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引用：Guillot M, Robitaille C- A, Turner L, et al. 母体补充二十二碳六烯酸对大脑发育和神经发育的影响
摘要 简介 二十二碳六烯酸 (DHA) 是一种 omega-3 脂肪酸，对大脑发育很重要，并可能对神经发育结果产生影响。在双组、随机、双盲、安慰剂对照的母体补充 Omega-3 以减少极度早产儿支气管肺发育不良试验中，极度早产儿 (<29 周胎龄) 补充高剂量 DHA 或安慰剂，直至其达到月经后 36 周龄。我们建议对这些儿童进行长期的神经发育随访。该方案详细说明了 5 岁时的随访，旨在 (1) 确认我们的长期招募能力和 (2) 确定新生儿补充 DHA 后学龄前神经发育结果的范围。方法与分析 这项长期随访涉及来自魁北克五个地点的 194 名儿童，这些儿童的母亲（n=170）在他们年满 5 岁时随机分配接受 DHA（n=85）或安慰剂（n=85）。主要结果指标与长期招募能力有关，如果 75% (±10%, 95% CI) 的符合条件的儿童同意这项 5 年随访研究，则我们判定为成功。我们将对母亲进行访谈，以评估学龄前神经发育的各个方面（执行功能、行为问题、整体发展和健康相关的生活质量），并使用标准化神经发育问卷进行评估。此外，将对一部分母亲进行半结构化访谈，以确定她们的接受程度，并确定她们最终参与下一阶段试验的障碍和推动因素。这项随访研究将需要大约 22 个月才能完成。伦理与传播 本研究已获得魁北克大学拉瓦尔分校研究伦理委员会 (MP-20-2022-5926) 的批准。母亲在参与本研究前将提供知情同意书。研究结果将
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
已发表版本的引用（APA）：Ameen、S.、Wong、MC、Yee、KC、Nøhr、C. 和 Turner、P. (2022)。人工智能诊断技术和结直肠癌筛查参与度的差距。在 B. Seroussi、P. Weber、F. Dhombres、C. Grouin 和 J.-D. 中Liebe，J.-D. Liebe，J.-D. Liebe、S. Pelayo、A. Pinna、B. Rance、B. Rance、L. Sacchi、A. Ugon、A. Ugon、A. Benis 和 P. Gallos（编辑），可信人工智能和健康附加值的挑战 - MIE 2022 论文集（第 294 卷，第 803-804 页）。 IOS 出版社。 https://doi.org/10.3233/SHTI220588
结直肠癌 (CRC) 是全球第二大癌症死亡原因 [1]。为了降低 CRC 相关死亡率，高危人群应接受分层的两阶段筛查流程，包括 (1) 免疫化学粪便潜血检测 (FOBT) 筛查和 (2) 后续结肠镜检查，以发现疾病的早期迹象。尽管事实证明这种黄金标准方法可以降低 CRC 相关死亡率，但其有效性取决于达到 65-80% 以上的筛查覆盖率，而一些高收入国家未能实现这一目标 [2]。例如，在澳大利亚，参与率在过去 5 年中一直稳定在 ~40%，FOBT 阳性患者参与后续结肠镜检查的比例也很低（50 – 70%） [3]。令人担忧的是，CRC 风险最高的边缘群体参与筛查的次数最少。尽管人们努力通过 (a) 大众媒体公共卫生运动、(b) 有针对性的支持计划和 (c) 初级保健参与和卫生系统改进来提高认识，但情况仍然如此 [4]。一些定性研究表明，CRC 筛查的采用和坚持往往受到复杂的心理社会和文化互动的驱动。最重要的是，据报道，与阳性癌症诊断或结肠镜检查的侵入性相关的恐惧、焦虑、耻辱、羞耻或不安是阻碍筛查参与的主要障碍 [4,5]。当存在多因素障碍时，例如时间紧迫或无法进入医疗中心，参与问题会加剧。
创新 PVD 技术解决方案 先进基板、EMI 屏蔽和背面金属 Jeff Turner – 应用材料公司
Jeff 在半导体封装领域拥有超过 25 年的经验，在被 Applied Materials 收购后，他领导着 Tango 产品组。他最初在 Semitool 担任工艺工程师，专攻电镀和湿法清洗，从封装行业起步。Semitool 被 Applied Materials 收购后，他的职业生涯转型为产品管理，然后是业务管理，负责支持 Applied 封装部门的电镀和 PVD 系统。