帕金森氏病(PD)是一种以运动和非运动症状为特征的进行性神经退行性疾病。这是第二个最常见的慢性进行性神经退行性疾病。PD仍然缺乏已知的治疗或预防性药物。目前的治疗主要解决症状而不停止PD的进展,并且随着时间的流逝,多巴胺能疗法的副作用变得更加明显。相比之下,物理疗法具有较低的副作用风险和潜在的心血管益处,可能会为患者带来更大的益处。反重力跑步机是一种具有高安全性的新兴康复治疗装置,可最大程度地减少患者的恐惧,并使他们更多地专注于正常,正确的步态,并具有有希望的临床应用。基于此前提,本研究旨在总结和分析有关在PD患者中使用抗重力跑步机的相关研究,为PD康复实践提供了参考,并为该领域的未来研究建立了理论基础。
背景:在最近的时期,由于人工智能(AI)的整合,关键医学领域已经历了重大进步。具体来说,AI机器人已经从理论概念演变为在临床试验和应用中积极实施。重症监护室(ICU)以依赖大量医疗信息而闻名,它提出了一种有希望的机器人AI部署的途径,预计将为患者护理带来实质性改善。目的:本综述旨在通过搜索与ICU病房相关的先前研究,发展和应用,全面总结重症监护领域的AI机器人的当前状态。此外,它试图解决其使用引起的道德挑战,包括与安全,患者隐私,责任划定和成本效益分析有关的问题。方法:遵循Arksey和O'Malley和Prisma提出的范围审查框架(用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目)指南,我们进行了范围审查,以划定ICU中AI机器人的研究广度,并报告了ICU的研究和发现。文献搜索于2023年5月1日在3个数据库中进行:PubMed,Embase和IEEE Xplore数字库。合格的出版物最初是根据其标题和摘要筛选的。通过初步筛选的出版物经过了全面的审查。从最终出版物中提取,总结和分析了各种研究特征。最终,结果:在筛选的5908个出版物中,有77(1.3%)进行了完整的审查。这些研究共同跨越了21个ICU机器人项目,包括其系统开发和测试,临床试验和批准过程。在经过专家评审的分类框架上,这些框架分为5种主要类型:治疗援助机器人,护理援助机器人,康复援助机器人,远程介绍机器人以及物流和消毒机器人。其中大多数已经在ICU中广泛部署和商业化,尽管其中一些仍在测试中。所有机器人系统和工具均经过设计,可以为ICU的患者提供更个性化,方便和智能的医疗服务,同时旨在减少ICU医务人员的大量工作量并促进治疗和护理程序。这篇评论进一步探讨了普遍的挑战,特别是专注于道德和安全问题,提出了可行的解决方案或方法,并说明了ICU环境中AI驱动的机器人技术的潜在能力和潜力。
结果 - 分析中包括89例患者,这些患者接受了切除肿瘤(n = 58)或癫痫组织(n = 31)的患者。这些案件占94个网格; 58 PEDOT:PSS网格和36个PTNRGRIDS。有86个功能性,并成功用于从82例患者那里获得皮质记录。平均皮质网格记录持续时间为15.3±1.15分钟。在实验任务(n = 52,58.4%)中获得了大多数患者的记录,涉及语言和感觉运动测试范例,或在静止状态下被动地获得(n = 32,38.1%)。没有与网格放置有关的术中不良事件。然而,有一些与术前绝育(n = 7)和不当处理(n = 1)造成的PTNRGRID功能障碍(n = 8)有关的损害;没有进行术中记录。蒸发过氧化物(V-PRO)灭菌是PTNRGRIDS最佳的灭菌方法,与基于蒸汽的灭菌技术相比,可用通道的数量明显高得多(905.0 [650.8-935.5] vs. 356.0 vs.356.0 [18.0-0-597.8.8],p = 0.0031,p = 0.0031。
收入预测为政府提供了关键背景,以告知其关于预算和收入政策的决策。但是,我们是否应该使用简单或复杂的方法仍然是一个杰出的问题。Favero和Marcellino(2005)对政府使用的不同预测方法进行了全面比较,以预测财政变量,包括单变量自动回归和移动平均模型,矢量自动锻炼(VARS)和小规模的半结构模型。他们发现,简单的单变量时间序列方法倾向于提供有效且无偏见的预测,超过了依赖宏观经济变量系统的多元模型。他们将其归因于对具有重大制度和经济变化的短样本中多个宏观经济变量的共同行为进行建模的困难,以及简单方法在结构中断时的鲁棒性。
精密医学是一种使用患者的遗传特征来指导预防疾病,诊断和治疗的决策的新医学方法。它的目标是针对每个患者的特定特征量身定制医疗和治疗计划,而不是使用替代方法。通过将当前的医学知识与基因组发现相结合,精确医学旨在最大化治疗治疗的功效并最大程度地减少潜在的副作用。这些重要组成部分包括基因组学,用于描述患者与健康和药物基因组学的基因相互作用,以显示遗传变体如何影响药物反应。有了从基因组和生物标志物信息中获得的见解,医疗保健提供者可以开发有针对性的疗法,还可以专注于预防疾病和早期发现。精确医学提供了有希望的结果和优势,例如成本效益,精确诊断,新颖的治疗和预防疾病。尽管有希望,但仍存在挑战,例如数据隐私和安全性,道德考虑,数据解释以及对大规模合作的需求。技术,研究和医疗保健基础设施的进步继续推动该领域向前发展并取得了长足的进步。关键字:精密医学,OMICS,大数据,预防医学,表观遗传学,药物安全,PPM,人工智能,DA。
心血管疾病(CVD)是世界主要的死亡原因,表现出显着的流行病学,临床和病理生理学差异。许多这样的差异可以与心血管性二态性有关,但是特定于性别的体外模型仍然不是常态。缺乏性报告和明显的男性偏见提出了一个问题,即在体外CVD模型是否忠实地概括了预期治疗的生物学。为了确保对被忽视的女性患者人群的公平治疗,作为生物变量(SABV)包容性的性别必须在CVD临床前研究中变得司空见惯。在这里,我们讨论了性别在CVD和基础心血管(PATHO)生理学中的作用。我们回顾当前SABV实践中的缺点,描述性别的相关性,并突出三种主要的体外模型类型中的SABV包含的新兴策略:主细胞,干细胞和三维模型。最后,我们确定了包容性设计的关键障碍,并建议克服它们的技术。
从Dana-Farber Brigham癌症中心手术数据库中确定的作者512名患者从2016年至2022年接受了HR+HER2-乳腺癌,他们符合合理的试验资格标准。SLNB在411(80.5%)中完成,并在98(19.2%)中省略了。一个过程失败。“事实证明,患者人口与合理的试验参与者非常相似,”金博士说。进行了乳房切除术的患者中有88%的SLNB阴性,而在SLNB上患有淋巴结疾病的患者中,有75%的患者只有一个阳性。小于1.0%的阳性淋巴结超过四个。癌症复发率非常低,也与声音试验参与者相似,尽管随访时间较短。
摘要 网络安全行业已经使用人工智能 (AI) 超过二十年,将其应用于垃圾邮件过滤、恶意软件检测和入侵检测等各个领域,通过自动化、速度、可扩展性和适应性来提高性能。虽然人工智能的影响主要体现在被动的网络安全措施上,但新的人工智能技术有望实现主动的安全工作,包括高级威胁情报、安全风险管理和增强安全意识。尽管如此,成功使用人工智能进行网络安全的道路充满许多陷阱,成功的应用是以许多失败为代价开发的。这一成功需要人工智能和网络安全方面的高级知识、技能和经验,一些专业组织已经能够收集并从中获益。在当前人工智能炒作的背景下,人们广泛关注探索人工智能的可能应用,包括网络安全应用。许多组织都想知道是否以及如何使用人工智能来改善他们的安全态势。考虑到缺乏熟练的人工智能和安全专家,如果没有现场经验,这将具有挑战性。本报告旨在为组织提供有关人工智能的能力和网络安全潜在好处的见解,详细介绍现有应用程序、其成熟度水平和相关挑战。尽管人工智能在威胁情报和漏洞管理中的应用仍处于起步阶段,但它在改善威胁检测和端点安全方面的有效性值得注意。该报告强调了细致的开发过程和将人工智能融入安全措施的重要性,强调了将人工智能解决方案与业务目标相结合、彻底理解数据以及在现实环境中测试早期原型的必要性。培养人工智能和网络安全专家之间的交叉能力对于成功至关重要。展望未来,大型语言模型 (LLM) 等新兴 AI 技术将通过支持安全教育、分析、威胁情报和漏洞管理来彻底改变网络安全应用。这些模型有望增强大量非结构化数据中信息的处理和关联,从而可能带来更自主和更复杂的任务管理。尽管如此,随着 AI 应用的发展,它们将遇到可能阻碍进展的新的道德、技术和监管挑战。该报告是与国家紧急供应局合作进行的。
课程大纲 – 缩写 如需完整大纲,请联系讲师 课程概述: 人工智能正在迅速改变教育。所有年级的学生将越来越多地参与推进人工智能的使用。利用人工智能来补充您作为教育者的工作。了解人工智能,以个性化、均衡和最大化学生成绩。建立一个资源、计划和专业学习机会库,以支持协作人工智能开发。为学生提供体验,灌输人工智能如何为他们的生活和教育增添价值,并深入了解新兴的人工智能发展机会。 课程学习目标: 课程参与者将有机会: • 了解人工智能如何支持教学和学习 • 了解人工智能在教育中的道德和隐私问题 • 在课堂上实施引人入胜的人工智能工具使用,以鼓励创新思维和