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人工智能和知识密集型劳动力
摘要 本论文研究了人工智能 (AI) 对瑞典劳动力市场的影响。人工智能对知识密集型劳动力的影响尤其令人感兴趣，因为这是一个受人工智能影响更大的群体。理论预测人工智能将使工作任务自动化，同时导致经济中引入新任务。利用职位空缺数据，该论文通过研究机构接触人工智能的两种不同影响阐明了这一主题。首先，研究对劳动力雇用的影响，将劳动力分为工作任务与人工智能相关的劳动力组和工作任务与人工智能无关的劳动力组。其次，测试对机构对非人工智能劳动力所需技能变化的影响。这两个问题都旨在确定劳动任务是否确实被人工智能自动化，以及是否引入了新的工作任务。结果表明，接触人工智能的企业增加了非人工智能劳动力的雇用。此外，研究发现，接触人工智能与所需技能数量的减少有关。知识密集型企业和职业与接触人工智能的关系似乎略弱。结果的解释是，一些人工智能自动化正在发生，尽管不足以引起劳动力市场的重大变化。
非小细胞肺癌中免疫疗法耐药性的生物标志物
患有癌症或造血细胞移植（HCT）的儿童经常需要ICU护理。我们使用医疗保健成本和利用项目的州州住院数据库进行了回顾性队列研究。我们包括<18岁的儿童接受肿瘤学或HCT诊断，并使用ICD-9-CM和ICD-10-CM代码来识别诊断，合并症和器官失败。我们使用了广义的线性泊松回归和Cuzick的趋势测试来评估2001 - 2019年的变化。在2,157,991个儿科住院入院中，肿瘤患者中有3.9％（n = 82,988），HCT患者为0.3％（n = 7,381）。ICU入院患病率从2001年的13.6％上升到2019年的14.4％，肿瘤学入院率从23.9％下降到19.5％，HCT入院。在2001年至2019年之间，ICU患者慢性非肿瘤合并症的患病率从44.3％增加到69.1％（RR 1.60 [95％CI 1.46-1.66]），从41.4％至41.4％至81.5％（RR 1.94 [RR 1.94 [RR 1.94 [95％CI 1.61-1.61-34）多发性器官功能障碍综合征的风险三倍以上（9.5％至33.3％； RR 3.52 [95％CI 2.97-4.18]）和HCT（12.4％至39.7％； RR 3.20 [95％CI 2.09-4.89]）患者。ICU急性髓样白血病（AML）（14.6％至8.5％）和与肿瘤学相关的HCT（15.5％至9.2％）的ICU患者的死亡率最大。重症儿科肿瘤学和HCT患者越来越复杂，慢性合并症和器官衰竭的患病率更高，但死亡率并未增加。儿科ICU可能需要增加财务和助力支持以照顾这些患者。
包括深入的调查建议
电话：262.366.0397 (c) 电子邮件：tracieschnell@gmail.com 自 1995 年以来，我一直从事文化资源管理工作，其中 23 年在 Heritage Research, Ltd. (HRL) 工作，该公司专门从事第 106 条合规性的各个方面，以及环境历史、国家登记提名、社区规划服务、一般历史研究和 HABS/HAER 文档。 2018 年，我成立了自己的历史咨询公司，继续完成社区调查、国家登记提名以及其他类型的历史资源审查/评估。我以独资有限责任公司的形式经营业务，因此，我将全权负责完成与该项目相关的所有工作。背景/工作经历：• 威斯康星大学密尔沃基分校艺术史与批评（建筑史重点）学士和硕士学位• 作为历史资源顾问，在文化资源管理领域拥有近三十年的全职经验• 多年来一直担任由 Historic Milwaukee, Inc.、沃瓦托萨历史学会以及弗兰克·劳埃德·赖特威斯康星州/赖特威斯康星州举办的年度住宅参观活动的研究主席或委员会成员，我曾是这些董事会的成员• 2003 年至 2014 年，担任密尔沃基公共（中央）图书馆举办的两年一度的住宅历史项目的唯一非图书馆工作人员讲师；此后每年举行一次，直到 2016 年。在 HRL 工作期间，我担任以下威斯康星州社区历史资源规划调查（或重新调查）的首席研究员，在某些情况下，还是唯一作者：阿什兰（2000-2001 年以及 2017 年）；穆克沃纳戈（2001 年）；蒂恩斯维尔（2003 年）；尼纳（2005 年）；西阿利斯（2007 年）；梅纳沙（2009 年）；丰迪拉克（2011 年）；新荷尔斯泰因（2013 年）；
血有灌注柱有选择地吸附膝盖+淋巴细胞，以提高抗肿瘤免疫力和肿瘤大鼠的存活率
人工智能（AI）系统的安全是人类决策之一，既是一个技术问题。在AI驱动的决策支持系统中，尤其是在医疗保健等高风险环境中，确保人类互动的安全至关重要，鉴于遵循错误的AI建议的潜在风险。为了探索这个问题，我们在物理模拟套件中进行了以安全为中心的临床医生-AI相互作用研究。医生被放置在模拟的重症监护病房中，并带有人类护士（由经验培训者扮演），ICU数据图，高保真患者的人体模特和AI建议系统。临床医生被要求为模拟患者开出两种药物，患有败血症并戴着眼镜的眼镜，以使我们能够评估他们的凝视在哪里。我们在看到AI治疗建议之前和之后记录了临床医生治疗计划，这可能是“安全”或“不安全”。92％的临床医生拒绝了不安全的AI建议，而安全的AI建议占29％。医生增加了注意力（+37％的注视固定），以不安全AI建议与安全的建议。但是，在不安全的情况下，对AI说明国家的视觉关注并不高。同样，在不安全的AI与安全AI后，临床信息（患者监测器，患者图表）没有得到更多关注，这表明医生没有回顾这些信息来源来调查为什么AI建议可能不安全。医师只能成功说服通过床头护士的脚本评论来改变剂量。我们的研究强调了人类监督在安全至关重要的AI中的重要性，以及在高保真环境中评估人类系统的价值，更像现实世界实践。
心脏骤停患者的非侵入性多模式神经监测：中国重症监护病房的调查
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by-nc-nd/4。0/。
重症监护病房中残留意识的多模式预测：CONNECT-ME 研究
功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 可能揭示意识障碍 (DoC) 患者的残留意识，这反映在有关慢性意识障碍的文献中。然而，急性意识障碍很少被研究，尽管识别残留意识是重症监护病房 (ICU) 临床决策的关键。因此，前瞻性、观察性、三级中心队列、诊断性 IIb 期研究“使用脑电图和 fMRI 进行神经重症监护队列研究中的意识”(CONNECT-ME，NCT02644265) 的目的是评估 fMRI 和脑电图在 ICU 中识别急性意识障碍的残留意识的准确性。2016 年 4 月至 2020 年 11 月期间，对 87 名患有创伤性或非创伤性脑损伤的急性意识障碍患者进行了反复临床评估、fMRI 和脑电图检查。通过视觉分析、频带分析和支持向量机 (SVM) 意识分类器评估静息态脑电图和外部刺激下的脑电图。此外，还评估了典型静息态 fMRI 网络内和网络间静息态连接。接下来，我们使用研究入组时的 EEG 和 fMRI 数据，采用两种不同的机器学习算法（随机森林和带线性核的 SVM）来区分研究入组时和转出 ICU 时（或死亡前）处于微意识状态或更好（≥ MCS）的患者与昏迷或无反应觉醒状态（≤UWS）的患者。使用曲线下面积（AUC）评估预测性能。在 87 名 DoC 患者（平均年龄 50.0 ± 18 岁，43% 为女性）中，51 名（59%）在研究入组时≤UWS，36 名（41%）≥ MCS。31 名（36%）患者在 ICU 死亡，其中 28 名患者停止了生命维持治疗。 EEG 和 fMRI 可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.79（95% CI 0.77–0.80）和 0.71（95% CI 0.77–0.80）。基于组合 EEG 和 fMRI 特征的模型可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.78（95% CI 0.71–0.86）和 0.83（95% CI 0.75–0.89），阳性预测值和灵敏度均有所提高。总体而言，两种机器学习算法（SVM 和随机森林）的表现同样出色。总之，我们建议 ICU 中的急性 DoC 预测模型应基于 fMRI 和 EEG 特征的组合，而不管使用哪种机器学习算法。
儿童中高强度的身体康复方法...
抽象的引入虽然神经可塑性和运动学习原理强调了在亚急性阶段，在患有获得性脑损伤（ABI）的儿童和青少年进行高剂量的身体康复的潜力，但我们缺乏经验证据来证明其在有意义的癌症方面的影响。需要临床研究来研究有足够剂量的身体康复及其对结果的影响，并具有可靠且经过验证的结果测量。在这项研究中，我们将研究高度密集的物理康复干预措施以及可靠和有效的结果测量结果的可行性。通过前瞻性案例设计设计的方法和分析将评估（1）高强度的身体康复计划的安全性和可行性，以改善ABI的儿童和青少年的功能和参与，以及（2）在功能，不稳定和健康阶段的相关国际分类中恢复相关的临床成果指标的可行性。我们的目标是在荷兰专业的青年康复部期间，包括10-15岁的6-20岁儿童和6-20岁的青少年ABI。在康复计划中，我们的目标是在住院康复期间每天进行3-5小时的身体康复。通过一组核心结果度量集合的频繁和系统评估（基线，连续6周）将提供有关运动和认知功能的恢复程度的洞察力。我们使用描述性和推论统计以及主题内容分析来分析数据。伦理和传播该研究已得到乌得勒支大学医学医院医学伦理研究委员会的批准（参考编号：23U-0628）。我们的目标是在同行评审期刊中传播我们的发现，并在国家和国际会议上出席。
被证明是耗时且成本密集的，用于培训机器学习模型的标记图像数据（Assadzadeh等人20
被证明是耗时且成本密集的，用于培训机器学习模型的标记图像数据（Assadzadeh等人。2022）。由于现代游戏发动机的几乎现实渲染（Pavelka and Landa，2024），它们的使用代表了一种可能具有成本效益且节省时间的标签图像数据的替代方法。在本主题的论文中，游戏引擎的适用性以虚幻引擎为例测试。为此，开发了一般的工作流程，该工作流程可以自动化空间数据以供游戏引擎中使用，从而可以简单地创建游戏引擎中的图像和标签，并通过修改数据来确保随后进一步工作。目的是提供可直接用于培训机器学习模型的数据。