摘要 目的 本研究探讨产科临床医生对人工智能 (AI) 的看法,以弥合研究与医疗实践之间在 AI 应用方面的差距。确定 AI 可以为临床实践做出贡献的潜在领域,使 AI 研究能够与临床医生和最终患者的需求保持一致。设计定性访谈研究。设置 2022 年 11 月至 2023 年 2 月期间在荷兰进行的一项全国性研究。参与者 具有不同相关工作经验、性别和年龄的荷兰产科临床医生。分析定性访谈记录的主题分析。结果 采访了 13 位妇科医生,内容涉及实施 AI 模型的假设情景。主题分析确定了两个主要主题:感知有用性和信任。有用性涉及 AI 扩展人类大脑在复杂模式识别和信息处理方面的能力、减少情境影响并节省时间。信任需要验证、可解释性和成功的个人经验。这一结果显示了两个悖论:首先,人们期望 AI 通过超越人类的能力来提供附加值,但同时也需要了解这些参数及其对信任和采用预测的影响。其次,参与者认识到将众多参数纳入模型的价值,但他们也认为某些背景因素应该只由人类考虑,因为 AI 模型不适合使用这些信息。结论产科医生对 AI 潜在价值的看法凸显了临床医生与 AI 研究人员合作的必要性。信任可以通过随机对照试验和指南等传统方式建立。AI 模型开发应以整体影响指标(例如工作流程的变化而不仅仅是临床结果)为指导。除了传统验证方法之外,还需要进一步研究来评估不断发展的 AI 系统。
葡萄膜黑色素瘤是成人最常见的眼内肿瘤,约占所有黑色素瘤病例的 5%。多达 50% 的葡萄膜黑色素瘤患者会发生转移,并且对大多数常用的抗肿瘤治疗具有耐药性。几乎所有的葡萄膜黑色素瘤都含有 GNAQ 或 GNA11 的激活突变,分别编码 G α q 和 G α 11。这些蛋白质的持续活性会导致多个下游信号通路的失调,包括 PKC、MAPK 和 YAP1/TAZ。虽然 YAP1 信号传导对葡萄膜黑色素瘤增殖的重要性最近已被证实,但对 YAP1 转录辅激活因子 TAZ 的旁系同源物知之甚少;然而,与 YAP1 类似,TAZ 有望成为葡萄膜黑色素瘤的治疗靶点。我们进行了小规模的药物筛选,以发现一种与 YAP1/TAZ 抑制相结合可协同抑制葡萄膜黑色素瘤增殖/存活的化合物。我们发现 YAP1/TAZ 的基因耗竭与 Mcl-1 的结合
Staff of Department Cardiology and Vascular Medicine Faculty of Medicine Universitas Syiah Kuala Head of the Cardiology and Vascular Medicine Program, Cardiology and Vascular Medicine, Faculty of Medicine, Universitas Syiah Kuala Lecturer at the Department of Cardiology and Vascular Medicine, Faculty of Medicine, Universitas Syiah Kuala Lecturer at the of Cardiology and Vascular Medicine Specialist Program, Department of心脏病学和血管医学学院,吉隆坡大学医学院参议院的成员,吉隆坡参议院参议院成员(B-Commission)