XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System介入性
请愿书由支持者联盟介入环境责任
建议通过修改空气质量（AQ）认证条件（COC）来修改CEC对CARLSBAD能源中心项目的认证，并采用员工确定项目变化不会对环境产生任何重大影响。修正要求的请愿书会更改涡轮机关闭状态的定义，而不会更改允许的排放限制，增加允许的一氧化碳启动量质量质量排放限制，CEC AQ COC与圣地亚哥空气污染的构型与圣地亚哥空气污染区域允许的修改以及与不建造的设备相关的设备以及对初始构建的设备相关的。员工已经确定，尽管小时的一氧化碳排放限制略有增加，但对AQ COC的拟议修改不会对环境空气质量和环境产生重大影响，并且该设施将继续遵守所有适用的法律，条例，法规，法规和标准。联系人：Anwar Ali（工作人员演讲：10分钟）
食物中毒细菌在低温下在食物中生长
近 10 年国外重大李斯特菌疫情 国家 疫情年份 致病食物 患者人数 死亡人数 澳大利亚 2013 奶酪 18 2 丹麦 2013-2014 熟食肉类 41 17 美国 2014 豆芽 5 2 美国、加拿大 2014-2015 焦糖苹果 36 7 美国 2010-2015 冰淇淋 10 3 美国 2015 软奶酪 24 1 美国、加拿大 2015-2016 包装沙拉 47 1 美国 2013-2016 冷冻蔬菜 9 1 德国 2012-2016 疑似来自同一工厂的多种产品 66 3 澳大利亚 2018 甜瓜 20 7 南非 2017-2018 肉制品 1,060 216 丹麦、德国、法国2015-2018 熏制三文鱼 7 1 奥地利、丹麦、芬兰等 2015-2018 冷冻玉米 47 9 丹麦、爱沙尼亚、芬兰等 2014-2019 冷熏鱼制品 22 5 英国 2019 三明治和沙拉 9 6 西班牙 2019 熟肉制品 207 例确诊，3059 例高度疑似 3 美国、加拿大 2017-2019 熟鸡丁 31 2 荷兰、比利时 2017-2019 肉制品 21 3 美国、澳大利亚 2016-2019 金针菇 42 5 美国 2017-2019 煮鸡蛋 8 1 美国 2020-2020 熟食肉类 11 1 美国 2014-2022 预包装沙拉 18 3 英国2020-2022 熏鱼 12？ 美国 2021-2022 冰淇淋 25 1 美国 2021-2022 熟食肉 14 1 美国 2023 奶昔 6 3 美国 2018-2023 绿叶蔬菜 19 0 瑞士 2022 熏鱼 20 ? 美国 2018-2023 桃子、油桃、李子 11 1 德国、荷兰、比利时、英国等 2012-2024 鱼制品 73 14 加拿大 2023-2024 冷藏杏仁奶等 20 3 美国 2024 熟食肉类 59 10 10
药物介入治疗与经皮冠状动脉介入治疗在 ST 段抬高型急性心肌梗死患者中的疗效评估
目的：PHASE-MX 注册研究的目的是验证药物介入策略与经皮冠状动脉介入治疗 (PCI) 相比对墨西哥大都市地区 ST 段抬高型急性心肌梗死 (STEMI) 患者的疗效和安全性。主要结果将包括心血管死亡、再梗死、中风和心源性休克的综合结果。方法：PHASE-MX 注册研究将包括一组前瞻性的 STEMI 患者，这些患者在症状出现后的前 12 小时内接受了再灌注治疗（机械或药物治疗）。该注册研究旨在比较直接 PCI 和药物介入策略的疗效和安全性。简单规模是在 344 名分为两组的患者中计算出来的，估计损失率为 10%。PHASE-MX 队列中的患者将被随访长达一年。结论：在墨西哥，只有 5/10 的 STEMI 患者能够接受再灌注治疗。药物侵入性策略利用了纤维蛋白溶解的可及性和 PCI 的有效性。本研究方案旨在提供信息，作为受控临床试验所得信息与现实世界经验所得记录之间的纽带。
经皮瓣膜和结构性心脏病介入治疗。欧洲经皮心血管介入协会 2024 年核心课程
Rui Campante Teles 1*，医学博士，哲学博士； Eric Van Belle 2 ，医学博士，哲学博士； Radoslaw Parma 3 ，医学博士，哲学博士； Giuseppe Tarantini 4 ，医学博士，哲学博士； Nicolas Van Mieghem 5 ，医学博士，哲学博士； Darren Mylotte 6 ，医学博士，哲学博士； Joana Delgado Silva 7 ，医学博士、哲学博士；史蒂芬奥康纳 8 ，医学博士； Lars Sondegaard 9 ，医学博士、哲学博士； Andre Luz 10 ，医学博士、哲学博士； Ignacio Jesus Amat-Santos 11 ，医学博士、哲学博士； Dabit Arzamendi 12 ，医学博士，哲学博士；丹尼尔·布莱克曼 13 岁，医学博士； Ole De Backer 9 ，医学博士、哲学博士； Vijay Kunadian 14 ，医学博士、哲学博士；吉尔·路易丝·布坎南 15 岁，医学博士； Phil MacCarthy 16 岁，医学博士； Philipp Lurz 17 ，医学博士、哲学博士；克里斯托弗·纳伯 (Christopher Naber) 18 岁，医学博士、哲学博士； Alaide Chieffo 19 ，医学博士、哲学博士； Valeria Paradies 20 ，医学博士、哲学博士； Martine Gilard 21 岁，医学博士、哲学博士； Flavien Vincent 2 ，医学博士； Chiara Fraccaro 4 ，医学博士，哲学博士； Julinda Mehilli 22 岁，医学博士；克里斯蒂娜·贾尼尼（Cristina Giannini） 23 岁，医学博士；布鲁诺·席尔瓦（Bruno Silva） 24 岁，医学博士； Petra Poliacikova 25 岁，医学博士、哲学博士；妮可·卡拉姆（Nicole Karam）26 岁，医学博士、哲学博士； Verena Veulemans 27 岁，医学博士、哲学博士； Holger Thiele 28 岁，医学博士、哲学博士；托马斯·皮尔格里姆（Thomas Pilgrim）29 岁，医学博士、理学硕士； Marleen van Wely 30 ，医学博士； Stefan James 31 ，医学博士、哲学博士； Michael Rahbek Schmidt 32 岁，医学博士、哲学博士； Anselm Uebing 33 岁，医学博士、哲学博士； Andreas Rück 34 ，医学博士、哲学博士； Alexander Ghanem 35 ，医学博士、哲学博士； Ziyad Ghazzal 36 ，医学博士、哲学博士； Francis R. Joshi 上午 9:37，医学博士、哲学博士；卢卡·法维罗（Luca Favero） 38 岁，医学博士； Renicus Hermanides 39 ，医学博士、哲学博士； Vlasis Ninios 40 ，医学博士； Luca Nai Fovino 4 ，医学博士，哲学博士； Rutger-Jan Nuis 5 ，医学博士，哲学博士； Pierre Deharo 41 ，医学博士、哲学博士； Petr Kala 42 ，医学博士、哲学博士； Gabby Elbaz-Greener 43 岁，医学博士； Didier Tchétché 44 ，医学博士； Eustachio Agricola 45 ，医学博士，哲学博士； Matthias Thielmann 46 岁，医学博士、哲学博士；埃尔万·多纳尔（Erwan Donal） 47 岁，医学博士、哲学博士； Nikolaos Bonaros 48 ，医学博士、哲学博士； Steven Droogmans 49 岁，医学博士、哲学博士； Martin Czerny 50 ，医学博士、哲学博士； Andreas Baumbach 51 ，医学博士、哲学博士； Emanuele Barbato 52 岁，医学博士、哲学博士； Dariusz Dudek 53,54 ，医学博士，哲学博士；与欧洲心血管成像协会 (EACVI) 和欧洲心脏病学会心血管外科工作组 (WG CVS) 合作
人工智能的多样性与道德危机
[Abdurahman 20] Abdurahman, JK：论人工智能伦理的道德崩溃，Medium，https://upfromthecracks。 medium.com/on-the-moral-collapse-of-ai-ethics-791cbc7df872 （2020） [Ahmed 20] Ahmed, S., et al.: 检查估计肾小球滤过率计算中种族乘数利用率对非裔美国人护理结果的潜在影响, J. Gen. Intern Med., https://doi.org/10.1007/s11606-020-06280-5 （2020） [Aisch 17] Aisch, G., Buchanan, L., Cox, A. 和 Quealy, K.: 有些大学的前 1% 学生比后 60% 学生还多，找出你的大学，《纽约时报》，https://www. nytimes.com/interactive/2017/01/18/upshot/some- colleges-have-more-students-from-the-top-1- percent-than-the-bottom-60.html （ 2017 ） [Buolamwini 18] Buolamwini, J. 和 Gebru, T.: Gender Shades: 商业性别分类中的交叉准确度差异, Proc. of Machine Learning Research, 81:1-15, 2018 Conf.公平性、问责制和透明度，https://www.media.mit.edu/publications/gender-shades-intersectional-accuracy-disparities-in-commercial-gender-classification/ （2018 年） [Dand 20] Dand，M.：AI 伦理守门人的责任在哪里？, Medium，https://miad.medium.com/where-is-the-accountability-for-ai-ethics-gatekeepers-e696b8a80e62 （2020 年）
综述骨转移患者介入临床试验的综合综述
摘要：骨转移是前列腺癌、乳腺癌、甲状腺癌和肺癌患者预后不良的重要因素之一。在过去的二十年中，共有 651 项临床试验（包括 554 项介入性试验）在 ClinicalTrials.gov 和 pharma.id.informa.com 上注册，从不同角度对抗骨转移。在这篇综述中，我们对所有关于骨转移的介入性试验进行了全面的分析、重新分组和讨论。临床试验根据不同的作用机制（包括改变骨微环境和阻止癌细胞生长）重新分组为骨靶向药物、放射治疗、小分子靶向治疗、联合治疗和其他。我们还讨论了未来可能改善骨转移患者总生存期和无进展生存期的潜在策略。关键词：骨转移、临床试验、介入性、ClinicalTrials.gov、pharma.id.informa.com
神经介入手术中生成人工智能的危险和承诺
转型福利的前景和巨大风险的幽灵。在2022年11月下旬，公开AI研究实验室悄悄地向公众推出了一个名为Chatgpt的AI聊天机器人。1在发行的前两个月内订阅了超过1亿用户的技术成熟和社会兴趣，这为任何消费者互联网服务创造了新的记录。2 Chatgpt的订户增长速度的非凡速度使许多科技行业领导者感到惊讶，促使许多人开发自己的聊天机器人报价，或宣布在不久的将来这样做的计划。这些服务的快速扩散迫使社会面临与生成AI有关的重大道德和社会问题，尤其是其模仿人类思维过程和创造力的能力。正如艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年雄辩地捕获的那样，“机器可以认为吗？”这个问题。在这项技术的背景下，已经成为一个关键的哲学查询。3从定义上讲，可以产生创意和新颖输出的机器的开发会推动我们认为是“思考”和“智能”的边界。这种技术的暗示，尤其是在医学和神经延长手术的背景下，呼吁在各种专业知识领域进行周到的反思，对话和协作，以列出一个平衡潜在的利益和风险的课程。这样做将提供一个论坛，以解决有关响应准确性的担忧，生成AI传播错误信息或操纵人类行为的潜力以及对人类就业和社会互动的影响。
人工智能在诊断和介入放射学中的应用与挑战
它将输出输入到第一个隐藏层，然后是第二个，最后到输出层（每层都由松散地由神经元建模的节点组成）。机器学习和深度学习都需要训练期，其中有两种不同类型：监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据，因此用于分类和回归，而无监督学习使用未标记数据，因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学，识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声（US）检测脂肪肝、通过计算机断层扫描（CT）表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而，充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而，考虑到相对较新的技术和数学进步，以及大数据的可用性，ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿，在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加，预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生，而不是指导或取代放射科医生，使他们在患者护理中发挥更核心的作用，因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景，强调人工智能在介入放射学中的应用方式，并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。
