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用于医疗报告生成和视觉问答的视觉语言模型：综述
医学视觉语言模型 (VLM) 结合了计算机视觉 (CV) 和自然语言处理 (NLP) 来分析视觉和文本医学数据。本文回顾了医疗保健专用 VLM 的最新进展，重点介绍了专为医疗报告生成和视觉问答 (VQA) 设计的模型。我们提供了 NLP 和 CV 的背景知识，解释了如何将这两个领域的技术集成到 VLM 中以实现从多模态数据中学习。我们讨论的关键领域包括医学视觉语言数据集的探索、最近值得关注的医学 VLM 中采用的架构和预训练策略的深入分析，以及对评估 VLM 在医疗报告生成和 VQA 中的表现的评估指标的全面讨论。我们还强调了当前的挑战并提出了未来的方向，包括提高临床有效性和解决患者隐私问题。总体而言，我们的综述总结了开发 VLM 以利用多模态医疗数据来改进医疗保健应用的最新进展。
大语言模型中的未学习气候错误信息
关于气候变化的错误信息是解决对人类最严重威胁之一的关键障碍。本文涉及有关气候信息的大语言模型（LLM）中的事实准确性。使用True/False标记的问答数据来对与气候相关的索赔进行细胞和评估LLMS，我们比较开源模型，从而使其生成真实的回复的能力与气候变化问题。我们介绍了被虚假气候信息中毒的模型的可检测性，发现这种中毒可能不会影响模型反应的准确性。此外，我们比较了未经学习算法，微调和检索增强的一代（RAG）的有效性，以实现气候变化主题的实际基础LLM。我们的评估表明，尽管以前的发现表明在隐私环境中表明其效率低下，但学习算法对于细微的概念可能是有效的。这些见解旨在指导开发更真实的可靠LLM，并强调需要进行额外工作以确保LLMS免受误导性攻击的需求。1
一种新的孟德尔随机化方法来估计多变量脑成像暴露的因果效应
大型研究队列中同时收集的成像遗传学数据的出现提供了前所未有的机会，通过将遗传变异作为工具变量来评估大脑成像特征对外部测量的实验结果（例如认知测试）的因果关系。然而，经典的孟德尔随机化方法在处理高通量成像特征作为识别因果关系的暴露时受到限制。我们提出了一个新的孟德尔随机化框架来联合选择工具变量和成像暴露，然后估计多变量成像数据对结果的因果关系。我们通过大量数据分析验证了所提出的方法，并将其与现有方法进行了比较。我们进一步应用我们的方法来评估白质微结构完整性（WM）对认知功能的因果关系。研究结果表明，与单独评估单次暴露的因果效应和联合评估多次暴露的因果效应（未进行降维）相比，我们的方法在灵敏度、偏差和错误发现率方面取得了更好的表现。我们的应用结果表明，不同区域的 WM 测量具有联合因果效应，对英国生物库参与者的认知功能有显著影响。
识别
目的超声是一种高效的成像工具，用于乳房内部异常。然而，特别是通过乳房超声鉴定乳腺模仿纤维膜瘤（MTMF）的恶性肿瘤可能具有挑战性。这项研究旨在确定MTMF的可靠进化特征。材料和方法这项回顾性研究得到了当地伦理审查委员会的批准。包括在2011年至2021年间筛查623例患者后，有421例组织学验证的纤维膜瘤和MTMF病例。将超声检查特征与组织病理学结果进行了比较，并进行了基于算法的定量排名对预测因子的定量排名最大程度最大，这是对恶性肿瘤正确分类的最大贡献。结果分析了总共363个良性，18个中间体和40个恶性病变。Algorithm-based quantitative rank- ing showed that the most predictive features indicating malig- nancy were a hyperechoic rim (gain ratio merit 0.135±0.004), an irregular border (0.057 ± 0.002), perilesional stiffening (0.054±0.002), pectoral contact (0.051±0.003), an irregular shape (0.029 ± 0.001）和不规则的脉管系统（0.027±0.002）。结论纤维瘤的超声检查结果变化，对MTMF的识别构成挑战。诸如无缘缘和周期回声的特征是恶性肿瘤的预分量，应在超声评估纤维肾上腺瘤和MTMF期间考虑。
系统性多性状 AAV 衣壳工程实现高效基因传递
扩大基因治疗应用需要可制造的载体，这些载体可以有效地传导人类和临床前模型中的靶细胞。传统的腺相关病毒 (AAV) 衣壳文库选择方法无法在广阔的序列空间中搜索一小部分具有临床转化所必需的多种性状的载体。在这里，我们介绍了 Fit4-Function，这是一种可通用的机器学习 (ML) 方法，用于系统地设计多性状 AAV 衣壳。通过利用均匀采样可制造序列空间的衣壳文库，可以生成可重复的筛选数据来训练准确的序列到功能模型。结合六种模型，我们设计了一个多性状（肝脏靶向、可制造）衣壳文库，并根据所有六个预定标准验证了 88% 的文库变体。此外，仅使用小鼠体内和人类体外 Fit4Function 数据进行训练的模型准确预测了 AAV 衣壳变体在恒河猴中的生物分布。顶级候选物表现出与 AAV9 相当的生产产量、高效的小鼠肝脏转导、高达 1000 倍的人类肝细胞转导以及在恒河猴肝脏转导筛选中相对于 AAV9 的富集度增加。Fit4Function 策略最终使得预测肽修饰 AAV 衣壳的跨物种性状成为可能，并且是组装预测 AAV 衣壳在数十种性状中表现的 ML 图谱的关键一步。
在短时间和长时间标准上的水文盆地上的水和能源预算
摘要。从观察值中更准确地量化区域水和能量漏气对于确定气候和地球系统模型的能力及其模拟未来变化的能力至关重要。本研究使用卫星观测来对2002年至2013年选定的大型河流盆地的陆地水和能量预算的每月估计。在优化之前，盆地的水预算残留物在1.5％至35％之间，净辐射与相应的湍流范围在长期平均值中范围为1至12 W m-2之间。为了进一步评估这些不一致的人，基于整合了漏斗观测值，将漏液添加的表面存储（SIF）用于水和能量。这暴露了季节性水存储中的不匹配，并使宽限期（重力恢复和气候实验）与其他漏斗观察结果所建议的储存之间的重要年度差异增加。我们的优化确保了频率估计值与短（每月）和更长的时间尺度的宽限期的总储能发生变化，同时也通过使用序列方法来平衡长期的长期能量预算。使用χ2检验，在操作过程中进行的所有频道调整都很小，在不确定性估计中，并且保留了观察结果的年度变异性。优化还降低了单个频道组件的形式不确定性。与以前文献的结果相比，诸如密西西比州，刚果和黄河等盆地的结果相比，我们的结果表明，在每种情况下，与宽限期的可变性和趋势都更好地达成了共识。
罕见的遗传共济失调-Juser
摘要共济失调（SARA）评估和评级的量表被广泛用于遗传性小脑共济失调的严重程度和进展。sara现在被认为是多次共济失调治疗试验中的主要终点，但尚未测试其基本的复合项目测量模型。这项工作旨在使用项目响应理论（IRT）评估SARA及其项目的综合特性，并证明其在超稀有遗传性共济失调中的适用性。利用萨拉（Sara）从1932年的访问中访问了990例常染色体隐性小脑共济失调（ARCA）注册中心的数据，我们使用IRT方法评估了SARA的表现。在整个共济失调人群的共济失调严重程度范围以及115个遗传ARCA亚群的评估有效性上评估了项目特征。一维IRT模型能够描述Sara项目数据，表明Sara捕获了一个单一的潜在变量。所有项目都具有很高的歧视值（1.5-2.9），并介绍了萨拉在区分不同疾病状态的受试者中的有效性。每个项目贡献了总评估信息的7％至28％。没有证据表明SARA适用性中115个遗传ARCA亚群之间的差异。这些结果表明，萨拉的良好歧视能力及其所有项目增加了信息价值。IRT框架在项目级别上提供了对Sara的详尽描述，并促进了其在即将到来的纵向自然史或治疗试验中的临床结果评估，包括超稀有的共济失调。
欧盟连通性战略：
2018年，欧盟公布了连接亚欧的战略。自此，互联互通不仅成为欧盟印太战略的基石，也成为欧盟政策制定中经常使用的流行词。最近，欧盟表示决心将互联互通工作扩展到非洲和拉丁美洲，从而使欧盟互联互通成为全球愿望。本EIAS简报首先揭开欧盟互联互通概念的神秘面纱，以及其对这一问题日益关注的原因。它接下来评估如何将欧盟互联互通战略转化为实际行动。通过增加宝贵的知识并对实施该战略的潜在障碍和挑战进行深入研究，本研究最终制定了16项具体的政策建议，涉及（1）资金、（2）可持续实施，以及（3）与中国或美国等其他重要参与者可能的合作与竞争。这项研究为正在进行的辩论提供了切实可行的见解，从而有助于成功实施欧盟在欧洲、亚洲和全球的连通性承诺。关键词：欧盟连通性战略、亚洲、欧亚大陆、欧盟-亚洲连通性、数字连通性、可持续基础设施、政策实施、连通性融资、EFSD+、对外行动、中国、美国、印度、日本、韩国、东盟、BRI、B3W 欧洲亚洲研究所发布的简报是对与某一问题相关的事实的总结，通常包括拟议的行动方案。本文表达的是作者的观点，而不是欧洲亚洲研究所的观点。
微调袖珍条件3D分子...
在药物发现中，产生与靶蛋白结合的分子，同时提出所需的化学特性是一个基本挑战。在分子产生的深度学习的早期阶段，大多数模型并未明确模拟产生的分子与靶蛋白之间的相互作用。相反，它们将分子作为微笑字符串或图形产生，仅通过对接得分考虑靶蛋白。这种方法面临概括的局限性，并要求对不同目标进行模型的重新训练。相比之下，新型的袖珍3D分子生成方法通过从蛋白结合口袋输入产生3D分子结构来取得重大改进。例如，Atom-AutoreReReTresbility模型Pocket2mol在创建具有较高结合和理想化学特性的分子方面表现出卓越的性能。但是，它具有局限性，包括产生不切实际的立体化学结构和对产生分子的证券的约束，后者源于训练以复制训练集中的分子。为了克服这些局限性，我们提出了一种加强学习方法，以微调模型以生成具有增强特性的分子。为了证明其有效性，我们进行了一个实验，在该实验中，我们使用方法最大程度地减少了模型的立体化学问题，并增强了产生的分子的吸毒和结合亲和力。可以在https://github.com/deargen/pocket2mol rl公共场所找到推理和复制说明的源代码。我们的结果表明，这种方法不仅可以解决Pocket2mol的现有问题，而且还为分子产生指标建立了新的基准，从而强调了我们方法的推进分子产生的潜力。
罕见的遗传共济失调
摘要共济失调（SARA）评估和评级的量表被广泛用于遗传性小脑共济失调的严重程度和进展。sara现在被认为是多次共济失调治疗试验中的主要终点，但尚未测试其基本的复合项目测量模型。这项工作旨在使用项目响应理论（IRT）评估SARA及其项目的综合特性，并证明其在超稀有遗传性共济失调中的适用性。利用萨拉（Sara）从1932年的访问中访问了990例常染色体隐性小脑共济失调（ARCA）注册中心的数据，我们使用IRT方法评估了SARA的表现。在整个共济失调人群的共济失调严重程度范围以及115个遗传ARCA亚群的评估有效性上评估了项目特征。一维IRT模型能够描述Sara项目数据，表明Sara捕获了一个单一的潜在变量。所有项目都具有很高的歧视值（1.5-2.9），并介绍了萨拉在区分不同疾病状态的受试者中的有效性。每个项目贡献了总评估信息的7％至28％。没有证据表明SARA适用性中115个遗传ARCA亚群之间的差异。这些结果表明，萨拉的良好歧视能力及其所有项目增加了信息价值。IRT框架在项目级别上提供了对Sara的详尽描述，并促进了其在即将到来的纵向自然史或治疗试验中的临床结果评估，包括超稀有的共济失调。