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2024前瞻后量子密码资安国际合作：回顾与展望研讨会
量子的复杂性理论承诺问题和密码学1410-1455+雷桥森（Tanja Lange，Jonathan Levin）“ PQConnect”
IGCC对此咨询的回应侧重于拟议的监管指南，因为它适用于ASIC对前瞻性信息D
为投资者前瞻性陈述建立ASIC的监管指南草案指出，任何前瞻性信息都必须基于“合理理由”，并指AASB S2附录中的申请指南，该指南要求报告实体，要求报告要报告的估计假设，即概述任何概述的概述或概述的信息，并概述任何概述或求求的信息，并构成了各种信息，并构成了各种信息。5报告实体还必须保持足够的可持续性记录，以解释气候声明中所有前瞻性信息的方法，假设和证据。6
人工智能应用最终用户的前瞻性评估模型：系统评价
摘要背景：最终用户意见对于健康应用的成功至关重要，尤其是在医学中人工智能（AI）的新兴领域。了解最终用户的观点对于AI的接受和有效性至关重要。目标：该系统评价旨在全面分析AI应用程序最终用户的观点和接受模型的现有文献。通过综合和批判性评估研究，本综述旨在识别关键主题，方法论和知识差距。方法：在2023年在PubMed中进行了系统的审查，以确定用英语编写的相关同行评审文章。纳入标准的重点是原始研究，这些研究从用户的角度验证了评估AI模型。提取的信息包括出版详细信息，研究国家，参与者特征，数据收集和分析方法以及所提出模型的属性。结果：在这项研究中包括2019年至2022年间发表的3714张记录中的19篇论文。参与者属于六类，即医师，医学生，护士，患者和公众。确定的论文中最重要的评估因素是“道德问题，信任和焦虑”，“可用性”，“自我效能感和知识”，“社会”，“福利”，“ AI产品和服务支持的质量”，“ AI接受，对AI的抵抗，AI，态度，态度和满意度”。此外，还探索了一些调查的调节变量，包括探索感知的易用性，可感知的有用性和感知的风险。结论：这些发现有助于了解最终用户的视角研究中的当前趋势和实践。未来的研究应继续探索最终用户的观点，以增强医疗保健中有效的AI系统的开发和实施。关键字：人工智能，评估框架，评估模型，评估理论，健康信息学1。背景
前瞻性多个学术研究的临时分析...
背景：加权毯子最近在失眠治疗中引入了一种非药理综合疗法。在这里，我们前瞻性评估了加权毯子对睡眠结构和心率变异性（HRV）对原发性心理生理失眠症患者的影响。方法：在2021年8月至2022年8月之间的这项前瞻性多摄影学（PSG）研究中，将患者加权毯子（〜10％的体重）连续10晚使用。临床检查和量表包括土耳其版本的失眠症，睡眠质量（BASIQ）和匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）的基本量表（PSQI）。结果：总共26例患者的平均年龄为48.7±9.4岁，男性为69.2％。16名患者（69.2％）显示出由Basiqs（p = .005）和PSQI（p = .003）测量的加权毯子受益。在目标PSG测量中，睡眠潜伏期也降低（p = .040），而N3睡眠百分比增加（p = .034）。在另一侧，阻塞性呼吸暂停指数显着增加（p = .038）。心率可变性参数没有显示重大变化。结论：加权毯子应被视为慢性心理生理失眠的实际疗法中有希望的非药物选择。增加阻塞性呼吸暂停/呼吸不足的必需品筛选睡眠呼吸暂停。
前瞻性陈述
萨索尔在本文件中可能做出某些非历史事实的陈述，这些陈述涉及基于对未来结果的预测和尚未确定金额的估计的分析和其他信息。这些陈述也可能涉及我们未来的前景、期望、发展和业务战略。此类前瞻性陈述的示例包括但不限于我们项目的资本成本和项目里程碑的时间安排；我们获得融资以满足资本投资计划的资金需求以及为我们正在进行的业务活动提供资金和支付股息的能力；关于我们未来经营业绩和财务状况以及未来经济绩效（包括成本控制、现金节约计划和业务优化计划）的陈述；最近和拟议的会计公告及其对我们未来经营业绩和财务状况的影响；我们的业务战略、业绩展望、计划、目标或目标；关于我们产品所在行业和市场未来竞争、销量增长和市场份额变化的陈述；我们现有或预期的投资、新业务收购或现有业务处置，包括内部收益率和未来盈利能力的估计或预测；我们估计的石油、天然气和煤炭储量；诉讼、立法、监管和财政发展的未来可能结果，包括关于我们遵守未来法律法规的能力的声明；未来炼油利润率和原油、天然气、石油和化工产品价格的波动；石油、天然气和石化产品价格的需求、定价和周期性；南非燃料和天然气定价机制的变化及其对价格、我们的经营业绩和盈利能力的影响；关于未来汇率和利率波动以及信用评级变化的声明；股东总回报；我们当前或未来的产品以及预期的客户对这些产品的需求；与宏观经济有关的假设；气候变化的影响和我们的气候变化战略、我们在业务中的可持续发展发展、我们的能源效率改进、碳和温室气体减排目标、我们的净零碳排放目标和未来的低碳计划，包括与绿色氢和可持续航空燃料有关的计划；我们估计的碳税负债；网络安全；以及此类声明所依据的假设陈述。 “相信”、“预期”、“期望”、“打算”、“寻求”、“将”、“计划”、“可能”、“或许”、“努力”、“目标”、“预测”和“预计”等词语及类似表述旨在识别前瞻性陈述，但并非识别此类陈述的唯一方式。就其本质而言，前瞻性陈述涉及固有风险和不确定性，包括一般风险和特定风险，并且存在预测、预报、预测和其他前瞻性陈述无法实现的风险。如果这些风险中的一个或多个成为现实，或者基本假设被证明不正确，我们的实际结果可能与预期结果存在重大差异。您应该了解，许多重要因素可能会导致实际结果与此类前瞻性陈述中表达的计划、目标、期望、估计和意图存在重大差异。这些因素和其他因素在我们于 2024 年 9 月 6 日提交的最新 20-F 表年度报告以及向美国证券交易委员会提交的其他文件中进行了更全面的讨论。其中讨论的因素列表并不详尽；在依赖前瞻性陈述做出投资决策时，您应该仔细考虑上述因素和其他不确定性和事件，并且您不应过分依赖前瞻性陈述。前瞻性陈述仅适用于其作出之日，我们不承担更新或修改任何前瞻性陈述的义务，无论其是由于新信息、未来事件还是其他原因。
引用：Marko B、Palmowski L、Nowak H 等人。利用人工智能优化重症监护病房脓毒症抗生素剂量：前瞻性观察研究 (KI.SEP) 的研究方案。BMJ Open 2024；14：e086094。doi:10.1136/ bmjopen-2024-086094
摘要 简介 在脓毒症治疗中，实现和维持有效的抗生素治疗至关重要。然而，由于脓毒症患者之间存在很大差异，最佳抗生素剂量面临挑战。治疗药物监测 (TDM) 是目前的黄金标准，缺乏初始剂量调整和全球可用性。即使进行每日 TDM，抗生素血清浓度 (ASC) 也经常偏离治疗范围。本研究通过开发基于机器学习 (ML) 的 ASC 预测模型来解决这些挑战，该模型能够处理可变数据输入并涵盖各种临床、实验室、微生物学和蛋白质组学参数，而无需每日 TDM。方法 这项前瞻性观察研究是在德国大学医院重症监护室进行的。符合条件的脓毒症患者在 24 小时内接受哌拉西林/他唑巴坦 (n=100) 或美罗培南 (n=100) 持续抗生素治疗。排除标准包括拒绝、怀孕、哺乳和严重贫血 (血红蛋白 <8 g/dL)。在第 1-8 天和第 30 天或出院时从患者身上采集 TDM 血液样本以及临床和实验室参数。预测第 1 天至第 8 天之间 ASC 的 ML 模型作为主要和关键次要终点。我们将使用收集的数据开发多方面的基于 ML 的算法，旨在优化脓毒症中的抗生素剂量。我们的双向方法涉及创建两种不同的算法：第一种算法使用常规临床参数关注预测准确性和普遍性，而第二种算法利用扩展数据集，其中包括目前尚未充分探索且在标准临床实践中不可用但可能有助于提高精度的大量因素。最终，这些模型有望集成到患者数据管理系统中的临床决策支持系统中，促进对败血症的自动化、个性化治疗建议。道德与传播 该研究获得了波鸿鲁尔大学医学院伦理委员会的批准（编号23-7905）。研究结果将是
咨询 - 前瞻性工作计划 – 2025/26
咨询阶段 ................................................................................................ 16 如何回应 .............................................................................................. 16 您的回应、您的数据和保密性 .............................................................. 16 一般反馈 .............................................................................................. 17 如何跟踪咨询进度 .............................................................................. 18
胎儿苦恼对脐带血干细胞的生存能力和产量的影响 - 一项前瞻性比较研究
在1988年第一次UCB移植，将UCB的使用作为造血干细胞（HSC）的替代来源，用于骨髓重建。2与骨髓和动员外周血HSC进行移植相比，脐带血提供了几种好处，包括易于可用性，对捐助者的危险较小，人类白细胞抗原（HLA）匹配标准的降低，以及较低的移植物伴随宿主疾病的风险。3然而，单个脐带血单位的数量和质量不足导致植入率延迟。不同的因素会影响脐带血干细胞的质量和生存能力，影响了UCB干细胞转移的效率。4胎儿窘迫是影响脐带血中CD34 +细胞量化的一个因素。对此事的研究非常有限。这项研究将使我们能够确定胎儿苦恼是否可能影响脐带干细胞的生存力和数量，并有助于我们了解产妇和胎儿因素，从而影响脐带干细胞的数量和存活率。它也可以帮助我们提高我们的知识，以提高儿童和成人中UCB干细胞移植的有效性。
功能依赖性的前瞻性分类：机器学习的见解和加拿大的衰老纵向研究
摘要目的：func9onal依赖性是一种mul9factorial health condi9on a效果的幸福感和预期寿命。be3er了解这种condi9on的机制，我们的目的是iDen9fy变量，这些变量最好在日常生活的基本和仪器AC9VI9中对成年人进行最佳分类。方法：使用过滤方法从39,927名PAR9CIPANT收集的4,248个候选预测因子中选择最佳的func9onal状态预测指标，该预测因素在基线时为44至88岁。使用选定的基线变量（2010-2015）进行了几种机器学习模型，以在随访（2018-2021）（2018-2021）对训练数据集（n = 31,941）对加拿大加拿大加拿大对衰老的训练数据集（n = 31,941）进行随访（n = 31,941）对PAR9ONAL状态（依赖与独立）进行分类的能力进行了比较。然后在测试数据集（n = 7,986）上检查了最佳性能模型，以确保Sensi9Vity，Speciifity和精度。结果：将十八个候选基线变量偶然地成为随访时Func9onal状态的最佳预测指标。logis9c回归是通过func9onal状态对Par9cipant进行分类的最佳性能模型，并且在测试数据集中达到了81.9％的平衡精度。在基线上没有func9onal limita9ons，更强的抓地力，没有疼痛和慢性调节器，是女性，拥有驾驶员许可证和良好的记忆力与随访时的利用率更大。相比之下，年龄较大，心理困扰，缓慢行走，被重新进行，拥有一个或多个慢性疾病，并且从不去散步与随访时的func9onal依赖性更大。结论：func9onal身份可以最好地由健康状况，年龄，肌肉力量，短期记忆，身体AC9VITY，心理困扰和性别来表达。这些预测因子可以以高准确性在6年以前的构成状态。这是有依赖依赖风险的人们的早期IDEN9FIF CA9ON，允许9ME为Interaven9on的实现，旨在延迟Func9Onal的下降。关键字：衰老，运动，脆弱，记忆，疼痛，肌肉力量，物理Ac9vity，视力
本演示文稿包含某些前瞻性内容...
本演示文稿包含某些前瞻性陈述。这些前瞻性陈述可能通过诸如“相信”、“期望”、“预期”、“预计”、“打算”、“应该”、“寻求”、“估计”、“未来”等词语或类似表达或通过对战略、目标、计划或意图等的讨论来识别。各种因素可能导致未来的实际结果与本演示文稿中的前瞻性陈述所反映的结果存在重大差异，其中包括：