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对医疗保健、治疗和诊断领域人工智能的认知和了解：一项具有代表性的人口调查
人工智能 (AI) 是指系统正确解释和学习数据的能力，以及通过灵活适应这些学习来实现特定目标和任务的能力。尽管人工智能在医学领域有广泛的应用，但医疗保健专业人员不愿意实施人工智能设备。目前，关于德国公众对医疗人工智能的看法的数据很少。因此，2021 年在德国进行了两项在线调查，以评估人们对人工智能在一般和医学领域的知识和看法，包括医学数据的处理。共有 1,001 名和 1,000 名成年人参加了调查。调查结果强调，需要通过提高认识、强调潜力以及确保遵守处理数据保护的准则和法规来改善对医疗人工智能应用的教育和看法。这项调查为德国民众对这一相关主题提供了初步见解。
如何引用本文 Goyal S、Sakhi P、Kalidindi S 等人。（2024 年 12 月 31 日）印度放射科医生和住院医生对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践：一项全国多中心研究。Cureus 16(12)：e76667。DOI 10.7759/cureus.76667
鉴于这些最新进展，本调查的目的是评估放射科医生和住院医生对放射学人工智能技术的知识、认识和使用情况，了解他们对人工智能在该领域的潜在和未来影响的看法，并确定教育差距，以评估将以人工智能为重点的教育和培训纳入医学课程的必要性，特别关注放射学。本研究的目的是评估印度放射科医生和住院医生目前对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践。本研究的更广泛影响包括为政策制定者、教育工作者和医疗保健专业人员提供信息，使他们能够就人工智能在放射学实践和教育中的使用做出明智的决定，这与 Chen 等人最近的研究一致。[7] 。
AI 生成与人类艺术品。对人工智能的认知偏见？
摘要 通过生成对抗网络 (GAN)，人工智能 (AI) 已经影响到许多领域，尤其是艺术领域，成为人类任务的象征。在人机交互 (HCI) 研究中，通常会引用对人工智能、机器或计算机的感知偏见。然而，实验证据仍然缺乏。本文提出了一项大规模实验，其中 565 名参与者被要求从四个维度评估绘画（由人类或人工智能创作）：喜欢、感知美、新颖性和意义。使用两个受试者间条件来评估启动效应：呈现为由人工智能创作的艺术品和呈现为由人类艺术家创作的艺术品。最后，被认为是人类绘制的画作比被认为是由人工智能创作的画作获得更高的评价。因此，以前所未有的方式使用这种方法和样本，结果显示出对人工智能的认知存在负面偏见，而对人类系统的偏好偏见。
对全身炎症和高敏性 C 反应蛋白作为动脉粥样硬化性心血管疾病和慢性肾脏疾病生物标志物的作用的认识和看法：心脏病专家中的跨国 FLAME-ASCVD 调查
系统性炎症和 hsCRP 作为动脉粥样硬化性心血管疾病生物标志物的作用 (FLAME-ASCVD；URL：https://www.clinicaltrials.gov；唯一标识符：NCT05755373) 是一项横断面、非干预性、跨国在线调查研究，于 2023 年 3 月 24 日至 5 月 15 日期间在 10 个国家的心脏病专家中进行（表 1）。WCG 机构审查委员会豁免了这项研究；研究参与者提供了知情同意。主要目的是评估心脏病专家对 SI 在 ASCVD 和 CKD 患者中的作用的认识和看法。此外，这项基于调查的研究评估了对 hsCRP 作为生物标志物在常规临床实践中识别 ASCVD 和 CKD 患者 SI 的看法和潜在用途，并确定未满足的临床需求、潜在障碍和改善 ASCVD 管理的机会。介入心脏病专家 (IC) 和普通心脏病专家 (GC) 每月治疗 ≥15 名 ASCVD 和 CKD（任何阶段）患者，且执业至少三年，即可纳入研究。为了尽量减少偏见，邀请函中未披露具体研究主题，筛选设计确保受访者在符合资格标准之前不知道研究目的。
对医疗保健领域人工智能的看法
摘要背景：人工智能 (AI) 拥有看似无限的力量，有望真正彻底改变患者医疗保健。然而，公开的讨论并不总是与实际影响相关。因此，我们旨在了解法国医疗专业人员如何看待 AI 在日常实践中的出现，以及参与 AI 的其他参与者的看法，以全面了解这一问题。方法：2017 年 10 月至 2018 年 6 月期间，在巴黎采访了 40 位具有不同背景的法国利益相关者，并使用扎根理论方法 (GTM) 分析了他们的贡献。结果：访谈显示，所涉及的各个参与者都认为 AI 是一个需要揭穿的神话。然而，他们的观点各不相同。法国医疗保健专业人员在采用 AI 工具方面处于战略地位，他们专注于为患者提供最好和最安全的护理。与普遍看法相反，他们在实践中并不总是看到这些工具的使用。对于医疗保健行业合作伙伴来说，AI 是一个真正的突破，但获取个人健康数据的法律困难可能会阻碍其发展。机构参与者意识到，他们必须在规范这些工具的使用方面发挥重要作用。从外部角度来看，没有利益冲突的个人对健康、社会正义和自由之间的平衡的可持续性有着重大担忧。专门从事人工智能的卫生研究人员有更务实的观点，希望从研究到实践有更好的过渡。结论：尽管一些夸张的说法占据了关于医疗保健领域人工智能的讨论，但法国利益相关者之间出现了不同的意见和观点。只有通过发起所有参与者之间的合作努力，医疗保健领域人工智能工具的开发才能让每个人都满意。因此，现在是时候考虑患者的意见，共同解决责任等剩余问题了。关键词：人工智能、扎根理论、卫生专业人员、患者、责任
项目标题：以行人为中心的多模式机器人感知的有效的深度学习算法
1。简介。人工智能和机器人技术的快速进步为开发了能够与人类环境无缝互动的智能，自主系统开辟了新的边界。这些系统的核心是以行人为中心的多模式机器人感知，它使机器人能够导航，理解和安全地与人类大量人群的环境进行互动。该项目着重于开发针对多模式机器人感知的有效的深度学习算法，利用各种传感器，例如红外摄像机，激光镜头和事件摄像机。目标是增强机器人感知和预测行人行为的能力，确保在城市导航，行人互动和对隐私敏感应用程序等方案中的安全可靠操作。
对南亚地区新兴及颠覆性技术对危机预防和管理的看法
然而，无论是在全球还是在南亚，新兴颠覆性技术 (EDT) 的不断涌现，引发了一个问题：在这种新的战略环境下，我们是否能够保持克制。为了回答这个问题，BASIC 将在 2024 年至 2025 年期间开展一个项目，题为“通过基于责任的方法应对南亚危机预防和管理中出现的核风险”。该项目旨在通过探索基于责任的方法如何帮助印度和巴基斯坦应对 EDT 在短期内（5-10 年）对有效危机管理和预防带来的挑战，从而降低核风险，从而扩大和加强南亚的克制和责任制度。为此，BASIC 首先进行了一项调查，以评估南亚地区对 EDT 的威胁认知。
患者和临床医生对全膝关节置换术后个性化康复的“类似人的我”工具的看法：一项定性访谈研究
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预印版本的版权持有人于2024年12月20日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.10.23.23297404 doi：medrxiv preprint
感知有助于计划：促进多阶段车道 -
摘要 - 在计划自动驾驶时，要考虑基本的交通元素，例如车道，相互作用，交通法规和动态代理，这一点至关重要。但是，他们经常被传统的端到端计划方法所忽视，这可能导致效率低下和不遵守交通法规。在这项工作中，我们努力将这些元素的感知整合到计划任务中。为此，我们提出了感知有助于计划（PHP），这是一个新颖的框架，可将车道级别的计划与知觉调和。此集成确保计划本质上与流量限制一致，从而促进安全有效的驾驶。具体来说，PHP考虑了两条车道边缘在Bird's Eye View（BEV）中的位置，以及与车道交叉路口，车道方向和车道占用相关的属性。在算法设计中，该过程始于编码多相机图像的变压器以提取上述特征并预测车道级别的感知结果。接下来，分层功能早期融合模块完善了预测计划属性的功能。最后，一个特定的解释器利用了一个晚期融合过程，旨在整合车道级别的感知和计划信息，最终导致生成车辆控制信号。在三个CARLA基准上进行的实验显示，与现有算法分别达到27.20％，33.47％和15.54％的驾驶得分的显着提高，分别实现了最新性能，系统运行高达22.57 fps。