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个人对 AI 建议的干预措施的信任度较低，更愿意接受人类健康专家的相同建议
领导这项研究的南洋理工大学南洋商学院 (NBS) 助理教授 Hyeokkoo Eric Kwon 表示：“尽管人工智能具有提供更高质量干预措施的潜力，但我们发现，人们对仅由人工智能建议或源自人工智能的健康干预措施的信任度低于他们认为基于人类专家意见的干预措施。我们的研究表明，即使健康干预措施越来越多地由人工智能引导，与情绪和态度相关的情感人类因素仍然很重要，并且这种技术在补充人类而不是取代人类时效果最佳。”
人工智能 - 指导肺超声
UNG超声（LUS）越来越多地用于诊断，评估和监测呼吸短暂的患者。1 LUS是便携式的，是低成本，并且不会使患者暴露于辐射，同时允许对肺进行病理的快速，实时检查。1-6与胸部X射线照相相比，LU在检测正确使用时具有更好的准确性，可在检测肺炎，气胸，胸膜炎和肺炎时具有更好的准确性。7-11，特别是，识别B线伪像的鉴定，以及其他护理点超声音评估，例如超声心动图或下腔静脉直径的评估和可折叠性，可以帮助诊断和监测条件，包括肺部水肿的急性心力衰竭。11-14证据插曲，限制部门，IntensiveCare单位和OutOutPatientClinicSettingScrossseveralMedicalSpeialties（例如，初级保健，肾脏病，心力衰竭，心力衰竭诊所）。15-18
利用机器学习在植物和环境科学中的突破（5天，2个ECT）讲师：专家阵容位置：Eth Zu
冬季学校内容机器学习（ML）是人工智能（AI）的尖端分支，使计算机能够从数据和援助决策中学习。在植物和环境科学中，ML可以分析大型数据集，识别模式并做出预测，以加深我们对生物过程和环境变化的理解。通过利用这些工具，研究人员可以发现新的见解并做出更明智的决定。这位冬季学校提供了一个独特的机会，可以将自己沉浸在最新的ML技术中，了解使用植物和环境科学数据集的独特挑战，并制定有关ML方法和算法如何解决这些问题的策略。该活动分为两部分冬季学校（3月10日至12日，2025年）和研讨会（2025年3月13日至14日）。冬季学校将提供一项密集的为期三天的计划，旨在加深您在机器学习方面的知识并获得实用的，实践的经验。冬季学校使用现实世界数据集的交互式研讨会，并以简短的研讨会进行了补充，该研讨会解决了分析工厂和环境数据的当前技术挑战。参与者将通过对这些领域应用的ML工具和算法的概述来了解ML如何应对此类挑战。要获得2个ECT，还需要参加冬季学校的参与者参加研讨会，该研讨会将基于研讨会的技术学习，因为重点将是ML在植物和环境中的应用。位置仅限于30名参与者。外部参与者可以注册，如果有其他位置。研讨会将集中在ML应用上，为方法论提供基本的见解，以及对ML如何提高我们对环境挑战，气候适应，生物多样性和精确农业的了解和管理的更广泛的看法。资格进行注册注册的资格主要向硕士的学生，博士生和博士后研究人员开放，该研究人员隶属于苏黎世大学，苏黎世Eth Zurich和巴塞尔大学。参与者应在R和Python中对编程有基本的理解。建议完成“植物科学的机器学习入门课程 - 模块1”。尽管冬季学校将从Jan Dirk Wegner教授对ML的简短刷新讲座开始，但该计划的大多数将集中在植物和环境科学中的先进ML方法和挑战上。动机信要求作为注册过程的一部分，申请人必须提交动机信，其中包括：
人工智能时代的道德和新闻挑战：与专业人士和专家交谈
人工智能 (AI) 的快速发展正在通过自动化流程改变媒体行业，其应用包括数据分析、自动写作、格式转换、内容个性化和事实核查。虽然人工智能的整合为新闻业提供了新的机遇，但它也引发了有关数据隐私、算法偏见、透明度和潜在工作流失的道德问题。本研究对媒体专业人士和研究人员进行了定性访谈，以探索他们对新闻编辑室人工智能整合的道德影响的看法。分析了访谈数据，以确定与新闻业使用人工智能相关的共同主题和具体挑战。研究结果讨论了技术与新闻业之间的紧张关系、与人工智能相关的道德挑战、新闻业专业角色的演变、媒体指南以及未来的潜在法规等问题。
知识产权专家组（ipeg）
APA 行动背景下的创新：2016 年，中国台北启动了 DIGI+ 计划，以推动环境、社会和行业的全面数字化转型和创新。在知识产权领域，为支持数字初创企业的发展，中国台北目前正在智能驾驶舱、数字医疗和人工智能医疗材料等特定领域开展工作。这项工作包括提供专利分析、研究报告和定制咨询服务，以协助这些行业制定专利保护和组合发展战略。此外，中国台北还通过从知识产权到 IPO、FITI 和专利起草研讨会等活动，推广专利申请、检索实践和保护等知识产权概念。对于个人行动，以下是成员经济体在 2024 年两次 IPEG 会议期间展示的所有举措：为 BCG 的曼谷目标和 2023 年旧金山原则做出贡献。
CAR-T和基因治疗专家30 ...
82。05/10/2024 South Tyrol Bolzano意大利的Francesco Maniscalco医生医疗保健公司8305/10/2024 Laura Mettivier血液学家A.O.U.San Giovanni di dio和Ruggi d'Aragona Salerno Italy 84。05/10/2024 Denise Morini A.O.U.San Giovanni di dio和Ruggi d'Aragona 85。05/10/2024 Milena Pintimalli医疗总监医疗保健公司，意大利南蒂罗尔·博尔扎诺86。05/10/2024 Eleonora Pontorio研究人员
波兰心脏社会工作的专家意见波兰心脏社会专家的职位声明在...
心肌病（CMS）是一组非常广泛的疾病，包括遗传确定和征收，它们的分类基于表型特征。总是需要寻找病因（通常也试图识别遗传原因），这可能决定了适当的临床管理选择。遗传变异的地理分布随着人群，种族，地区和国家的流行率而变化。有关单个遗传变异分布的最可靠数据来自发达国家。表型层化包括5种主要类型的CM，即扩张的CM，肥厚，限制性，心律不齐的右心室CM和未灌输的左心室（LV）CM。单个CM的特征是各种原因和不同的表型图片，这些图片会影响其表现，诊断和对治疗的反应。在每种类型的CM中，都有家族性和零星（获得的）形式。CM的综合表现以及筛查和诊断测试的有限可用性会导致CMS迟到，通常是在该疾病的晚期阶段。CM的治疗管理严格由其类型和临床情况确定。诊断包括症状的评估，成像和基因检测结果，以及形态学，功能和通常组织学评估。这允许个性化和专用的临床管理。优化
Delphi共识项目，旨在捕捉专家对心脏频谱中高品质管理的看法
该项目的主要目的是捕捉专家对高品质管理的看法，并为希腊的心脏生长患者构成最佳实践训练。肾脏病医生和心脏病学家的指导委员会开发了37个州。一份由32位希腊心脏管理专家完成的在线问卷。用于确定用于确定每个语句共识水平的一致性和分歧指数（DI）的中位数得分。陈述分为四个部门：高品质的风险管理，预防措施，治疗和协作。共识的第一轮的比率为94.6％。37个陈述中的36个中位数为7，37中的35个。在其他陈述中，达成共识，以识别K+> 5.0 MEQ/L的水平与死亡率升高有关；保留肾素 - 血管紧张素 - 醛固酮系统抑制剂（RAASI），以最大的心脏患者推荐剂量；并使用新颖的K+粘合剂来帮助实现RAASI治疗的指南征用剂量。心脏病学家在5 meq/l的K+水平的患者中表现出更高的停止下trate titrate raasi和MRA的不愿。此外，需要88.9％的肾病学家和71.4％的心脏病学家同意，需要在血清K+浓度水平（K> 5.5 mEQ/L）上进行跨专科对齐，以启动高肿瘤血症治疗。新型的钾结合剂可以实现指南征用钾的药物的剂量。心脏病学家和肾副手都表现出与在中度或严重的高度高血症展示时保持滴定性的滴定性的声明。这个Delphi项目指出了心脏核心患者的肾脏症和心脏病学家对高品质管理的协议；因此，它可以帮助对心脏患者的跨专业最佳治疗，而高钾血症并不是疾病优化治疗的障碍。
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 发布日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证授权 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 摘要 目的/宗旨——这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍
https://orcid.org/0000-0001-9954-9287 奥地利维也纳高等研究院 frankus@ihs.ac.at 中小企业实施人工智能的障碍：试点研究 被编辑 Ewa Ziemba 接受 | 收到日期：2024 年 5 月 23 日 | 修订日期：2024 年 7 月 15 日；2024 年 7 月 28 日；2024 年 8 月 24 日 | 接受日期：2024 年 8 月 28 日 | 出版日期：2024 年 9 月 16 日。© 2024 作者。本文根据 Creative Commons 署名-非商业性使用 4.0 许可证 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 授权。 摘要 目的/宗旨 – 这项初步研究探讨了阻碍中小型企业 (SME) 有效实施人工智能 (AI) 的主要障碍。通过彻底了解这些障碍，组织可以制定定制的策略和干预措施来克服这些障碍，从而促进更顺利、更成功地采用 AI。本文的主要目标是帮助组织了解采用 AI 的障碍，以制定定制的策略和干预措施来克服这些挑战，从而更高效、更成功地整合 AI。通过严格审查现实世界的经验和看法，本文试图阐明阻碍有效部署 AI 解决方案的多方面挑战。设计/方法/方法——该研究根据对捷克共和国和奥地利 22 位行业专家的采访数据，确定了 AI 实施的四个主要障碍。
yenher和发酵专家A/S Forge战略合作伙伴关系，以提高欧洲蛋白品牌的可持续植物蛋白
2024年9月13日 - 吉隆坡 - 马来西亚农业领域的领导者Yenher Holdings Berhad（Yenher），丹麦的开拓性生物技术公司A/S（Fe）是由丹麦的开拓性生物技术公司正式签署了YH Europe of Europeal Protein Asia Asia Asia Asia sdn bhd（y H.该合作伙伴关系利用发酵型专家的尖端发酵技术以及Yenher的制造能力和广泛的分销网络来生产一系列新型的生态意识和成本效益的植物蛋白，用于牲畜和水产养殖。