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已发表版本 (APA) 的引用：Lei, I. I., Nia, G. J., White, E., Wenzek, H., Segui, S., Watson, A. J. M., Koulaouzidis, A., & Arasaradnam, R. P
1 英国考文垂和沃里克郡大学医院胃肠病学系，考文垂 CV2 2DX； brian.lei@uhcw.nhs.uk (I.I.L.)2 CorporateHealth International，因弗内斯 IV2 5NA，英国 3 巴塞罗那大学数学与计算机科学系，58508007 巴塞罗那，西班牙 4 阿伯丁大学应用健康科学研究所，阿伯丁 AB24 3FX，英国 5 奥登斯大学医院和 Svendborg Sygehus 胃肠病学系，5700 奥登斯，丹麦 6 南丹麦大学 (SDU) 临床研究系，5000 奥登斯，丹麦 7 波美拉尼亚医科大学社会医学与公共卫生系，70-204 什切青，波兰 8 华威大学华威医学院，考文垂 CV4 7AL，英国 9 莱斯特大学莱斯特癌症中心胃肠病学系，莱斯特 LE1 7RH，英国 * 通信地址：r.arasaradnam@warwick.ac.uk
Watson和Crick模型，DNA（A，B和Z）的形式
这种形式的差异与与 - 每回合DNA螺旋的基本对数量相关联。- 每个碱基对之间的角度。- 螺旋宽度或直径DNA分子。- 双螺旋的手[左右]。DNA（A-DNA）的A形式
罗杰·沃森 - 金牌嘉奖
罗杰的理念的核心是，任何想加入的人都可以加入他的合唱团。合唱团不需要读谱，也不需要试唱，这些特点现在已成为全国各地民间合唱团的标准做法。罗杰鼓励每个人倾听和学习，并从一个部分转到另一个部分。罗杰对这些社区合唱团的理念是借鉴西画廊和其他和声演唱传统。非常感谢卡罗琳·罗布森和希娜·史密斯提供有关罗杰合唱团工作的信息，以及卡罗琳在短时间内介入指导阁楼歌手参加金徽章活动。
麻省理工学院-IBM Watson 人工智能实验室
循环经济的创意人工智能 跨物种数据翻译 去偏对象识别 深度表型分析 设计硅酸盐材料 动态在线预测 动态资源分配 动态处理策略 经济上有吸引力的人工智能
Watson 肿瘤学与胃癌多学科临床决策团队之间的一致性及其预后意义：回顾
背景：随着癌症治疗数量的不断增加，多学科团队（MDT）的出现为患者提供了个性化的治疗选择。近年来，人工智能（AI）在医疗领域发展迅速，逐渐出现了用AI取代传统诊疗的趋势。IBM Watson for Oncology（WFO）已被证明可用于乳腺癌和肺癌的决策，但迄今为止，对胃癌的研究有限。目的：本研究比较WFO与MDT的一致性并研究其对患者预后的影响。方法：本研究回顾性分析了经MDT评估、接受相应推荐治疗并接受随访的符合条件的胃癌患者（N=235）。随后，医生手动将所有患者的信息输入WFO，并将结果与MDT推荐的治疗方案进行比较。如果MDT治疗方案被WFO评为“推荐”或“考虑”，则认为结果是一致的。所有患者根据WFO与MDT治疗方案是否一致分为一致组和不一致组，分析两组患者的预后。结果：本研究WFO与MDT总体一致率为54.5%（128/235）。亚组分析发现，HER2阳性患者一致的可能性低于HER2阴性患者（P＝.02）。年龄、东部肿瘤协作组体能状态、分化类型和临床分期均未发现影响一致性的因素。所有患者中，一致患者的生存时间明显优于不一致患者（P<.001）。多因素分析显示，一致性是胃癌患者总生存期的独立预后因素（风险比0.312[95%CI 0.187～0.521]）。结论：WFO 和 MDT 的治疗建议在胃癌患者中大部分一致。如果 WFO 选项更新以包括当地治疗方案，一致性将大大提高。胃癌患者的 HER2 状态对一致性的可能性有很大影响。一般而言，一致性患者的生存期优于不一致患者。
人工智能在结直肠癌治疗策略决策中的应用：一项在 250 例病例队列中实施 Watson 肿瘤学的观察性研究
结直肠癌 (CRC) 是全球男性和女性中第三大常见癌症 (1)。几十年来，该病在中国的发病率和死亡率一直在上升 (2)。临床数据库和大规模基因分析程序的迅速扩张给肿瘤学家带来了巨大挑战，因为他们没有足够的时间来追踪与治疗相关的信息 (3)。早期出现的临床决策支持系统称为专家系统 (4)，是一种帮助临床医生管理相关信息发展综合需求的计算机程序。这些系统以允许算法模拟人类推理来协助决策的方式收集和分析知识。癌症护理中的人工智能系统通常专注于从非结构化数据（如文本（使用自然语言处理）或大型结构化数据集（使用机器学习方法））中获取信息 (5)。然而，据我们所知，直到 IBM 的 Watson for Oncology (WFO) 开发出来后，用于癌症治疗的认知支持计算机程序才出现。尽管大量计算机科学和临床专业知识（主要来自纪念斯隆凯特琳癌症中心 (MSKCC)）指导了 IBM WFO 的开发，该软件有望提高癌症护理服务的价值，但它在美国以外患者中的应用前景尚未得到明确研究。根据中国和其他国家的肿瘤学家的报告，医生和 WFO 做出的治疗决策的一致性因癌症类型而异，其中乳腺癌 ( 5 )、肺癌 ( 6 ) 和胃癌 ( 7 ) 的结果可能高度一致，但其他研究 ( 8 , 9 ) 的结果并非如此。因此，我们进行了这项前瞻性研究，以评估 WFO 和中国上海一家大型综合性胃肠道癌症中心的多学科癌症团队在结直肠癌治疗方面的一致性水平。我们报告了使用 AI 系统的决策一致性结果，并对缺乏一致性的患者进行了深入分析，以更新 AI 模型并讨论
六西格玛设计 - Gregory H. Watson
六西格玛设计 - 必然的诞生 六西格玛设计 (DFSS) 确实是一门不断发展的学科。DFSS 源于一项运营业务需求 - 需要将产品质量提升到 4.5 西格玛障碍之外，而这一障碍通常是由于产品的基础设计无法支持更高质量的性能而产生的。为了实现更高的质量水平，人们认识到，彻底重新思考设计 - 从而导致重新设计 - 是必不可少的。六西格玛的早期实践者清楚地认识到，统计问题解决过程（该过程通常称为 DMAIC - 一个缩写词，总结了定义、测量、分析、改进和控制的五个步骤）需要进行调整以服务于该产品开发的应用。此外，很明显，这种方法并不适合“一刀切”的过程描述。需要进行定制以适应商业环境、企业文化、法规遵从性要求、行业特定规范，并且 DFSS 需要集成到新产品开发或产品创建过程中，以用于非常不同的应用（例如，硬件、软件和服务的设计）。或许是迫切的业务需求和不明确的操作定义让六西格玛成为企业领导者的首要考虑因素，同时又让他们感到沮丧，因为顾问和学者支持社区中的思想领袖无法提供更好的指导。本书的目的 本书的目标是广泛的 - 它旨在为商业领袖建立 DFSS 的全面概述。本书寻求在平民主义书籍（最终只会起到鼓舞人心的作用）和详细教科书（针对实施者和工具用户，但会让读者沉迷于其细节）之间取得平衡。它还试图填补以前关于这个主题的书籍 1 中存在的空白，有目的地关注其目标客户，即需要了解 DFSS 主题的商业领袖，并提供连贯、全面的手稿来阐明 DFSS 概念，从而为有兴趣探索这些改进领域的组织指明方向。这本书的根源在于
IBM 的 AI 历史以及 IBM 如何利用 Watson ... - ecc
• 已提交专利数量 – 2 (2018) • 正在提交的专利数量 – 2 • 为外部公司提供知识产权方面的咨询/培训（从战略到商业化，包括 IP 101） • 沙姆堡 SLE • 技术背景：伊利诺伊州注册专业工程师，结构工程师，为 PLM 客户进行大量软件开发和实施