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第9次DIA再生药物和基因治疗产品研讨会
以前的研讨会已经讨论了在各个阶段进行工业化和实施的细胞和基因治疗产品的研究和开发问题，有时会预料到再生医学的进步。细胞和基因治疗产品在治疗方案中越来越多地认识到日本营销批准的产品数量的稳定增加。此外，还考虑了产品供应链中制造技术和效率的提高，并且预计行业的这一方面也将增长。此外，对产品的开发和开发具有新的动作和治疗概念机制的研究和开发超出了现有产品模式的框架，并且人们对可以将新产品的实际应用具有很高的期望，这些新产品可以称为“下一代”产品。
人工智能与人类医生在分诊诊断方面的比较研究
简介与背景。AI 虚拟助手具有巨大潜力，可帮助患者自我评估症状并在适当时寻求进一步治疗，从而减轻医疗系统负担过重的压力。为了使这些系统对全球医疗保健做出有意义的贡献，它们必须得到患者和医疗专业人员的信任，并满足不同地区和不同人群患者的需求。我们基于概率图模型 (PGM) 开发了 AI 虚拟助手，并证明它能够为患者提供分类和诊断信息，其临床准确性和安全性可与人类医生相媲美。重要的是，此次评估评估了 AI 和人类医生的准确性和安全性，并且与之前的研究不同，它还考虑了两种代理的信息收集过程 [ 1 , 2 ]。通过这种方法，我们希望通过直接将人工智能系统的表现与人类医生进行比较，建立对人工智能系统的信任，因为人类医生并不总是同意患者症状的原因或最合适的分诊建议。至关重要的是，该系统基于生成模型，允许相对直接的重新参数化，以反映不同地区和人口群体的当地疾病负担。这是一个很有吸引力的特性，特别是考虑到人工智能虚拟助手有可能在全球范围内改善医疗保健服务时。方法。我们的人工智能系统的核心是 PGM [ 3 ]，旨在为用户提供分诊建议并提出可能的病症。图形模型的结构由医学专家定义，并通过流行病学数据和专家引出的组合进行参数化。给定一组用户输入的当前症状和风险因素，该模型推断出最可能的情况并生成后续问题 [ 4 , 5 , 6 , 7 ]。该系统的决策功能是通过使用效用模型扩展底层生成模型来提供的，该效用模型作为疾病后验的函数，旨在提供分类建议，以最大限度地减少对患者的预期伤害，同时也惩罚过度分类。
紧急医疗中利用AI进行腹部CT图像诊断支持的现状……
【摘要】本文回顾了基于人工智能的腹部CT成像非创伤性病变检测模型的文献，以确定使用人工智能检测腹部器官疾病和急腹症的现状和挑战。我们搜索了PubMed和Google Scholar，提取了106篇参考文献。大多数研究旨在检测肝脏、肾脏和结肠的肿瘤，肝脏肿瘤和肾结石的检测准确率较高，而胃肠道疾病的检测准确率较低。在15篇关于急腹症的参考文献中，肾和输尿管结石和结肠炎占10篇。主要的挑战是数据集不足以检测肾和输尿管结石。在检测准确率相对较低的结肠炎检测中，测量结肠壁厚度的方法会导致假阴性和对其他器官的误检。
利用大数据和人工智能推进药物发现和开发
关于微软 微软（纳斯达克“MSFT”@microsoft）为智能云和智能边缘时代实现数字化转型。微软公司的使命是帮助地球上的每个人、每个组织取得更大的成就。 关于诺和诺德 诺和诺德是一家全球领先的医疗保健公司，成立于 1923 年，总部位于丹麦。我们的宗旨是推动变革，战胜糖尿病和其他严重的慢性疾病，如肥胖症、罕见血液病和罕见内分泌病。 为了实现这一目标，我们致力于探索科学突破，扩大药物获取渠道，预防并最终治愈疾病。诺和诺德目前在80个国家拥有约50,800名员工，其产品销往约170个国家。日本子公司诺和诺德制药株式会社成立于1980年。请访问我们的网站以了解更多详细信息。 (www.novonordisk.co.jp)
