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与Ecofin总统的经济对话
Andriukaitis Povils（1，2），Pascal Arimmont（1，2），Arnautoglolu Sakiks（2），Thomas Bajada（1），Alexander Bernhuber（2），Lynn Boylan。 Clergeau（2），Freens（2），MartinHozhsík（1），MartinHojsík（2），Luena（2），Tilly Metz（2），Alessandra Moretti（2），JanaNagyová（1），NordqvistRasmus（Nordqvist Rasmus（1，2）。 Schneider（2），Sjöstedt的Jonas（1，2），Sander Smit（2），Marta The Laak（2），Beatrice Timgre（2）。亚历山大·旺德拉（1，2），韦兹克·米歇尔（1）Andriukaitis Povils（1，2），Pascal Arimmont（1，2），Arnautoglolu Sakiks（2），Thomas Bajada（1），Alexander Bernhuber（2），Lynn Boylan。 Clergeau（2），Freens（2），MartinHozhsík（1），MartinHojsík（2），Luena（2），Tilly Metz（2），Alessandra Moretti（2），JanaNagyová（1），NordqvistRasmus（Nordqvist Rasmus（1，2）。 Schneider（2），Sjöstedt的Jonas（1，2），Sander Smit（2），Marta The Laak（2），Beatrice Timgre（2）。亚历山大·旺德拉（1，2），韦兹克·米歇尔（1）
人工智能：在肾病学中是否有潜在作用？Hermsen, M.；Smeets, B.；Hilbrands, LB；Laak, JAWM van der 2022，文章/致编辑的信（肾脏病学、透析、移植，37，3，（2022），第 438-440 页）
通常需要进行肾活检以诊断肾脏疾病的类型和阶段，或确定肾移植功能障碍的原因。病理学家使用各种（免疫）组织化学染色对活检玻片进行目视评估，以识别有助于诊断的独特模式。此外，分级系统用于表示病理变化的严重程度，例如（无）瘢痕肾实质的炎症程度 [1]。尽管病理学家在这种模式识别和量化方面训练有素，但得到的评分仍然是半定量的，并不总是可重复的，并且在临床实践中的预测价值有限。此外，在大型研究环境中对组织玻片进行评分可能是一项繁琐的任务。因此，需要一些工具来促进肾脏病理学的客观、定量评分，从而可能发现可以（更好地）预测肾脏疾病病程或评估治疗反应的标志。人工智能（AI）有潜力产生这样的工具[2,3]。
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由于不同的农场有不同的问题，因此在这些农场中实施了有关土壤健康改善，土壤和节水的各种干预措施，并且正在实施害虫和疾病管理。自从开始以来，该项目一直在促进的农业生态实践之一是回收有机材料，这在学习农场中现在很明显。在Nabunturan学习农场中，Juab先生一直使用分解的可可豆荚和椰子壳作为覆盖物。另一方面，新的Bataan学习农场的Delos Santos先生正在使用分解的椰子壳和干猪粪便作为可可树底座周围的覆盖物，预计可维持土壤水分，抑制杂草的生长并改善土壤生育能力。在Laak学习农场中，在种植新的可可幼苗之前，还将分解的玉米棒植物棒也被放置在种植孔中。在Laak学习农场中，在种植新的可可幼苗之前，还将分解的玉米棒植物棒也被放置在种植孔中。
医生对医疗人工智能伦理的要求
5 Bulten, W.、Pinckaers, H.、van Boven, H.、Vink, R.、de Bel, T.、van Ginneken, B.、van Ginneken, B.、van der Laak, J.、Hulsbergen-van de Kaa, C. 和 Litjens, G. (2020 年)。使用活检对前列腺癌进行格里森分级的自动深度学习系统：一项诊断研究。柳叶刀肿瘤学，21（2），233–241。 https://doi.org/10.1016/S1470 -2045(19)30739 -9； Chen, JH 和 Asch, SM (2017)。医学中的机器学习和预测——超越膨胀预期的顶峰。新英格兰医学杂志，376（26），2507–2509。 https://doi.org/10.1056/NEJMp1702071； Bejnordi, BE、Veta, M.、van Diest, PJ、van Ginneken, B.、Karssemeijer, N.、Litjens, G.、van der Laak, J. 和 CAMELYON16 联盟。 (2017)。深度学习算法对乳腺癌女性淋巴结转移检测的诊断评估。 JAMA，318（22），2199-2210。 https://doi.org/10.1001/jama.2017.14585； Erickson, BJ、Korfiatis, P.、Akkus, Z. 和 Kline, TL (2017)。用于医学成像的机器学习。 X 射线照相术，37（2），505–515。 https://doi.org/10.1148/rg.2017160130
已发布版本的引文 (APA)：Schwenck, J., Kneilling, M., Riksen, N. P., la Fougere, C., Mulder, D. J., Slart, R. J. H. A., & Aarntzen, E. H. J. G. (2022)。人工智能在感染和炎症分子成像中的作用。欧洲混合成像杂志，6(1)，第 17 篇文章。https://doi.org/10.1186/s41824-022-00138-1
简介 人工智能 (AI) 被认为是精准医疗和转型医疗保健的关键 (Denny and Collins 2021 )。与其他成像学科一致，例如显微镜 (Meijering 等人2016 ) 和病理学 (Colling 等人2019 ; Laak 等人2021 )，从常规临床程序中获得的图像代表了有关特定组织特征的丰富且可挖掘的数据集 (Gillies 等人2016 ; Aerts 等人2014 )。这一认识促使开发基于人工智能的技术来利用这些丰富的数据源 (Parmar 等人2018 ; Hosny 等人2018 )。尽管有关数据共享、数据安全和标准化的实际问题尚未解决 (He 等人2019 ; Currie 和 Hawk 2021 )，但人工智能的不断发展将推动其在医学成像领域的应用 (Currie 和 Rohren 2021 )。当谈到基于人工智能的技术在正电子发射断层扫描 (PET) 和单光子发射断层扫描 (SPECT) 等核成像模式中的应用时，最近的文献中提供了讨论特定模式潜力和局限性的出色评论 (Hatt 等人2021 ; Uribe 等人2019 ; Zukotynski 等人2021 ; Decuyper 等人2021 )。核成像模式的一个关键资产是它们的全身视野，因此能够量化针对涉及多个器官和组织的特定生物过程的示踪剂的分布。此外，核中的动态成像
将数字病理与多部的整合
参考文献1。Tomczak，K.，P。Czerwinska和M. Wiznerowicz，《癌症基因组地图集》（TCGA）：不可估量的知识来源。当代Oncol（POZN），2015年。19（1a）：p。 A68-77。2。Vandereyken，K.，A。Sifrim，B。Thienpont和T. Voet，单细胞和空间多词的方法和应用。nat Rev Genet，2023。24（8）：p。 494-515。3。nahm，F.S。，接收器操作特征曲线：临床医生的概述和实际用途。韩国J麻醉剂，2022年。75（1）：p。 25-36。4。Bray，F。等，《 2018年全球癌症统计：Globocan在185个国家 /地区在全球36家癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2018年。 68（6）：p。 394-424。 5。 Chen，L。等人，组织病理学图像和多词的整合预测肺腺癌的分子特征和存活。 前牢房Dev Biol，2021。 9：p。 720110。 6。 McQuin，C。等人，Cellprofiler 3.0：生物学的下一代图像处理。 PLOS Biol，2018年。 16（7）：p。 E2005970。 7。 Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2021。 71（3）：p。 209-249。 8。 Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。 Future Oncol，2021。 17（13）：p。 1665-1681。 9。 J Thorac Dis，2023。 15（5）：p。 2528-2543。 10。Bray，F。等，《 2018年全球癌症统计：Globocan在185个国家 /地区在全球36家癌症的发病率和死亡率估计。ca Cancer J Clin，2018年。68（6）：p。 394-424。5。Chen，L。等人，组织病理学图像和多词的整合预测肺腺癌的分子特征和存活。前牢房Dev Biol，2021。9：p。 720110。6。McQuin，C。等人，Cellprofiler 3.0：生物学的下一代图像处理。PLOS Biol，2018年。16（7）：p。 E2005970。7。Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。 ca Cancer J Clin，2021。 71（3）：p。 209-249。 8。 Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。 Future Oncol，2021。 17（13）：p。 1665-1681。 9。 J Thorac Dis，2023。 15（5）：p。 2528-2543。 10。Sung，H。等，《全球癌症统计》 2020年：Globocan在185个国家 /地区在全球36种癌症的发病率和死亡率估计。ca Cancer J Clin，2021。71（3）：p。 209-249。8。Kay，C。等人，HR+/HER2+乳腺癌治疗的当前趋势。Future Oncol，2021。17（13）：p。 1665-1681。9。J Thorac Dis，2023。15（5）：p。 2528-2543。10。Hu，J。等人，基于数字病理学和HR（+）/HER2（ - ）乳腺癌基于数字病理和深度学习的临床病理特征，多摩学事件和预后的预测。Koch，S.，J。Schmidtke，M。Krawczak和A. Caliebe，多基因风险评分的临床实用性：关键的2023年评估。 J社区基因，2023年。 11。 OTA，M。和K. Fujio，《免疫介导疾病精确医学的多摩学方法》。 炎症，2021年。 41（1）：p。 23。 12。 Arehart，C。等人，聚词风险评分预测炎症性肠病的诊断。 Biorxiv，2022。 13。Vander Laak，J。，G。Litjens和F. Ciompi，《组织病理学深度学习：通往诊所的道路》。 nat Med，2021。 27（5）：p。 775-784。 14。 ehteshami bejnordi，B。等人，对乳腺癌女性淋巴结转移的深度学习算法的诊断评估。 Jama，2017年。 318（22）：p。 2199-2210。 15。 Varga，Z。等人，KI-67免疫组织化学在2级乳腺癌中的可靠性如何？ 瑞士乳房和妇科病理学家的质量检查研究。 PLOS ONE，2012年。 7（5）：p。 E37379。 16。 Weinstein，R.S。等人，远程病理学，虚拟显微镜和整个幻灯片成像的概述：未来的前景。 Hum Pathol，2009年。 40（8）：p。 1057-69。 17。 办公室，N.A。，政府数字化转型：解决效率的障碍。 2023。 18。 2016，马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。Koch，S.，J。Schmidtke，M。Krawczak和A. Caliebe，多基因风险评分的临床实用性：关键的2023年评估。J社区基因，2023年。11。OTA，M。和K. Fujio，《免疫介导疾病精确医学的多摩学方法》。炎症，2021年。41（1）：p。 23。12。Arehart，C。等人，聚词风险评分预测炎症性肠病的诊断。Biorxiv，2022。13。Vander Laak，J。，G。Litjens和F. Ciompi，《组织病理学深度学习：通往诊所的道路》。nat Med，2021。27（5）：p。 775-784。14。ehteshami bejnordi，B。等人，对乳腺癌女性淋巴结转移的深度学习算法的诊断评估。Jama，2017年。318（22）：p。 2199-2210。15。Varga，Z。等人，KI-67免疫组织化学在2级乳腺癌中的可靠性如何？瑞士乳房和妇科病理学家的质量检查研究。PLOS ONE，2012年。7（5）：p。 E37379。16。Weinstein，R.S。等人，远程病理学，虚拟显微镜和整个幻灯片成像的概述：未来的前景。Hum Pathol，2009年。40（8）：p。 1057-69。17。办公室，N.A。，政府数字化转型：解决效率的障碍。2023。18。2016，马萨诸塞州剑桥：麻省理工学院出版社。Goodfellow I，B.Y.，Courville A，深度学习。