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人工智能与阿片类药物的使用：叙述性评论
摘要 背景 人们担心使用阿片类药物治疗慢性非癌症疼痛的人的益处和危害之间的平衡。正在开发使用人工智能 (AI) 的技术来检查和优化阿片类药物的使用。然而，这项研究尚未综合确定正在开发的 AI 模型的类型及其应用。 方法 我们旨在综合探讨 AI 在服用阿片类药物的人群中的应用的研究。我们于 2021 年 1 月 4 日搜索了三个数据库：Cochrane 系统评价数据库、EMBASE 和 Medline。如果研究是在 2010 年之后发表的、在涉及人类的现实社区环境中进行的，并且使用 AI 来了解阿片类药物的使用情况，则将其纳入。提取并进行描述性分析有关 AI 模型类型和应用的数据。 结果 我们的审查纳入了 81 篇文章，代表超过 530 万参与者和 1460 万条社交媒体帖子。大多数（93%）研究是在美国进行的。人工智能技术的类型包括自然语言处理（46%）和一系列机器学习算法，最常见的是随机森林算法（36%）。人工智能主要用于阿片类药物的监测和监控（46%），其次是风险预测（42%）、疼痛管理（10%）和患者支持（2%）。很少有人工智能模型可供采用，大多数（62%）处于初步阶段。结论各种人工智能模型正在开发和应用，以了解阿片类药物的使用情况。然而，需要对这些人工智能技术进行外部验证和严格评估，以确定它们是否可以改善阿片类药物的使用和安全性。
发展计划流程简报
第 1 阶段：初步阶段 – 涉及由行政部门完成的初步和筹备工作。这包括 (i) 收集相关信息、(ii) 完成基线研究，以便对发展计划流程进行欧盟指令相关评估，以及 (iii) 跨部门参与； 第 2 阶段：草案前阶段 – 涉及行政部门向指定机构发布法定通知。它还涉及与物理和社会基础设施提供商接触，并开展公众参与活动，以强调规划制定过程的开始并邀请公众提交意见。此阶段包括行政长官就收到的意见编写报告，以及民选成员就规划草案的内容向行政长官发出指示，同时考虑到法定义务。此阶段以编制规划草案和成员通过决议将规划草案公开展示而结束。 第 3 阶段：发展计划草案阶段 – 涉及发布发展计划草案和相关环境评估以供咨询。它还涉及行政部门向订明机构发布法定通知，并接收意见书，行政长官将就这些意见书作出进一步报告，并可能导致民选议员决定对发展计划草案作出重大修改； 阶段 4：重大修改阶段 – 涉及公布对发展计划草案的任何重大修改，以进行公众咨询。它还涉及行政部门向订明机构发布法定通知，接收意见书，并由民选议员在行政长官就收到的任何意见书和相关环境评估提交的最终报告的基础上对这些意见书进行审议； 阶段 5：制定发展计划 – 涉及对制定计划作出最终决定，其中包括公布决定通知、提供文件以及在议员作出决定六周后制定计划。
唇印研究—评估其作为个人识别工具的可靠性...
目的：每个个体的唇印都是独一无二的。唇印作为确定身份的生物特征记录之一的潜力已得到广泛认可。然而，通过比较已形成的潜在唇印来研究其可靠性的研究却很少。本研究通过比较已注册的唇印和瓷杯上已形成的潜在唇印，重点研究唇印在个人身份识别中的可靠性。材料和方法：包括 102 名年龄在 18-30 岁之间的受试者（52 名男性和 50 名女性）的样本。在标准瓷杯上制作潜在和叠加的唇印。用指纹粉显影潜在指纹。然后，将涂有唇膏的唇印记录在透明胶带上。使用数码相机用标准尺拍摄已显影的潜唇印和已记录的唇印，并进行比较。唇印采用 Tsuchihashi 提出的方案进行分类。使用 Pearson 卡方检验 (IBM SPSS 版本 20) 进行统计分析，p 值为 0.05。结果：无论性别如何，唇印都是独一无二的。他们对数字图片比较的解释证实了独特模式的存在以及提取类似于指纹的特征的可能性。III 型是研究组中观察到的最常见的模式。结论：我们得出结论，由于唇印的独特性，唇印作为生物特征记录具有高度可靠性。唇印已证明有足够的证据表明是故意记录的，并且已开发的潜印进行了比较，这可以作为最简单、最容易的比较方法之一。然而，唇印的真实性尚处于初步阶段，需要更系统的研究才能被法律纠纷接受。临床意义：研究结果可以加强唇印作为识别工具的可靠性，并讨论了唇印应用的未来可能性。关键词：生物识别、指纹、法医牙科学、唇印。世界牙科杂志 (2019)：10.5005/jp-journals-10015-1629
使用进化量子启发水平集技术自动检测 MRI 脑肿瘤的新型医学分析框架
摘要：准确分割 3D 磁共振成像 (3D-MRI) 中的脑肿瘤对于简化诊断和治疗过程至关重要。在基于能量函数理论的图像分割和分析方法领域，水平集方法已成为一种有效的计算方法，极大地促进了几何活动轮廓模型的发展。使用水平集技术时，减少分割误差和所需迭代次数的一个重要因素是初始轮廓点的选择，这两者在处理脑肿瘤可能具有的各种大小、形状和结构时都很重要。为了定义速度函数，传统方法仅使用图像梯度、边缘强度和区域强度。本文提出了一种受量子启发蜻蜓算法 (QDA) 影响的聚类方法，QDA 是一种受蜻蜓群居行为启发的元启发式优化器，用于准确提取初始轮廓点。所提出的模型采用量子启发计算范式来稳定开发和探索之间的权衡，从而弥补传统基于 DA 的聚类方法的任何缺点，例如收敛速度慢或陷入局部最优。首先，可以使用量子旋转门概念将代理群重新定位到可以更好地实现最优值的位置。然后，通过采用突变程序来增强群体突变并实现其多样性，使主要技术具有强大的局部搜索能力。在将颅骨与大脑分离的初步阶段之后，在 QDA 的帮助下确定肿瘤轮廓（边缘）。MRI 系列的初始轮廓将从这些提取的边缘得出。最后一步是使用水平集分割技术在所有体积段中隔离肿瘤区域。当应用于 BraTS 2019 数据集中的 3D-MRI 图像时，所提出的技术优于最先进的脑肿瘤分割方法，如所获得的结果所示。
可用性和中国心脏康复的趋势：2012年至2021年之间的多中心国家注册平台的报告
这项研究旨在通过注册和跟踪数据库中正在接受CR计划的患者来评估中国心脏康复计划的当前状况。数据是从2012年2月至2021年12月的中国心肺预防和康复学会的在线注册表平台中提取的。总体而言，从中国34个省份中提取了19,896例来自159家医院的心血管疾病患者（CVD）的数据。从某个时间角度来看，经历CR的患者数量和执行CR的机构的患者数量在2009年首次下降，然后增加到2021年。从地理角度来看，参与程度在地区之间有很大不同，其中大多数集中在中国东部地区。接受CR的患者人数较高，是男性，年龄少于60岁，患有冠心病（CHD）的风险较低，并且倾向于在数据库中注册的所有病例中选择基于医院的CR计划。参与CR的患者的前三种疾病是CHD，高血压和代谢综合征（MS）。CR中心更可能是高等教育医院。调整了基线值后，与其他组相比，这三个组（基于家庭的CR组，基于医院的CR组和Hybrid CR组）之间的CR锻炼能力有显着差异，这些差异有利于混合CR组。CR的缺乏余地是一个全球问题，不仅在中国。尽管CR计划的数量显示出过去几年的趋势越来越大，但中国的CR仍处于发展的初步阶段。此外，CR在中国的参与显示了地理，疾病，年龄，性别，风险地层和医院水平因素的广泛多样性。这些发现增强了实施有效措施的重要性，以改善参与，入学和吸收心脏康复。
技术，建筑物和理由委员会议程
OPEN SESSION REPORT SUMMARY Date of Meeting: September 16, 2024 Date of Next Meeting: TBD Committee Chair: Donny Bryan '73 Committee Vice Chair: Talib Horne Committee Members: Board Chair John Bell '95, Lex Birney, Hudson Christensen '25, Peg Duchesne '77, President Tuajuanda Jordan, Danielle Troyan '92 Staff Member: Amir Mohammadi Dashboard Metrics 没有任何。讨论项目FY26-FY30州资本预算要求该学院提议的26-FY30州州资本预算要求包括用于设计和翻新蒙哥马利厅的设计和翻新，各种校园基础设施改进以及对Calvert Hall内关键建筑改进所需的设计和翻新所需的设计和翻新。校园总体规划学院从事内部，初步的总体规划阶段，是雇用咨询公司开发下一个总体规划的序幕。这个初步阶段的重点是涉及校园社区，以先前的计划目标为基础，并确定新的计划和建筑项目。这项工作将以2024年冬季的初步概念计划达到顶峰。我们预计我们将在2025年春季雇用一家咨询公司，并预计将于2025年秋季完成26财年-FY36校园总体规划。信息技术报告选集学生系统预计将于2024年10月8日上行。学生系统将在启动后与金融和人力资源/工资单系统集成。已经获得了项目经理来支持主题专家的服务，以协助员工实施。Jenzabar系统将在下午5:00过渡为“仅读”模式。 2024年10月2日。这将为学生实施团队提供足够的时间来过渡自2024年6月上次更新以来Jenzabar系统中累积的数据。信息项目海洋科学公司与复合游艇建造46英尺船的合同于9月3日签署，
人工智能在遗传学中的应用
摘要：阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease，AD）是一种神经退行性疾病，其中遗传因素约占病因的70%。研究发现了许多重要的遗传和环境因素，但AD的发病机制仍不清楚。随着微阵列和新一代测序技术的应用，利用遗传数据进行的研究呈现爆发式增长。除了常规的统计学方法处理这些数据外，人工智能（AI）技术在分析此类复杂项目时显示出明显的优势。本文首先简要回顾了AI技术在医学中的应用以及AD遗传研究的现状。然后，重点综述了AI在AD遗传研究中的应用，包括基于遗传数据的AD诊断和预后，AD遗传变异、基因表达谱和基因-基因相互作用的分析，以及基于知识库的AD遗传分析。虽然许多研究已经取得了一些有意义的成果，但尚处于初步阶段。主要不足包括数据库的局限性，未能利用AI对多层次数据库进行系统生物学分析，以及缺乏对分析结果的理论框架。最后，我们展望了未来的发展方向，开发高质量、全面、大样本量、共享的数据资源至关重要，多层次系统生物学AI分析策略是发展方向之一，计算创造力可能在理论模型构建、验证和设计新的AD干预方案中发挥作用。 关键词：阿尔茨海默病 遗传学 人工智能 机器学习 引言 阿尔茨海默病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是痴呆症逐渐加重；最后，患者失去对环境作出反应的能力。除了胆碱酯酶抑制剂和美金刚可以在有限的时间内缓解或稳定症状外，目前还没有办法阻止AD的进展[1]。随着世界人口的老龄化，AD不仅给个人和家庭带来更多痛苦，而且AD患者的照顾者患抑郁和焦虑的几率也更高，AD
人工智能在遗传学中的应用
摘要：阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease，AD）是一种神经退行性疾病，其中遗传因素约占病因的70%。研究发现了许多重要的遗传和环境因素，但AD的发病机制仍不清楚。随着微阵列和新一代测序技术的应用，利用遗传数据进行的研究呈现爆发式增长。除了常规的统计学方法处理这些数据外，人工智能（AI）技术在分析此类复杂项目时显示出明显的优势。本文首先简要回顾了AI技术在医学中的应用以及AD遗传研究的现状。然后，重点综述了AI在AD遗传研究中的应用，包括基于遗传数据的AD诊断和预后，AD遗传变异、基因表达谱和基因-基因相互作用的分析，以及基于知识库的AD遗传分析。虽然许多研究已经取得了一些有意义的成果，但尚处于初步阶段。主要不足包括数据库的局限性，未能利用AI对多层次数据库进行系统生物学分析，以及缺乏对分析结果的理论框架。最后，我们展望了未来的发展方向，开发高质量、全面、大样本量、共享的数据资源至关重要，多层次系统生物学AI分析策略是发展方向之一，计算创造力可能在理论模型构建、验证和设计新的AD干预方案中发挥作用。 关键词：阿尔茨海默病 遗传学 人工智能 机器学习 引言 阿尔茨海默病（AD）是一种神经退行性疾病，其特征是痴呆症逐渐加重；最后，患者失去对环境作出反应的能力。除了胆碱酯酶抑制剂和美金刚可以在有限的时间内缓解或稳定症状外，目前还没有办法阻止AD的进展[1]。随着世界人口的老龄化，AD不仅给个人和家庭带来更多痛苦，而且AD患者的照顾者患抑郁和焦虑的几率也更高，AD
免疫检查点抑制剂的有效性
目的立体定向放射外科 (SRS) 是治疗肾细胞癌 (RCC) 脑转移瘤 (BM) 的主要方法。近年来，免疫检查点抑制剂 (ICI) 已应用于转移性 RCC，并有助于改善预后。作者调查了 SRS 与同时进行的 ICI 对 RCC BM 治疗是否延长了总体生存期 (OS) 并改善了颅内疾病控制，以及是否存在任何安全问题。方法纳入了 2010 年 1 月至 2021 年 1 月期间在作者所在机构接受 RCC BM SRS 治疗的患者。同时使用 ICI 的定义是 SRS 和 ICI 给药之间间隔不超过 3 个月。使用基于倾向评分 (PS) 的逆概率治疗加权 (IPTW) 进行事件发生时间分析，以对接受和未接受 ICI 治疗 (分别为 ICI+SRS 和 SRS) 的患者进行 OS 和颅内无进展生存期 (IC-PFS) 分析，以控制选择偏倚。选择了四个基线协变量 (卡氏能力量表评分、颅外转移、血红蛋白和 BM 数量) 来计算 PS。结果 总共有 57 名患者符合条件，共有 147 个 RCC BM。所有患者的中位 OS 为 9.1 个月 (95% CI 6.0-18.9 个月)，中位 IC-PFS 为 4.4 个月 (95% CI 3.1-6.8 个月)。12 名患者 (21%) 同时接受了 ICI。 ICI+SRS 组和 SRS 组经 IPTW 调整后的 1 年 OS 率分别为 66% 和 38%（HR 0.30，95% CI 0.13–0.69；p = 0.005），经 IPTW 调整后的 1 年 IC-PFS 率分别为 52% 和 16%（HR 0.30，95% CI 0.14–0.62；p = 0.001）。SRS 组 2 名患者在 SRS 治疗后立即出现严重肿瘤出血（不良事件常用术语标准 [CTCAE] 4 级或 5 级）。ICI+SRS 组 2 名患者和 SRS 组 5 名患者观察到 CTCAE 2 级或 3 级毒性。结论尽管患者数量较少且分析尚处于初步阶段，但本研究发现，对于 RCC BM 患者，SRS 联合同时进行的 ICI 可延长生存期并提供持久的颅内疾病控制，且治疗相关不良事件没有明显增加。
2型糖尿病的初始组合疗法聚合物
摘要：纳米技术是基于植物的疗法的最新方向之一。慢性静脉疾病通常易于长期和侵入性治疗。这项研究的重点是从Sophorae Flos（Se），金缆果（CE）和Ginkgo bilobae Folium（GE）中纳入植物提取物，其中包括PHB和PLGA聚合物的构建，及其物理化学表征作为在复杂的治疗产品开发中可能使用的初步阶段。样品是通过石油 - 水乳化和溶剂蒸发技术制备的，导致悬浮液具有较高的可扩展性，pH值为5.5。ATR-FTIR分析揭示了与碱基成分相同的区域的拉伸振动（O-H，C = O和C-H）在对称和非对称甲基和甲基中的C-H），但转换为高或低的波维因和吸收剂，并强调了提取物/提取物之间的累积的形成。通过XRD分析证实，获得的制剂处于无定形相。AFM分析强调了提取物 - 聚合物纳米成型的形态特征。可以注意到，在基于SE的制剂的情况下，SE-PHB和SE-PLGA组成的主要特性是形成随机大（SE-PHB）和较小的均匀（SE-PLGA）颗粒的形成。此外，在Se-PhB-Plga的情况下，这些颗粒倾向于聚集。对于基于CE和GE的配方，主要的表面形态是它们的孔隙率，通常有小毛孔，但在某些情况下（CE-和GE-PHB）观察到较大的空腔。在以下样品中发现了（8 µm×8 µm）等级处的最高粗糙度值：CE-PHB 此外，通过热重分析，评估了压缩袜基质中的浸没，该基质在以下顺序上有所不同：Ce-Polymer> se-polymer> se-Polymer> ge-Polymer。 在结论中，制备了九种植物提取物 - 聚合物纳米构造，并初步表征（通过先进的理化方法）作为进一步优化，稳定性研究以及可能在复杂药品中使用的起点。此外，通过热重分析，评估了压缩袜基质中的浸没，该基质在以下顺序上有所不同：Ce-Polymer> se-polymer> se-Polymer> ge-Polymer。在结论中，制备了九种植物提取物 - 聚合物纳米构造，并初步表征（通过先进的理化方法）作为进一步优化，稳定性研究以及可能在复杂药品中使用的起点。