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Qure.ai Technologies Ayushi Mahendra 高级监管......
我们已审查了您根据第 510(k) 条提交的上述器械上市意向通知，并确定该器械与 1976 年 5 月 28 日（即《医疗器械修正案》颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（法案）的规定重新分类且无需获得上市前批准申请 (PMA) 批准的器械基本相同（就附件中所述的使用指征而言）。因此，您可以根据该法案的一般控制规定销售该器械。虽然本函将您的产品称为器械，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。位于 https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 的 510(k) 上市前通知数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备清单、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意：CDRH 不会评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实，不得误导。
燃烧中皮肤移植的简短历史：从自体皮肤嫁接的金标准到通过免疫调节方法嫁接的同种异体皮肤的可能性
当前，矢量空间模型算法已为文档搜索功能广泛实现，因为它在检索信息方面具有可靠性。根据翻译搜索古兰经的经文之一。但是，如果所使用的短语或单词与数据库中的文档中的单词不同（即使它具有一个含义），则系统将不会显示经文。我们知道古兰经具有非常深的含义，因此需要对经文进行解释。因此，本研究的重点是通过使用这些经文或圣训的讨论参数来实施搜索科学和技术搜索的经文和圣训的载体空间模型（VSM）算法。使用公制召回的20个关键字样品获得的测试结果为81％，平均时间为2.24秒。
研究文章 Qure.ai 自动分类器针对各种类型结核病患者的大型注释数据库的性能
在结核病肆虐的地区，缺乏训练有素的放射科医生来快速处理 CXR 一直是一个挑战，影响及时诊断和患者监测。结核病患者肺部注释图像的缺乏阻碍了将面向数据的算法应用于研究和临床实践的尝试。结核病门户计划数据库 (TBPP，https://TBPortals.niaid.nih.gov) 是一个全球合作项目，整理了大量最危险、难以治愈的耐药结核病 (DR-TB) 患者病例。TBPP 拥有 1,179 例 (83%) 耐药结核病患者病例，是一个独特的集合，非常适合作为深度学习分类器的试验场。截至 2019 年 1 月，TBPP 数据库包含 1,538 张 CXR，其中 346 张（22.5%）由放射科医生注释，104 张（6.7%）由肺科医生注释，剩下 1,088 张（70.7%）没有注释。Qure.ai qXR 人工智能自动 CXR 解释工具在 TBPP 数据库中 346 张放射科医生注释的 CXR 上进行了盲测。Qure.ai qXR 对空腔、结节、胸腔积液、肺门淋巴结肿大的 CXR 预测与人类专家注释成功匹配。此外，我们还测试了 12 个 Qure.ai 分类器，以确定它们是否与治疗成功率相关（治疗医生提供的信息）。发现十个描述符具有重要意义：异常 CXR（p = 0.0005）、胸腔积液（p = 0.048）、结节（p = 0.0004）、肺门淋巴结肿大（p = 0.0038）、空洞（p = 0.0002）、不透明度（p = 0.0006）、肺扩张（p = 0.0074）、实变（p = 0.0004）、结核病指标（p = < .0001）和纤维化（p = < .0001）。我们得出结论，应用全自动 Qure.ai CXR 分析工具可用于快速、准确、统一、大规模的 CXR 注释辅助，因为它即使对于未用于初始训练的 DR-TB 病例也表现良好。在 TBPP 等不同数据集上测试人工智能算法（包括机器学习和深度学习分类器）对于临床采用的医疗数据分析自动助手至关重要。
数字时代的不平等 齐亚·库雷希
齐亚·库雷希是布鲁金斯学会的客座研究员。他还为其他几个组织提供咨询和建议。库雷希的研究和评论涵盖了广泛的全球经济问题，包括当前关注的技术如何重塑经济议程。他最近领导了布鲁金斯学会的研究项目，研究技术变革对生产力、增长、就业、收入分配和相关政策的影响。他发表了大量有关全球经济和发展的文章。在加入布鲁金斯学会之前，库雷希在世界银行和国际货币基金组织工作了 35 年，担任过各种领导职务，包括担任世界银行发展经济学主任。他还曾担任国际货币基金组织-世界银行联合部长级发展委员会执行秘书，并代表世界银行出席包括 G20 在内的主要国际论坛。他领导了世界银行和国际货币基金组织的几份旗舰出版物。他拥有牛津大学经济学博士学位，曾是罗德学者。