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指纹作为精神分裂症的预测因素：一项深度学习研究
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脑部障碍物 - 带有双极的目标 -
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将疫苗接种作为卫生和更广泛的社会护理部门部署的条件：政府的回应
1 Pritchard E、Matthews PC、Stoesser N、Eyre DW、Gethings O、Vihta KD 等人。《疫苗接种对社区中 SARS-CoV-2 病例的影响：一项基于英国 COVID-19 感染调查的人群研究》。medRxiv 2021：2021.04.22.21255913 2 Hall VJ、Foulkes S、Saei A、Andrews N、Oguti B、Charlett A 等人。《英格兰医护人员的 COVID-19 疫苗接种覆盖率和 BNT162b2 mRNA 疫苗的抗感染有效性（SIREN）：一项前瞻性、多中心、队列研究》。Lancet 2021 3 Shrotri M、Krutikov M、Palmer T、Giddings R、Azmi B、Subbarao S 等人。 “第一剂 ChAdOx1 nCoV-19 和 BNT162b2 疫苗对英格兰长期护理机构居民（VIVALDI）SARS-CoV-2 感染的有效性：一项前瞻性队列研究。”柳叶刀传染病 2021 4 Menni C、Klaser K、May A、Polidori L、Capdevila J、Louca P 等人。“英国 COVID 症状研究应用程序用户接种疫苗后的疫苗副作用和 SARS-CoV-2 感染：一项前瞻性观察研究。”柳叶刀传染病 2021
医护人员对人工智能的看法
人工智能 (AI) 被描述为数字计算机执行通常与智能生物相关的任务的能力（ Copeland，2020 年），这并不是一个新概念。1950 年，艾伦·图灵首次在他著名的论文《计算机器与智能》（Turing，1950 年）中提出了“机器能思考吗？”的问题。然而，近年来，由于机器学习技术的进步以及海量数据集或“大数据”的可用性，人工智能领域取得了显著发展，这导致人工智能应用在社会中日益普及并成为我们日常生活中不可或缺的一部分（Laï et al.，2020 年）。一些例子包括亚马逊的在线购物产品推荐系统、Uber 或 Lyft 等拼车应用程序以及 Cortana、Alexa 和 Siri 等智能个人助理。人工智能技术已经应用于医疗保健领域，有可能深刻改变医疗实践和患者护理。医疗 AI 应用最成功的领域可能是 AI 辅助分析放射图像（Yu 等人，2018 年），该应用利用深度学习（机器学习的一个专门子集，使用神经网络从非结构化数据中学习）来识别甚至专家都可能忽略的疾病模式。例如，《自然》杂志上发表的一篇论文表明，AI 系统在乳房 X 光检查中检测乳腺癌方面的表现可以胜过放射科医生（McKinney 等人，2020 年），而最近一个国际团队开发了一种诊断方法，能够根据患者的症状预测患者是否有可能感染 COVID-19（Menni 等人，2020 年）。尽管取得了这些积极的初步成果，但关于 AI 及其应用的主题仍然存在很多争议和困惑，公众甚至科学界对其潜在益处和风险存在分歧。一方面，最持怀疑态度的人对人工智能的实际能力表示怀疑；另一方面，一些人（包括已故的斯蒂芬·霍金）担心人工智能最终会超越人类智能并变得无法控制（Hawking 等人，2014 年）。在医学领域，有人担心机器学习可能会导致医生技能下降（Cabitza 等人，2017 年）并导致医患关系扭曲（Karches，2018 年）。然而，这种担忧往往不是针对人工智能或机器学习，而是针对它们的使用方式，因此其他作者认为，适当、明智地使用人工智能可能会带来益处，并可能极大地改善患者护理（McDonald 等人，2017 年；EsteChanva 等人，2019 年；Liyanage 等人，2019 年）。本研究旨在评估皇家自由伦敦 NHS 基金会员工对人工智能项目的认识，并调查他们对人工智能在医疗保健领域的应用的看法。据我们所知，这是首次针对 NHS 中的医疗专业人员对 AI 的态度进行的调查，也是世界上最早的调查之一（Codari 等人，2019 年；Oh 等人，2019 年；Laï 等人，2020 年）。