相关的关键发现: - 诊断错误每年影响超过1200万美国人,耗资超过1000亿美元(第5、15页)。- 基于AI的技术提供了诸如较早的疾病检测,更一致的数据分析和改善患者的访问效果(第10、11、12页)。- 几种ML技术有助于诊断癌症,糖尿病性视网膜病,阿尔茨海默氏病,心脏病和Covid -19。这些工具主要使用图像数据(X射线,MRI等),但不像其他数据类型一样(第11、12页)。- 美国大多数主要医疗中心使用了一种心电图监测技术,而另一种Covid -19检测技术仅在少数大学和研究机构中使用(第6页)。- ML诊断技术尚未看到广泛采用(第14页)。- 公司报告采用水平的不同;一种ECG技术被广泛使用,而Covid-19的另一种则仅限于研究(第6、14页)。- 医疗提供者通常会犹豫采用ML技术,直到现实世界的绩效得到很好的表现为止(第6、23页)。- 三种新兴方法是自主,适应性和面向消费者的ML诊断(第17页)。- 自适应ML,使用新的患者数据更新算法,可能会提高准确性,但也可能导致不一致的性能(第17-19页)。- 自主系统可以降低成本,提高能力并提高准确性,但是它们的创造和采用可能很困难(第18-19页)。- 面向消费者的工具提供了增加的患者访问和更广泛的数据收集,但也需要采取其他步骤来确保适当的结果(第21-22页)。- 采用ML的挑战包括在各种临床环境中展示现实世界的表现,确保技术满足实际的医疗需求,并在现有的监管框架中弥合差距(第23-27页)。- 研究表明,在临床部位之间的性能可能会有很大的不同,从而强调了对特定地点验证的需求(第23-24页)。- 关于算法验证和采用技术的监管差距,特别是对于具有适应性能力的人(第26、33页)。- 解决这些挑战的政策选择包括激励对ML技术的评估,扩大对高质量数据的访问以及促进开发人员,提供者和监管机构之间的协作(第28-31页)。
要求对QX样IBV菌株进行保护,以及POULVAC IB PRIMER疫苗接种后的27天,以保护马萨诸塞州和D274样菌株,以保护含有QX样菌株。第二次接种IBV变体2(IS-1494样)和793b血清型菌株的免疫力发作21天,还建立了血清型菌株,与上述POULVAC IB QX相关,如上所述,由呼吸道降低的呼吸迹象的减少(由IS-1494)(IS-1494)(IS-1494)(IS-1494)(IS-1494)所证明证明。 IBV。安全参数与分别施用的疫苗所述的安全参数没有什么不同。可用的安全性和功效数据,证明该疫苗通过喷雾途径给母抗体阳性小鸡进行给药时,可以在Poulvac NDW的同一天给予这种疫苗。
相关的关键发现: - 自动化技术取代了人工劳动,可能会减少劳动力需求,工资和就业(第198-201页)。这种位移效应可以使每个工人的工资和产出分离,从而导致劳动力占国民收入的份额下降(第198页)。- 虽然自动化的生产率提高,但它们可能并不总是抵消工作损失(第202-205页)。创建新任务是一项至关重要的平衡力,但是不能保证这个过程,并且可能落后于自动化,这可能会导致整体生产率增长速度较慢(第205-207、210-211、223-224页)。- 由于工人重新分配和技能不匹配所需的时间,自动化技术的引入会导致经济调整缓慢(第199,208-209页)。这种不匹配可以降低生产率的提高并加剧不等式(第221-223页)。由资本补贴等因素驱动的过度自动化也可能会阻碍生产率(第210-211,224-226页)。- 新任务的创建是反对自动化负面影响的重要反击力(第205-207、217-218页)。但是,新任务的发展需要投资,并且可以以其他技术进步为代价来阻碍自动化(第223-224页)。- AI可能无法取代所有人类劳动,因为其当前的应用集中在特定的,定义明确的任务上(第207页)。但是,新任务和工人技能要求之间的技能不匹配可以大大减慢适应性(第221-223页)。- 公司应预期技能不匹配并投资于培训计划,以帮助员工适应自动化创建的新任务(第223页)。通过政策调整来解决过度自动化并促进创建新的,劳动力密集的任务可以减轻对工人的负面影响(第224-226页)。
灭活口蹄疫疫苗含有一种或多种适当的血清型,即 O 型、A 型、C 型、亚洲 1 型、SAT 1 型、SAT 2 型、SAT 3 型,并加入氢氧化铝/皂苷。疫苗的菌株和抗原含量经过配制,可为接种疫苗的动物提供流行病学相关的免疫力。给反刍动物接种疫苗可诱导产生针对口蹄疫病毒的抗体,从而减少接触病原体后的临床症状和死亡率。在最大有效载荷为四个月的时间内,在实验条件下连续 5 次给牛重复施用 AFTOPUR ALSAP 口蹄疫疫苗,每剂含有四种菌株中每种菌株的 16µg 146S 抗原,已证明不会诱导针对病毒非结构蛋白的抗体滴度,足以导致血清在酶联免疫电转移印迹分析测试中对非结构蛋白抗体呈阳性(诊断检测和疫苗标准手册 [2001] 口蹄疫,第 2.1.1 章。国际兽疫局,巴黎),与感染口蹄疫病毒的动物相比。
Ivan Alonso 1,Cristiano Alpigiani 2,Brett Altschul 3,HenriqueAraújo4,Gianluigi Arduini 5,Jan Arlt 6,Leonardo Bardurina 7,AntunardBalaž8,Satvika Bandarupally 9,10,Barry C. Barry C. Barry C. Barish C. Barish C. Barish 11,Michele Barone 13 E Battelier 17,Charles FA Baynham 4,Quentin Beaufils 18,Aleksandar Beli´c 8,JoelBergé19,Jose Bernabeu 20,21,Andrea Bertoldi 17,Robert Bingham 22,23迭戈·布拉斯 24 , 25 , 凯·邦斯 26† , 菲利普·布耶 17† , 卡拉·布赖滕贝格 27 , 克里斯蒂安·布兰德 28 , 克劳斯·布拉克斯迈尔 29 , 28 , 亚历山大·布列松 19 , 奥利弗·布赫穆勒 4 , 30† , 德米特里·布德克 31 , 32 , 路易斯·布加略 33 , 谢尔盖·伯丁 34 , 路易吉·卡恰普奥蒂 35† , 西蒙尼·卡莱加里 36 , 泽维尔·卡尔梅特 37 , 达维德·卡洛尼科 38 , 本杰明·卡努埃尔 17 , 劳伦蒂乌-伊万·卡拉梅特 39 , 奥利维尔·卡拉兹 40† , 多纳泰拉·卡塞塔里 41 , 普拉提克·查克拉博蒂 42 , 斯瓦潘·查托帕迪亚伊 43 , 44 , 32 , Upasna Chauhan 45 , Xuzong Chen 46 , Yu-Ao Chen 47 , 48 , 49 , Maria Luisa Chiofalo 50 , 51† , Jonathon Coleman 34 , Robin Corgier 18 , JP Cotter 4 , A. Michael Cruise 26† , Yanou Cui 52 , Gavin Davies 4 , Albert De Roeck 53 , 5† , Marcel Demarteau 54 , Andrei Derevianko 55 , Marco Di Clemente 56 , Goran S. Djordjevic 57 , Sandro Donadi 58 , Olivier Doré 59 , Peter Dornan 4 , Michael Doser 5† , Giannis Drougakis 60 , Jacob Dunningham 37 , Sajan Easo 22 , Joshua Eby 61 , Gedminas Elertas 34 , John Ellis 7 , 5† , David Evans 4 , Pandora Examilioti 60 , Pavel Fadeev 31 , Mattia Fanì 62 , Farida Fassi 63 , Marco Fattori 9 , Michael A. Fedderke 64 , Daniel Felea 39 , Chen-Hao Feng 17 , Jorge Ferreras 22 , Robert Flack 65 , Victor V. Flambaum 66 , René Forsberg 67† , Mark Fromhold 68 , Naceur Gaaloul 42† , Barry M. Garraway 37 , Maria Georgousi 60 , Andrew Geraci 69 , Kurt Gibble 70 , Valerie Gibson 71 , Patrick Gill 72 , Gian F. Giudice 5 ,乔恩·戈德温 26 、奥利弗·古尔德 68 、奥列格·格拉乔夫 73 、彼得·W·格雷厄姆 44 、达里奥·格拉索 51 、保罗·F·格里恩 23 、克里斯汀·格林 74 、穆斯塔法·京多安 75 、拉特内什·K·古普塔 76 、马丁·海内尔特 71 、埃基姆·T·汉纳梅利 77 、莱昂尼·霍金斯 34 、奥雷利安·希斯 18 、维多利亚·A·亨德森 75 、瓦尔德马尔·赫尔 78 、斯文·赫尔曼 77 、托马斯·赫德 30 、理查德·霍布森 4† 、文森特·霍克 77 、杰森·M·霍根 44 、博迪尔·霍尔斯特 79 、迈克尔·霍林斯基 26 、乌尔夫·以色列森 59 、彼得·耶格利茨 80 、菲利普·杰泽81 , Gediminas Juzeli¯unas 82 , Rainer Kaltenbaek 83 , Jernej F. Kamenik 83 , Alex Kehagias 84 , Teodora Kirova 85 , Marton Kiss-Toth 86 , Sebastian Koke 36† , Shimon Kolkowitz 87 , Georgy Kornakov 88 , Tim Kovachy 69 , Markus Krutzik 75 , Mukesh Kumar 89 , Pradeep Kumar 90 , Claus Lämmerzahl 77 , Greg Landsberg 91 , Christophe Le Poncin-Lafitte 18 , David R. Leibrandt 92 , Thomas Lévèque 93† , Marek Lewicki 94 , Rui Li 42 , Anna Lipniacka 79 , Christian Lisdat 36† 、米娅·刘 95 、JL 洛佩兹-冈萨雷斯 96 、西娜·洛里亚尼 97 、约尔马·卢科 68 、朱塞佩·加埃塔诺·卢西亚诺 98 、Nathan Lundblad 99,Steve Maddox 86,MA Mahmoud 100,Azadeh Maleknejad 5,John March-Russell 30,Didier Massonnet 93,Christopher McCabe 7,Matthias Meister 28,Tadejemister 80,Mical 80 1,Gavin W. Morley 104,JurgenMüller42,Eamonn Murphy 35†,ÖzgürE。Musteğlu,Daniel O'She She。165 L oi 23,Judith Olson 107,Debapriya Pal 108,Dimitris G. Papazoglou 109,Elizabeth pasebet pasembou 4 Ki 111,Emanuele Pelucchi 112,Franck Pereira 18和Santos,Peter Achivski 17 13,114,
白喉 2'289 1'870 0 _ _ 3'995 1'768 165 日本脑炎 _ _ _ _ _ _ _ _ 麻疹*** 28'094 7'063 11'190 17'136 12'423 212'183 115'682 162'106 腮腺炎 _ _ _ _ _ _ _ _ 百日咳 _ 7'897 4'244 _ 6'592 38'910 42'929 48'996 脊髓灰质炎* 18 34 0 5 1 638 1'873 816 风疹*** 1'644 4'772 543 503 419 _ _ _ 风疹 (CRS) _ _ _ _ _ _ _ _ 破伤风 (新生儿) 137 130 187 34 53 1'643 1'060 _ 破伤风 (总数)** 138 131 187 34 53 1'643 2'703 3'095 黄热病 154 47 26 0 0 0 4'075 8 * 脊髓灰质炎指所有脊髓灰质炎病例(本土或输入),包括由疫苗衍生脊髓灰质炎病毒 (VDPV) 引起的脊髓灰质炎病例。如需分类数据,请点击此超链接:https://extranet.who.int/polis/public/CaseCount.aspx 它不包括疫苗相关麻痹性脊髓灰质炎 (VAPP) 病例和非脊髓灰质炎急性弛缓性麻痹 [AFP] 病例。 ** 新生儿破伤风和总破伤风病例数相等可能是由于缺乏非新生儿破伤风监测系统。*** 对于 2019 年,如果一个国家没有提交联合报告表,则麻疹和风疹病例来自通过每月监测数据报告的数据,可从以下网站获取:https://www.who.int/immunization/monitoring_surveillance/burden/vpd/surveillance_type/active/measles_monthlydata/en/
