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Richard John Kryscio 简历
马里兰州贝塞斯达，国立卫生研究院，国家癌症研究所，生物统计学分部，研究员。 1971 年 8 月至 1972 年 8 月。北伊利诺伊大学数学科学系助理教授，1972 年 9 月至 1977 年 9 月。北伊利诺伊大学数学科学系副教授，1977 年 9 月至 1981 年 8 月。肯塔基大学统计学系访问副教授，1981 年 8 月至 1982 年 5 月。肯塔基大学统计学系副教授兼数学科学咨询实验室主任，1982 年 8 月至 1986 年 5 月。肯塔基大学统计学系教授兼数学科学咨询实验室主任，1986 年 8 月至 1989 年 8 月。肯塔基大学统计学系主任兼医学中心校区生物统计咨询部主任，1990 年 8 月至 1998 年 7 月。医学中心统计学系教授兼生物统计咨询部主任肯塔基大学校园，1989 年 8 月至 2000 年 12 月。2001 年 1 月至 2004 年 6 月，肯塔基公共卫生学院统计学系教授、生物统计咨询部主任。2004 年 7 月至 2016 年，文理学院统计学系教授、公共卫生学院生物统计学系主任。2017 年至今，文理学院统计学系教授。
引用：Mac-Thiong J-M，Richard-Denis A，Petit Y等。创伤性脊髓损伤患者快速发作动员的方案
摘要引入基于活动的治疗（ABT）是创伤性脊髓损伤（SCI）后康复的重要方面。不幸的是，尽管有令人信服的临床前证明，它从未适应过急性护理，表明它在SCI之后的几天内开始促进神经系统恢复是安全有效的。本文提供了一项研究的方案，该方案将确定可行性并探索早期ABT的潜在益处，以SCI脊柱手术结束后48小时内引发的床内腿骑自行车的形式。方法和分析提示SCI（创伤性SCI患者的动员快速发作的方案）是一项单位单臂概念验证试验。将包括从C0到L2，在受伤后的48小时内接受脊柱手术的45岁患者（美国脊柱损伤协会损伤量A，B或C级）。参与者将连续每天连续30分钟连续14天，在脊柱手术结束后的48小时内开始。可行性结果是：（1）缺乏与骑自行车相关的严重不良事件，（2）在90％的参与者的48小时内完成1次完整会议，以及（3）80％的参与者完成11次会议。患者结局将在受伤后6周零6个月，使用神经功能评估，生活质量问卷和住院时间长度来衡量。可行性和患者结果将通过描述性统计数据进行分析。招聘始于2021年4月。患者的结果也将与匹配的历史队列进行比较，该队列尚未使用McNemar和Student t-Tests进行二进制和连续成果进行床内骑行。伦理和传播提示SCI得到了Ciusss Nim的研究伦理委员会的批准。传播策略包括在会议上的科学期刊和演讲中的出版物。试用注册号NCT04699474。
Wainman-Lefley，J.，Goudie，N.，Richardson，M。和Evans，J。（2020）一项使用
Wainman-Lefley，J.，Goudie，N.，Richardson，M。和Evans，J。（2020），一项针对目标设定的随机对照试验的试验可行性研究，使用脑损伤后的强度库存中的值。神经心理康复。（早期在线出版）
CRISPR/CAS9基因组编辑的鸡在鸡的抗穆勒淘汰赛的产生，以研究性发展Selene Nanez 1，Rachel D. Mullen 2，Richard
分子克隆目前正在进行中。克隆完整后，将开始将带有RNA的CRISPR/CAS9构建体转染为PGCS。修饰的PGC将被注入雄性鸡胚胎中，该鸡肉将产生能够传输AMH无效等位基因的生殖线嵌合体。白色leghorn种系嵌合体将与罗德岛红鸡交叉以产生杂合子后代。这些后代将彼此交叉以产生纯合AMH敲除突变体。该研究将阐明AMH信号在鸡肉性发育中的作用。在鸡中研究AMH信号有助于确定AMH信号是否是跨脊椎动物的保守进化机制。AMH基因敲除鸡模型的表型将与其他AMH敲除模型的表型进行比较。
推荐引用 推荐引用 Mantel，Matthias Richard，“坐标测量机：制造业的现代检测工具”（1993 年）。论文。1246。https://digitalcommons.njit.edu/theses/1246
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合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
ARL 主任战略计划第一年报告（20-23 财年）：多域作战 (MDO) 指挥和控制 (C2) 的人工智能 (AI)，作者：Priya Narayanan、Manuel Vindiola、Song Park、Anne Logie、Nick Waytowich、Mark Mittrick、John Richardson、Derrik Asher 和 Alexander Kott
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约翰·普雷斯基尔 (John Preskill) Richard P. Feynman 理论教授……
约翰·普雷斯基尔是加州理工学院的理查德·费曼理论物理学教授，也是加州理工学院量子信息与物质研究所所长。普雷斯基尔于 1980 年获得哈佛大学物理学博士学位，并于 1983 年加入加州理工学院任教。普雷斯基尔的职业生涯始于粒子物理学和宇宙学，但现在他的主要研究领域是量子信息科学。他感兴趣的是如何构建和使用量子计算机，以及我们对量子信息的深入理解如何阐明基础物理学中的问题。您可以在 Twitter 上关注他 @preskill。
