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人工智能与癌症管理：VIRGO......
参与中心 • 加州大学洛杉矶分校：Tiffany Lai，医学博士（PI），Cortney Eakin，医学博士 • 加州大学旧金山分校：Lee-May Chen，医学博士 • 加州大学圣地亚哥分校：Amy Chen，医学博士，Rebecca Brooks，医学博士 • 加州大学圣地亚哥分校：Pratibha Binder，医学博士 • 加州大学欧文分校：Jill Tseng，医学博士
战略发展与创新文凭
作为爱尔兰领先的商学院的一部分，Smurfit执行开发计划旨在为当今和明天的业务领导者提供转型经验。我们是全球一家精英学校之一，获得了AACSB（美国），Equis（Europe）和Amba（英国）的三重认证，并且是领先的国际商学院CEMS，GNAM和PIM的唯一爱尔兰成员。UCD Smurfit执行开发是Unicon的成员，Unicon是世界领先的大学高管教育提供者的仅邀请联盟。UCD Smurfit执行开发在爱尔兰的第一名，欧盟第21位，其公开招生计划在全球排名第25位，这是根据享有声望的2023年《 2023 Financial Times Expacion Expair Education》排名。通过提供世界一流的定制，文凭和开放式入学计划，Smurfit Executive Development可以帮助高管及其组织创造新的机会来推动增长和创造价值。
金融服务中的人工智能基础
金融服务中人工智能基础的专业证书是一项7级UCD认可的计划，旨在为金融服务专业人士配备知识和技能，以在当今的金融市场中导航和领导，在此，AI工具和技术正在改变景观。您将学习如何优化工作流程，保持监管变化，并推动组织内的真实，有影响力的创新。
同一枚硬币的两面：以用户为中心的设计和电气化使 BCI 适应内部状态
摘要 理想的脑机接口 (BCI) 会根据用户的状态进行调整，以实现最佳的 BCI 性能。通常采用两种 BCI 调整方法：以用户为中心的设计 (UCD) 可满足个人用户的需求和要求。被动 BCI 可以通过在线分析电生理信号进行调整。尽管目标相似，但这些方法很少结合起来讨论。因此，我们为 2021 年第 8 届国际 BCI 会议组织了一个研讨会，讨论这两种方法的结合应用。在这里，我们通过更详细地讨论 UCD 对最终用户以及非最终用户的早期 BCI 开发的实用性来扩展研讨会。此外，我们探索了基于电生理学的在线用户状态适应，涉及意识和疼痛检测。将众多 BCI 用户状态适应方法集成到一个统一的过程中仍然具有挑战性。然而，进一步系统地积累有关评估和整合内部用户状态的具体知识对 BCI 优化具有巨大的潜力。
医学和医学人工智能硕士学位...
如果英语不是申请人的母语，除非主要学位是在英语国家通过英语授课，否则需要英语语言资格。英语语言资格包括国际英语语言测试系统 (IELTS) 的最低总分 6.5 分。其他英语水平证明也可能被接受，请参阅 UCD 最低英语语言要求。
商业战略证书（农业）
该计划不涉及考试 - 相反，整个课程的重点是将知识应用于实践，使您和您的农业企业受益。要获得商业战略专业证书，参与者将通过实践作业进行评估。这项作业将以参与者自己业务独有的商业战略的制定和沟通形式进行。参与者还将被要求在结业日向 Teagasc 和 UCD 利益相关者小组进行演示，概述他们的商业战略。
Alessandro Prigione博士于2002年从意大利米兰大学获得了医学博士学位，并于2008年获得意大利圣拉达尔大学的博士学位。DAlessandro Prigione博士于2002年从意大利米兰大学获得了医学博士学位，并于2008年获得意大利圣拉达尔大学的博士学位。D
Alessandro Prigione博士于2002年从意大利米兰大学获得了医学博士学位，并于2008年获得意大利圣拉达尔大学的博士学位。 在接受培训期间，他在米兰 - 比科卡大学（University of Milan-Bicoccca）的神经系统疾病工作，美国加利福尼亚大学戴维斯大学（UCD）的线粒体疾病（UCD），鼠标诱导的多能干细胞（IPSCS）在米兰米兰的圣拉菲尔科学研究所的多能干细胞（IPSC），意大利米兰的IPSCS，以及Max Planck Instute in Max Planck Institute in Berlin Germany in Berlin Emany。 从2014年到2019年，他是德国柏林Max Delbrueck分子医学中心（MDC）的Delbrück研究员。 2019年，他搬到了德国杜塞尔多夫的海因里希海因大学（HHU），在那里他被任命为普通儿科系儿科代谢医学终身副教授。 Prigione组的兴趣是开发IPSC驱动的方法，用于发现影响线粒体代谢的罕见无法治愈的神经和神经发育障碍。 特定的重点是利格综合征，这是影响儿童的最严重的线粒体疾病。 使用Leigh综合征患者的神经元和脑器官，他们正在解剖神经元特异性疾病机制，以鉴定干预措施的靶标。 该实验室将基因组编辑技术应用于核和线粒体基因组来开发工程疾病模型。 他们采用模型使用高内感成像方法执行复合筛选。Alessandro Prigione博士于2002年从意大利米兰大学获得了医学博士学位，并于2008年获得意大利圣拉达尔大学的博士学位。在接受培训期间，他在米兰 - 比科卡大学（University of Milan-Bicoccca）的神经系统疾病工作，美国加利福尼亚大学戴维斯大学（UCD）的线粒体疾病（UCD），鼠标诱导的多能干细胞（IPSCS）在米兰米兰的圣拉菲尔科学研究所的多能干细胞（IPSC），意大利米兰的IPSCS，以及Max Planck Instute in Max Planck Institute in Berlin Germany in Berlin Emany。从2014年到2019年，他是德国柏林Max Delbrueck分子医学中心（MDC）的Delbrück研究员。2019年，他搬到了德国杜塞尔多夫的海因里希海因大学（HHU），在那里他被任命为普通儿科系儿科代谢医学终身副教授。Prigione组的兴趣是开发IPSC驱动的方法，用于发现影响线粒体代谢的罕见无法治愈的神经和神经发育障碍。特定的重点是利格综合征，这是影响儿童的最严重的线粒体疾病。使用Leigh综合征患者的神经元和脑器官，他们正在解剖神经元特异性疾病机制，以鉴定干预措施的靶标。该实验室将基因组编辑技术应用于核和线粒体基因组来开发工程疾病模型。他们采用模型使用高内感成像方法执行复合筛选。根据这种基于IPSC的方法，Prigione组鉴定出的一种可探测药物最近收到了欧洲药品局（EMA）来治疗Leigh综合征的孤儿药物标签，并且为此，这项临床试验正在开发中。
高胱氨酸白细胞受体1表达与紫veal瘤患者的存活不良和同源拮抗剂药物相关，可调节卵巢黑色素瘤细胞的生长，癌症分泌组和代谢
1 UCD生物分子与生物医学科学学院，UCD Conway研究所，都柏林大学学院，都柏林大学学院，D04 V1W8，爱尔兰2基因组医学爱尔兰有限公司，Cherrywood Business Park 4，都柏林，都柏林，D18 K7W4，爱尔兰3型医学学院D18 K7W4，drinity Distical Institute，Irlination College，IRENAL，TRINICE DUBLE，DUBLINICER，DUBLINICER，DUBLINICER，DUBLIBLINIC，DUBLIN，DUBLIN，DUBLIN，DUBLIN，DUBLIN加泰罗尼亚肿瘤学研究所（ICO），IDIBELL-ONCOBELL，医院te llobregat，08908西班牙5利物浦眼科研究小组，分子和临床癌症医学研究所，伊迪贝尔·奥科贝尔的生物标志和易感性，癌症预防和控制计划，IDIBELL-ONCOBELL，医院诊断和专业医学，卫生，医学和关怀科学系，林克普大学，瑞典Linköping，瑞典7个实体瘤小组的临床研究（CREST），BELLVITGE BIOMEDICAL研究所Ciberell-oncobell，Ciberonc，Ciberonc，Ciberonc，Hospitalet de Llobregat，Barcelone，08908 Barcelone，Spain Spain 8 Xenopat S.L. Xenopat S.L. xenopat s.l. xenopat，癌症（ICO），IDIBELL-ONCOBELL，HOSTICET DE LLOBREGAT，08908西班牙巴塞罗那10利物浦临床实验室，利物浦大学医院NHS基金会基金会信托基金会，利物浦，L69 3GA *通信：通信：
针对中枢神经系统肿瘤患者的支持系统
在神经肿瘤学中，MR成像对于获取详细的脑图像至关重要，以鉴定肿瘤，计划治疗，指导手术干预并监测肿瘤的反应。AI在神经影像学方面的最新进展在神经肿瘤学方面具有有希望的应用，包括指导临床决策和改善患者管理。但是，缺乏对AI如何进行预测的明确性阻碍了其临床翻译。可解释的AI（XAI）方法旨在提高信任度和信息性，但其成功取决于考虑最终用户（临床医生）的特定背景和偏好。以用户为中心的设计（UCD）在迭代设计过程中优先考虑用户需求，并涉及用户，提供了设计针对临床神经肿瘤学量身定制的XAI系统的机会。本综述着重于神经肿瘤患者管理的MR成像解释的交集，可解释的用于临床决策支持的AI以及以用户为中心的设计。我们提供了一种组织必要概念的资源，包括设计和评估，临床翻译，用户体验和效率增强，以及改善神经肿瘤患者管理的临床结果的AI。我们讨论了多学科技能和以用户为中心的设计在创建成功的神经肿瘤学系统中的重要性。我们还讨论了以人为中心的决策过程中嵌入的可解释的AI工具，并且与完全自动化的解决方案不同，可能会增强临床医生的绩效。遵循UCD原则以建立信任，最大程度地减少错误和偏见，并创建适应性的软件有望满足医疗保健专业人员的需求和期望。