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开拓数字前沿
所有组织都面临着技术挑战：如果他们不跟上最新趋势，他们就会输给竞争对手；如果他们行动太快，他们就容易受到错误、不可信数据和见解、网络攻击以及私人数据和知识产权丢失/被盗的影响。有效的数据治理使员工有信心使用人工智能和先进的自动化来加快运营速度，通过令人兴奋的新产品和服务进行创新，并生成能够经受严格审查的财务和越来越多的非财务报告——尤其是在受到严格监管的行业。持续将一般 IT 控制作为重中之重，凸显了传统技术审计领域的重要性。这种持续的关注反映出这样一种理解：即使将新领域纳入范围，对关键应用程序提供的基础保证仍然至关重要。这种平衡的方法确保在追求创新的同时，不会以牺牲关键 IT 系统和数据的安全性、完整性和可用性为代价。
除了诊断外，通过人工智能扩大医疗保健领域
人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，人体化治疗计划和优化运营效率来重新定义医疗保健的界限。本评论探讨了从诊断成像和预测分析到机器人SUR GERY和患者管理的各个医疗领域的AI的多方面应用。通过详细的案例研究，该论文说明了AI在改善患者预后，降低成本以及增加医疗保健服务的可访问性方面做出了重大贡献。但是，AI的整合还提出了需要仔细考虑的实质性道德，隐私和运营挑战。本评论既评估了AI在医疗保健中的变革潜力，又评估了必须解决的关键问题，以负责任地和有效地利用其全部收益。
量子图学习：前沿与展望
量子理论已显示出在增强机器学习方面的优势。然而，利用量子理论来增强图学习还处于起步阶段。本综述从基础理论、方法和前景三个角度研究了量子图学习 (QGL) 的最新进展。我们首先研究 QGL，分别讨论量子理论和图学习的互利关系、图结构数据的特殊性以及图学习的瓶颈。提出了一种新的 QGL 分类法，即图上的量子计算、量子图表示和图神经网络的量子电路。然后强调并解释其中的陷阱。本综述旨在对这一新兴领域进行简短而有见地的介绍，并详细讨论尚待研究的前沿和前景。
区块链和Web3技术打开药物的前沿
根据日本基础设施技术的Gartner hype Cycle 10的说法，区块链技术目前正处于幻灭的陷阱结束时，11，在另外两到五年中，应将其作为主流（图4）。作为一家贸易公司，其优势在于管理复杂的供应链和协调各种利益相关者，并且通过确定利用Blockchain和Web3技术优势的新商机来为制药行业的进一步发展做出贡献。有必要仔细考虑应在哪里应用该技术，问：“我们为什么要引入区块链技术？”如果这样做，应该可以在行业内实现竞争力并持续增长。
引用 Gupta S、Modgil S、Lee C 等人 (2022) 未来就是昨天：利用人工智能驱动的面部识别来提升旅游业的价值。信息系统前沿。25：1179-1195。
引用 Gupta S、Modgil S、Lee C 等人 (2022) 未来就是昨天：利用人工智能驱动的面部识别来提升旅游业的价值。信息系统前沿。25：1179-1195。
建议引用：Meske, Christian；Bunde, Enrico (2022)：基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则：可解释的仇恨言论检测案例，信息系统前沿，ISSN 1572-9419，Springer US，第 25 卷，Iss。2，第 743-773 页，https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5
摘要 社交媒体中的仇恨言论是一个日益严重的问题，会对个人和整个社会产生负面影响。社交媒体平台上的版主需要技术支持来检测有问题的内容并做出相应的反应。在本文中，我们开发并讨论了最适合为使用人工智能 (AI) 协助人类版主的决策支持系统创建高效用户界面的设计原则。我们对三个设计周期内的各种设计方案进行了定性和定量评估，共有 641 名参与者。除了测量感知易用性、感知有用性和使用意图外，我们还进行了一项实验，以证明 AI 可解释性对最终用户感知的认知努力、感知的信息量、心理模型和 AI 可信度的重大影响。最后，我们与软件开发人员一起测试了获得的设计知识，他们对所提出的设计原则的可重用性评价为高。
Hunt, X.、Tomlinson, M.、Sikander, S.、Skeen, S.、Marlow, M.、du Toit, S. 和 Eisner, M. (2020)。人工智能、大数据和移动医疗：预防儿童暴力的前沿。人工智能前沿，3，543305。提前在线出版。https://doi.org/10.3389/frai.2020.543305
针对儿童的暴力是全球公共卫生威胁，令人十分担忧。全世界至少有一半的儿童每年都会遭受暴力；全球每年遭受暴力的 2 至 17 岁儿童总数达 10 亿。根据文献综述，我们认为人工智能（以及相关的机器学习和大数据）和移动医疗方法具有巨大的潜力，可用于大规模预防和解决暴力问题。这种潜力在中低收入国家 (LMIC) 尤为明显，尽管它能否转化为大规模的有效解决方案仍不清楚。我们讨论了人工智能 (AI)、大数据和移动医疗方法预防暴力的可能切入点，并将它们与世界卫生组织的七项 INSPIRE 战略联系起来。然而，应谨慎对待此类工作。我们强调了未来基于技术和技术支持的暴力预防工作的明确方向。我们认为，需要在整个城市层面建立良好的基于代理的模型，以了解可能发生暴力的地方和时间，以及当地的响应系统。然而，有必要开发关于暴力预测因素的通用、可靠和有效的人口和个人/家庭层面数据。这些指标可以整合到常规健康或其他信息系统中，并成为暴力预防和应对系统的人工智能算法的基础。此外，还需要有关个人求助行为、虐待儿童的风险因素和其他信息的数据，这些信息可以帮助我们确定了解暴力成因和应对暴力所需的参数。为了应对此类干预措施引起的道德问题，必须做出协调一致的、有意义的努力，在人工智能领域开展参与性和用户主导的工作，以确保上述隐私和分析问题在未来得到明确解决。最后，我们认为，开发人工智能和其他技术基础设施将需要大量投资，特别是在中低收入国家。
重新定义肯尼亚的基础设施前沿和赞助...
大规模的项目成本> 10亿美元涉及来自公共，PRI VATE，国际，地方和国家利益相关者的多个机构（Flyvbjerg，2014年）。在全球南部，这种项目倾向于吸引全球资本，并由国家政府领导，其愿景可以改善当地社区的社会经济状况（Aalders等，2021）。然而，肯尼亚的研究（Flyvbjerg等，2016）表明，此类项目不仅为当地社区（例如，新工作或培训设施的产生）提供了机会，而且还带来了诸如社会经济差异或对当地人群的混凝土益处的冲突增加（Mkutu等人202020202022202）的风险。本文重点介绍了在肯尼亚苏斯瓦的SGR（标准量规铁路）Megaproject在肯尼亚萨斯瓦的SGR（标准量规铁路）期间提供劳动机会的作用，如图1所示。
Astrid Musnier、Christophe Dumet、Saheli Mitra、Adrien Verdier、Raouf Keskes 等人。应用人工智能加速和降低抗体发现风险。药物发现前沿，2024 年，4，第 1339697 页。10.3389/fddsv.2024.1339697。hal-04672537
与所有科学和工业领域一样，人工智能 (AI) 有望在未来几年对抗体的发现产生重大影响。抗体的发现传统上是通过一系列实验步骤进行的：动物免疫、相关克隆的筛选、体外测试、亲和力成熟、动物模型体内测试，然后是不同的人性化和成熟步骤，产生将在临床试验中进行测试的候选药物。该方案存在不同的缺陷，导致整个过程非常危险，流失率超过 95%。计算机方法的兴起，其中包括人工智能，已逐渐被证明能够以更强大的过程可靠地指导不同的实验步骤。它们现在能够覆盖整个发现过程。在这个新领域的参与者中，MAbSilico 公司提出了一种计算机模拟流程，可以在几天内设计出抗体序列，这些序列已经人性化并针对亲和力和可开发性进行了优化，大大降低了风险并加快了发现过程。
最初发表于：Faes, Livia；Sim, Dawn A；van Smeden, Maarten；Held, Ulrike；Bossuyt, Patrick M；Bachmann, Lucas M (2022)。人工智能和统计学：只是新酒袋里的旧酒？数字健康前沿，4:833912。DOI：https://doi.org/10.3389/fdgth.2022.833912
我们目睹了医学文献中使用人工智能 (AI) 及其分支机器学习 (ML) 方法的科学研究大幅增加。最近一项比较医疗专业人员与人工智能的分类表现的系统评价检索了自 2012 年 1 月以来发表的 20,000 多条研究报告记录。仅在 2020 年，医学电子数据库中就发现了 7,000 多条新记录 (1)。只需使用 1986 年推出的医学主题词 (MeSH)“人工智能”搜索 Medline 数据库，我们就会发现过去二十年记录数量持续增加 (图 1)。仅在 Medline 中，目前用该术语索引的记录总数就高达 120,000 条。阅读这些论文时，除了庞大的数量之外，还发现几个问题。