XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcould
强化学习如何重新定义临床决策
现在是 2035 年。多年来，“共享决策”的概念与以前大不相同。许多临床决策，例如调整甲氨蝶呤或某些生物制剂的剂量，既不是由风湿病学家也不是由患者做出的，而是由或多或少具有自主性的计算机系统做出的。这些系统包括数字生物标记物、植入式或皮肤集成式传感器以及基于微技术和纳米技术的药物输送系统，这些系统已在糖尿病护理中使用了一段时间。与此同时，研究表明，对于类风湿性关节炎和其他风湿病，与仅靠风湿病学家相比，使用这些自学系统（以前称为人工智能）可以更好地控制疾病活动性和生活质量。即使在物理疗法或饮食等非药物治疗的情况下，患者现在也可以通过各种算法获得个性化支持。在任何需要的情况下，系统地评估各种方案的有效性，并提出最佳方案。如果治疗风湿病的医生退休，多年关于患者疾病个体化过程的经验不会丢失，但模型会继续改进。它结合了现有数据和新数据，使其能够日复一日地更准确地治疗。针对疾病的非个体化治疗建议已不复存在，针对目标的治疗策略不再每 3-6 个月审查一次，而是每天甚至每小时审查一次。当然，风湿病医生仍然存在。但他们的角色已经发生了变化，特别是在治疗患有常见疾病和病程简单的患者时。这种发展是如何发生的？通常情况下，这种知识最初是在医学之外开发的。学习系统最初来自游戏行业、机器人技术和自动驾驶。在这些领域中，都有模拟器可用于生成大量数据，以测试和改进机器生成的决策。国际象棋就是一个很好的例子。为了更好地理解这一点，让我们回到现在。下面，我们提出 10 个论点来支持上述愿景：2021 年 12 月，世界象棋锦标赛举行。马格努斯·卡尔森再次获胜，保住了世界象棋冠军的地位。他犯的错误比对手伊恩·涅波姆尼亚奇少，并多次用国际象棋计算机没有预测到的意外举动制造惊喜。在现场直播和无数的 YouTube 视频中，著名的大师们对对手的每一步、每一个决定进行了评论，并讨论了可能的
清洁能源转型如何为内布拉斯加州提供动力
内布拉斯加州对化石燃料的使用已经并将继续对社区构成真正的威胁。有毒的燃煤电厂不成比例地建在有色人种主要居住的社区，奥马哈也不例外。24 2013 年，美国有色人种协进会将北奥马哈站列为“全国第 16 大环境正义罪犯”，这从它平均每年导致 18 人死亡、11 人心脏病发作和 120 人哮喘发作就可以看出。25 事实上，美国黑人接触煤电厂产生的空气污染物细颗粒物 (PM2.5) 的程度是整个人口平均水平的 1.54 倍。26 接触这种污染物会导致多种健康问题，包括“心血管疾病死亡率和哮喘等疾病的患病率更高”。 27 这反映在北奥马哈的预期寿命方面存在明显差异，北奥马哈的黑人或非裔美国人占 64.1%，28 而西奥马哈的白人占 89.4%。29
可以疫苗剂量拉伸减少199例死亡...
我们认为，替代的COVID-19疫苗给药方案可能会大大加速全球COVID-19-19疫苗接种并降低死亡率，并且测试这些方案的成本因其潜在收益而矮。我们首先使用中和抗体反应与对疾病有效性之间的高相关性（Khoury等al。2021）表明，某些疫苗的一半甚至四分之一剂量会产生与高疫苗功效相关的免疫反应。然后，我们使用SEIR模型来估计，在这些功效水平下，使用分数剂量将疫苗接种率翻了一番或四倍将大大降低感染和死亡率。由于免疫反应与疗效之间的相关性可能无法完全预测分数剂量的功效，因此我们使用SEIR模型表明分数剂量将大大降低在广泛的合理疗效水平上的感染和死亡率。针对一系列疫苗和剂量组合的进一步的免疫原性研究可能会在数周内提供结果，并且可以与数百位健康的志愿者一起进行。国家监管机构还可以决定基于现有的免疫反应数据在疫苗接种运动中测试分数剂量的功效，就像有些延迟的第二剂量一样。如果效力证明很高，则可以广泛地实施该方法，而事实证明该方法很低，则可以通过对接受分数剂量的人进行全剂量来限制下行风险。SEIR模型还表明，延迟第二次疫苗剂量可能会对多个（但不是全部）疫苗变化的组合具有可观的死亡率，从而强调了正在进行的监视的重要性。最后，我们发现，对于在批准但较低的疗效疫苗之间进行选择的国家，立即使用的效力疫苗和等待mRNA疫苗，使用立即可用的疫苗通常会降低死亡率。
可能会影响当地经济增长...
本文使用了中华人民共和国县内天气变量的历史爆发，以确定其对1996年至2012年经济增长的影响。我们找到了三个主要结果。首先，较高的温度显着降低了县级国内生产总值的增长率：年平均温度升高1°C的增长率降低了1.05％–1.25％。较高温度的效果是非线性的。第二，温度和降水的闪光不仅具有水平效应，而且还具有实质性的累积效应。第三，天气泛滥具有广泛的影响。除了对农业产出的增长率的实质性影响之外，它们还会影响非农业部门，劳动生产率和投资。我们的发现为天气变化对经济发展的影响提供了新的证据，并对适应政策产生了重大影响。
机器能思考吗？作者 - Patricia Churchland
巨大的庙宇塔，一座金字塔，其顶部直达天堂。这座塔将成为他们自己智慧的祭坛，被称为巴别塔，或“上帝之门”：但上帝亲自降临，走在他们的城市街道上，看到他们正在建设中的项目。这个傲慢民族的傲慢激怒了他。他用手抚摸这座城市并诅咒它。现在，原本只有一种语言的地方突然变成了数百种。一片混乱。什么都不可能了。人们抛弃了他们的城市，分散到全国各地，带着他们令人困惑的语言。他们引以为豪的寺庙，巴别塔，没有顶峰；成为风中的腐尸。这个古老的寓言所教给我们的教训对二十世纪的我们有着不可思议的预见性。过去四十年信息技术的革命带来了古老的巴别塔诅咒。
技术可以在减轻压力方面发挥关键作用......
本报告概述了确保公平获得医疗保健的关键挑战。由于初级保健面临日益增长的需求带来的巨大压力，因此存在过度依赖劳动力来满足这些需求的风险。通过重新思考现有和新兴数字技术的作用，我们使患者能够更适当地获得服务。这使得减轻对全科医生的不当需求成为可能，并释放临床能力以专注于具有更复杂健康需求的患者。贫困地区的社区通常种族多样性较高，面临着一系列健康和获取方面的差异。这些地区不仅慢性病和精神健康问题的发病率较高，而且全科医生短缺的影响也尤为严重。即使在较不贫困的地区，需求仍然超过能力，因此，初级保健服务不得不采取被动而不是主动的方式，增加了对紧急服务的依赖并推高了成本。吸引临床医生到这些高需求地区的困难进一步加剧了这些挑战。资源不足的诊所通常会经历更高的离职率和倦怠，从而形成一个让患者和提供者都感到紧张的循环。数字贫困为许多患者增加了额外的障碍，限制了他们使用旨在减少初级保健需求的在线医疗资源和自助服务选项的能力。这使得患者更难获得现有的工具来提供更快、更方便的护理。应对这些挑战需要充分利用现有的数字基础设施。我们相信，通过整合云电话、统一通信和支持人工智能的医疗工具等技术，诊所可以减轻全科医生和其他临床医生的压力。这些工具提供了一种简化的需求管理方法，鼓励患者自助满足非紧急需求，同时使临床医生能够专注于更复杂的预防性护理。这种转变支持更好的患者结果，并有助于平衡初级保健服务的需求。远程或数字全科医生角色在这些情况下也可能非常有效，尤其是当“手术空间”成为招聘障碍时。完全集成到临床系统中的统一通信系统和安全的基于云的电话使从业者能够从任何地方进行电话和视频咨询。这种方法需要最少的额外资源，并为患者提供方便的护理，而无需亲自到诊所就诊。基于云的电话和统一通信解决方案为数字医疗提供了一个经济高效的切入点，尤其是对于那些互联网接入或数字素养有限的人而言。通过将语音和文本交互与在线医疗系统相结合并提供翻译服务，这些技术创造了一条包容性的数字途径，使不同社区的医疗保健更加便捷。这座电话和网络之间的桥梁
声波如何彻底改变癌症（免疫）......
图 2. 应用于肿瘤的热或机械治疗超声方案的示例。聚焦超声 (FUS) 波（顶部，浅蓝色：代表性声波模式）可调节到消融或亚消融暴露水平，从而对肿瘤组织（棕褐色；红色：血管）产生广泛的生物效应。这些包括（从左到右）血脑/肿瘤屏障 (BBB/BTB) 打开，微泡用于药物或基因 (绿点) 输送；机械破坏（即机械消融）导致细胞膜破坏和组织分馏；热消融导致凝固性坏死，即组织“烧灼”（灰色椭圆）；以及亚消融加热导致高热，即组织“变暖”（粉色）。超声处理可以应用于多种模式，以实现全部或部分肿瘤覆盖（白色箭头）。图中未显示的是其他已知的作用机制，例如放射增敏和声动力疗法。改编自 Curley 等人（2017 年），版权归 Ivyspring International Publisher 所有；根据 Creative Commons Attribution-Noncommercial 4.0 International（CC BY NC 4.0）许可证（creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0）获得许可。
凉爽的屋顶可能最有效地减少室外
抽象的综合研究比较了城市热相关的死亡率和发病率增加，但仍缺乏比较大都市量表对空气温度的影响的影响。因此，我们使用WRF BEP -BEM气候模型在2018年夏季大伦敦管理局区域内2 m的2 m天气对空气温度的影响进行建模。我们发现，平均凉爽的屋顶最有效地降低了温度（〜 -1.2°C），超过绿色屋顶（〜0°C），太阳能电池板（〜 -0.5°C）和街道水平植被（〜 -0.3°C）。遍布伦敦（英国）的空调的应用可将空气温度提高约+ 0.15°C。可行的太阳能电池板可以涵盖其相关的能量消耗。当前可行的绿色屋顶和太阳能电池板的部署在大规模降低温度下无效。我们提供了表面能量平衡的详细分解，以解释空气温度的变化并指导未来的决策。
细菌发现可以加速蚊子控制方案
埃克塞特大学和瓦格宁根大学的这项新研究研究了腺菌细菌如何影响蚊子幼虫的发展。结果表明，Asaia一天将开发时间加速了，这可能会促进需要生产数百万成人的质量养育方案。
如果人工智能能够推动痴呆症相关科学研究会怎样？
痴呆症是各种脑部疾病中越来越常见的一种疾病，其症状包括思考、推理和记忆能力下降。痴呆症不仅影响患者的日常生活，还给家庭、护理人员和国家经济带来巨大负担。目前，全球约有 5000 万人受到影响，其中包括欧盟成员国的 1000 万人，预计到 2050 年这一数字将增加两倍。令人惊讶的是，其中 5% 的病例属于早发性痴呆症，即在 60 岁之前发病。目前，欧盟痴呆症的成本估计为 2000 亿欧元。与癌症、心脏病和艾滋病毒相反，目前仍然没有可靠的早期诊断或治疗方法来预防或逆转痴呆症。最近的健康创新和痴呆症研究正在利用人工智能算法获得发展势头。人工智能和机器学习（人工智能的一个子集，表示计算机无需明确编程即可“学习”的能力）是指能够自主响应环境的系统，可以识别“生物标记”、常见模式、可测量的生物分子或功能，这些都预示着痴呆症的发病前状态。早期诊断可能是对抗痴呆症的第一阶段，但人工智能可能带来更多的可能性。