癌患者最重要的预后指标，但其存在显著的观察者差异。基于深度学习的人工智能 (AI) 系统可以在 Gleason 分级中达到病理学家级别的表现。但是，如果存在伪影、异物组织或其他异常，此类系统的性能可能会下降。病理学家将他们的专业知识与 AI 系统的反馈相结合，可以产生协同效应，其表现优于个体病理学家和系统。尽管 AI 辅助被大肆宣传，但病理学领域关于这一主题的现有文献有限。我们研究了 AI 辅助对前列腺活检分级的价值。一个由 14 名观察员组成的小组在使用和不使用 AI 辅助的情况下对 160 次活检进行了分级。使用 AI，小组与专家参考标准的一致性显著提高（二次加权 Cohen 's kappa，0.799 vs. 0.872；p = 0.019）。在 87 个病例的外部验证集中，小组与前列腺病理学国际专家小组的一致性显著提高（二次加权 Cohen 's kappa，0.733 vs. 0.786；p = 0.003）。在两个实验中，从群体层面来看，AI 辅助病理学家的表现都优于无辅助病理学家和独立的 AI 系统。我们的结果表明 AI 系统具有 Gleason 分级的潜力，但更重要的是，结果表明了病理学家与 AI 协同作用的好处。
CHRISTOPHER R LAUMANN 简历...
斯隆研究员，2016 - 2018 年 圆周研究所访问研究员，2014 - 2017 年 普林斯顿大学夏洛特·伊丽莎白·普罗克特荣誉奖学金，2009 - 2010 年 美国国家科学基金会研究生研究奖学金，2006 - 2009 年 普林斯顿大学系级教学奖，2007 年 5 月 普林斯顿大学百年奖学金，2005 - 2010 年 爱丁堡大学理学硕士学位优异成绩，2004 年 马歇尔学者，2003 - 2005 年 哈佛大学 Phi Beta Kappa 奖，2002 年 11 月 约翰哈佛学者，2000 - 2002 年 美国物理奥林匹克队，1998 年
使用实时 RT-PCR 快速评估废水中的 SARS-CoV-2 变体相关突变
摘要 在 2020 年 3 月 20 日宣布 COVID-19 大流行后的几个月内，世界各地开始检测到新的、传染性更强的 SARS-CoV-2 变体。由于国际旅行是疾病传播的主要原因，迅速识别进入一个国家的变体至关重要。在本研究中，我们利用基于废水的流行病学 (WBE) 来监测英国国际航空旅客入境 COVID-19 隔离设施产生的废水中变体的存在。具体来说，我们开发了多重逆转录定量 PCR (RT-qPCR) 检测方法，用于识别与 Beta (K417N)、Gamma (K417T)、Delta (156/157DEL) 和 Kappa (E154K) 变体相关的定义突变，这些变体在采样时（2021 年 4 月至 7 月）在全球流行。这些检测方法偶尔检测到与 Beta、Gamma 和 Kappa 变体相关的突变，占所有样本的 0.7%、2.3% 和 0.4%。在 13.3% 的样本中发现了 Delta 变体，峰值检测率和浓度在 2021 年 5 月 (24%) 达到峰值，与该变体在英国出现同时发生。RT-qPCR 结果与测序结果相关性良好，表明基于 PCR 的检测可以很好地预测变体的存在；尽管探针结合不充分可能导致假阳性或阴性结果。我们的研究结果表明，WBE 结合 RT-qPCR 可用作快速初步评估，以识别国际边界和大规模隔离设施中新出现的变体。
NFκBIN：一种基于机器学习的方法用于筛选NF-κB抑制剂
Model Threshold Acc FPR Kappa F1 Sens Spec AUC MCC RF 0.47 65.59 29.60 0.31 0.64 60.73 70.40 0.71 0.31 DT 0.48 60.36 33.60 0.21 0.58 54.25 66.40 0.63 0.21 KNN 0.36 65.19 30.40 0.30 0.63 60.73 69.60 0.70 0.31 SVC 0.41 67.61 28.00 0.35 0.66 63.16 72.00 0.75 0.75 0.35 xgb 0.43 62.78 34.00 0.26 0.26 0.61 59.51 66.00 0.69 0.69 0.26 FDA批准对目标NF-κB信号pathway进行批准的药物重复性：在这项研究中，我们
通过遥感技术增强风侵蚀风险评估
防止风暴和沙尘暴一直是干旱和半干旱地区的主要问题，因为它们对环境产生了负面影响。这项研究旨在进行遥控感和机器学习技术，以建模，监视和预测伊朗东北部风侵蚀的风险。通过对相关研究的检查进行了全面的综述，从而鉴定了八个与现场数据相关性最高的遥感指标。随后使用这些指标来模拟研究区域中风侵蚀的风险。采用了各种方法，包括随机森林（RF），支持向量机（SVM），梯度提升机（GBM）和广义线性模型（GLM）来执行建模过程。最终方法利用了模型的加权平均值，SDM统计软件包用于结合不同的方法，以减少对该区域的模拟和监测风侵蚀时的不确定性。建模结果表明，在2008年，RF模型执行了最佳（AUC = 0.92，TSS = 0.82和Kappa = 0.96），而在2023年，GBM模型显示出较高的性能（AUC = 0.95，TSS = 0.79，和Kappa = 0.95）。因此，出现了合奏模型的利用是一种有效的方法，可以减少建模过程中的不确定性。通过采用整体模型，获得的结果准确地描绘了研究区域东北地区的风侵蚀强度升高，到2023年。此外，考虑到气候场景和占据的土地利用变化，预计到2038年，研究区的中部和南部地区的风侵蚀强度将增加23％。考虑了合奏模型的可靠结果，该模型提供了降低的不确定性，可以实施有效的计划，最佳管理和适当的措施来减轻风侵蚀的进展。
新闻稿
净债务与 EBITDA 比率 (LTM) 1.4x 1.4x 要点： • EBITDA 为 16.25 亿欧元，EBITDA 利润率为 19.0% • ROCE 为 18.0%，反映了资本计划和卓越运营的持续效益 • 净债务与 EBITDA 比率为 1.4 倍 • 宣布合并 Smurfit Kappa 与 WestRock，打造可持续纤维包装领域的全球领导者 集团首席执行官 Tony Smurfit 表示：“我们很高兴地报告前九个月的优异业绩，EBITDA 为 16.25 亿欧元，EBITDA 利润率为 19.0%，ROCE 为 18.0%，净债务与 EBITDA 比率为 1.4 倍。 “这些结果继续证明了我们的多年资本计划的有效性、我们的地理足迹以及我们员工的服务和奉献精神。 SKG 为客户提供创新和可持续的产品，并通过我们集成模式的安全交付和支持。 “集团第三季度的纸箱需求比 2022 年的水平低约 2%，而第一季度和第二季度分别下降 7% 和 5%。我们预计这一趋势将持续下去，尤其是德国的订单量有所改善。 “9 月 12 日，Smurfit Kappa 和 WestRock 宣布合并成立 Smurfit WestRock，成为可持续纤维包装领域的全球领导者。这一合并对两家公司来说都是一个独特的时刻，也是一个创造价值的机会。我们越来越高兴能够为所有利益相关者创造‘首选’纤维包装合作伙伴。 “多年来，我们始终如一的交付证明了我们业务的质量和我们做出的资本配置决策。我们预计 2023 年全年的 EBITDA 将达到约 20.5 亿欧元。”
比较年轻人对Prakriti/身体宪法的问卷和基于临床医生的评估：一项观察性研究
摘要背景：阿育吠陀强调了一种基于Prakriti（身体宪法）评估的个性化医学方法，该方法涉及形态学观察和生理，行为和心理属性的详细历史。在阿育吠陀研究中，CSIR（Q1）和CCRA（Q2）开发了两份常用的Prakriti问卷。这些问卷假定具有相似的预测能力，但是没有研究将它们与基于临床医生的Prakriti评估方法进行了比较，以适合临床环境。这项研究旨在将Q1，Q2及其一致水平与基于临床医生的Prakriti评估（CPA）方法进行比较。方法：这项观察性研究是从2022年7月至2023年1月进行的，涉及两名年龄在18-35岁之间的成年人。在获得书面知情同意书后，使用Q1，Q2和CPA方法评估了所有参与者的Prakriti。结果：在138名参与者中，有67％是女性。男性和女性的平均±SD年龄分别为27.80±4.43和26.58±4.56。混合的prakriti类型比参与者中的主要类型更为普遍。CPA方法基本上与Q1（Cohen's Kappa = 0.75）一致，并且中度同意Q2（Cohen's Kappa = 0.59）。Q1和Q2的正预测值范围分别为（46.2-100％）和（48-100％）。结论：Q1和Q2与CPA方法一致，Q1显示更好的一致性。需要进一步的研究，包括其他问卷来验证结果。关键字：阿育吠陀，个性化医学，prakriti，问卷调查
在预测心力衰竭患者中的机器学习预测脆弱综合症中的应用
住院，骨折的发生，残疾和死亡率是脆弱的代理[35]。在另一项工作中，与EFI诊断相比，使用指标变量的不同组合预测结果[36]。他们的结果暗示，SVM的表现优于k-neartheard邻居和决策树算法。这些研究的结果是有希望的，但是最有效的SVM模型中使用的解释变量的数量为70。该模型的准确性为93.5％，有希望的Cohen Kappa指数为87％。同时，包含10和11个解释变量的模型比模型的许多解释变量中的一些更好，这表明使用各种变量组合。但是，此工作仅
ScottMadden 的能源行业更新
Cristin Lyons 是 ScottMadden 的合伙人，负责该公司的能源业务。自 1999 年加入该公司以来，Cristin 为众多客户提供咨询服务，涉及从流程和组织重新设计到合并整合再到项目和计划管理等各种问题。在成为能源业务负责人之前，Cristin 领导该公司的电网转型业务三年。她经常在全国各地的会议上发表演讲并担任小组成员。Cristin 获得了葛底斯堡学院的政治学和西班牙语学士学位以及南卫理公会大学考克斯商学院的工商管理硕士学位。她还是 Phi Beta Kappa 的成员。