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我们如何促进国家和欧盟 HTA 实践中所需的新型 HTA 方法的实施？
根据乌克兰内阁第 1300 号法令，《国家药品卫生技术评估》指南首次在乌克兰获得卫生部 2021 年 3 月 29 日第 593 号命令的批准，并经卫生部 2023 年 10 月 6 日第 1741 号命令批准了修订
加速人工智能：联合学习如何保护隐私、促进协作和改善结果
摘要 跨机构合作受到数据共享挑战的限制。这些挑战阻碍了创新，特别是在人工智能领域，模型需要多样化的数据来确保强大的性能。联邦学习 (FL) 解决了数据共享挑战。在典型的协作中，数据被发送到中央存储库，在那里训练模型。使用 FL，模型被发送到参与站点，在本地进行训练，并聚合模型权重以创建具有改进性能的主模型。在 2021 年北美放射学会 (RSNA) 会议上，进行了一个名为“加速人工智能：联邦学习如何保护隐私、促进协作和改善结果”的小组讨论。“两个小组分享了见解：来自 EXAM 研究 (EMC CXR AI 模型) 的研究人员和美国国家癌症研究所早期检测研究网络 (EDRN) 胰腺癌工作组的成员。EXAM 汇集了 20 家机构，创建了一个模型来预测急诊科出现 COVID-19 症状的患者的氧气需求。EDRN 合作的重点是通过早期检测改善胰腺癌患者的预后。本文介绍了小组的主要见解，包括直接引用。小组成员描述了 FL 的动力、FL 的长期潜在愿景、FL 面临的挑战以及 FL 的直接前进道路。
神经影像学促进亨廷顿氏病的临床试验：EHDN成像工作组的当前意见
摘要。神经影像越来越多地包括在亨廷顿疾病（HD）的临床试验中，从参与者选择和安全监测到疾病改良的证明，从参与者选择和安全监测到疾病。选择适当的方式和相关分析工具需要仔细考虑。代表EHDN成像工作组，我们提出了有关将神经影像纳入高清试验的实用性和未来前景的当前意见。涵盖结构 - 功能 - 功能和扩散的关键成像方式 - MRI，灌注成像，正电子发射断层扫描，磁共振光谱和磁脑摄影，我们解决了如何在HD试验中使用神经影像，以：1）辅助患者选择，富集患者，富集，富集，富集，富集，层次，层次，层次，层次，安全性监测和安全性； 2）展示生物分布，目标参与和药效学； 3）提供疾病改良的证据； 4）了解治疗后大脑重组织。我们还提出了将研究方法论转化为临床试验环境的挑战，包括设备要求和成本，获取和分析的标准化，患者负担和侵入性以及结果的解释。我们得出的结论是，在适当考虑模式，研究设计和分析的情况下，成像具有巨大的潜力，可以促进HD中有效的临床试验。
早期眼科药物研发的复杂性 端到端解决方案如何促进 II 期临床试验的进展
与非临床安全性研究的情况一样，兔子接受的剂量需要比人类剂量高出几倍，这就要求每只眼睛植入多达六个植入物。植入物数量众多，这既带来了技术和科学挑战。兔子的玻璃体空间小得多（兔子玻璃体总体积约为 1.5 毫升，而人类约为 5 毫升），晶状体较大（兔子约为 8 毫米，而人类约为 4 毫米）。这些因素增加了植入物在注射过程中以及注射后接触眼后节软组织的风险。在设计研究时需要特别考虑，以确保可以识别、在整个研究过程中监测给药过程中产生的任何病变，并最终将其与 API 相关效应区分开来。
临床人工智能应用治理，以促进大型医疗系统中安全、公平的部署：关键要素和早期成功
在医疗保健领域成功部署和有意义地采用人工智能的关键挑战之一是人工智能应用的卫生系统级治理。这种治理不仅对患者安全和卫生系统问责至关重要，而且对于培养临床医生的信任以改善采用和促进有意义的健康结果至关重要。在本案例研究中，我们描述了威斯康星大学健康学院 (UWH) 的这种治理结构的发展，该结构从有效性和用户可接受性的评估到安全部署和持续监测有效性，对人工智能应用进行监督。我们的结构利用了一个多学科指导委员会以及项目特定的小组委员会。委员会成员制定了一个多利益相关者的观点，涵盖信息学、数据科学、临床操作、道德和公平。我们的结构包括指导原则，为认可人工智能应用的初始部署和持续使用提供有形参数。委员会的任务是确保所有应用程序的可解释性、准确性和公平性原则。为了实施这些原则，我们提供了一个价值流，以在临床实施的不同阶段应用人工智能治理原则。这种结构使人工智能应用能够有效地在临床上采用。有效的治理提供了几种结果：（1）明确的制度化监督和认可结构；（2）一条涵盖技术、临床和操作等考虑的成功部署之路；（3）一个持续监测的过程，以确保解决方案在临床实践和疾病流行率不断发展的情况下仍然可接受；（4）纳入人工智能应用的道德和公平使用指南。
验证LabCorp等离子体焦点测试，通过无细胞的DNA基因组分析
基因组促进对于指导治疗决策的精确肿瘤学至关重要。液体活检测试是一种互补的组织测试方法，尤其是在不容易获得组织时。LabCORP等离子体焦点测试是一种无细胞的DNA基因组促进测试，该测试可确定固体癌症中可起作用的变体，包括非E小细胞肺，结直肠癌，黑色素瘤，乳腺癌，食管，食管，胃癌和恐同学连接和胃癌。这项研究强调了测试的分析验证，包括与正交方法相比的准确性，以及灵敏度，特殊性，精确性，可重复性和可重复性。与正交方法的一致性表明，单核苷酸变体（SNV），插入/缺失（INDELS）和副本数量放大器（CNAS）分别为98.7％，89.3％和96.2％，分别为crelpliancation和100.0％的clentrycation和Microsatellite Instelite（MSSATELLITE INSTISSII）。分析灵敏度显示，SNV和Indels的检测中位数为0.7％和0.6％，CNA的1.4倍，易位等位基因频率为0.5％，MSI为0.6％。SNV/INDELS的特定峰为99％，CNA，易位和MSI为100％。对于SNVS/Indels和CNA的精度，可重复性和可重复性实验的平均正相一致性为97.5％和88.9％，易位和MSI的平均值为100％。综上所述，这些数据表明，LabCorp等离子体焦点测试是一种高度准确，敏感和特定的方法，用于无细胞的DNA基因组促进，以补充组织测试并提供治疗决策。（J Mol诊断2023，25：477在489和489中；
材料Expeditor的作用是促进住房模块，浴室吊舱和公用事业橱柜项目的平稳完成。您将ENS
材料Expeditor的作用是促进住房模块，浴室吊舱和公用事业橱柜项目的平稳完成。您将确保每个项目都有足够和及时的材料和设备流动。供应链巡进者必须是一个能够多任务的人。您应该具备出色的沟通能力和解决问题的能力。项目管理方面的经验将非常有用，以及对基本购买，MRP和对技术原理/图纸的熟悉的知识。目标是支持及时且具有成本效益的客户主导的建筑项目，与供应商以及内部生产和设计团队合作。
探究商业模式中促进可持续发展初创企业长期价值创造的关键成功因素
26946424, 0，由 Test, Wiley Online Library 于 [17/05/2024] 从 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/beer.12681 下载。有关使用规则，请参阅 Wiley Online Library 的条款和条件 (https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions)；OA 文章受适用的知识共享许可约束
探究商业模式中促进可持续发展初创企业长期价值创造的关键成功因素
26946424, 0，由 CochraneItalia 于 [10/05/2024] 从 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/beer.12681 下载。有关使用规则，请参阅 Wiley Online Library 的条款和条件 (https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions)；OA 文章受适用的知识共享许可约束
用户和开发人员对使用AI技术来促进初级保健环境中皮肤癌的早期发现：定性半结构
背景：包括黑色素瘤和角质形成细胞癌在内的皮肤癌是全球最常见的癌症之一，在大多数人群中，它们的发生率正在上升。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。 人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。 很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。 目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。 方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。 参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。 我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。 使用主题框架分析分析了转录记录。 使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。 在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。转录记录。使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。结果：主要主题是“ AI在皮肤癌诊断途径中的位置”和“ AI技术的目的”；跨裁切主题包括信任，可用性和可接受性，概括性，评估和监管，实施和长期使用。参与者担心用于开发和测试AI技术的数据的质量，以及这可能对他们与一系列人口统计患者的临床使用的准确性产生的影响以及丢失皮肤癌的风险。易用性，而不是增加已经紧张的医疗保健服务的工作量是参与者的重要考虑因素。医疗保健专业人员和AI研究人员报告说，缺乏评估和规范AI技术的既定方法。结论：这项研究是最早研究各种利益相关者对使用AI技术来促进皮肤癌早期诊断的观点的研究之一。这些技术的诊断途径中的最佳方法和位置