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主题演讲 人工智能与系统性风险
• 以解决危机的更高目标为名改变/暂停法律 • 重大的资源重新分配 • 政治领导层掌控全局 • 解决方案关键取决于仅内生和直观出现的信息和利益 • 人工智能比人类更需要了解目标，但学习起来很困难——人工智能不擅长直觉
一种支持波斯尼亚和黑塞哥维那过渡的系统方法
引言与系统的方法有关的目的和目标是支持波斯尼亚和黑塞哥维那向循环经济过渡（CE）：阿德里亚西亚地区地区的每个国家都已经发展或正在发展或正在为循环经济发展或采用路线图。非欧盟国家有过渡经济，尤其是那些废物管理不足的国家，有很大的机会和潜力特别关注这个问题。来自欧盟和该地区将参加波斯尼亚和黑塞哥维那研讨会的相关专家将提供有关为什么和如何接近向循环经济过渡的信息。主席：TSG的Eusair支柱协调员3个研讨会的参与者：TSG 3和TSG 3和TSG的Eusair Pillar Pillar Pillar Pillar协调员，以及TSGS的成员，TSGS，Eusair设施Point Point Point代表，委员会代表，委员会代表，Sportors/Sentors/Sentors/Sentorts/Senters/Sivions/Sportors/Sporters/Spictors Publicers Procession，潜在的Promistions losforcians/partners的代表。地点：酒店万豪酒店，Skenderija 1，萨拉热窝，Herzegovina日期：19.4.2023，15.00 - 18.45，该研讨会是在Eusair设施点项目框架内实施的获得前援助（IPA II）以及国家资金。
机器学习医学时代的系统性红斑狼疮
摘要 人工智能和机器学习应用正在成为医学领域的变革性技术。随着对各种大数据集的访问越来越多，研究人员正在转向这些强大的技术进行数据分析。与传统的统计方法相比，机器学习可以更准确、更有效地揭示大型复杂数据集中变量之间的模式和相互作用。机器学习方法为研究 SLE（一种多因素、高度异质性和复杂的疾病）开辟了新的可能性。在这里，我们讨论了机器学习方法如何迅速融入 SLE 研究领域。最近的报告侧重于使用监督和非监督技术建立预测模型和/或识别新的生物标志物，以了解疾病的发病机制、早期诊断和疾病预后。在这篇评论中，我们将概述机器学习技术，讨论 SLE 研究的当前差距、挑战和机遇。在临床应用之前，大多数预测模型仍需要外部验证。利用深度学习模型、获取替代健康数据来源以及提高对人工智能在医学中的应用的道德、治理和法规的认识将有助于推动这一令人兴奋的领域向前发展。
CRBPGEMC方案
本临床实践指南解决了八个总体临床问题：（1）切除SCLC患者辅助系统治疗的最佳治疗方案是什么？（2）LS-SCLC患者的当前放疗的最佳全身疗法是什么？（3）ES-SCLC患者的最佳前系统治疗是什么？（4）可用于治疗复发性SCLC的哪些系统治疗选择？（5）治疗方法的最佳管理方法是什么？（6）对非肺癌（NSCLC）患者的最佳全身疗法是什么，该患者携带了已转化为SCLC的表皮生长因子受体（EGFR）MUTICATION的最佳疗法？（7）生物标志物的作用是什么，包括分子培养在指导SCLC患者的疗法中？（8）可以考虑哪种髓样辅助剂用于SCLC患者？（8）可以考虑哪种髓样辅助剂用于SCLC患者？
转移性乳腺癌全身治疗的生物标志物
建议 适合接受磷脂酰肌醇 3-激酶抑制剂和激素治疗的患者应使用新一代测序技术对肿瘤组织或血浆中的循环肿瘤 DNA (ctDNA) 进行 PIK3CA 突变检测，以确定是否适合接受阿培利西布加氟维司群治疗。如果在 ctDNA 中未发现突变，则应在肿瘤组织中进行检测（如果可以）。适合接受聚（ADP-核糖）聚合酶 (PARP) 抑制剂治疗的患者应接受种系 BRCA1 和 BRCA2 致病突变或可能致病突变检测，以确定是否适合接受 PARP 抑制剂治疗。目前尚无足够证据支持或反对对种系 PALB2 致病变异进行检测，以确定转移性环境中是否适合接受 PARP 抑制剂治疗。免疫检查点抑制剂治疗的候选人应接受肿瘤和免疫细胞中程序性细胞死亡配体-1 表达的检测，以确定是否适合接受派姆单抗联合化疗治疗。免疫检查点抑制剂的候选人还应接受错配修复缺陷/微卫星不稳定性高检测，以确定是否适合接受 dostarlimab-gxly 或派姆单抗治疗，以及肿瘤突变负担检测。临床医生可以检测 NTRK 融合以确定是否适合接受 TRK 抑制剂治疗。目前尚无足够数据建议对肿瘤进行 ESR1 突变、同源重组缺陷或 TROP2 表达的常规检测以指导 MBC 治疗选择。目前尚无足够数据建议常规使用 ctDNA 或循环肿瘤细胞来监测 MBC 患者对治疗的反应。
全身性癌症治疗引起的钾失衡
电解质疾病是最严重的一种，在某些情况下是威胁生命的医疗状况，世界广泛[1]。具体而言，已知血清钾（K +）水平的不平衡（K +）水平不平衡会诱导几种严重的疾病[2]。成年人的正常血清钾水平范围为3.5至5.2 mmol/L，并且该范围内的任何值都被认为是病理状况[1，2]。由于钾离子在肌肉生理学中的重要作用，高钾血症和低钾血症都会导致心律不齐，肌肉无力，抽筋甚至麻痹[3]。他们的发作通常是突然的，可能会引起心律不齐，因此应紧急诊断和治疗。电解质失衡很普遍，尤其是在接受细胞毒性药物的患者中[4]。尽管这些失衡
了解微电网可持续性：系统全面的回顾
摘要：越来越多的研究者开始研究微电网，将其作为解决能源匮乏问题的方法。这些微电网可能是全球能源获取的关键，因为它们具有灵活性、效率和可靠性等诸多优势。尽管微电网具有这些优点，但由于没有明确的共识来解释导致这些故障的原因，因此，微电网仍然难以以可持续和有弹性的方式实施。为此，本文提出了一种新范式，对微电网的运行进行多学科和全面的审查。通过协调微电网固有的不同领域，本综述使人们能够在统一的框架内研究微电网。本文将通过能源、信息、金融和社会领域介绍微电网，以提供系统理解微电网所需的必要元素。每个领域都将介绍其内部元素、架构和重要问题。通过详细阐述微电网的这一新愿景，本文希望能够更深入地了解其系统运行并诊断其长期可持续性。
颅内动脉瘤的基因治疗：系统评价
摘要 目前，颅内动脉瘤的治疗仅限于侵入性手术和血管内治疗，而有些动脉瘤无法通过这些方法治疗。识别和靶向参与动脉瘤发病机制的特定分子通路可能会改善预后。癌症相关基因中发现的低频体细胞变异与颅内动脉瘤的发展有关。特别是，PDGFRB 基因突变会导致组成性激活的 ERK 和核因子 κ B 信号通路，酪氨酸激酶抑制剂可以针对这些通路进行治疗。在这篇综述中，我们描述了致癌基因和其他基因中的低频体细胞变异如何影响动脉瘤发展的发病机制，重点关注基因治疗应用，例如血管内原位输送化疗药物。
微生物群体驱动的疗法发生 -
认知症状在感染后长达2年中通常描述了超出Covid-19感染的急性阶段的认知症状。认知性能之间的关系，特别是在感染后长期观察到的情节记忆过程，而在Covid-19的急性阶段中的细胞因子水平尚未在人类中鉴定出来。确定在SARS-COV-2感染的急性阶段分泌的细胞因子IL1β，IL-6和TNFα的水平是否相关，并预测感情后6至9个月和12到15个月的人类的口头和视觉空间情节记忆表现。从急性期（IL-1β，IL-6，TNFα，TNFα）中测量的细胞因子浓度的关联和预测价分析。为此，我们使用了Spearman相关性和广义线性混合模型。IL-1β水平与感染后6-9个月的言语记忆总回忆评分有关。感染后12-15个月IL-6预测言语记忆评分。这项研究表明，SARS-COV-2感染急性阶段炎症反应的严重程度预测了长期感染后的言语发作记忆表现。
