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出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
llm个性化：通过加强管家机器人的加强自我训练将LLM计划者与人类的偏好保持一致
大型语言模型（LLMS）通过利用其语言理解和文本生成功能来显示机器人应用，尤其是任务计划的重要潜力。然而，在诸如家用机器人技术之类的应用中，这些模型的个性化仍然存在着重要的差距。例如，LLM计划可能会发现执行需要个性化的任务，例如决定基于特定的家庭喜好将杯子放在厨房中的位置。我们介绍了LLM-Persyalize，这是一个新颖的框架，旨在个性化家庭机器人的LLM计划。llm-persyalize使用llm计划在多房间，部分观察的家庭环境中执行迭代计划，并利用从本地观察结果动态构建的场景图。要将LLM计划者个性化对用户偏好，我们的优化管道整合了模仿学习和加强自我训练。我们评估了LLM-个性化家政人员，这是一个具有挑战性的现实世界3D基准，用于家庭重排，表明，成功率比现有的LLM计划者增长了30％以上，这表明与人类偏好相符。
对消费者偏好和障碍的系统评价...
印度卡纳塔克邦贝拉加维Visvesvaraya Technological University的研究学者管理研究系。印度卡纳塔克邦贝拉加维Visvesvaraya Technological University的研究学者管理研究系。
偏好获取速度与新癌症药物生存益处的确定性：一个离散选择实验
方法，通过用于调查研究的在线平台Cint招募了美国国家代表性的老年人样本，以参加在线离散选择实验。为了符合条件，受访者必须自我报告一些癌症的经验 - 他们，他们自己，亲密的朋友或家人，以前或目前被诊断出患有癌症。在实验中，受访者选择了两种癌症药物，考虑了五个属性：功能状态，预期寿命，新药的生存益处的确定性，该药物对替代端点的影响以及美国食品和药物管理（FDA）批准时间的延迟。第一个主要结果是生存益处确定性的相对重要性和等待受访者的时间。第二个主要结果是愿意等待更大的生存益处，包括按癌症经验，年龄，教育状况，种族或种族和收入和收入进行亚组分析。次要结果是对确定性和等待时间的敏感性的变化，具体取决于药物对替代端点的影响，受访者的功能状况和预期寿命。研究计划已在ClinicalTrials.gov，NCT05936632中注册。
主题：简报：特朗普政府计划消除气候变化参考，重组NOAA和NMF，开火“深州”公务员
允许NEPA豁免渔业行动。对拟议监管行动的生物学，经济和社会影响的所有要求都包含了《马格努森 - 斯文森法案》，《指导法》的指导法。nepa覆盖了这些要求，这些要求与繁重的，耗时的流程要求，这些要求通常在及时的固定管理措施颁布时通常会造成不必要的延迟。商务部和环境质量委员会应协作以减少这种冗余。
希腊溃疡性结肠炎患者的治疗偏好：横断面研究
参考文献：1. Raine, T. 等人，Journal of Crohn's and Colitis，2022，2–17。2. Triantafillidis JK 等人，Drug Des Devel Ther。2011；5：185–210。3. Gonzalez J 等人，J Am Board Fam Pract。2005；18：87–96。4. Vlasnik JJ 等人，Case Manager。2005；16：47–51。5. Wilke T 等人，Value Health。2011；14(8)：1092–100。6. Horne R. J Psychosom Res。1999；47(6)：491–5。7. Conrad S 等人，Z Gastroenterol。 2012；50(04)：364–72。 8.西格尔CA。炎症性肠病。 2010；16：2168–2172。9.西格尔CA。肠道。 2012；61：459–465。 10. Van Der Pol M 等人，Eur J Health Econ。 2017；18(3)：373–86。
超越人工智能对齐的偏好
人工智能协调的主流实践假设 (1) 偏好是人类价值观的充分代表，(2) 人类理性可以从最大化偏好满足的角度来理解，(3) 人工智能系统应该与一个或多个人类的偏好保持一致，以确保它们的行为安全并符合我们的价值观。无论是隐含遵循还是明确认可，这些承诺都构成了我们所说的人工智能协调的偏好主义方法。在本文中，我们描述并挑战了偏好主义方法，描述了可供进一步研究的概念和技术替代方案。我们首先调查了理性选择理论作为描述性模型的局限性，解释了偏好如何无法捕捉人类价值观的深层语义内容，以及效用表示如何忽略了这些价值观可能存在的不可比性。然后，我们批评了预期效用理论 (EUT) 对人类和人工智能的规范性，借鉴了表明理性主体不必遵守 EUT 的论点，同时强调了 EUT 如何对哪些偏好在规范上是可接受的保持沉默。最后，我们认为这些限制促使我们重新定义人工智能协调的目标：人工智能系统不应与人类用户、开发者或人类的偏好保持一致，而应与适合其社会角色（例如通用助手的角色）的规范标准保持一致。此外，这些标准应由所有相关利益相关者协商并达成一致。根据这种替代的协调概念，多种人工智能系统将能够服务于不同的目的，与促进互利和限制伤害的规范标准保持一致，尽管我们的价值观多种多样。
人类的领导或以下偏好：对人类对机器人感知的影响和人类机器人协作
实现有效且无缝的人类机器人合作需要两个关键的结果：增强团队绩效，并促进对机器人和协作的积极认识。本文通过将人类的领导/关注偏好和绩效整合到其任务分配和调度流程中，调查了提出的任务计划框架实现这些目标的能力。我们设计了一个协作场景，其中机器人自主与参与者的合作。用户研究的结果表明，主动任务计划框架成功实现了上述目标。我们还探讨了参与者的领导和追随者风格对他们的合作的影响。结果揭示了这些因素之间的有趣关系，这些因素需要在未来的研究中进一步研究。