XiaoMi-AI文件搜索系统
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背景：尽管数字健康技术的实施过程（DHTS）已在高收入国家进行了广泛的记录，但促进和防止其在中低收入国家（LMIC）（LMIC）（LMIC）的因素可能有所不同。目的：为了解决研究差距，这项范围审查旨在确定在COVID-19-19大流行病开始后，在LMIC医院环境中实施DHT的促进者和障碍。此外，审查概述了该大流行期间在LMICS医院中实施的DHT类型，并最终开发了一个分类框架来对DHT的景观进行分类。方法：系统搜索是在2020年3月至2023年出版的PubMed，Scopus，Scopus，Web of Science和Google Scholar上进行的。我们提取了有关作者，出版年，研究目标，研究国家，疾病状况，DHT类型，应用DHT的领域的数据，研究设计，样本量，研究人群的特征，研究地点和数据收集方法。使用基于实际，可靠的实施和可持续性模型（PRISM）的演绎方法，将定量数据和定性数据都用于进行主题分析，以确定促进者和DHT实施的障碍。最后，确定并组织了所有可访问的DHT，以创建一个新颖的分类框架。结果：从292篇文章中包括了十二项研究。在其他现有的DHT中，这4个DHT使我们能够为DHT开发新颖的分类框架。远程医疗（n = 5）是LMICS医院中最常用的DHT，其次是医院信息系统（n = 4），电子病历（n = 2）和移动健康（n = 1）。纳入的研究使用了定性方法（n = 4），其中包括访谈和焦点小组，定量方法（n = 5）或两者的组合（n = 2）。在DHT实施的64位促进者中，连续的在职培训（n = 3）的可用性，DHT防止交叉感染（n = 2）的能力以及使用DHTS（n = 2）的积极经验（n = 2）的积极经验。然而，在实施DHT的44个障碍中，数字素养和技能较差的患者（n = 3），对医疗保健专业人员和利益相关者中DHT的认识不足（n = 2）（n = 2），以及对通过DHTS诊断和治疗的准确性（n = 2）的准确性（n = 2）。
化学与生物化学研讨会系列：
摘要：生物制剂的配方开发是确保生物药物药物（例如单克隆抗体（MAB））由于复杂的降解和聚集途径而产生的安全性和功效的关键。的工作已经由合作者完成，以将簇形成与粘度联系起来，并采用粗粒子建模来了解相关配方中的蛋白质 - 蛋白质相互作用。尽管存在稀释浓度制度（1-10 mg/ml）的配方筛选方法，但在相关配方浓度下，在生物制剂开发过程中，需要更深入地了解适当的工具。我们将小角度X射线散射（SAX）与其他生物物理工具合并，以洞悉pH和缓冲系统对药物相关生物制剂稳定性的作用。在这次演讲中，我将讨论如何利用先进的生物物理和粒子表征工具来推动制药行业中复杂生物制剂的创新并加速发展，并将讨论我从学术界到工业的旅程。
基于端到端生成模型的XSS有效载荷创建
摘要 - 在Web安全领域，越来越多的转变用于利用机器学习技术用于跨站点脚本（XSS）漏洞检测。这种转变认识到自动化的潜力，即简化识别过程并减少对手动人类分析的依赖。另一种方法涉及安全专业人员积极执行XSS攻击，以精确地指出Web范围内的脆弱区域，从而促进了有针对性的补救。此外，人们对基于机器学习的方法在学术和研究领域中创建XSS有效载荷的兴趣越来越大。在这项研究中，我们介绍了一种新模型，用于生成XSS有效载荷，利用自动回火和生成的AI模型的组合来制作旨在利用潜在脆弱性的恶意脚本。我们对XSS漏洞检测的方法涵盖了前端和后端代码，为组织提供了增强Web应用程序安全性的全面手段。
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背景：在COVID-19-19大流行期间，已经报道了医疗随访或延迟的随访，这可能导致糖尿病患者的临床结局恶化。日本政府授予医疗机构在COVID-19大流行期间使用电话咨询和其他远程通信模式的特殊许可。目的：我们旨在评估在19 Covid-19-19大流行之前和期间2型糖尿病患者的门诊咨询，血糖控制和肾功能的变化。方法：这是一项在日本东京进行的回顾性单核研究研究，分析了3035例定期去医院的患者的结果。我们比较了参加门诊咨询的频率（无论是亲自和通过远程医疗电话咨询），糖化血红蛋白A 1C（HBA 1C）以及估计的肾小球过滤率（EGFR）（EGFR）与前2型糖尿病患者之间的6个月中的2型糖尿病患者在2020年4月至2020年9月2020年的同一期间（IE）（IE）（IE）（IE）期间（IECO）（IECO）（IECO）（IECO）。 2019年，使用Wilcoxon签名的排名测试。我们进行了多元逻辑回归分析，以识别与血糖控制和EGFR变化有关的因素。我们还使用差异差异设计中的远程医疗用户和远程医疗非使用者中的HBA 1C和EGFR的变化进行了比较。
心力衰竭射血分数谱中的蛋白质组学途径：一项 EXSCEL 子研究
1 杜克大学医学院心脏病学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 2 杜克临床研究所，美国北卡罗来纳州达勒姆 3 杜克大学医学院杜克分子生理学研究所，美国北卡罗来纳州达勒姆 4 杜克大学医学院内分泌、代谢和营养学系，美国北卡罗来纳州达勒姆 5 邓迪大学人口健康与基因组学系，英国苏格兰邓迪 6 北卡罗来纳大学医学院内分泌学系，美国北卡罗来纳州教堂山 7 奥地利格拉茨医科大学内分泌和糖尿病学系 8 英国格拉斯哥大学心血管和医学科学研究所 9 英国牛津大学拉德克利夫医学系糖尿病试验组
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图1提供了研究设计的示意图。这项研究包括3个组成部分：数据，模型和评估。模型根据数据类型而变化，而评估方法在整个过程中保持一致。数据分为两种类型：PubMedQA，源自医学研究摘要，以及从Quora [41-43]中提取的问答数据，这是一个社交平台，用户提出和回答问题。实验中使用的模型包括两种类型：经过预处理的基本模型和一个对医学数据进行微调的模型。为了评估每个模型的生成答案，我们检查了与输入问题有关的响应的数量和质量。随后，我们评估了正确答案的生成答案的相似性。bert的相似性[36]和Spacy相似性[37]用于测量每个与抑郁症相关问题的人提供的原始答案与LLM生成的答案之间的上下文相似性。
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背景：将信息技术集成到医疗保健中已经创造了解决诊断挑战的机会。互联网搜索代表了与健康相关数据的广泛来源，有望改善早期疾病检测。研究表明，搜索行为的模式可以在临床诊断前揭示症状，从而提供创新的诊断工具的潜力。利用机器学习的进步，研究人员探索了将搜索数据与健康记录联系起来以增强筛查和结果的链接。但是，诸如隐私，偏见和可伸缩性之类的挑战对于广泛采用仍然至关重要。目标：我们旨在探索在医学诊断中使用互联网搜索数据的潜在和挑战，特别关注癌症，心血管疾病，心理和行为健康，神经退行性疾病以及营养和代谢性疾病等疾病和疾病。我们在评估当前研究状态，确定差距和局限性以及提出未来的研究方向以推动这一新兴领域的方向时，研究了道德，技术和政策考虑因素。方法：我们对经过同行评审的文献和与主题专家的信息访谈进行了全面分析，以检查医学研究中互联网搜索数据的景观。我们在10月至2023年12月之间在PubMed数据库上搜索了已发表的同行评审文献。结果：基于预定义标准的系统选择包括来自2499个已确定文章的40篇文章。分析揭示了医学诊断中互联网搜索数据研究的新生领域，其标志是分析和数据集成的进步。尽管诸如偏见，隐私和基础架构限制等挑战，但新兴计划仍可以重塑数据收集和隐私保护措施。结论：我们确定了与某些疾病和条件中诊断注意事项相关的信号，这表明此类数据有可能增强临床诊断能力。但是，利用互联网搜索数据来改善早期诊断和医疗保健结果，需要有效解决道德，技术和政策挑战。通过促进跨学科的合作，推进基础设施的发展以及优先考虑患者的参与和同意，研究人员可以在医学诊断中释放互联网搜索数据的变革潜力，以最终增强患者护理，并提高医疗保健实践和政策。