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利用AI优化非洲疫苗供应链和物流：机遇和挑战
研究了非洲疫苗供应链的当前状况，该文章强调了AI技术的重要性，同时概述了非洲疫苗供应链管理中的前景和问题。尽管疫苗接种的意义明显，但由于后勤挑战和缺乏基础设施，许多非洲儿童仍无法接受。AI有可能通过简化物流和库存管理来提高生产率，但由于数据隐私和技术基础架构的问题而受到阻碍。这种观点是利用AI来增强非洲疫苗供应链的方式，理由是尼日利亚，马拉维，卢旺达和加纳的成功经验是AI优势的例子。为了改善非洲的医疗保健结果和免疫承保范围，利益相关者之间的合作强调了。
数据中心整合可再生能源的挑战和解决方案调查
摘要：随着越来越多的活动转移到线上，对数据中心的需求也在增加，这增加了数据中心的能源消耗和由此产生的温室气体排放。为数据中心提供可再生能源通常被视为解决这一问题的主要方法。然而，它们的整合带来了多重挑战。解决这些挑战，主要是灵活性和能源效率，需要多学科技能。因此，本文旨在回顾几个互补学科的科学努力：电气工程、计算机科学、控制系统工程和运筹学。它涵盖了数据中心架构、基础设施规模和信息和能源方面的资源管理。对当前进展进行了总结，并列出了尚待解决的挑战。
专家探讨脑植入技术的进展与挑战，呼吁特别关注伦理和科学问题
神经植入物的特殊技术特征，特别是收集和处理神经元数据的能力，对临床验证和伦理监督提出了进一步的挑战。神经数据被认为特别敏感，需要比其他健康信息更高级别的保护。不安全的数据传输、不充分的数据保护指南和黑客攻击的风险只是在这种情况下需要特别防范的一些潜在漏洞。
微重力挑战：宇航员适应并保持最佳状态
加拿大航天局 (CSA) 目前正在开展一项名为“太空健康”的调查，评估太空飞行对心血管功能衰退的影响。该调查使用生物监测器，这是一种可穿戴传感器，可收集脉搏率、血压、呼吸频率、皮肤温度和身体活动水平等数据。调查结果可以支持开发一个自主系统，用于监测未来太空任务中的心血管健康。类似的技术可用于监测地球上人类的心脏健康。
生物多样性数据支持有关人类传染病的研究：全球趋势，挑战和机遇
大量生物多样性数据的前所未有的生成始终促进广泛的学科，包括疾病生态学。新兴的传染病通常是由多宿主病原体引起的人畜共患病。因此，他们的理解可能需要访问与生态学有关的生物多样性数据和所涉及物种的发生。尽管如此，尽管有多项数据模拟计划，但生物多样性数据用于研究疾病动态的研究尚未完全利用。为了探索当前的贡献，趋势和确定局限性，我们表征了与人类健康有关的科学出版物中的生物多样性数据使用，并以全球生物多样性信息设施（GBIF）与从其他来源获取数据的研究相比对比。我们发现，研究主要从科学文献和其他没有汇总或Stan的来源获得数据。大多数研究探索了病原体，尤其是具有GBIF介导的数据的病原体物种，倾向于探索和重用多种物种的数据（> 2）。数据源根据所涉及物种的分类单元和流行病学作用而变化。生物多样性数据存储库主要用于与宿主，水库和矢量有关的物种，几乎不用用作病原体数据的来源，这通常是从与人类和动物健康相关的机构中获得的。虽然GBIF和不是GBIF介导的数据研究都探讨了相似的疾病和主题，但它们却呈现出纪律偏见和不同的分析方法。对新兴传染病的研究可能需要访问多种物种的地理和生态数据。一个健康挑战需要跨学科的合作和数据共享，这是由汇总的存储库和平台促进的。应承认，加强和促进生物多样性数据对了解无效疾病动态的贡献。
克服英国电池能源系统存储部门面临的挑战
政府和其他机构应寻求为开发商和地方当局提供更一致的一致性。国家消防局委员会目前正在更新与消防安全和贝斯项目有关的指南。政府应寻求促进这一指导和其他工具，以使开发人员更加一致性，并更加放心。
癌症的进化论：挑战和潜在解决方案
本文已发表在《自然评论癌症》中。这是作者版本。请注意，这些数字已由NRC编辑，并且在已发布的版本中有所不同。您可以在这里找到论文：https：//www.nature.com/articles/s41568-024- 00734-2您可以引用文章，如下：Laplane，L。，Maley，C.C.。癌症的进化论：挑战和潜在解决方案。NAT REV CANCER 24，718–733（2024）。癌症的进化理论：挑战和潜在解决方案Lucie Laplane 1,2和Carlo Maley 3,4,5,6，†1：CNRS，Paris I Pantheon-Sorbonne，UMR 8590 Institut d'Histoire d'Histoire et histoire et physimophie et physimophie et physepophie et persionophie et sciences et des desiques et eforce et teciques et des paris，paris 7 cancer 7衰老，壁画，法国3：美国亚利桑那州立大学亚利桑那州立大学亚利桑那州癌症进化中心，美国亚利桑那州85287，美国。4：美国亚利桑那州立大学生命科学学院，美国亚利桑那州85287，美国。5：美国亚利桑那州立大学生物陈述中心，安全与社会，美国亚利桑那州坦佩，亚利桑那州85287，美国。6：美国亚利桑那州立大学进化与医学中心，美国亚利桑那州85287，美国。†电子邮件：maley@asu.edu摘要癌症的克隆进化模型是在1950年代至1970年代开发的，在二十一世纪成为癌症生物学的核心，主要是通过对癌症遗传学的研究。尽管它已经证明了其价值，但其结构受到了表型可塑性，遗传性非遗传形式的观察，克隆健身的非遗传决定因素和基因的非树样传播的挑战。我们旨在解决克隆的定义甚至存在混乱。克隆进化模型的性能和价值取决于经验范围，进化过程与癌症有关，及其理论能力来说明这些进化过程。在这里，我们确定了克隆进化模型的理论性能中的限制，并提供解决方案以克服这些限制。尽管我们没有声称克隆进化可以解释有关癌症的所有内容，但我们显示了在癌症动力学中已经确定了多少复杂性可以集成到模型中，以提高我们对癌症的当前理解。引言癌症是整个空间和时间上异质性的细胞种群。这种多样性目前是一个主要的临床问题，限制了大多数癌症治疗的效率，因为通常有一部分细胞对使用任何治疗方法有抵抗力1，2。多样性还限制了预后的准确性和我们预测其对干预措施的反应的能力，因为活检可能无法代表整个肿瘤，并且对于它如何随时间变化而有很强的随机成分。迫切需要更好地理解这种多元化的机制才能更好地治疗癌症。在二十一世纪获得关注的细胞多样化的一种解释机制是克隆进化：癌细胞通过遗传和表观遗传改变的积累而多样化，这可以改变细胞的相对适应性，从而导致克隆膨胀或通过自然选择进行克隆扩张或收缩。给定进化原理和种群遗传学的工具可以成功地应用于癌细胞3、4。然而，癌症进展的进化观点受到挑战5，结果表明，癌症内表型异质性在很大程度上可以独立于克隆的遗传学6。
用于脑部疾病分类和预测的机器学习：最新进展和即将到来的挑战
综述目的。机器学习 (ML) 是一种人工智能技术，允许计算机执行任务而无需明确编程。ML 可用于辅助诊断和预后脑部疾病。虽然最早的论文可以追溯到十多年前，但研究增长速度非常快。最新发现。最近使用 ML 进行诊断的研究已经从对特定疾病与对照的分类转变为鉴别诊断。大量研究致力于预测未来的患者状态。虽然许多早期研究都集中在神经影像作为数据源，但目前的趋势是多模式的整合。在目标疾病方面，痴呆症仍然占主导地位，但已经开发出针对各种神经和精神疾病的方法。总结。ML 在辅助诊断和预后脑部疾病方面非常有前景。尽管如此，我们认为，社区在将这些工具纳入临床常规方面仍有关键挑战需要解决：需要更广泛地采用有关验证和可重复研究的良好实践；需要广泛的泛化研究；需要可解释的模型来克服黑箱方法的局限性。关键词：人工智能；机器学习；转化研究；分类；预测 重点
在先进治疗药物的可比性考虑方面面临哪些质量挑战？
先进疗法委员会 (CAT) 于 2019 年 12 月发布的题为“问答、先进疗法药物的可比性考虑”的文本包含了公司在需要比较 ATMP 制造工艺变更前后的情况时可能遇到的主要问题。答案基于在频繁进行实验变化的情况下所需的分析和统计工具。一般来说，该文本解决了与证明 ATMP 质量方面的可比性相关的问题。另一个重要文本是 ICH Q5E 指南，该指南涉及生物/生物技术药物的可比性。但是，除了可以应用于 ATMP 的一般原则外，ATMP 不在本指南的范围内。
生成人造人工
收到：2024年10月21日。以修订的形式收到：2024年12月9日。接受：2024年12月16日。抽象生成人工智能（Genai）在2023年初出现了出色的工具，其能力以其最少输入产生独特的文本和图像的能力而闻名。尽管越来越受欢迎，但该技术的道德意义仍未得到充分探索。这项研究旨在检查Genai的道德维度，尤其是关注驱动其算法的生命周期中必要的准则。我们采用了定性，非实验性，描述性和探索性方法。全面的文献计量分析涵盖了一百五十个书目参考。分析强调了对算法歧视，正义，数据隐私以及与此新生技术相关的固有风险的重大关注。调查结果表明，强大的方案迫切需要管理Genai应用的开发，以减轻算法偏见和隐私漏洞等风险。没有这样的框架，Genai的广泛社会和经济影响提出了重大挑战。本文通过讨论了由生成人工智能驱动的数字平台的深刻道德含义。关键字：项目管理；生成人工智能；算法歧视；道德意义；算法正义。