XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemintel
34教育中的人工智能
本文深入研究了人工智能（AI）与教育生态系统之间的复杂关系，尤其是在高等教育中。它详细研究了AI的整合如何影响教学方法，学习经验和研究过程，同时还将焦点引起了伴随的挑战和关注点的关注。具体来说，它审查了对教学沟通和学生参与的影响，并通过一项包括一系列维度的研究来支持其分析：学生人口的波动和较高的教育机构的密度以及这些实体中的数字化程度，这些在这些实体中的数字化程度，以及对学生的综合调查表现出了对他们的看法和AttitiTity和AttitiTity的责任。本研究旨在探索关键利益相关者群体的观点和经验：学生。通过将重点放在AI在教育中带来的机遇和障碍的关注中，该研究旨在促进对其影响的细微理解。批判性地评估了潜在的收益和弊端，为利益相关者提供了导航不断发展的教育格局所需的见解。此外，这项研究旨在关注教育领域数字竞争力的趋势，并提出战略建议，以在创新和传统的教学方法之间取得和谐平衡。这种平衡对于在AI技术的快速整合中制定前瞻性的教育策略至关重要。通过这项全面分析，该研究试图为更广泛的论述做出贡献，以优化AI在教育方面的潜力，同时减轻其挑战，从而支持既有创新又包容的教育系统的发展。
医疗保健领域人工智能的可解释性
摘要背景：在人工智能 (AI) 应用于医疗保健领域时，可解释性是最受争议的话题之一。尽管人工智能驱动的系统已被证明在某些分析任务中表现优于人类，但缺乏可解释性仍然引发批评。然而，可解释性不是一个纯粹的技术问题，相反，它引发了一系列需要彻底探索的医学、法律、伦理和社会问题。本文对可解释性在医学人工智能中的作用进行了全面评估，并对可解释性对于将人工智能驱动的工具应用于临床实践的意义进行了伦理评估。方法：以基于人工智能的临床决策支持系统为例，我们采用多学科方法从技术、法律、医学和患者的角度分析了可解释性对医学人工智能的相关性。基于这一概念分析的结果，我们随后进行了伦理评估，使用 Beauchamp 和 Childress 的“生物医学伦理原则”（自主、仁慈、不伤害和正义）作为分析框架，以确定医疗 AI 中可解释性的必要性。结果：每个领域都强调了一组不同的核心考虑因素和价值观，这些因素与理解可解释性在临床实践中的作用有关。从技术角度来看，可解释性必须从如何实现和从发展角度来看有什么好处两个方面来考虑。从法律角度来看，我们将知情同意、医疗器械认证和批准以及责任确定为可解释性的核心接触点。医学和患者的观点都强调了考虑人类行为者和医疗 AI 之间相互作用的重要性。我们得出的结论是，在临床决策支持系统中忽略可解释性会对医学的核心伦理价值观构成威胁，并可能对个人和公共健康产生不利影响。结论：为了确保医疗 AI 兑现其承诺，需要让开发人员、医疗保健专业人员和立法者意识到医疗 AI 中不透明算法的挑战和局限性，并促进多学科合作。关键词：人工智能、机器学习、可解释性、可解释性、临床决策支持
人工智能在六个领域的作用
背景：人工智能 (AI) 是医疗保健领域临床决策支持 (CDS) 系统的一股变革力量。它的出现受到医疗保健数据量不断增长和多样性的推动，为患者护理、诊断、治疗和健康管理提供了巨大潜力。本研究系统地回顾了 AI 在六个领域增强 CDS 的作用，强调了其对患者结果和医疗效率的影响。方法：进行了四步系统评价，包括全面的文献检索、应用纳入和排除标准、数据提取和综合以及分析。资料来源包括 PubMed、Embase 和 Google Scholar，自 2019 年以来以英文发表论文。选定的研究侧重于 AI 在 CDS 中的应用，最终审查了 32 篇论文。结果：审查确定了六个 AI CDS 领域：数据驱动的洞察和分析、诊断和预测模型、治疗优化和个性化医疗、患者监测和远程医疗集成、工作流程和管理效率以及知识管理和决策支持。每个领域对于改善 CDS 的各个方面都至关重要，从提高诊断准确性到优化资源管理。人工智能在 EHR 分析、预测分析、个性化治疗和远程医疗方面的能力表明了其在推动医疗保健方面的关键作用。讨论：人工智能通过提高诊断精度、预测能力和管理效率显著增强了医疗保健。它促进了个性化医疗、远程监控和基于证据的决策。然而，数据隐私、道德考虑和与现有系统的集成等挑战仍然存在。这需要技术人员、医疗保健专业人员和政策制定者之间的合作。结论：人工智能正在通过在多个领域增强 CDS 来彻底改变医疗保健，有助于提高效率、效果和以患者为中心的护理。然而，它应该补充而不是取代人类的专业知识。未来的方向包括道德人工智能发展、医疗保健人员的持续专业发展以及应对挑战的合作努力。这种方法确保充分利用人工智能的潜力，从而实现技术与人类护理的协同融合。
用于分析胸部 CT 图像的人工智能
本简报中的胸部成像人工智能 (AI) 技术是独立的软件平台，使用机器或深度学习算法来分析或解释放射图像。一些技术允许将图像从医院传输到软件平台，该平台托管在 NHS 认可的安全数据中心。该软件使用专有算法分析胸部 DICOM（医学数字成像和通信）图像。图像分析可以直接发送回医院，以便使用医院系统（例如图片存档和通信系统 (PACS)）和一些使用 DICOM 和 HL7 等协议的放射信息系统进行查看。一些技术还可能允许使用 Web 界面上传和查看图像和分析。
在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
第 10 卷 | 人工智能与同意：女权主义反殖民批判
在印度，Aadhaar 系统为每个公民建立了一个逐步强制执行的唯一身份证号码，构成了世界上最大的生物识别身份系统，该系统对 Silvia Masiero 和 Soumyo Das 所称的多种形式的“数据不公正”负责，这是由于“反贫困计划的数据化”（Masiero & Das，2019）。据他们介绍，由于受益人的数据被强制纳入计划设计，这些数据集与权利的确定直接相关。换句话说，将“受益人群转换为机器可读数据”可以识别和分析用户，以分配（或不分配）权利。并非偶然，最具侵入性和惩罚性的系统针对的是穷人（Eubanks，2018）。一如既往，权力，在种族、阶级、性别、领土、残疾等所有交叉性中，在特定技术的部署方式和目标对象方面发挥着重要作用。
药物研发中的人工智能：最新进展和未来前景
摘要简介：人工智能 (AI) 启发了计算机辅助药物发现。机器学习（尤其是深度学习）在多个科学学科中的广泛应用，以及计算硬件和软件的进步等因素继续推动这一发展。对于人工智能在药物发现中的应用，最初的大部分怀疑已经开始消失，从而使药物化学受益。涵盖的领域：回顾了人工智能在化学信息学中的现状。本文讨论的主题包括定量结构-活性/性质关系和基于结构的建模、从头分子设计和化学合成预测。强调了当前深度学习应用的优势和局限性，并展望了用于药物发现的下一代人工智能。专家意见：基于深度学习的方法才刚刚开始解决药物发现中的一些基本问题。某些方法上的进步，例如信息传递模型、空间对称性保持网络、混合从头设计和其他创新的机器学习范式，可能会变得很普遍，并有助于解决一些最具挑战性的问题。开放数据共享和模型开发将在利用人工智能推动药物发现方面发挥核心作用。
加速疫苗开发中的人工智能
在20世纪发达国家的预期寿命提高可以归因于几个因素 - 卫生基础设施和清洁水，粮食安全的提高，基于人群的医疗保健系统，最普遍的童年传染病和使用抗生素的大规模疫苗接种计划。亚历山大·弗莱明（Alexander Fleming）在1928年发现青霉素及其霍华德·弗洛里（Howard Florey）和恩斯特（Ernst）链条的纯化1940年以“抗生素年龄”为例，并奠定了探索潜力的基础，以探索大量的新颖抗菌剂（Hutchings等人（Hutchings等人）（Hutchings等，2019; lima et al。，2020; vila; vila。目前，将药物送入市场大约需要12年的公共用途，并且该过程非常昂贵，“新的抗生素的中位开发成本超过10亿美元，并且在批准后完成该化合物在其市场上的10年内完成批准后的批准后成本约为3.5亿美元。然而，在第一次临床使用青霉素后不久，观察到微生物通过几种不同的机制获得抗生素耐药性（Christaki等，2020; Huemer等，2020; Larsen等，2022）。世界卫生组织（WHO）强调了在细菌，病毒，寄生虫和真菌中应对耐药性的优先事项，这需要全球协调的多部门方法（Tacconelli等，2018）。抗菌抗性无疑受到i）在农业，兽医和医学实践中广泛使用广谱抗生素，ii）自我