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人工智能在法医心理健康中的应用
近年来，人们对人工智能（AI）技术和机器学习（ML）在临床和法医环境中的可能应用已越来越重视。基于知识表示和自动推理（KR＆R），模型检查（MC）以及机器（Deep-）学习（ML）的 AI方法已用于开发预测定量模型，例如生物化学反应，人类病理生理学和许多其他领域。 在法医领域，歧视性AI已用于预测侵略风险（Kirchebner等，2020; Gou等，2021; Parmigiani等，2022; Watts et al。，2021），犯罪遗传主义（Tollenaar and van dernaar and van dersense et heijden eftression et heheijden effure Hehijden effure Hehijden effure Hehijden eftists），以及2019年，未来。 2021）。 此外，AI已被用来为量刑，假释，缓刑或预审风险评估的决定提供信息，从而引发了有关公平，问责制和透明度的几个法律和道德问题（Tortora等，2020）。 例如，这些问题是由于发现某些算法包含种族和性别偏见的发现（Barabas等，2018），这一事实可能会被法官和从业者误解和误解，这一事实被法官和从业者误解（Hannah-Moffat，2015年），以及可能促成临时差异（Barabs and Barabs and Barabs and cess and verrab and cy）。 该研究主题旨在介绍有关AI技术在法医心理健康领域的应用，包括有关道德挑战的研究，例如与确保不歧视的需求有关的挑战，“公平过程”，“公平过程”以及决策过程的透明度和理解性的价值。AI方法已用于开发预测定量模型，例如生物化学反应，人类病理生理学和许多其他领域。在法医领域，歧视性AI已用于预测侵略风险（Kirchebner等，2020; Gou等，2021; Parmigiani等，2022; Watts et al。，2021），犯罪遗传主义（Tollenaar and van dernaar and van dersense et heijden eftression et heheijden effure Hehijden effure Hehijden effure Hehijden eftists），以及2019年，未来。 2021）。此外，AI已被用来为量刑，假释，缓刑或预审风险评估的决定提供信息，从而引发了有关公平，问责制和透明度的几个法律和道德问题（Tortora等，2020）。例如，这些问题是由于发现某些算法包含种族和性别偏见的发现（Barabas等，2018），这一事实可能会被法官和从业者误解和误解，这一事实被法官和从业者误解（Hannah-Moffat，2015年），以及可能促成临时差异（Barabs and Barabs and Barabs and cess and verrab and cy）。该研究主题旨在介绍有关AI技术在法医心理健康领域的应用，包括有关道德挑战的研究，例如与确保不歧视的需求有关的挑战，“公平过程”，“公平过程”以及决策过程的透明度和理解性的价值。
人工智能对建筑的贡献...- bimed
摘要人工智能（IA）在学习领域中提供的潜力具有牢固的共鸣，这是促进包容性教育的必要性，正如联合国教科文组织（2021a; 2021b）和欧盟（2023）等重要国际机构所强调的那样。在其所有紧迫性中，需要将IA纳入专门针对教师的培训课程中，以便教学实践实际上可以从中受益。本文探讨了AI在SOPA教学史上对残疾学生的专业道路中整合的挑战和机遇，突出了他们的风险和机会，并指出了教学上意识到使用人工助手的重要性。<分为关键字：人工智能，包容性，教师培训。1。“人工智能”一词（IA）是指开发工具来解决传统上需要人类智能的问题的信息技术领域（Russell and Norvig，2010年）。尽管技术的发展尚未导致创建与人类智能（人工通用智能 - AGI-或“强AI”）（Searle，1990），“弱AI”，或使用模仿人类机制和行为在视觉上识别的特定任务中的诸如决定性识别的特定任务的设备的使用，并确定诸如决定的过程，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，并以决定的方式，则这些设置 - 概念和行为。语言翻译对个人，组织和社会有重大影响（Brau ner等，2023）。AI的基本要素是机器学习（ML），学习AU鞋面：一种统计方法，可以根据可用数据和累积的体验对机器进行培训以解决特定问题（Robilia＆Robilia，2020年）。
人工智能如何彻底改变...
多发性骨髓瘤是全球第二常见的血液系统恶性肿瘤，发病率高和死亡率。尽管它被认为是一种无法治愈的疾病，但对这种肿瘤的了解增强导致了新的治疗方法，从而改善了患者的预期寿命。在临床试验，前瞻性注册和现实世界中的不同研究中，已经通过不同的研究生成了大量数据，这些研究已纳入了实验室测试，流量细胞术，分子标记，细胞遗传学，诊断图像和治疗，并将其用于常规临床实践。在这篇综述中，我们描述了如何使用不同的人工智能模型来处理和分析这些数据，旨在提高准确性并转化为临床上的好处，允许对早期诊断和响应评估进行实质性改进，加快分析加快分析，速度加快分析，减少对操作员偏见的劳动力密集型过程，并提供更高的参数信息，并提供更多的参数信息。此外，我们确定了人工智能如何允许开发综合模型，以预测对治疗的反应以及实现无法检测到的不可检测的可衡量可测量的残留疾病，无进展生存期和整体存活的可能性，从而导致更好的临床决策，从而有可能提高患者的个性化治疗，可以改善患者的能态。总体而言，人工智能有可能彻底改变多个骨髓瘤护理，这对于在前瞻性临床队列中进行验证是必要的，并开发模型以纳入常规的日常临床实践。
可解释的人工智能和机器学习
摘要人工智能（AI）和机器学习（ML）正在彻底改变各个领域的人类活动，而医学和传染病并不能免除其快速和指数的增长。此外，可解释的AI和ML的领域已经获得了特别的相关性，并引起了人们的兴趣越来越大。传染病已经开始从可解释的AI/ML模型中受益。例如，在抗菌病毒预测和量子疫苗算法中，它们已被采用或提议更好地理解旨在改善2019年冠状病毒疾病诊断和管理的复杂模型。尽管有关解释性和可解释性之间二分法的某些问题仍然需要仔细关注，但对复杂的AI/ML模型如何得出其预测或建议的深入了解对于正确地面对本世纪传染病的日益严重的挑战变得越来越重要。
人工智能作为权利的新前沿......
首先，我必须感谢我的导师卡洛·卡索纳托 (Carlo Casonato) 和保罗·特拉弗索 (Paolo Traverso)，感谢他们相信我，并勇敢地为我提供了在不同学科之间工作的机会。我特别感谢前者在写作过程中给予我的宝贵建议和持续支持，也感谢后者给予我机会经常接触布鲁诺凯斯勒基金会并结识在其中工作的优秀专业人士。我还要非常感谢整个 BioDiritto 研究小组 (Carla、Cinzia、Elisabetta、Giulia、Lucia、Marta I、Marta II、Sergio 和 Simone)，他们让我从第一天起就感到宾至如归，不断给予鼓励，并提供许多团队合作的机会，让我始终面带微笑。尤其是玛尔塔，她是我的宝贵向导和忠实盟友，在困难时期我可以向她寻求建议和安慰。我还要感谢安德里亚 (Andrea)、洛伦佐 (Lorenzo)、莫妮卡 (Monica) 以及 Trentino Salute 4.0 团队的其他成员，我非常感谢他们在一个对我来说完全陌生的环境中给予我的欢迎，以及他们为我提供的无数跨学科融合的机会。出于同样的原因，我将永远感激 Paolo、Giorgia 和 Federico，他们和我一样都是与基金会有联系的法学家，为我提供了取之不尽的思想、激励和建议。此外，我还得到了慕尼黑马克斯普朗克社会法和社会政策研究所以及哥本哈根大学生物医学创新法中心研究人员的大力帮助，他们使我在国外的研究期间成为与其他法系的法学家交流的宝贵机会。对于这些机会，我首先要感谢 Ulrich Becker 教授、Timo Minnsen 教授和 Marcelo Corrales Compagnucci 教授，他们负责这些中心并给予了我热烈的欢迎。然后，还有我的家人——自从我出生以来，他们一直默默地支持和忍受着我——还有我的朋友，所有人。安吉拉、安娜、克劳迪娅、克劳迪奥、达维德、弗朗西斯科、弗朗西斯卡、乔治奥、乔瓦尼、朱利奥、艾琳、卢卡、玛蒂娜、罗伯托以及其他从小就陪伴我走过道路的人；安娜、阿尔贝托、安东内拉、基娅拉、克里斯蒂安、克拉拉、费德里科、乔治娅、朱莉娅、米歇尔、奥兰、萨拉、西蒙娜，他们是后来才来的，但在我看来，他们一直都在那里； CNR 的人；马里奥 (Mario)、亚历山德罗 (Alessandro) 和 Dinamo Kave 的所有人；因为足球，队友们成为了旅途中的伙伴； Berdien、Federico、Giovanni、Marta 和 Matteo，感谢这个世界上罕见的真挚友谊；我已不再见到他，但对他的记忆将永远使这些年变得特别。最后，埃琳娜。她知道为什么。
探究公共部门实体对人工智能系统的使用和治理
•负责和安全的AI（政府）：CSIRO与澳大利亚政府紧密合作，提供科学和技术建议，以介绍负责和安全的AI政策的制定。这包括通过国家AI中心和AI安全研究网络提供有关AI安全的技术建议，并为澳大利亚行业开发了负责任的AI最佳实践目录以及AI多样性和包容指南。后者为政府使用AI的AI保证的国家框架的发展做出了贡献。csiro还为澳大利亚AI安全标准的发展做出了贡献，支持政府参与国际AI安全峰会，并促进了国际研究联盟，将澳大利亚定位为负责人AI的领导者。
人工智能时代的终身学习挑战
摘要 人工智能 (AI) 的快速发展给利用 AI 在工作场所进行人机协作所需的教育和劳动力技能带来了重大挑战。随着人工智能继续重塑行业和就业市场，定义如何在终身学习中考虑人工智能素养的需求变得越来越重要 (Cetindamar 等人，2022 年；Laupichler 等人，2022 年；Romero 等人，2023 年)。与任何新技术一样，人工智能既是希望的主题，也是恐惧的主题，它今天所包含的内容带来了重大挑战 (Cugurullo & Acheampong，2023 年；Villani 等人，2018 年)。它也对我们自己的人性提出了深刻的问题。机器会超越设计它的人类的智慧吗？所谓的人工智能和我们的人类智能之间会是什么关系？如何规范人机协作，以服务于可持续发展目标 (SDG)？本文从计算思维、批判性思维和创造性能力的角度回顾了人工智能时代终身学习的挑战，强调了对组织管理和领导的影响。
可解释的人工智能和机器学习
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变人类各个领域的活动，医学和传染病也未能幸免于其快速而指数级的增长。此外，可解释的 AI 和 ML 领域已变得尤为重要，并吸引了越来越多的关注。传染病已经开始受益于可解释的 AI/ML 模型。例如，它们已被用于或提议用于更好地理解旨在改善 2019 年冠状病毒病诊断和管理的复杂模型、抗菌素耐药性预测领域和量子疫苗算法中。尽管一些有关可解释性和可解释性二分法的问题仍需认真关注，但深入了解复杂的 AI/ML 模型如何得出预测或建议，对于正确应对本世纪传染病日益严峻的挑战变得越来越重要。