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因果健康公平的算法方法：重症监护室（ICU）结果中的种族差异
卫生公平被定义为每个人都有公平而公正地实现最高健康水平的国家。实现健康平等被认为可以改善社区的福祉，降低医疗保健成本，并提高生产力和寿命。但是，健康差异仍然很大。在这种情况下，大规模数据收集和分析的新时代为诊断和了解健康不平等的原因提供了机会。在这项研究中，我们描述了使用因果推断工具系统地分析健康差异的框架。我们通过调查澳大利亚多数族裔与少数群体之间的种族和种族差异（ICU）（ICU）（ICU）（土著与非土著）和美国（非裔美国人与白人）之间的种族和种族差异来说明框架。我们证明，量化不平等的常用统计措施不足，并专注于将观察到的差异归因于产生它的因果机制。我们发现，少数族裔患者在入院时年龄较小，患有慢性健康，更有可能出于紧急和非安全原因而被录取，并且患病严重程度更高。同时，我们还发现属于少数群体的保护性直接效应，与大多数人相比，少数族裔患者的生存率提高，所有其他变量都相等。然后，我们证明这种保护效应与ICU接纳的可能性增加有关，而少数族裔患者患ICU的风险增加。此外，我们还发现，少数族裔患者在提高生存率的同时，实际上更有可能被重新入学到ICU。这些发现支持以下假设：由于获得初级卫生保健的机会较差，少数族裔患者更有可能在ICU中出现可预防的条件，从而导致死亡率降低并产生似乎具有保护性的作用。由于ICU入院的基线风险可能会因为缺乏获得初级保健服务而成为代理人，因此我们开发了本地重症监护股（IICE）雷达，这是一种监测系统，该监测系统可通过澳大利亚本地人口在跨地理区域中追踪ICU资源过度利用ICU资源。
使用真实世界数据进行因果推断的方法
• 舒尼替尼 (n=243) vs 安慰剂 (n=118) • 中期分析（最长随访 54 周）：总生存率 HR = 0.49 • 对照组患者随后可改用舒尼替尼 → 84% 的患者改用 • 后期随访：ITT 分析：OS HR = 0.88，ICER = £77k 保序结构失效时间模型（带 g 估计）：OS HR = 0.51，ICER = £32k → RPSFTM 被认为可以接受并推荐使用舒尼替尼
因果一致性：使用A/B测试的增强语言模型
我们通过调整语言模型以超过A/B测试结果来开发一个通用框架，以优化营销传播的内容。我们微调了一种语言模型，将较低表现的内容转换为表现较高的变体，教会其在文本空间中进行爬山。部署后，该模型会改善人类提出的营销内容。此设计可确保AI援助不太可能损害绩效，从而减轻实施风险并促进组织的采用。我们通过电子邮件营销中的大规模现场实验来验证我们的框架。在涵盖2.83亿印象的36个活动中，在我们调整的模型的协助下创建的主题行实现了单击的速度，比未经辅助的人类专家创造的汇率高33％。这些绩效增长是由于内容质量的提高而有因果关系，从而确认了我们框架的有效性。此外，具有30倍的通用语言模型该参数无法改善结果，而我们较小的微调模型成功，这表明域特定于适应性是必要的，并且相对较小的语言模型就足够了。我们的发现提供了实验证据，表明语言模型可以从A/B测试中提取可概括的见解，从而实现从文案到创意设计的非结构化营销决策的系统优化。
项目标题：衰老中免疫功能障碍的因果调节剂的计算建模
衰老会影响多个器官和系统，但是对于许多与年龄相关的疾病，包括再生和伤口愈合受损，免疫系统的功能障碍可能是因果关系。了解这些变化是如何发生的，并以系统的方式评估它们的影响对于确定适当的治疗干预措施以促进健康的免疫功能至关重要。衰老免疫系统的当前模型依赖于免疫细胞的分析来推断衰老中改变的潜在分子调节剂。尽管信息丰富，但这些模型并不能代表组织修复期间暴露于高度专业的环境细胞。我们建议生成一个模型，用于对单核细胞和巨噬细胞的老化相关变化，这对于组织再生至关重要。该模型将是多尺度微分方程类型的，因为这些方法允许将模型参数与生物学数据进行稳健拟合。使用该模型，我们将旨在确定我们预测的分子对于老年人的单核细胞/巨噬细胞功能至关重要。项目描述
使用知识图授权大规模制造管道的因果机学习
抽象理解制造管道中的因果关系对于关键制造任务（例如异常检测和根本原因分析）至关重要。但是，现有的因果机学习（因果ML）方法难以有效地扩展到制造环境中存在的大量变量。我们倡导将域知识纳入制造管道中，称为知识图（KGS），用于设计用于大规模制造问题的因果ML方法。知识图可以编码有关不同组件和制造管道阶段之间相互作用和依赖关系的丰富上下文信息，从而提供了一个结构化框架来指导发现因果关系。通过合并KG，因果ML模型可以利用数据驱动的方法和领域知识，提高可扩展性并提高大规模制造环境中因果学习的准确性。
AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务 将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架 AI在个性化学习中的双重作用 边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理 祈祷，呼吸控制和5-羟色胺释放之间的神经生物学联系 使用萘普生的透皮凝胶制备和评估 减轻金融机构的网络安全风险 采用TAA的挑战和考虑 探索纯意识：催产素如何调节意识的神经生物学 将AI整合到财务风险管理中
随着金融服务的数字化转型，现代银行业中的金融犯罪已经显着发展，对传统预防方法提出了前所未有的挑战。这项全面的综述研究了人工智能（AI），网络安全框架和数据科学方法的整合，以打击银行业内的金融犯罪。我们分析了AI驱动的解决方案的当前状态，包括机器学习模型，实时检测系统以及已改变金融犯罪预防的高级分析框架。审查综合了最近的研究和行业实施的发现，突出了AI技术与网络安全措施之间在创建强大的防御机制方面的协同关系。我们的分析表明，尽管与传统方法相比，AI驱动的解决方案表明了较高的检测率和误报降低，但在数据隐私，法规合规性和系统集成领域仍存在重大挑战。本文结束了结论，确定关键的研究差距并提出未来的方向，以增强基于AI的金融犯罪系统的有效性。本综述为研究人员，银行专业人员和政策制定者提供了宝贵的见解，该公司在人工智能，网络安全和预防金融犯罪的交汇处。
生成人工智能的因果表征学习：应用于文本治疗
有军事背景的候选人简历 安东尼·希金斯出生于特拉华州纽卡斯尔县红狮百户区。他就读于纽瓦克学院和特拉华学院，1861 年毕业于耶鲁学院，在校期间是骷髅会成员。在哈佛法学院学习法律后，他于 1864 年取得律师资格，开始在特拉华州威尔明顿执业。1864 年，他还在美国陆军服役过一段时间。 无军事背景的候选人简历 本杰明·塔潘出生于马萨诸塞州北安普敦，是本杰明·塔潘和莎拉 (霍姆斯) 塔潘的第二个孩子和长子，莎拉是本杰明·富兰克林的侄孙女。他的两个弟弟是废奴主义者亚瑟·塔潘和刘易斯·塔潘。他在北安普敦的公立学校就读，年轻时前往西印度群岛。他当过印刷工和雕刻师学徒，还随吉尔伯特·斯图尔特学习绘画。 1799 年，他在康涅狄格州哈特福德学习法律，并取得律师资格。同年晚些时候，他搬到了康涅狄格西储区，并于 1808 年建立了现在的俄亥俄州拉文纳村。1801 年 3 月 20 日，他与约翰·C·赖特（国会议员）的妹妹南希·赖特结婚，约翰·C·赖特后来成为俄亥俄州的美国众议院议员。他们有一个儿子本杰明，出生于 1812 年。5 / 21
将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架
本研究研究了人工智能（AI）在个性化学习中的双重作用，探讨了AI如何促进和阻碍各种学习者的个性化教育经验。AI技术（例如自适应学习平台，智能辅导系统和数据分析工具）提供了量身定制的途径，可以增加参与度，适应学习差异并改善学术成果。然而，挑战也出现，包括算法偏见，对技术过度依赖以及数据隐私和人类互动的潜在妥协。的发现表明，尽管AI可以增强个性化的学习，但需要仔细的整合，以避免加剧差异并支持批判性思维和社交技能。教育工作者的作用仍然是必不可少的，并提出了专业发展的建议，以使教师有效和道德地利用AI的技能。本研究强调了平衡方法在AI集成中的重要性，将技术工具与以人为本的教学实践相结合，以创造包容性，公平和有效的学习环境。
接种 mRNA 新冠疫苗后发生横贯性脊髓炎的因果关系
• 通过我们日常的文献监测，循证实践小组 (EBPG) 拥有由美国国家科学、工程和医学院制定的基于全面文献综述的共识声明，并于 2024 年向美国国会议员和国会工作人员进行了简报（https://www.nationalacademies.org/news/2024/04/new-comprehensive-review-examines-potential-harms-of-covid-19-vaccination-and-intramuscular-vaccination）。该报告题为“COVID-19 疫苗接种和肌肉注射疫苗不良反应的证据审查” 32 ，于 2024 年 4 月 16 日发布（文献检索日期为 2023 年 10 月 17 日）（https://www.nationalacademies.org/ocga/briefings-to-congress/evidence-review-of-the-adverse-effects-of-covid-19-vaccination-and-intramuscular-vaccine-administration）。在严格评估了高质量的方法以及本报告涵盖的相关主题的广度后，我们决定通过更新他们对横贯性脊髓炎的文献检索来扩展他们关于横贯性脊髓炎的发现，以回答我们系统评价的目标。以下简要总结了“COVID-19 疫苗接种和肌肉注射疫苗不良反应的证据审查” 32 报告。 • 为了更新文献，于 2024 年 10 月 23 日进行了全面而系统的文献检索。 • 搜索是在商业医学文献数据库上进行的，包括 Embase（1974 年至 2024 年第 42 周）、Medline 和 Epub Ahead of Print、Medline In-Process、In-Data- Review & Other Non-Indexed Citations、Medline Daily 和 Medline（1946 年至 2024 年 10 月 22 日）、Joanna Briggs Institute 循证实践数据库（截至 2024 年 10 月 16 日）、Cochrane Clinical Answers（2024 年 9 月），可通过 Ovid 平台获取。 • 文献检索采用了关键词组合。这些关键词包括：
图像胜于雄辩：从因果中介的角度来理解和减轻视觉模型中的偏见
在广泛的数据集上预先训练的视觉语言模型（VLMS）可以通过将性别信息与特定对象或场景相关联，无意中地学习偏见。当前方法，该方法着重于修改输入并监视模型的输出概率分数的变化，通常从模型组件的角度来全面地偏见。我们提出了一个框架，该框架结合了因果中介分析，以确保并绘制VLM中偏见产生和传播的途径。我们的框架适用于广泛的视觉语言和多模式任务。在这项工作中，我们将其应用于对象检测任务并将其应用于GLIP模型。这种方法使我们能够确定干预措施对模型偏差的直接影响以及干预措施对通过不同模型组件介导的偏差的间接影响。我们的结果表明，图像效果是偏见的主要因素，其影响明显高于文本特征，特别是占MSCOCO和PASCAL-SONTIC数据集中偏见的32.57％和12.63％。值得注意的是，图像编码器的贡献超过了文本编码器和深层融合编码器的贡献。进一步的实验证实，语言和视力方式的贡献是对齐和不集中的。因此，在图像编码器中着重于模糊的性别表示，这对模型偏见做出了最大的贡献，在MSCOCO和PASCAL-SENTENCE数据集中，有效地降低了偏见22.03％和9.04％，并且具有最小的性能损失或增加的计算需求。1