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随着COVID-19案件的激增，这是关于JN的知识...
Arentsoftenbaskintheglowoftheir儿童的成就，因此，如果SARS-COV-2VariantSwereLikePeople，BA.2.86现在就会打开其按钮。ba.2.86的Spawn，Jn.1已成为Dominantsars-Cov-2Variantintheus，Sta-Totusitsparentvariantneverached..fortu，尽管Covid-19案件已经刺激了，但疾病中的疾病和死亡仍然比一年前相同。BA.2.86去年夏天加入SARS-COV-2 OMICRON家族时，它引起了大流行跟踪器的注意，因为它与祖先BA.2截然不同。与BA.2相比，BA.2.86的尖峰蛋白带有30多个突变，表明它可能比前任更容易传播。，但即使是那些新的变形，BA.2.86也没有统治其他子变量。到今年1月初，BA.2.86从美国疾病控制与预防中心（CDC）的估计数据显示，BA.2.86从未超过循环SARS-COV-2亚地区的3％份额。在全球范围内，BA.2.86占2023年11月第一周的可用SARS-COV-2序列的8.9％，根据世界卫生组织（WHO）（WHO），该组织将BA.2.86分类为2.86，包括其sublineages，包括其sublineages，是11月20日的兴趣变量。（在1月4日的意见文章中，斯克里普斯研究所分子医学教授埃里克·托波尔（Eric Topol）认为，BA.2.86与以前的Omicron子变量截然不同，以至于谁应该将其指定为关注的变体，并以不同的希腊语字母来洗礼。）fourweeksafterlabelingtheentirebur- geoningba.2.86familyasavariantofinter- est，WHO仅将JN.1归类为一个，由于其迅速增加的扩散。
Makhlouf, Y.、Salto-Tellez, M.、James, J.、O'Reilly, P. 和 Maxwell, P. (2022)。数字病理学中 AI 工具开发的总体路线图和核心步骤。诊断学，12(5)，文章 e1272。提前在线出版。https://doi.org/10.3390/diagnostics12051272
病理学和其他学科正在推动开发人工智能 (AI) 工具，以自动从大型数据缓存 [ 2 ] 中执行评估 [ 1 ]，以供临床使用。鉴于放射学 [ 3 ， 4 ] 和病理学 [ 5 ， 6 ] 超过 50 年的发展，政府对此予以认可（例如英国政府 2019 年的 Topol 审查）。模拟常规病理学工作流程，诸如 [ 7 ] 的技术挑战已证明某些深度学习网络具有同等或更高的性能。数字病理学中的组织学数据 [ 8 ] 是实现自动诊断或辅助诊断的最困难挑战之一。已经提出了多种交互式工具来帮助医疗用户自动进行全幻灯片图像 (WSI) 分析而无需编码，涵盖表型分析 [ 9 ]、分割 [ 10 ] 和 IHC 筛查 [ 11 ] 等领域。这有几种形式，其中最主要的是病理图像的自动解释。人工智能以计算机算法为基础，这些算法查询图像像素并将它们定量映射到代表组织结构或疾病状态的预定义类别中 [ 2 ]。最近的研究 [ 12 – 15 ] 表明，诊断工具或算法的设计通常需要考虑如何使用该工具、它如何适应病理学家既定的工作流程以及其他特定于领域的行为。无论人工智能算法依赖于完全监督还是弱监督/无监督学习，机器学习算法的主要目标都是通过搜索数据中的模式来找到特征值与所需结果（分类或回归模型、一组聚类等）之间的最佳映射 [ 16 ]。除此之外，总会有
教学情境中的生成式人工智能 - 学术申诉专员
11 阿尔凯西和麦克法兰，2023；阿塔鲁里等人。 2023；基督教 2023；法郎 2023；胡赛尼、拉斯穆森和雷斯尼克 2023；吉等人。 2023；基德和比尔汉 2023； Lee、Bubeck 和 Petro 2023；莱特曼等人。 2023；刘、张、梁 2023；梅加赫德等人。 2023；梅策、莫兰丁-雷斯、罗兰-梅策和弗洛林多 2023 年； OpenAI 2023 年 3 月 27 日；波里茨 2023；韦斯和梅斯 2023 年；威瑟 2023；张，等人。 2023；赵，等人。 2023； Zhavoronkov 2023。12 Busch 2023；电子隐私信息中心 2023；Huang 2023；Hosseini 和 Horbach 2023；Lauer、Constant 和 Wernimont 2023；Meskó 和 Topol 2023；美国国立卫生研究院 2023；Schwartz 和 Rogers 2022。13 请参阅 registrar.uky.edu/ferpa 和 registrar.uky.edu/ferpa/ferpa-faculty-and-staff-faq。14 请参阅 www.research.uky.edu/office-research-integrity。15 Bender、Gebru、McMillan-Major 和 Shmitchell 2021；Brown 等人 2020；Caliskan、Bryson 和 Narayanan 2017；Hovy 和 Prabhumoye 2021； Liang, Wu, Morency 和 Salakhutdinov 2021；Najibi 2020；Nazer 等人 2023；Nicholas 和 Bhatia 2023；Schwartz 等人 2022；Small 2023 年 7 月 4 日；Whittaker 等人 2019；Zhuo, Huang, Chen 和 Xing 2023。16 Appel、Neelbauer 和 Schweidel 2023；Lucchi 2023；Saveri 和 Butterick 2023；Sobel 2018；Strowel 2023；Thorbecke 2023；Zirpoli 2023。17 Chen, Zaharia 和 Zou 2023。
社论：人工智能在人体生理学中的应用
尽管人工智能 (AI) 作为一门学科已成立 60 多年，但由于计算机技术的进步、机器学习算法的改进、图形处理单元通用计算的发展、大数据访问的增加以及云计算的兴起等诸多原因，人工智能在二十一世纪的前二十年取得了迅速发展。人工智能已被用于解决生活中各个方面的各种挑战性问题，例如商业、教育、安全、医学（Topol，2019 年；Rajpurkar 等人，2022 年）以及本合集感兴趣的人体生理学。本合集的目的是广泛介绍人工智能应用于人体生理学各种生物系统，特别是心血管、呼吸和内分泌系统所取得的最新进展。四篇文章极大地展示了人工智能在解决先前已知的心血管系统诊断局限性方面的应用。在缺血性心肌病领域，Zhao 等人。提出了几种基于支持向量机的模型，使用计算出的样本熵、心电图 (ECG) 和心向量图的 ST-T 段的空间异质性指数和时间异质性指数作为输入特征，组合模型作为检测心肌缺血的非侵入性工具具有最佳分类器性能。在将人工智能应用于结构性心脏病的解释时，Bailoor 等人使用基于心音主成分和瓣膜状态的健康和狭窄主动脉瓣的“声学特征”训练了线性判别分类器，以检测主动脉瓣异常。在心电图诊断和心律失常解释的道路上，Brisk 等人展示了波分割如何成为一种有用的心电图表示学习形式，从而提高模型在下游任务上的性能。最后，Cámara-Vázquez 等人讨论了深度卷积神经网络和体表电位映射在确定心房颤动患者消融目标区域方面的潜力。
衰老 - 国家物理实验室
科学技术特别委员会 - 老龄化：科学、技术和健康生活征集证据我们很高兴附上我们对科学技术特别委员会征集老龄化：科学、技术和健康生活证据的回应。国家物理实验室 (NPL) 欢迎这一及时的征集，并有机会参与如此重要的审查。我们的回应主要集中在我们作为英国国家测量研究所看到的主要机会，以实现英国政府工业战略的“老龄化社会”大挑战和相关使命，即“确保人们到 2035 年至少可以享受五年额外的健康、独立的生活，同时缩小最富有和最贫穷的人之间的经验差距”。我们的生命科学和健康优先事项与英国测量战略、NHS 长期计划、英国工业战略和英国生命科学工业战略高度一致。加速准入审查是一份开创性的文件，它制定了一个重要而雄心勃勃的框架，以改变我们为患者、NHS 和创新者的健康和护理系统，对于该领域的未来成果和影响至关重要。 TOPOL 审查也列出了建立面向未来的劳动力队伍的必要要求，这些劳动力队伍能够在新兴技术和治疗的背景下提供全生命过程护理。我们欢迎 NHSX 的成立，并认为他们在实现国务卿的“技术愿景”（“医疗保健的未来：我们对医疗保健领域的数字、数据和技术的愿景”）方面所做的工作将成为实现大挑战中提出的“额外 5 年健康和独立”目标的关键推动因素。我们热衷于支持他们开展这项工作，作为成功和可持续地实现愿景的合作者。在我们的回应中，我们阐述了通过我们世界领先的尖端测量解决方案，我们可以为协作的循证政策和未来的机会增加价值和影响力，以支持与一系列战略主题相关的健康老龄化的联合发现和创新。我们希望您发现这些信息有用，请随时在未来的工作中使用本提交的全部或部分内容。如果我能提供任何进一步的帮助，请随时与我联系。此致 Carolyn Ruston 战略与业务发展 – 健康与生命科学 Enc
人工智能和竞争优势的变化来源
人工智能（AI）使机器能够执行以前仅与人类思想相关的认知功能（Rai，Constantinides和Sarker，2019年）。管理学者认为AI改变了竞争优势的来源（Daugherty＆Wilson，2018年，第214页； Davenport＆Kirby，2016年，第204页），但就这种变化的发生方式提供了对比的观点。有人假设AI替代了人类的认知能力（Balasubramanian，Ye和＆Xu，2021年），例如，当机器取代了股票投资中的银行家（Noonan，2017年），代替人才招聘的管理人员（Noonan，2017年）（Chamorro-Premuzic，Polli，Polli，Polli和Dattner，2019年），并受到治疗的治疗。其他人认为，当银行家，经理和医生与机器合作进行公平投资（Marraion，2017年），人才招聘（Hook，2017年）和医疗治疗（Topol，2019年）时，AI的补充而不是替代人类的认知能力（Murray，Rhymer和Sirmon，2021），2021年）。基于资源的视图（RBV）描述了资源与竞争优势相关联的理论机制（Barney，1991）。它将人类的认知能力描述为重要的优势来源，因为这些功能是异质分布，供应量有限且难以模仿的。因此，当管理者将它们用于战略决策和解决问题时，这种功能会导致绩效差异（Helfat＆Peteraf，2015； Kunc＆Morecroft，2010）。RBV对AI采用如何影响决策的竞争优势的预测尚无定论。因此，AI有可能替代当AI替代人类的认知能力时，RBV期望这些能力提供给侵蚀的优势（Peteraf＆Bergen，2003年）。这是因为作为一种技术资源，AI的边际繁殖成本接近零，几乎没有模仿障碍（Brynjolfsson＆McAfee，2014年，第31页）。Conversely, if AI complements humans' cognitive capabilities, the RBV expects it to generate advantages (Argyres & Zenger, 2012), because, as a widely applicable technology, AI enables the creation of unique bundles of previously unrelated resources — such as physicians' expertise and AI's machine prediction (Agrawal, Gans, & Goldfarb, 2018, p. 108).这些不确定的预测来自AI的独特特征。与先前的技术相反，AI使机器能够自主学习和行动（Balasubramanian等，2021），这反过来允许这些机器在决策和解决问题中与人类相互作用（Murray等，2021年）。
衰老 - 国家物理实验室
科学技术特别委员会 - 老龄化：科学、技术和健康生活征集证据我们很高兴附上我们对科学技术特别委员会征集老龄化：科学、技术和健康生活证据的回应。国家物理实验室 (NPL) 欢迎这一及时的征集，并有机会参与如此重要的审查。我们的回应主要集中在我们作为英国国家测量研究所看到的主要机会，以实现英国政府工业战略的“老龄化社会”大挑战和相关使命，即“确保人们到 2035 年至少可以享受五年额外的健康、独立的生活，同时缩小最富有和最贫穷的人之间的经验差距”。我们的生命科学和健康优先事项与英国测量战略、NHS 长期计划、英国工业战略和英国生命科学工业战略高度一致。加速准入审查是一份开创性的文件，它制定了一个重要而雄心勃勃的框架，以改变我们为患者、NHS 和创新者的健康和护理系统，对于该领域的未来成果和影响至关重要。 TOPOL 审查也列出了建立面向未来的劳动力队伍的必要要求，这些劳动力队伍能够在新兴技术和治疗的背景下提供全生命过程护理。我们欢迎 NHSX 的成立，并认为他们在实现国务卿的“技术愿景”（“医疗保健的未来：我们对医疗保健领域的数字、数据和技术的愿景”）方面所做的工作将成为实现大挑战中提出的“额外 5 年健康和独立”目标的关键推动因素。我们热衷于支持他们开展这项工作，作为成功和可持续地实现愿景的合作者。在我们的回应中，我们阐述了通过我们世界领先的尖端测量解决方案，我们可以为协作的循证政策和未来的机会增加价值和影响力，以支持与一系列战略主题相关的健康老龄化的联合发现和创新。我们希望您发现这些信息有用，请随时在未来的工作中使用本提交的全部或部分内容。如果我能提供任何进一步的帮助，请随时与我联系。此致 Carolyn Ruston 战略与业务发展 – 健康与生命科学 Enc
衰老 - 国家物理实验室
科学技术特别委员会 - 老龄化：科学、技术和健康生活征集证据我们很高兴附上我们对科学技术特别委员会征集老龄化：科学、技术和健康生活证据的回应。国家物理实验室 (NPL) 欢迎这一及时的征集，并有机会参与如此重要的审查。我们的回应主要集中在我们作为英国国家测量研究所看到的主要机会，以实现英国政府工业战略的“老龄化社会”大挑战和相关使命，即“确保人们到 2035 年至少可以享受五年额外的健康、独立的生活，同时缩小最富有和最贫穷的人之间的经验差距”。我们的生命科学和健康优先事项与英国测量战略、NHS 长期计划、英国工业战略和英国生命科学工业战略高度一致。加速准入审查是一份开创性的文件，它制定了一个重要而雄心勃勃的框架，以改变我们为患者、NHS 和创新者的健康和护理系统，对于该领域的未来成果和影响至关重要。 TOPOL 审查也列出了建立面向未来的劳动力队伍的必要要求，这些劳动力队伍能够在新兴技术和治疗的背景下提供全生命过程护理。我们欢迎 NHSX 的成立，并认为他们在实现国务卿的“技术愿景”（“医疗保健的未来：我们对医疗保健领域的数字、数据和技术的愿景”）方面所做的工作将成为实现大挑战中提出的“额外 5 年健康和独立”目标的关键推动因素。我们热衷于支持他们开展这项工作，作为成功和可持续地实现愿景的合作者。在我们的回应中，我们阐述了通过我们世界领先的尖端测量解决方案，我们可以为协作的循证政策和未来的机会增加价值和影响力，以支持与一系列战略主题相关的健康老龄化的联合发现和创新。我们希望您发现这些信息有用，请随时在未来的工作中使用本提交的全部或部分内容。如果我能提供任何进一步的帮助，请随时与我联系。此致 Carolyn Ruston 战略与业务发展 – 健康与生命科学 Enc
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科学技术特别委员会 - 老龄化：科学、技术和健康生活征集证据我们很高兴附上我们对科学技术特别委员会征集老龄化：科学、技术和健康生活证据的回应。国家物理实验室 (NPL) 欢迎这一及时的征集，并有机会参与如此重要的审查。我们的回应主要集中在我们作为英国国家测量研究所看到的主要机会，以实现英国政府工业战略的“老龄化社会”大挑战和相关使命，即“确保人们到 2035 年至少可以享受五年额外的健康、独立的生活，同时缩小最富有和最贫穷的人之间的经验差距”。我们的生命科学和健康优先事项与英国测量战略、NHS 长期计划、英国工业战略和英国生命科学工业战略高度一致。加速准入审查是一份开创性的文件，它制定了一个重要而雄心勃勃的框架，以改变我们为患者、NHS 和创新者的健康和护理系统，对于该领域的未来成果和影响至关重要。 TOPOL 审查也列出了建立面向未来的劳动力队伍的必要要求，这些劳动力队伍能够在新兴技术和治疗的背景下提供全生命过程护理。我们欢迎 NHSX 的成立，并认为他们在实现国务卿的“技术愿景”（“医疗保健的未来：我们对医疗保健领域的数字、数据和技术的愿景”）方面所做的工作将成为实现大挑战中提出的“额外 5 年健康和独立”目标的关键推动因素。我们热衷于支持他们开展这项工作，作为成功和可持续地实现愿景的合作者。在我们的回应中，我们阐述了通过我们世界领先的尖端测量解决方案，我们可以为协作的循证政策和未来的机会增加价值和影响力，以支持与一系列战略主题相关的健康老龄化的联合发现和创新。我们希望您发现这些信息有用，请随时在未来的工作中使用本提交的全部或部分内容。如果我能提供任何进一步的帮助，请随时与我联系。此致 Carolyn Ruston 战略与业务发展 – 健康与生命科学 Enc
医疗保健供应链中的人工智能...
摘要人工智能（AI）已成为医疗保健供应链管理中的变革力量。本文分析了人工智能（AI）在增强美国医疗供应分配系统中医疗供应链管理的弹性和效率方面的变革性作用。该研究分析了当前的实施和新兴技术，以展示AI-Solable Solutions如何在医疗机构中转变常规供应链运营。关键发现表明，实施AI驱动供应链系统的医疗保健组织可在预测供应链破坏的预测分析模型中观察到高达87％的预测准确性。该研究还显示了AI系统如何在危机期间与传统方法相比，如何使40％的恢复时间更快，而自动化决策支持系统将响应时间减少了供应链中断的时间几乎65％。但是，该研究指出了关键挑战，例如数据隐私问题，高度实施成本以及对强大治理框架的要求。从战略上讲，本文向医疗组织提供了有关如何更好地与技术人员，医疗保健提供者和决策者合作的建议，以增强创新，同时保持道德标准。随着医疗保健供应链的发展，这项研究强调了AI在设计一种更具弹性和有效的医疗供应分配系统中的重要性，该系统与需要解决实施挑战和道德考虑在确保公平医疗保健提供方面的挑战。关键字：人工智能，医疗保健供应链，医疗供应分配，预测分析，供应链弹性1.引言技术一直是近几十年来指数增长的领域，从根本上改变了现代社会的许多方面。这些转变中最令人印象深刻的是人工智能（AI）的出现和传播。作为一种可以处理大量数据并能够发现复杂模式的工具，AI在医疗保健，金融和教育等各种行业中起着必不可少的手工工具的作用，改变了传统的范式和对未来可能性的开头（Jordan and Mitchell，2015; Russell and Norvig and Norvig，2016年）。例如，医疗保健行业通过AI的整合经历了革命性的变化，这导致了更好的诊断准确性和个性化的治疗计划。目前，医疗图像正在接受机器学习算法（AI的一个子类别），该算法分析了医学图像以检测异常和预测患者的结果，比传统方法更好（Topol，2019年）。在AI和基因组学交集方面也取得了重大进展，这导致了新的治疗靶标的发现以及精密医学的进步（Shickel等，2017）。