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低强度激光治疗诱导血脑屏障开放和脑排水系统激活：将脂质体输送到小鼠胶质母细胞瘤中
1 洪堡大学物理研究所，Newtonstrasse 15, 12489 Berlin, Germany 2 萨拉托夫国立大学生物系，Astrakhanskaya 82, 410012 Saratov, Russia 3 洛夫莱斯生物医学研究所，Albuquerque, NM 87108, USA 4 新墨西哥大学医学院神经病学系，Albuquerque, NM 87131, USA 5 光电子学和生物医学光子学组，Aston 大学光子技术研究所，Birmingham B4 7ET, UK 6 俄罗斯科学院植物和微生物生物化学和生理学研究所，Prospekt Entuziastov 13, 410049 Saratov, Russia 7 俄罗斯科学院 Shemyakin-Ovchinnikov 生物有机化学研究所，Miklukho-Maklaya 16/10, 117997 莫斯科，俄罗斯 8 波茨坦气候影响研究所，复杂性科学系，Telegrafenberg A31，14473 波茨坦，德国 * 通讯地址：glushkovskaya@mail.ru；电话：+7-8452-519220
2024-25雇主指南 - 体验式学习办公室
HCA Healthcare Physician Services Group HF Sinclair Honeywell Hormel Foods Horrocks HP Indian Health Service Isaac School District #5 (Phoenix, AZ) Kansas City National Security Campus, Managed by Honeywell FM&T Las Cruces Public Schools Las Cruces Sun News Las Palmas Medical Center Lawrence Livermore National Laboratory LEC/Memorial Medical Center Las Cruces LinQuest Lockheed Martin Los Alamos国家实验室Los Alamos技术助理，Inc。Lovelace Biomedical Marriott International Hotels Mountain Hote Mountain Mountain Mountain医疗中心美国卫生中心/Albuquerque地区印度健康委员会。海军信息战争中心太平洋新墨西哥州少数民族参与新墨西哥州农业部新墨西哥州卫生部新墨西哥州运输部新墨西哥州新墨西哥州教育退休委员会新墨西哥州新墨西哥性高等教育部新墨西哥州抵押贷款部新墨西哥州抵押贷款局新墨西哥州新墨西哥州新墨西哥州公共规范委员
跨膜蛋白TMEM230，胶质母细胞瘤治疗的靶点
6 意大利国家研究委员会生物化学和细胞生物学研究所，意大利罗马，7 明斯特大学医院妇产科，德国明斯特，8 布雷西亚大学分子与转化医学系，意大利布雷西亚，9 意大利米兰神经科学研究所，10 米兰大学健康生物医学科学系，意大利米兰，11 美国马里兰州贝塞斯达国立卫生研究院 NIDDK 细胞与分子生物学实验室，12 德国明斯特大学医院放射治疗和放射肿瘤学系，13 美国新墨西哥州阿尔伯克基洛夫莱斯生物医学研究所，14 意大利奥尔巴萨诺都灵大学肿瘤学系，15 意大利坎迪奥洛坎迪奥洛癌症研究所 - IRCCS 血管肿瘤实验室，
covid-19疫苗监视报告
英国在世界领先和改变世界的创新方面拥有悠久的历史。从工业革命开始，英国的创新者和创新推动了全球进步的引擎。从第一位计算机程序员Ada Lovelace以及James Watt和Thomas Newcomen等蒸汽开拓者到万维网上蒂姆·伯纳斯·李的基础作品，这为信息时代铺平了道路；从爱德华·詹纳（Edward Jenner）在1790年代创建第一种疫苗到多萝西·霍奇金（Dorothy Hodgkin）前进的X射线晶体学到可视化生物分子和安妮·迈凯伦（Anne McLaren）领先的发育生物学，以铺平体外受精的道路。近年来，我们看到了Ocado等企业使用技术来彻底改变零售。，我们都看到了针对Covid-19的大流行而创建疫苗，诊断和治疗方法的研究人员和企业的影响。英国具有丰富的创新遗产，可以在这里建立：全世界都从英国的创新中受益以及我们对人类进步的贡献。
英国皇家统计学会的贡献...
英国国内正在举办许多与数据治理和数据伦理相关的活动和辩论。英国统计局需要考虑是否希望成为该领域的领导者。如果是这样，它需要更多地参与这些辩论。英国数据伦理中心和阿达·洛夫莱斯研究所现已成立，认识到需要更加重视数据伦理问题。RSS 已经建立了自己的数据伦理特别兴趣小组，我们正在与 GSS 的各个成员进行非常积极的接触，但很乐意进行更广泛的合作。国家统计员的数据伦理咨询委员会 (NS-DEC) 已经制定了一套道德原则，用于审查项目。考虑到数据链接的风险，英国统计局可以提高这项工作的知名度，在与外部组织合作以更广泛地推广数据伦理原则方面发挥更大的带头作用。
大鼠脑中胶质母细胞瘤的无经颅光敏激光治疗
1洪堡大学，纽约大学15，12489柏林，德国汉堡大学； juergen.kurths@pik-potsdam.de 2生物学系，萨拉托夫州立大学83，410012萨拉托夫，俄罗斯； shirokov_a@ibppm.ru（A.S。）; nik-navolokin@yandex.ru（N.N.）; inna-474@yandex.ru（i.b.）; terskow.andrey@gmail.com（A.T。）; ler.vinnick2012@yandex.ru（V.T。）; anna.kuzmina.270599@mail.ru（A.T。）; arina-evsyukova@mail.ru（A.E。）; eloveda@mail.ru（d.z.）; adushkina.info@mail.ru（V.A。）; Admitrenko2001@mail.ru（A.D.）; mariamang1412@gmail.com（M.M.）; krupnova_0110@mail.ru（v.k。）3光电和生物医学光子学集团，AIPT，阿斯顿大学，伯明翰B4 7et，英国； e.rafailov@aston.ac.uk 4 Astrakhanskaya Str。 83，410012萨拉托夫，俄罗斯； fedosov_optics@mail.ru（i.f. ）; paskalkamal@mail.ru（A.D。）; dethaos@bk.ru（M.T。） 5植物与微生物生物化学与生理学研究所，俄罗斯科学院，俄罗斯萨拉托夫的Prospekt Entuziastov 13，410049，俄罗斯6病理解剖学系，萨拉托夫医学州立大学，Bolshaya Kazachaya Str。 112，410012萨拉托夫，俄罗斯； Allaalla_72@mail.ru 7 Lovelace Biomedical Research Institute，Albuquerque，NM 87108，美国； noghero@gmx.com（a.n. ）; dbragin@salud.unm.edu（D.B. ）; obragina@gmx.com（O.B.） 8新墨西哥州阿尔伯克基大学医学院神经病学系，美国新墨西哥州87131，美国9美国电子学院，保加利亚科学院，保加利亚科学院 ： +7-8452519220（O.S.-G.）; +44-0121-204-3718（S.S.）3光电和生物医学光子学集团，AIPT，阿斯顿大学，伯明翰B4 7et，英国； e.rafailov@aston.ac.uk 4 Astrakhanskaya Str。83，410012萨拉托夫，俄罗斯； fedosov_optics@mail.ru（i.f.）; paskalkamal@mail.ru（A.D。）; dethaos@bk.ru（M.T。）5植物与微生物生物化学与生理学研究所，俄罗斯科学院，俄罗斯萨拉托夫的Prospekt Entuziastov 13，410049，俄罗斯6病理解剖学系，萨拉托夫医学州立大学，Bolshaya Kazachaya Str。112，410012萨拉托夫，俄罗斯； Allaalla_72@mail.ru 7 Lovelace Biomedical Research Institute，Albuquerque，NM 87108，美国； noghero@gmx.com（a.n.）; dbragin@salud.unm.edu（D.B.）; obragina@gmx.com（O.B.）8新墨西哥州阿尔伯克基大学医学院神经病学系，美国新墨西哥州87131，美国9美国电子学院，保加利亚科学院，保加利亚科学院 ： +7-8452519220（O.S.-G.）; +44-0121-204-3718（S.S.）8新墨西哥州阿尔伯克基大学医学院神经病学系，美国新墨西哥州87131，美国9美国电子学院，保加利亚科学院，保加利亚科学院： +7-8452519220（O.S.-G.）; +44-0121-204-3718（S.S.）72，1784 sofifa，保加利亚； ekaterina.borisova@gmail.com 10 Potsdam Institute for Climate Impact Research, Telegrafenberg A31, 14473 Potsdam, Germany 11 Centre for Analysis of Complex Systems, Sechenov First Moscow State Medical University Moscow, 119991 Moscow, Russia * Correspondence: glushkovskaya@mail.ru (O.S.-G.); s.sokolovsky@aston.ac.uk（s.s.）;电话。
英国创新战略：通过创造未来引领未来
英国拥有世界领先和改变世界的创新历史。从工业革命开始，英国的创新者和创新就推动着全球进步的引擎。从第一位计算机程序员阿达·洛夫莱斯，到詹姆斯·瓦特和托马斯·纽科门等蒸汽机先驱，再到蒂姆·伯纳斯-李在万维网上的开创性工作，为信息时代铺平了道路；从爱德华·詹纳在 1790 年代发明第一种疫苗，到多萝西·霍奇金推进 X 射线晶体学以可视化生物分子，再到安妮·麦克拉伦引领发育生物学为体外受精铺平了道路。近年来，我们看到 Ocado 等企业利用技术彻底改变了零售业。我们都看到了研究人员和企业为应对 COVID-19 疫情而研发疫苗、诊断和治疗手段的影响。英国拥有丰富的创新遗产可供借鉴：全世界都受益于英国的创新和我们对人类进步的贡献。
斯蒂尔沃特医疗中心管理局委员会......
斯蒂尔沃特医疗中心 Honska 会议中心议程 I. 召集会议 II. 批准会议记录…………………………...……………….……（D. Duncan）标签 #1 a. 董事会会议记录 – 2024 年 12 月 19 日 b. 财务委员会会议记录 – 2024 年 12 月 18 日 c. 设施委员会会议记录 – 2024 年 11 月 7 日 d. 医务人员整合委员会会议记录 – 2024 年 12 月 16 日 III. 董事会教育：肺部服务…………………………...（D. Kregel）标签 #2 IV. 2024 年组织绩效记分卡报告……….…（D. Webber）标签 #3 V. 2025-2027 年斯蒂尔沃特医疗战略计划和 2025 年组织绩效记分卡…………………………………………（D. Webber）标签 #4 VI.董事会委员会任务……………………………………..…..（D. Webber）标签 #5 VII. 接受官员报告： a. 质量保证绩效改进委员会报告………………………………………………………………………….….（D. Webber）标签 #6 b. 2024 年 12 月财务报告/2025 年 1 月财务委员会报告………….….……………………………………….……..（A. Lovelace）标签 #7 c. 2024 年 1 月医务人员整合委员会报告……………...………………………………………………………...…….（J. Ogle）标签 #8
人工智能在医疗保健领域的应用验证框架
简介 英国标准“BS30440：医疗保健中人工智能使用的验证框架”将于 2023 年第二季度发布。1 它详细说明了技术开发人员在医疗保健环境中评估和验证使用人工智能 (AI) 的产品所需的证据。医疗保健提供者可以要求其供应商的产品通过 BS30440 认证，以向他们自己和他们的服务用户保证人工智能产品有效、公平和安全。十年来，人们对医疗保健人工智能的兴趣日益浓厚，尤其是使用机器学习方法（例如深度神经网络）的应用。2 在过去 5 年中，这种兴趣呈指数级增长，政府机构和监管机构、非政府智库、专业协会和学术机构制定了大量相关指导来针对当地情况。 3 在英国，这包括针对数字医疗技术的国家健康与护理卓越研究所证据标准框架、NHSX 关于“人工智能：如何正确使用”的指南，以及 Ada Lovelace 研究所发布的算法影响评估指南。此外，还有几项国际报告指南，包括针对医疗 AI 技术临床试验的 SPIRIT-AI 4（标准协议项目：干预试验建议 - 人工智能）和 CONSORT-AI 5（试验报告综合标准 - 人工智能）。因此，关于如何开发安全有效的医疗保健 AI 系统的指导意见分散在数百份文件中，主要侧重于将受到监管的产品
人类比机器更聪明吗？
人造机器能否通过采取主动行动让其创造者感到惊讶？根据克里斯蒂安尼尼 (2016) 的说法，这个问题已经问了几个世纪，并产生了各种各样的答案。堪称第一位计算机程序员的阿达·洛夫莱斯很清楚自己在这个问题上的立场：“分析机不自诩能够创造任何东西”，她在 1843 年说道。“它可以遵循分析；但它没有预测任何分析关系或真理的能力”。然而，173 年后，一个在距离她在伦敦的家一英里多的地方开发的计算机程序击败了围棋九段大师李西石。AlphaGo 的程序员中没有人能打败李西石，更不用说打败他们自己的程序了。根据克里斯蒂安尼尼 (2016) 的说法，该软件已经学会了做它的程序员不能做和不理解的事情。 AlphaGo 使用的机器学习技术在人工智能领域正在广泛传播。在过去，“学习机器”的概念听起来可能像是一个骗局。