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对个性化癌症医学的联合行动
…。此行动应涵盖欧洲殴打癌症计划的第六个旗舰计划：“所有人的癌症诊断和治疗”计划，并将基于其他EU4Health计划资助的项目的结果：所有工会公民的个性化癌症医学（PCM4EU）（PCM4EU）50，欧盟癌症和公共卫生基因组计划的项目，以及诊断的项目，以及Ac.heal and aC.Heal and acive for acive for acive the Inairotiel and acive for acive for acive for acive the acive and。在Nopho-DBShip联盟中治疗的白血病，这是跨欧洲的合作（CHIP-AML22）。个性化医学的项目和主要计划，例如国际个性化医学联盟（ICPERMED），1+百万个基因组倡议，欧洲范围内加速数据驱动的癌症研究（EOSC4CASCER）的基础（EOSC4CASCER）以及欧洲个性化医学伙伴关系（欧洲的抗击癌症计划行动）。
多元化和个性化的多评价医学图像细分
注释歧义由于固有的数据不确定性，例如医学扫描中的界限模糊以及不同的观察者专业知识和偏好已成为训练基于深度学习的医学图像模型的主要观点。为了解决这个问题，普遍的做法是从不同专家那里收集多个注释，导致多评价医学图像分割的设置。现有的作品旨在将不同的注释合并到“地面真实”中，而在众多医疗环境中通常无法实现，或者产生不同的结果，或产生与个人专家评估者相对应的个性化结果。在这里，我们提出了一个更雄心勃勃的多评价医学图像细分的目标，即遵守多元化和个性化结果。指定，我们提出了一个名为d-persona的两个阶段框架（第一个d iversification，然后是角色lization）。在第I阶段，我们利用多个给定注释来训练一个可能性的U-NET模型，并具有约束损失，以证明预测多样性。以这种方式，在第I阶段建造了一个共同的空间，其中不同的潜在代码表示多样化的专家意见。然后，在第二阶段，我们设计了多个基于注意力的投影头，以适应来自共享潜在空间的相应专家提示，然后执行个性化的医疗图像细分。我们评估了内部鼻咽癌数据集和公共肺结核数据集（即LIDC-IDRI）的拟议模型。我们的代码将在https：//github.com/ycwu1997/d-persona上发布。的实验实验表明，我们的D-Persona可以同时获得多元化和个性化的结果，从而实现了多评位者医疗图像细分的新SOTA性能。
凝视未来的个性化精度健康
fnl的使命：为新技术的快速发展提供独特的国家资源，以解决生物医学科学中一些最紧迫，最苛刻的问题，包括癌症，艾滋病毒/艾滋病中持续的未满足挑战以及新兴的传染病的威胁。
增强个性化学习体验
人工智能 (AI) 与教育的融合带来了变革性的变化，尤其是在个性化学习领域。本文探讨了人工智能通过根据学生的个人需求定制学习途径来增强教育体验的多方面方式。我们研究了各种人工智能驱动的工具和平台，这些工具和平台促进了自适应学习环境、提供了实时反馈并支持差异化教学。通过回顾当前的文献和案例研究，本文重点介绍了人工智能如何识别和解决学习差距、促进参与度并促进更有效的教育成果。此外，我们还讨论了潜在的挑战，例如数据隐私问题、教师培训的必要性以及强化偏见的风险。本文最后提出了利用人工智能以最大程度地发挥效益同时降低相关风险的建议，旨在为所有学生创造更公平、更有效的教育体验。
提升个性化护理事先授权清单CY2024生效日期：3/01/2024确定覆盖范围时，特定的福利计划会
Prior Authorization not required for Mastectomy/Breast Reconstruction for the following Diagnosis codes: C50.011,C50.012,C50.019,C50.021, C50.022,C50.029,C50.111,C50.112,C50.119,C50.121, C50.122, C50.129,C50.211,C50.212,C50.219,C50.221, C50.222, C50.229,C50.311,C50.312,C50.319,C50.321, C50.322,C50.329,C50.411 ,C50.412,C50.419,C50.421, C50.422，C50.429，C50.511，C50.512，C50.519，C50。521，C50.522，C50.529，C50.611，C50.612，C50.619，C50。621.C50.622，C50.629，C50.811，C50.812，C50.819，C50。 821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。 921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。 90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。 12，Z90.13621.C50.622，C50.629，C50.811，C50.812，C50.819，C50。821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。 921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。 90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。 12，Z90.13821，C50.822，C50.829，C50.911，C50.912，C50.919，C50。921，C50.922，C50.929，C79.81，D05.00，D05.01，D05.02，D05.10，D05.11，D05.11，D05.12，D05.80，D05.81，D05.81，D05.82，D05.82，D05，D05。90，D05.91，D05.92，D48.61，D48.62，I97.2，N65.0，N65.1，Q79.8.T85.43XA，T85.43XD，T85.43XD，T85.43XS，Z42.1，Z45.811，Z45.811，Z45.811 ，， Z45.812，Z45.811，Z45.819，Z85.3，Z90.10，Z90.11，Z90。12，Z90.13
您的 AI 导师：个性化学习路径和全天候支持
摘要：人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局，催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念，该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据，AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外，AI 导师提供 24/7 支持，消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师，让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈，澄清疑问，并协助解决问题，培养互动和引人入胜的学习体验。此外，AI 导师会跟踪每个学生的进度，确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外，人工智能导师可以提供广泛的教育资源，包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好，有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师，有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求，促进了自主学习，并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力，使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
特刊 - 个性化医学杂志
此问题将重点介绍转化研究和精确医学方法，包括生物标志物发现，个性化的风险评估以及有针对性的治疗策略，例如基因治疗，基于RNA的治疗方法，神经保护剂以及个性化的神经调节技术。欢迎整合计算建模，人工智能和机器学习以完善患者分层和治疗预测的研究。此外，我们寻求研究疾病异质性，性别和衰老在神经变性中的作用以及针对患者对治疗的特定反应的新型临床试验设计。跨学科合作的贡献鼓励基本，转化和临床研究桥梁，以全面了解疾病机制和通往更有效，个性化治疗的途径。 本期特刊旨在推动神经退行性疾病的下一代个性化干预措施。跨学科合作的贡献鼓励基本，转化和临床研究桥梁，以全面了解疾病机制和通往更有效，个性化治疗的途径。本期特刊旨在推动神经退行性疾病的下一代个性化干预措施。
特刊 - 个性化医学杂志
化学疗法和造血移植已经彻底改变了血液学恶性肿瘤和其他威胁生命的疾病的治疗，为许多患者提供了治愈的潜力。个性化医学的出现通过将治疗量定制为个别患者的遗传，分子和免疫学特征，从而进一步改变了这一领域，从而优化了疗效，同时最大程度地减少了毒性。本期本期旨在探索最近对化学疗法和造血性移植的创新，并特别强调对这些个性化的药物的特定强调。主题将包括新型药物，调节策略和新兴的细胞疗法，所有这些都在为个别患者特征定制疗法的背景下。我们欢迎研究强调个性化毒性调理的个性化方法，降低靶向疗法，靶向疗法，预防治疗疗法疾病预防疗法，以及基因编辑和免疫疗法的整合进行转置疗法。将特别感兴趣的研究表明分子和基因组见解如何被转化为临床实践。