开放空间技术(OST)是一种团体的工作方法。这种工作方法在开放空间中进行。 1 预先确定了目标和研究问题。 (经过培训的) 主持人邀请参与者共同解决预先定义的问题。 2 主题必须真正引起参与者的兴趣。 3.在既定的框架内,参与者在有限的时间内开展讨论、协作的过程。最好不要中断该过程。开放空间会议的特点是参与者高度自组织,从而形成自组织过程。起点是每个参与者贡献自己的专业知识,从而影响过程的结果。使用开放空间技术的前提是参与者感兴趣并参与其中。因此,自愿参与这一进程是显而易见的。 4 确定目的和问题并邀请参与者后,主持人留在后台。参赛者需对比赛结果负责。 5
Annex I belonging to Article I, under K, of the Fourth Amendment Regulation Subsidy Scheme for MKB Innovation Stimulation Top sectors South Netherlands 2021-2025 Appendix 1 to Article 1.6, first paragraph, under b, of the SKB Innovation Stimuling Southern-Nederland Subsidy Regulation Top Senec-20255 (KIAs) of the mission-driven top sectors and innovation policy form MIT-Haaleability项目或MIT-R&D-Collaboration项目的主题的基础。本附录中包含的麻省理工学院的评估框架是KIAS的中小企业摘要,因此用于测试MIT应用程序。尽管根据KIA安排了评估框架,但整个KIAS(可以通过TopSectoren.nl下面可以找到)并不是MIT应用程序评估框架的一部分。议程本身主要是作为研究议程提出的,因此它们并不总是适合作为中小型企业的框架。在每个起亚下是MIT评估框架中整个起亚的中小企业摘要。有关KIA关于任务驱动的创新政策的进一步信息 - 有关背景,上下文,有关各种任务内的基础衡量问题和挑战的示例以及KIAS中各种研究计划的示例的更多信息,可以通过以下方式找到:- 对于起亚循环经济,可以通过以下方式找到关键原料清单:https:// single- market-economy.ec.europa.eu/sectors/raw-materials/areas-pecific-interest/critical--interest/cralitical-raawmater- and_en)。2。3。- 对于起亚的健康和护理,以下其他信息相关:1。中小型企业的许多创新概念,产品和服务的健康和护理都无法进入市场。为了防止失望,我们建议企业家在考虑MIT(R&D协作项目)的一项申请时,就此主题咨询并可能涉及“健康创新NL”(HI-NL)。hi-nl可以指示项目和/或创新能够成功的机会是真实的。有关该研究所的更多信息,请访问:https://www.healthinnovation.nl/
[1] Bruggeman,H.,Charafeddine,R.,Demarest,S。等。(2023)。belhealth:一项纵向研究,以监测大流行后比利时人口的心理健康。EUR J公共卫生,33:CKAD160.492。 [2] van der Heyden,J。,Nguyen,D.,Renard,F。等。 (2018)。 比利时健康考试调查2018。 doi:10.25608/ksvh-x532。 [3]十个有M.,Tuithof,M.,Van Dorsselaer,S。等。 (2023)。 从2007 - 2009年到2019 - 2022年的常见精神疾病的流行和趋势:荷兰心理健康调查和发病率研究(Nemesis)的结果,包括比较19日期期间的患病率与19岁大流行期间的患病率。 世界精神病学,22:275-285。 [4] https://www.rivm.nl/determinanten-van-gezondheid/problematisch-alcoholgebruik [5] Goudriaan,A.E.,Crunelle,Crunelle,C.L.,C.L. (2023)。 Neurale Netwerken bij Verslaving [成瘾中的神经网络]。 Tijdschr Psychiatr。,65(10):609-612。 [6] Dunlop,K.,Hanlon,C.A。和Downar,J. (2017)。 无创大脑刺激治疗成瘾和严重抑郁症。 Ann n y Acad Sci。,1394(1):31-54。 doi:10.1111/nyas.12985。 [7] Ersche,K.D.,Meng,C.,Ziauddeen,H.,Stochl,J.,Williams,G.B.,Bullmore,E.T。,&Robbins,&Robbins,T.W。 (2020)。 大脑网络是脆弱性和对吸毒成瘾的韧性的基础。 Proc Natl Acad Sci,117(26):15253-15261。 doi:10.1073/pnas.2002509117。 [8] Tolomeo,S。,&Yu,R。(2022)。 (2023)。 nat。EUR J公共卫生,33:CKAD160.492。[2] van der Heyden,J。,Nguyen,D.,Renard,F。等。(2018)。比利时健康考试调查2018。 doi:10.25608/ksvh-x532。 [3]十个有M.,Tuithof,M.,Van Dorsselaer,S。等。 (2023)。 从2007 - 2009年到2019 - 2022年的常见精神疾病的流行和趋势:荷兰心理健康调查和发病率研究(Nemesis)的结果,包括比较19日期期间的患病率与19岁大流行期间的患病率。 世界精神病学,22:275-285。 [4] https://www.rivm.nl/determinanten-van-gezondheid/problematisch-alcoholgebruik [5] Goudriaan,A.E.,Crunelle,Crunelle,C.L.,C.L. (2023)。 Neurale Netwerken bij Verslaving [成瘾中的神经网络]。 Tijdschr Psychiatr。,65(10):609-612。 [6] Dunlop,K.,Hanlon,C.A。和Downar,J. (2017)。 无创大脑刺激治疗成瘾和严重抑郁症。 Ann n y Acad Sci。,1394(1):31-54。 doi:10.1111/nyas.12985。 [7] Ersche,K.D.,Meng,C.,Ziauddeen,H.,Stochl,J.,Williams,G.B.,Bullmore,E.T。,&Robbins,&Robbins,T.W。 (2020)。 大脑网络是脆弱性和对吸毒成瘾的韧性的基础。 Proc Natl Acad Sci,117(26):15253-15261。 doi:10.1073/pnas.2002509117。 [8] Tolomeo,S。,&Yu,R。(2022)。 (2023)。 nat。比利时健康考试调查2018。doi:10.25608/ksvh-x532。[3]十个有M.,Tuithof,M.,Van Dorsselaer,S。等。(2023)。从2007 - 2009年到2019 - 2022年的常见精神疾病的流行和趋势:荷兰心理健康调查和发病率研究(Nemesis)的结果,包括比较19日期期间的患病率与19岁大流行期间的患病率。世界精神病学,22:275-285。[4] https://www.rivm.nl/determinanten-van-gezondheid/problematisch-alcoholgebruik [5] Goudriaan,A.E.,Crunelle,Crunelle,C.L.,C.L.(2023)。Neurale Netwerken bij Verslaving [成瘾中的神经网络]。Tijdschr Psychiatr。,65(10):609-612。[6] Dunlop,K.,Hanlon,C.A。和Downar,J.(2017)。无创大脑刺激治疗成瘾和严重抑郁症。Ann n y Acad Sci。,1394(1):31-54。 doi:10.1111/nyas.12985。[7] Ersche,K.D.,Meng,C.,Ziauddeen,H.,Stochl,J.,Williams,G.B.,Bullmore,E.T。,&Robbins,&Robbins,T.W。(2020)。大脑网络是脆弱性和对吸毒成瘾的韧性的基础。Proc Natl Acad Sci,117(26):15253-15261。 doi:10.1073/pnas.2002509117。[8] Tolomeo,S。,&Yu,R。(2022)。(2023)。nat。成瘾中的大脑网络功能障碍:静止状态功能连接性的元分析。翻译精神病学,12(1):41。DOI:10.1038/S41398-022-01792-6。[9] Stubbs,J.L.,Taylor,J.J.,Siddiqi,S.H.,Schaper,F.L.,Cohen,A.L.,Drew,W。等。跨物质使用障碍的异质神经影像学发现本地化于常见的大脑网络。心理健康1,772-781。 https://doi.org/10.1038/s44220-023-00128-7 [10] Konova,A.B.,A.B.,Parvaz,M.A.,Bernstein,V.
遗传性疾病原因越来越多地通过治疗医学专家在发芽DNA诊断后诊断。在肿瘤学护理中可以看到这种发展,例如,在这种诊断的结果下,妈妈癌的手术或药物类型的选择正在增加。de mogelijkheden van kiembaan dna-dna-diagnostiek,d.w.z。血液测试成遗传物质异常,也迅速扩展。在治疗医学专家可以申请发芽溜冰DNA诊断时提供具体的工具,临床遗传学Nederland(VKGN)已制定了非临床遗传学的指南。这是针对肿瘤学从业人员,心脏病学家,儿科医生和神经科医生的。例如,据描述,只能要求具有细菌溜冰DNA诊断的患者;健康的亲戚总是称为临床遗传学。此外,治疗专家,临床遗传学门诊和DNA诊断实验室之间的明确协议和短线很重要。该指南中的信息是在网站Arts&Genetics.nl上实际上适用的。本指南是根据卫生保健和青年检查局的建议制定的,以保证具有DNA诊断症状的患者的护理质量。
“人工智能”(AI)一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。目前存在的系统可以在大量数据中发现模式,并复制人类的思维和理性推理,例如概括、争论、解释和从过去学习。人们可以利用这些系统来执行各种任务,这些系统甚至可以接管某些任务。
机器所表现出的智能行为。一般来说,具有人工智能 (AI) 的系统可以感知其环境的部分内容,对其进行推理以获得见解,并采取行动。该领域包括基于规则的系统(如果 A 但不 B,则 C)、统计方法(例如贝叶斯统计)和应用于机器学习的神经网络。在实践中,人工智能应用于规划、感知(计算机视觉)、自然语言处理(自动翻译)、推理(客户洞察/提出建议)等。机器学习根据(大量)数据自动构造、减少、总结或分析数据的能力。一般来说,机器学习系统通过发现数据中存在的关系来学习。根据所学知识,机器可以做出智能决策。因此,机器学习是人工智能(AI)领域的一部分。深度学习是机器学习的一个更具体的部分,它使用基于脑细胞工作方式的复杂人工神经网络。一般来说,深度学习需要大量的数据。表 1.1:人工智能、机器学习和深度学习的术语
在两种形式的DNA研究中,对肿瘤学护理中DNA诊断的问题都有不同的担忧,人们对治疗方案,其方向及其在DNA诊断后的有用性有疑问。也担心可能的结果及其后果。此外,由于过多地关注过于专业的护理而感到担忧,因为这是医生的“爱好”,使人们可以感觉到豚鼠。担心,因为对这种新技术的了解仍然很少,对DNA诊断的相关性以及对成本的担忧的相关性的怀疑。在DNA Thist测试周围,人们担心粗心的版本和提供者的扩散。此外,参与者担心对护理的不必要需求,可能没有足够的护理和对常规护理的更大压力。也担心其他社会政党滥用结果以及对欺骗的担忧,应对人类的脆弱性。还表示参与者确保这些测试可以增加护理不平等并导致社会二分法。最后,创建了有关个人数据使用或滥用的两种形式的DNA研究。
基因疗法基因治疗的优点和缺点是一种应对疾病原因的一次性治疗。因为这是一种相当新的治疗方法,因此有关任何长期副作用的信息仍然有限。由于已经进行了数年的时间,并且已经在市场上投放了第一种基因疗法,因此这种创新疗法无疑是严重疾病中的主要资产。对于常见疾病,例如高胆固醇水平和眼睛的黄斑变性,现在正在发展基因疗法。对于常见疾病,例如高胆固醇水平和眼睛的黄斑变性,现在正在发展基因疗法。
风湿病通常很难诊断。这需要专家与血液测试和成像技术结合的看法,即使这样,诊断有时只有一段时间才能清楚。另一方面,正确的诊断和适当治疗的快速开始对预后有很大影响。这就是为什么在临床上可疑的联合投诉患者中需要更多,更好的诊断生物标志物的原因。需要用于炎症性风湿性疾病的新的易于访问的诊断筛查工具。近年来,检测“挥发性有机化合物(VOC)”的检测发现在医学中的应用越来越广泛。借助搜索犬,气相色谱,质谱和模式识别,可以在呼出的空气,凳子或尿液中检测到VOC。假设是,正如病人和健康的人之间的血值差异一样,VOC也存在差异。使用Aeonose,我们试图分析位于呼出空气中的VOC和其他气体。肺部疾病和恶性肿瘤等VOC的诊断应用清单正在迅速增加。在各种疾病中,可以通过电子鼻子(Aeonose)通过VOC模式识别来分析呼吸样品。然而,健康和病人之间的区别有时很小且难以检测。