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维护领域的人工智能与人类专家合作
摘要 维护决策错误可能导致代价高昂的问题。第四次工业革命为智能决策支持系统的开发和使用提供了新的机会。随着这些技术进步，人们关注的重点是更好地理解技术人员的知识与智能决策支持系统之间的联系。本研究报告的研究有两个主要目标。（1）提出一个将技术人员的知识与智能决策支持系统联系起来的理论模型，（2）提出一个如何应用该理论模型的用例。新模型的基础建立在决策支持文献中的两个主要研究流派之上：不同代理之间的知识“分配”和为实现共同目标而进行的知识“协作”。这项研究发现了两个主要差距：首先，必须更加关注技术人员的知识；其次，技术人员需要帮助来保持对大局的关注。我们使用认知契合理论和分布式态势感知理论提出了一种新的理论模型，称为“分布式协作意识模型”。该模型考虑了显性和隐性知识，并适应了操作级维护所涉及的动态挑战。作为该模型的应用，我们确定并推荐了基于增强现实的维护决策支持所需的一些技术发展。
奥斯曼帝国的疫苗接种历史
这项研究的重点需要探索奥斯曼帝国内疫苗的历史发展，生产和实施，并特别着重于疫苗接种官员和疫苗接种中心。此外，更广泛的讨论框架将涵盖建立公共卫生实践，疫苗接种政策以及奥斯曼帝国内疫苗管理系统的演变。在19世纪，奥斯曼帝国试图正式记录，规范和监督疫苗接种的责任。这方面做出的最关键的决定之一是，由于经历了漫长的教育过程和数量不足的医生所面临的工作量过多，因此迅速培训疫苗接种官员。因此，尽管政府维持疫苗管理的控制权，但作为公职人员，疫苗接种官获得了主张其权利的法律基础，并基于此建立了与国家的直接关系。在整个帝国中管理天花疫苗的目的导致促使疫苗接种人员数量增加，并提倡建立参与疫苗生产的机构和疫苗接种中心的开放（称为“Telkihhâne”）。医生和政治当局都同意开放疫苗接种中心的必要性，因为担心疫苗在被运送到遥远和温暖地区的同时承诺。，对于当局，解决临时和永久性
Atezolizumab Plus bevacizumab联合治疗失败后肝细胞癌的顺序治疗
用atezolizumab加上贝伐单抗具有与免疫检查点抑制剂（ICI）相似的协同作用，并结合了分子靶向剂[6，7]。具有多激酶INBIBITOR活性的分子靶向药物，例如Lenvatinib，Regorafenib，Ramuci-Rumab和Cabozantinib，被认为比仅抑制单个veggf-a ligand的贝伐单抗具有更高的Antumor和肿瘤 - 疾病活性。因此，它们可能诱导更多的癌症抗原释放，保持癌症免疫周期的进行，并保持剩余任何抗PD-L1抗体的影响。索拉非尼（低剂量），Lenvatinib，Regorafenib和Cabozantinib本身改善了免疫微环境（图。2）[8-13]。因此，在所谓的黄金时间内给药时，这些分子靶向的剂可能更有效（即，在ICI失败后持续抗PD-1/PD-1/PD-L1抗体结合的几个月）。这与许多医生在临床试验或现实使用抗PD-1/PD-L1抗体中通常具有的感觉是一致的，即在ICI治疗后疾病后施用后，以分子为单位的药物更有效。Aoki等。[14]报道说，lenvatinib在PD-1/PD-L1抗体疗法失败后使用时表现出极为有利的疾病，即使它被用作第二，第三或第四线治疗。客观反应率（ORR）为55.6％，疾病控制率为86.1％，PFS为10个月，
从预测性人工智能转向可操作性人工智能
实施起来非常容易，因为它完全依赖于关联 [5]。例如，虽然姑息治疗咨询和去甲肾上腺素输注都高度提示患者死亡，但不能合理地得出停止任何一种治疗就会降低患者死亡概率的结论 [6]。换句话说，预测性人工智能不能指导ICU临床医生做什么，因为它只提供预警。对于为ICU医生提供治疗决策建议的人工智能，即“可操作的人工智能”，需要考虑因果关系。可操作的人工智能应该执行因果推理任务 [3]，这意味着它可以预测（未来）患者的结果或由替代治疗决策导致的事件。通过比较这些结果，可操作的人工智能可以就导致最佳预测结果（即最佳治疗）的治疗方案提供建议。在医学中，因果推理任务传统上是通过进行随机对照试验（RCT）来完成的。治疗的随机化使人们能够将治疗组之间的结果差异解释为治疗的因果效应。因此，人们可以简单地比较结果并得出结论，具有最佳观察结果的结果代表最佳治疗。然而，在观察性研究中，因果推理任务更为复杂，通常因共同原因（混杂偏差）和对共同效应的选择（选择偏差）而加剧。因此，为了让人工智能从观察数据中“学习”因果推理任务，它需要调整这些偏差。要做到这一点，关键是使用适合所考虑治疗类型的调整方法。
围手术期疼痛的手术容积指数监测......
手术容积指数（SPI）监测是一种具有代表性的客观痛觉监测设备，利用光电容积描记信号测量痛觉。它易于应用于患者，数值计算公式直观易懂，因此临床解释简单。多项研究已证实了它的有效性和实用性。与血流动力学参数相比，SPI可以更准确地检测全身麻醉下手术中的痛觉程度，因此可以为各种阿片类药物（包括瑞芬太尼、芬太尼和舒芬太尼）的给药提供更好的指导。事实上，与传统镇痛相比，SPI引导的镇痛与术中阿片类药物消耗量较低、患者恢复较快、术后疼痛水平和不良事件发生率相当或较低有关。此外，SPI监测可以通过患者唤醒前的SPI值来预测术后疼痛程度和镇痛药物需求。然而，由于患者年龄、有效循环血容量、体位、合并用药和麻醉方案以及意识水平可能是 SPI 监测的混杂因素，因此临床医生在解释 SPI 值时必须小心谨慎。此外，由于 SPI 值可能因麻醉和镇痛方案以及潜在疾病而异，因此了解这些变量的影响并了解 SPI 监测相对于其他痛觉监测设备的优势和劣势至关重要。因此，本综述旨在帮助临床医生进行最佳的 SPI 指导镇痛，并通过阐明 SPI 监测在围手术期疼痛管理中的当前实用性和局限性来协助建立未来的研究设计。
机器辅助证明| Terry Tao
数学家一直依靠计算机（Human，机械或电子）和机器在研究中（甚至是Milllennia）在他们的研究中进行依靠，如果有人考虑了诸如算盘之类的早期计算工具）。例如，自从纳皮尔（Napier）和其他人的早期对数表以来，数学家就知道构建大型数学对象数据集以执行计算并做出猜想的价值。Legendre和Gauss使用了人类计算机编制的大量质数表来猜测现在称为质数定理的内容；一个半世纪后，Birch和Swinnerton-Dyer类似地使用了早期电子计算机在有限领域的电气曲线上生成足够的数据，以提出自己对这些物体的著名猜想。和许多读者毫无疑问地利用了全部最广泛的数学数据集之一，即整数序列的在线百科全书，它已经获得了许多猜想和数学领域之间的意外联系和意外联系整数。在二十一世纪，如此大的数据库也是机器学习算法的关键培训数据，该算法有望自动化或至少极大地促进了在数学中产生综合和联系的过程。除了数据生成，另一种古老的用途
SNMMI程序标准/EANM实践指南骨转移的姑息性核医学疗法
核医学与分子成像学会（SNMMI）是一家国际科学和专业组织，成立于1954年，旨在促进核医学的科学，技术和实际应用。欧洲核医学协会（EANM）是一个专业的非专业医学协会，可在追求临床和核医学卓越研究的个人之间在全球范围内进行社区。EANM成立于1985年。SNMMI和EANM成员是专门从事核医学研究和实践的医师，技术人员和科学家。SNMMI和EANM将定期定义核医学实践的新准则，以帮助推进核医学科学并提高全世界患者的服务质量。现有的实践指南将在其五周年纪念日或更快的情况下进行修订或续签，以审查。代表SNMMI/EANM的政策声明的每个实践指南都经过了一个彻底的共识过程，在此过程中，它经过了广泛的审查。SNMMI/EANM认识到，如每个文档中所述，安全有效地使用诊断核医学成像需要特定的培训，技能和技术。未授权那些未提供这些服务的实体对已发表的实践指南进行复制或修改。这些准则是一种教育工具，旨在帮助从业人员为患者提供适当的护理。出于这些原因和下面规定的原因，它们不是实践的灵活规则或要求，也不是打算，也不应使用它们来建立法律护理标准。
№ 5 12022 - 船舶与海洋工程
和造船厂产能已耗尽。这会为欧洲建筑商带来机会吗？再次——可能不会；至少不会不假思索，甚至可能得到一些国家支持。在将我们的能源供应转化为可持续资源的过程中，中国也发挥着重要作用：大量资源和商品，如太阳能电池板和稀土，都是从中国获得的。因此，作为贸易伙伴，中国实际上是不可或缺的，离开中国在很多层面上都会有问题。正如墨卡托中国研究所对外关系负责人 Bernhard Bartsch 最近在德国公共广播中所说：“没有第二个中国！”印度、印度尼西亚或巴西等国家在这方面无法取代中国。那该怎么办？要求制定适当法规的呼声并不新鲜，但可能从未像现在这样紧迫。但如前所述，希望得到当地政客的迅速支持可能有些天真。世界舞台上当前的发展据称更加引人注目。所有这些“行李”让我们的头脑忙碌不已，可能很难对光明的未来保持乐观。然而，将所有可能的创造力结合起来实现共同目标从未像现在这样重要。我们已经拥有确保可持续利用现有资源所需的知识和技术——人们的思维必须发生改变，可能还得走出舒适区。
对COVID-19 mRNA疫苗接种后不良事件的监视
n最近几个月，美国和世界各地的流行病学家都被临床，记者和公众提出了同样的问题，“我们什么时候可以疫苗？”这个问题的明显答案是：“当候选疫苗被示为安全，有效且可用时。只能由科学数据而不是目标日历日期确定。”但是，我们认为，尽管准确，但这种回应却忽略了人们最终寻求理解的大部分内容对“我们”的重视表明，大多数人想要的远远超过了估计的疫苗交付日期。他们的询问通常会引起三个问题。首先，公众何时能够确信可用的疫苗是安全有效的？第二，像他们这样的人什么时候可以使用疫苗？和第三，什么时候疫苗的吸收能力足够高以使大流行状况恢复？通常，询问还在评估涉及开发，许可和建议使用Covid-19-19-vacines疫苗现实的涉及的生物技术和疫苗组合，政府机构以及医疗专家是否会影响他们现在提供的反应将会影响以后发生的事情。经常有一种感觉，关于COVID-19的信息的信息可能会遇到问题（例如“扭曲速度”），并做出涉及关键术语（例如“安全”和“有效”）的断言，专家的定义可能会有所不同，并且可能会有很大的不同，并且与一般公众和关键的公众和关键集群的定义可能有很大不同。
人工智能算法需要可解释——...
随着人工智能 (AI) 在放射学领域的作用日益增强，人们对现代 AI 算法的黑箱性质感到担忧。AI 用户通常无法知道算法如何或为何得出预测，这使得用户很难评估或批评预测的质量。统称为可解释 AI (XAI) 的一组方法旨在通过提供算法输入和输出之间因果关系的人类可理解的解释来克服这一限制。XAI 的动机包括促进临床医生和 AI 系统之间的信任、实现错误检测和促进知情同意。然而，有人认为，XAI 实际上可能无法满足临床医生的需求，还可能带来意想不到的后果，从而可能损害 XAI 的预期价值 ( 1 )。在 2022 年核医学和分子成像学会年会上，我们就 XAI 的临床需求进行了辩论。我们在此通过讨论 5 个关键论点来总结这场辩论。对于每个论点，我们从数据科学、临床实践和生物伦理的角度提出支持和反对使用 XAI 的理由。首先，应该认识到，XAI 一词指的是多种方法，其中大多数最初是为医学以外的用途开发的 ( 2 )。XAI 包括可解释方法，其中 AI 算法被设计为本质上可解释，以及应用于已训练算法的事后方法。解释的呈现方式也可能有所不同 ( 3 )。在放射学中，XAI 通常通过显着图呈现，其突出显示对模型预测影响最大的图像部分。例如，Miller 等人。展示了显着图如何突出显示心肌中对 SPECT 图像中基于 AI 的冠状动脉疾病诊断影响最大的区域 ( 4 )。