摘要 — 儿童阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 是一种常见的呼吸系统疾病,与心血管风险增加有关。标准诊断是多导睡眠图,但其复杂性、成本和不便性导致诊断不足。为了解决这种情况,我们首次提出了一种简化的替代方法,使用夜间心电图 (ECG) 和基于卷积神经网络和变压器网络的混合模型来估计儿童 OSA 的严重程度。此外,提出了梯度加权类激活映射 (GradCAM) 方法来解释模型结果。为了开展这项研究,使用了来自儿童腺样体扁桃体切除术试验 (CHAT) 和芝加哥大学 (UofC) 数据库的 2,591 条记录。该模型在 CHAT 中实现了 4 类 Cohen's Kappa 0.392,在 UofC 中实现了 0.346。 GradCAM 突出显示了心动过缓-心动过速模式、PQ 和 QT 段以及已识别的 U 波。因此,这种方法可以改善儿童 OSA 的诊断并提供新的相关心脏信息,从而鼓励在临床环境中采用自动化系统。
OIG 是根据 2002 年《国土安全法》(PL 107-296)对 1978 年《监察长法》(92 Stat. 1101)的修正案成立的。OIG 对国土安全部部长和国会负有双重报告责任。OIG 是一个独立客观的审计、检查和调查机构,旨在促进国土安全部计划和运营的经济性、有效性和效率,并防止和发现欺诈、浪费和滥用。国土安全态势感知办公室 (OSA) OSA 每天向国土安全部长、高级领导和国土安全企业提供信息,以便做出决策;监督国家行动中心;管理国土安全部特别活动计划;并领导该部门的行动连续性和政府计划,以便在行动环境恶化或危机时继续执行主要任务基本功能。
如果无法使用这些标准确定医疗需求,请参阅标准®Medicare:程序,手术治疗阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)WPS。单击此处查看标准标准。在某些情况下,在医学上需要植入性降低神经刺激。有关医疗必要性临床覆盖标准,请参阅标准®Medicare:程序,降压神经刺激以治疗阻塞性睡眠呼吸暂停WPS。单击此处查看标准标准。可植入的神经刺激装置用于治疗中央睡眠呼吸暂停(CSA),由于安全性和/或功效的证据不足,因此未经证实,在医学上是不需要的。由于没有足够的疗效证据(不是全包列表),以下手术程序尚未证实,并且在治疗OSA上无需医学上。
近十年来,ACM FACCT社区的奖学金一直集中在审核算法系统功能的新颖和创新方法上。多年来,这个研究思想和技术项目已经实现了足以成为监管任务。今天,《数字服务法》(DSA)和《在线安全法》(OSA)已经建立了技术公司和(传统)审计师将开发算法算法的“实践”的框架,从而预示了该“生态系统”将如何发展。在本文中,我们根据算法审计的新兴行业的观察,系统地检查了DSA和OSA中的审计规定。谁可能占据这个空间?可能会出现哪些政治和道德紧张局势?如何在实践中扮演“独立审计”或“评估算法函数的评估”?通过塑造新兴的算法审计的政治经济学的图片,我们将注意力集中在传统审计师的策略和文化上,这些审计师有可能侵蚀DSA和OSA的重要监管。重要的是,我们警告说,雄心勃勃的研究思想和算法审计的技术项目可能最终会因传统副代介师的标准化抓地力而崩溃和/或在复杂的(子)合同安排,多样化的投资组合和紧密时间内的复杂网络中稀释。
近十年来,ACM FACCT社区的奖学金一直集中在审核算法系统功能的新颖和创新方法上。多年来,这个研究思想和技术项目已经成熟,以成为监管任务。今天,《数字服务法》(DSA)和《在线安全法》(OSA)已经建立了技术公司和(传统)审计师将开发算法审计的“实践”的框架,从而预示了该“生态系统”如何发展。在本文中,我们根据算法审计的新兴行业的观察,系统地检查了DSA和OSA中的审计规定。谁可能占据这个空间?可能会出现哪些政治和道德紧张局势?“独立审计”或“对算法功能的社会背景的评估”的授权如何在实践中发挥作用?通过塑造算法审计的新兴政治经济的图片,我们将注意力集中在传统审计师的策略和文化中,这些策略和文化有可能侵蚀DSA和OSA的重要规范支柱。重要的是,我们警告说,雄心勃勃的研究思想和算法审计的技术项目可能最终会因传统审计师的标准化抓地力和/或在复杂的(子)合同,多样化的投资组合和紧密时间表的复杂网络中销毁。
DAB Miller,“用于低能信息处理和通信的 Attojoule 光电子学:教程回顾”,IEEE/OSA J. Lightwave Technology 35 (3), 343-393 (2017) DOI:10.1109/JLT.2017.2647779
代表董事、总裁兼首席执行官(证券代码:4569,TSE Prime。)联系人:企业规划总监谷藤吉则电话:03-6374-9702 KYORIN 与拜耳签署新型阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 治疗许可协议
结果:研究包括4,588名参与者。多因素逻辑回归分析发现TYG-BMI与OSA风险增加之间存在显着关联[OR:1.54(CI:1.39–1.70)]。在分层分析中,年龄与该关联相互作用,而Tyg-BMI仅在60岁以下的受试者的亚组中与OSA的风险增加有关[1.31(1.14-1.50)],但是性别,吸烟状况和酒精使用并不影响这种关联。糖尿病,高血压和心血管疾病的存在也改变了关联,但是具有这种疾病的随附受试者的数量明显较低,因此在这些亚组中未观察到关联的重要性。此外,风险与TYG-BMI的拐点在12.09时是非线性相关的,此后观察到风险中的较低斜率。