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基于知识的机制模型可准确预测 EGFR 突变肺腺癌中吉非替尼的病情进展
肺腺癌 (LUAD) 与晚期低存活率相关。尽管靶向疗法的发展已经改善了具有已识别的特定基因改变（例如表皮生长因子受体基因 (EGFR) 上的激活突变）的 LUAD 患者的预后，但肿瘤耐药性的出现最终会发生在所有患者中，这推动了新疗法的开发。在本文中，我们提出了 In Silico EGFR 突变型 LUAD (ISELA) 模型，该模型将 LUAD 患者的个体特征（包括肿瘤遗传异质性）与第一代 EGFR 酪氨酸激酶抑制剂吉非替尼作用下的肿瘤大小演变和肿瘤随时间的进展联系起来。该转化机制模型收集了有关 LUAD 的广泛知识，并在多个尺度上进行了校准，包括体外、人肿瘤异种移植小鼠和人类，重现了 90% 以上的已识别实验数据。此外，该模型的覆盖率为 98.5%，负对数秩检验为 99.4%，准确重现了 Lux-Lung 7 临床试验中的进展时间，该试验在校准中未使用，因此支持该模型具有较高的预测价值。这种基于知识的机制模型可以成为开发针对 EGFR 突变 LUAD 的新疗法的宝贵工具，为生成合成对照组奠定基础。
知识经济中的人工智能
人工智能 (AI) 的兴起有可能通过自动化认知、不可编码的工作重塑知识经济。本文介绍了一个分析这种转变的框架，将人工智能纳入人类组成等级制公司以高效利用时间和知识的经济中：知识较少的人成为从事常规知识工作的“工人”，而知识较多的人成为协助工人解决特殊问题的“解决者”。我们将人工智能建模为一种将计算能力转化为“人工智能代理”的技术，这些代理可以自主运行（作为同事或解决者/副驾驶），也可以非自主运行（仅作为副驾驶）。我们表明，基本的自主人工智能取代人类去解决复杂的问题，从而导致公司规模更小、生产力更低、分散性更低。相比之下，高级自主人工智能将人类重新分配到常规知识工作中，从而产生规模更大、生产力更高、分散性更强的公司。虽然自主人工智能主要使知识最丰富的人受益，但非自主人工智能却使知识最少的人受益。然而，自主人工智能实现了更高的总体产出。这些发现调和了看似矛盾的经验证据，并揭示了监管人工智能自主性所涉及的关键权衡。
知识信息的分子设计用于使用Chatgpt to Human-Machine Collagoration
有机分子的设计是解决许多与化学相关的挑战的核心，需要在人类直觉和计算能力之间有效合作。这项研究表明了通用大语模型（LLM）如何促进分子的设计，从而利用自然语言从经验知识中利用反馈。我们使用这种方法设计有机结构导向剂（OSDA），以指导沸石的结晶。在我们的计算工作流程中，LLM提出了通过经验知识和原子模拟评估的OSDA候选者。然后向LLM提供自然语言的反馈，以完善随后的建议，从而逐步增强拟议的OSDA并促进化学空间的探索。预测的候选人包含经过实验验证的OSDA，结构类似的OSDA，以及具有优异亲和力得分的新颖的OSDA，强调了LLM的强大能力。使用自然语言作为通信界面的人类机器协作具有在其他分子设计任务中应用的潜力。
知识经济：新的研究议程
NGT 提出了一代具有一些基本相似性的模型，特别是对无形资产积累和技术进步的关注。非物质资源最终与知识的生产和积累有关，知识的生产和积累与某些关键活动（研发）和教育系统一起，是内生增长的关键。对“长期生产率增长的外生解释”的不满促使“构建了一类关键决定因素为模型内生因素的增长模型”。Barro 和 Sala-i-Martin 将 Romer、Lucas 和 Rebelo 的第一波贡献与 Romer 发起的第二阶段研究区分开来，前者侧重于投资的非递减收益，后者由 Grossman 和 Helpman 以及 Aghion 和 Howitt 进行，将研发理论和不完全竞争纳入增长框架 [4-8]。
利用药物知识图谱辅助数据检索
药物系统提供和/或利用的数据通常分为两类：（a）事实药物数据和（b）知识药物数据。事实药物数据主要包括药物处方和药物管理数据，医院通常将这些数据以出院信或药单中的自由文本形式存档。已经提出了几种对事实药物数据进行信息检索的方法：信息提取和自由文本搜索 [1]、机器学习 [2]。然而，实现有效的信息检索系统除了需要使用事实数据外，还需要使用知识数据。知识图谱结构（包括概念图形式主义 [3]）已用于生物医学知识，数据表示特别适合药物知识数据 [4]。现有的药物数据库（如 Wikidata [5]、Drug Bank 2 或 GoodRx 3）包含有价值的信息，但如果单独获取和/或将其中一些信息存储为非结构化数据则缺乏全面性 [6]。本研究介绍了一种系统的设计，该系统能够检索法国诺曼底鲁昂大学医院诺曼底健康数据仓库 (EDSaN) [7] 中的处方订单。药物知识数据的概念图如下：
sckea-supply-chain-知识评估 - 评估
供应链知识评估评估（SCKEA）是一种开创性的动态工具，可以评估，审查和衡量知识水平，战略决策能力以及供应链专业人士的解决问题的技能。sckea是通过确定改进领域并确保供应链团队具有最新知识和技能来管理成本效率运营，供应链复杂性，克服干扰的最新知识和技能，这是针对专业人士和组织的成功门户。
通过基于知识的方法来增强AI的问责制和安全性
1。Mehrabi N，Morstatter F，Saxena N等。关于机器学习中偏见和公平性的调查。ACM Comput Surv 2021; 54（6）：1-35。 https://doi.org/10.1145/3457607 2。Kim J. 医疗保健AI伦理学中的患者和公众参与模型：基于范围审查和方法论的反思。 韩国J Med Ethics 2024; 27（4）：177-196。 https://doi.org/10.35301/ksme.2024.27.4.177 3。 Staab S，Studer R.本体论手册。 Springer科学与商业媒体； 2010。 4。 Rotmensch M，Halpern Y，Tlimat A等。 从电子病历中学习健康知识图。 SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。 West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636Kim J.医疗保健AI伦理学中的患者和公众参与模型：基于范围审查和方法论的反思。韩国J Med Ethics 2024; 27（4）：177-196。 https://doi.org/10.35301/ksme.2024.27.4.177 3。Staab S，Studer R.本体论手册。Springer科学与商业媒体； 2010。4。Rotmensch M，Halpern Y，Tlimat A等。从电子病历中学习健康知识图。SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。 West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636SCI REP 2017; 7（1）：5994。 https://doi.org/10.1038/s41598-017-05778-z 5。West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。 Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。 Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636West J，Bhattacharya M.智能财务欺诈检测：全面审查。Comput Secur 2016; 57：47-66。 https://doi.org/10.1016/j.cose.2015.09.005 6。Amith M，Cui L，Roberts K等。 消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。 ：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。 7。 Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。 一种自动方法来扩展消费者健康词汇。 J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。 做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。 J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。 https://doi.org/10.2196/jmir.1636Amith M，Cui L，Roberts K等。消费者健康词汇的本体论：提供一种链接外行语言和医学术语的正式和可互操作的语义资源。：2019 IEEE国际生物信息学与生物医学会议（BIBM）；加利福尼亚州圣地亚哥，2019年。第1177-1178页。7。Monselise M，Greenberg J，Liang OS等。一种自动方法来扩展消费者健康词汇。J数据INF SCI 2021; 6（1）：35-49。 https://doi.org/10.2478/jdis-2021-0003 8。做harris km，Zeng-Treitler Q.通过挖掘社交网络数据的计算机辅助更新消费者健康词汇。J Med Internet Res 2011; 13（2）：E37。https://doi.org/10.2196/jmir.1636
课程大纲，用于SL上提到的主题知识的测试。 ...
数据分析基本概念：统计和应用中的关键概念；分类和制表的概念；数据的示意图和图形表示。中心趋势的度量：算术平均值，中值，模式，几何平均值，谐波平均值。色散度量：范围，四分位数偏差和标准偏差的概念。相关分析：相关性的基本概念和重要性；相关类型。研究设计和研究过程数据收集：数据的性质（主要数据和二级数据），主要数据收集方法和辅助数据收集 - 各种数据源的知识 - 数据收集工具 - 测量和扩展。概率：概率理论简介；计数方法；有条件的概率和独立性；贝叶斯公式；随机变量，期望和时刻；分布功能，特征功能和力矩生成功能。统计推论：估计介绍 - 点估计和间隔估计的概念大样本测试：有关人口平均值的假设检验，关于两个种群平均值之间差异的假设检验，关于人口比例的假设检验以及有关两个人口比例之间差异的假设检验。小样本测试：关于人口平均值的假设检验，关于
