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医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
无创基因筛查：胚胎倍性预测人工智能的最新进展
本综述讨论了人工智能 (AI) 算法在体外受精程序中植入前遗传检测中无创预测胚胎倍性状态的应用。目前的黄金标准，即非整倍体的植入前遗传检测，具有诸如侵入性活检、经济负担、结果报告延迟和结果报告困难等局限性。本文探索了无创倍性筛查方法，包括囊胚腔液取样、废培养基检测以及使用胚胎图像和临床参数的人工智能算法。人们已经使用不同的机器学习算法开发了各种人工智能模型，例如随机森林分类器和逻辑回归，这些模型在预测整倍体方面表现出不同的性能。静态胚胎成像与人工智能算法相结合在倍性预测方面表现出良好的准确性，其中胚胎排名智能分类算法和 STORK-A 等模型的表现优于人工评分。通过人工智能算法分析的延时胚胎成像也显示出预测倍性状态的潜力；然而，纳入临床参数对于提高这些模型的预测价值至关重要。嵌合性是胚胎分类的一个重要方面，但在人工智能算法中经常被忽视，应该在未来的研究中加以考虑。将人工智能算法集成到显微镜设备和胚胎镜平台中将有助于进行无创基因检测。进一步开发优化临床考虑并纳入最低必要协变量的算法也将提高人工智能在胚胎选择中的预测价值。基于人工智能的倍性预测有可能提高妊娠率并降低体外受精周期的成本。（Fertil Steril 2023；120:228 – 34。2023 年，美国生殖医学会。）关键词：人工智能、机器学习、无创基因筛查、延时成像、辅助生殖
利用人工智能设计功能有机分子
利用人工智能设计功能性有机分子 用户名：Masato Sumida 1,2 Xiufeng Yang 2 日本理化学研究所实验室隶属关系： 1. 先进智能项目中心富士通协作中心 2. 先进智能项目中心目标导向平台技术研究组分子信息学团队
脑机接口领域发展态势 - 生命科学
题名 主要研究内容 神经系统记录与调控的新概念和早期研究 处于早期开发阶段的独特和创新型记录和 ( 或 ) 调控技术，包括处于概念化 初始阶段的新的和未经测试的想法。适用于多种记录方式，包括声学、 化学、电学、磁学和光学，以及遗传工具的使用等 在人脑中使用侵入性神经记录和刺激技术的探索 组建跨学科团队，开发侵入性神经记录与刺激技术，验证新技术原理、可 性研究 行性，并进行早期开发工作 优化用于神经系统记录和调控的仪器和设备技术 通过与最终用户的迭代测试来优化现有或新兴技术的应用程序。这些技术 和方法有望解决与细胞 ( 即神经元和非神经元 ) 和网络的记录与调控相关 的重大挑战，实现对中枢神经系统动态信号的变革性理解 神经系统记录和调控的新技术和新方法 开发极具创造性的方法，以解决在细胞分辨率或接近细胞分辨率水平记录 和调控 CNS 活动相关的重大挑战。可以是各类技术，如光学、磁学、 声学和 ( 或 ) 基因操作等 大脑行为量化与同步 支持能精确量化人类行为并将其与同时记录的大脑活动联系起来的下一代 平台和分析方法的开发和验证。用于分析行为的工具应该是多模态的， 并且应该能够与大脑活动相关联，因而能够准确、特异性、灵活地测量 和调控行为相关的大脑环路活动 在人脑中使用侵入性神经记录和刺激技术 使用先进、创新技术研究行为相关的动态神经环路功能的跨学科研究，旨 在通过系统地控制刺激和 ( 或 ) 行为，同时主动记录和 ( 或 ) 操纵神经活动 的相关动态模式，并通过测量由此产生的行为和 ( 或 ) 感知来了解中枢神 经系统相关环路的动态与功能 推进下一代人类中枢神经系统记录与调控侵入性 支持新型侵入式脑机接口治疗中枢神经系统疾病的临床试验，鼓励研究人 设备的临床研究 员开展转化活动和小型临床研究 人类中枢神经系统中新型记录和调控技术的临床 支持用于人类使用的下一代记录和 ( 或 ) 调控设备的开发，从概念验证到临 前概念验证 床前测试，以进一步了解人类中枢神经系统并治疗神经系统疾病 通过 Blueprint MedTech 将开创性技术从早期开发 鼓励转化新型神经技术，由美国 BRAIN 计划提供资助并由 NIH “蓝图医疗 转化为早期临床研究 科技”计划监督。鼓励学术和小企业合作开展非临床验证研究，鼓励支 持开发和转化开创性神经技术