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开发混合量子的试验和磨难 -
摘要 - Quantum Computing有很大的希望可以解决经典计算机无法到达的问题。到已经引起科学和工业社区的利益的地步。因此，预计在量子软件与经典系统相互作用的情况下，混合系统将开始出现。可以通过服务计算来培养这种共存。不幸的是，可以提供量子代码的方式，因为服务仍然错过了服务计算的许多潜在收益。本文解决了旅行推销员问题，并解决了以量子微服务形式实施实施的挑战。然后，它用于检测该过程中服务计算的哪些好处。结论有助于衡量当前技术状态与为了拥有实际量子服务工程的状态之间的距离。
临床试验：药物开发过程
实验或随机对照试验 (RCT) * 被认为是最可靠的评估方法。通过在符合条件的受益者中随机分配干预措施，分配过程本身会创建可比较的治疗组和对照组，这些组在样本量适当的情况下在统计上是等同的。
流行病疫苗试验的伦理考量
摘要 疫苗是保护个人健康和抗击 COVID-19 大流行等疫情的有力措施。当一种有效的疫苗成功研发出来对抗流行病，而研究人员试图在涉及人类受试者的临床试验中测试另一种疫苗对同一病原体的有效性时，就会出现道德困境。一方面，有充分的理由说明，在已经存在有效产品的情况下，试验一种新型疫苗是不道德的。首先，医学伦理的坚定原则是，如果患者的生命可能取决于有效的治疗或疫苗，就不应该拒绝给他们。其次，由于流行病爆发通常出现在资源匮乏的卫生系统环境中，因此，任何拒绝有效疫苗的试验都存在显著的风险，即对历史上被用于生物医学研究的弱势群体造成不成比例的影响。第三，新型疫苗的临床试验可能与控制活跃疫情的努力相矛盾。另一方面，如果预计候选疫苗与现有产品相比具有某些优势，则对其进行试验可能是合理的。本文讨论了比较疫苗对抗流行病病原体的关键因素，包括免疫学、后勤和经济方面的考虑。除了埃博拉疫苗研发的案例研究外，本文还试图建立一个总体框架，该框架应由免疫学家、流行病学家、经济学家和生物伦理学家进行扩展和充实，并最终应用于 COVID-19 疫苗的案例。
高风险儿童癌症的临床试验
22DT014 一项 1/2 期开放标签研究，旨在评估 lurbinectedin 单药治疗对既往接受过实体瘤治疗的儿科参与者的安全性、耐受性、药代动力学 (PK)、推荐的 2 期剂量 (RP2D) 和疗效，随后进行扩展以评估对复发/难治性尤文氏肉瘤的儿童和年轻成人参与者的疗效和安全性
挪威：临床试验的首选国家
挪威卫生部已制定了一项雄心勃勃的战略计划，以加强挪威作为临床试验的卓越国家。与该行业合作，Nortrials是希望在挪威进行临床试验的全球公司入口点。挪威提供：访问出色的临床试验单位和国际知名的临床医生和研究人员世界上最广泛的健康注册表收集之一建立了健康数据与生物库之间建立的联系单个入口点一个单一的入口点，用于访问全国所有临床试验的单个入口处公共诊断诊断的全国基础设施，以实现公共诊断型型公共诊断，以型型公共诊断型建立医疗保健服务的合作结构良好的专业护理系统，并具有很高愿意参与Nortrials，医疗保健行业，来自临床方面的钥匙开局和创新挪威的钥匙馆领导者的临床试验代表的人口，并将与选择Norway成为优先临床试验国家的选择，以增强挪威的选择，以增强挪威的选择。请加入并倾听我们的专家介绍未来的临床试验策略。
ICCC血液学试验新闻通讯_FEB 2025.PUB
ACT16482：与iSatuximab与pomalidomide和pomalidomide和dexametherone相比，在复发或重质型多发性多发性骨髓瘤（RRMM）中，与新型药物相比，与新型药物相比，对ISATUXIMAB进行了有或不与新型药物的结合，评估ISATUXIMAB的雨伞试验1-2阶段试验。**子研究06 ** CA057-001：第3阶段，两阶段，随机，多中心，开放标签研究比较CC-92480，borte-Zomib和Dexamethersone（480VD）与Pomalido-Mide-Mide-Mide-Mide，bortezomib and Borteymib（borteymib and dexamassone in Cross ins toxamib and dexamase ins in Cross crots crots of toxamase ins to conteprory Miy in （RRMM）。majestec-7：一项3阶段随机研究，比较teclistamab与Daratumumab SC和Lenalidomide（Tec-DR）与Daratumumab SC，le-Nalidomide和Dexamethasone（DRD）结合使用，与新诊断的多发性多发性多发性多发性疗法相结合。Monumental-6：比较Talquetamab加上Pomalidomide，Talquetamab Plus Teclistamab和Elotuzumab，pomalidomide和Dexamethasone或Poma-lidomide，Bortezomib，Bortezomib和Dexamethib intyprymoma antapsed Myeloma pant and antapsed Myeloma的研究列纳莱度胺。tcd17710：第一个人类，开放标签期1/2研究，研究SAR445514的安全性和功效，靶向B细胞参与者（NKCE），靶向B细胞成熟抗原（BCMA）在参与者中的单位疗法中，具有重新效果/抑制性多发性脑瘤（RE-RRAPS）（RE-RRY-LAPS），RE-RRID-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-l-- （rrlca）。lts17704：国际，多中心，开放标签，治疗扩展研究对多发性骨髓瘤患者的研究，这些患者仍从基于ISATUXIMAB的治疗中受益于1、2或3期父母研究后。**父母研究TCD15484和IKEMA **磁性症：Elranatamab（PF-06863135）的随机，2臂，第3阶段研究，与新诊断出未降低的多发性骨髓瘤的患者在未经降低的自动瘤干细胞纤维细胞后被新诊断出多发性骨髓瘤患者。
随机对照试验的系统审查
背景：提供高质量的院前急诊护理仍然具有挑战性，尤其是在实时临床决策支持有限的资源有限环境中。增强现实（AR）已成为一种有希望的医疗保健技术，提供了潜在的解决方案，以增强决策，护理过程和紧急医疗服务（EMS）培训。目的：这项系统评价评估了AR在改善EMS提供商的临床决策，护理提供和教育成果方面的有效性。方法：我们搜索了包括PubMed，Cochrane Central，Web of Science，电气与电子工程师研究所（IEEE），EYE，EMBASE，PSYCINFO和计算机机械协会（ACM）等数据库。根据对院前护理中AR的关注选择研究。从2081个手稿的初始筛选中选择了14个随机对照试验。包括针对EMS人员使用AR使用的研究，检查了临床和教育影响。使用标准形式提取诸如研究人口统计学，干预类型，结果和方法的数据。评估的主要结果包括临床任务准确性，响应时间和培训功效。进行了叙事综合，并使用Cochrane的偏置工具的风险评估了偏差。分析了AR辅助干预措施及其局限性的改进。结果：AR可显着提高临床决策准确性和EMS培训结果，减少模拟和现实世界应用中的响应时间。但是，将AR整合到工作流程中的小样本量和挑战限制了调查结果的普遍性。结论：AR通过增强实时决策和EMS培训来改变院前护理的希望。未来的研究应解决技术整合和可扩展性，以充分实现AR在EMS中的潜力。
启用人工智能的临床试验
在过去的十年中，在包括医疗保健在内的许多行业中，人工智能（AI）支持算法的研究大大增加。特别是在诊断过程中依靠大量数据的专业，例如放射学和病理学。通过这些建模技术的初始开发通常使用绩效评估，仅限于实验室环境中的回顾性数据，[1]。要实现潜力，并将这些模型纳入生产中，需要进行其他临床测试；确保现实世界的绩效，有效性和安全性。但是，目前，此类研究的尝试相对较少，并且大多数依赖人群或非随机测试，[2]。最近，使用机器学习的心电图（ECG）分类的开发达到了回顾性数据的各种任务的理想性能，例如[3]。同样，这种ECG分类模型需要在部署前进行进一步的临床测试，[4]。然而，临床试验需要全面的准备工作；两者均与研究设计有关，尤其是在启用基础设施，连接基础医疗保健系统的一部分方面。特别是，允许预测模型实时运行，临床医生可以与推理结果相互作用。那么，我们如何设计一个支持AI在包括临床试验在内的AI有效发展周期的基础设施？1通讯作者：Akershus Universitetssykehus HF，1478Lørenskog，挪威Arian Ranjbar；电子邮件：arian.ranjbar@ahus.no。这项研究由Nasjonalforeningen为Folkehelsen提供资金，部分基础设施由Novartis Norway AS赞助。