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HER2+转移性乳腺癌：精炼练习和转向...
“没有足够的数据建议或反对执行常规磁共振成像以筛选脑转移的情况。由于HER2+晚期乳腺癌患者脑转移的发生率很高，临床医生的大脑MRI阈值应低。”
PAN-OS最佳实践研讨会
●高级威胁预防与Palo Alto基于云的威胁分析基础架构集成在一起，例如先进的URL过滤●现在，ML模型在实时造成效果上进行深入学习●首次ML模型专注于命令和控制（C2）策略，例如Cobalt Strike of Cobalt Strike of Cobalt Strike。停止了这些新策略的96％。对常规TP策略的改善48％●Pan-OS Nova（11.0）添加了ML模型，以专注于注射攻击。90％的攻击停止了未解决的系统，并在0天注射攻击方面提高了60％。●必须训练ML模型。帕洛阿尔托（Palo Alto）拥有最大的威胁分析，这要归功于野火和庞大的客户群。将来，通过更多的威胁模型，将改善云安全基础架构。
泰国转移性结直肠癌系统治疗医院层面实践差异
摘要简介：关于日常实践中癌症患者指南实施的基于人群的数据很少，而实践中的差异可能会影响患者的治疗结果。因此，我们评估了荷兰转移性结直肠癌 (mCRC) 全身治疗的治疗模式和相关变量。材料和方法：我们从 20 家（4 家学术医院、8 家教学医院和 8 家地区医院）国家癌症登记处随机选择了 2008 年至 2015 年确诊的成年 mCRC 患者样本。我们研究了患者、人口统计学和肿瘤特征对根据现行指南接受全身治疗的几率的影响，并评估了其与生存率的关联。结果：我们的研究人群包括 2222 名 mCRC 患者，其中 1307 名患者接受了 mCRC 全身治疗。实践差异在 (K)RAS 野生型肿瘤患者使用贝伐单抗和抗 EGFR 治疗方面最为明显。不同类型的医院的给药率并无差异，但不同医院的贝伐单抗（8 – 92%；p < .0001）和抗 EGFR 治疗（10 – 75%；p ¼ .05）的给药率存在波动。贝伐单抗给药与高龄（OR：0.2；95%CI：0.1 – 0.3）、合并症（OR：0.6；95%CI：0.5 – 0.8）和异时性转移（OR：0.5；95%CI：0.3 – 0.7）呈负相关，但贝伐单抗给药率低或高的医院的患者特征并无差异。暴露于贝伐单抗和抗 EGFR 治疗的风险比分别为 0.8（95%CI：0.7 – 0.9）和 0.6（95%CI：0.5 – 0.8）。讨论：我们发现，不同医院对转移性结直肠癌患者的靶向治疗管理存在显著差异，这可能会影响治疗结果。年龄和合并症与未使用贝伐单抗呈负相关，但无法解释不同医院的实践差异。我们的数据表明，实践差异是基于医院的个体策略，而不是指南建议或患者驱动的决策。个别医院的策略是另一个因素，可能可以解释实际数据与临床试验结果之间的差异。
库存管理实践对小规模制造企业财务健康的影响
库存管理是一种有条不紊的技术，用于获取，存储和销售原材料和成品。该研究旨在评估库存管理实践对小规模制造业财务健康的影响。该研究采用了基于调查的数据和来自选定的小型公司的次要信息的混合物。该研究的人口包括EPE的农业，教育和商业部门的845家注册小型公司，尼日利亚拉各斯/奥贡州的Ijebu-ode地方政府地区。一份结构良好且封闭式的问卷用于收集主要数据。使用Pearson产品矩相关（PPMC）评估了获得的数据，这是一种推论统计方法。研究结果表明，库存管理实践对小规模制造业企业的财务状况以及小规模企业的绩效产生重大影响。这表明库存管理策略可能会对组织绩效以及通过竞争优势产生直接，积极的影响，并有益，有益的影响。可以得出结论，库存管理对于小公司的增长，其绩效和盈利能力至关重要。因此，建议鼓励小规模企业在
人工智能在心理实践中的新时代
https://www.techtarget.com/whatis/definition/ChatGPT Liveperson (n.d.)。Liveperson 语音人工智能。Liveperson。https://www.liveperson.com/products/voice-ai/ https://michiganvirtual.org/resources/guides/ai-guide/appendix/ Midjourney (n.d.)。关于。Midjourney。https://www.midjourney.com/ Miller, F.A., Katz, J.H., Gans, R (2018)。OD 要求在人工智能算法中添加包容性
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。
