Harutoshi Yamada、Teruki Tsurimoto(筑波大学纯粹与应用科学研究生院)、Sirawit Pruksawan 和 Naito(筑波大学纯粹与应用科学研究生院、国家材料科学研究所)
LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司,通过利用数字技术,帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新并实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴,LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识,可帮助在融合的世界中推动卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro 集团旗下的子公司,由来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业型专业人士提供支持,结合了前 Larsen and Toubro Infotech 和 Mindtree 在解决最复杂的业务挑战和实现大规模转型方面业界公认的优势。欲了解更多信息,请访问 https://www.ltimindtree.com/
由于新适应症是基于先前的知识而建立的,因此药物开发时间大大缩短,所需的投资也大大缩短。原则上,如果发现剂量兼容性,则可以绕过大部分临床前测试、安全性评估甚至 I 期临床试验。但是,应在临床前和临床层面确认新适应症的疗效。如果怀疑药物与疾病存在相互作用,则应进行新适应症的安全性测试。
*组织经常遇到的一个问题是,如何衡量生产力。根据 BLS,经典方法是将产出除以总工作小时数。12 定义“生产性产出”至关重要,因为总产出或工作量可能会减少,但目标是保持生产性产出。在这种情况下,我们将“产出”澄清为业务成果,表明如果公司在工作时间减少的情况下仍能保持业务成果,那么他们的总体生产力就会提高。请参阅上文“业务成果”中可衡量的业务成果示例。
摘要:材料结构和特性的多尺度和多模态成像为材料理论和设计的蓬勃发展提供了坚实的基础。最近,韩国科学技术研究院宣布了 10 个旗舰研究领域,其中包括韩国科学技术研究院材料革命:材料和分子建模、成像、信息学和集成 (M3I3)。M3I3 计划旨在通过阐明多尺度处理 - 结构 - 属性关系和材料层次结构来缩短材料发现、设计和开发的时间,这些将通过机器学习和科学见解的结合进行量化和理解。在本综述中,我们首先介绍全球相关计划的最新进展,例如材料基因组计划(美国)、材料信息学(美国)、材料计划(美国)、开放量子材料数据库(美国)、材料研究信息整合计划(日本)、新型材料发现(欧盟)、NOMAD 存储库(欧盟)、材料科学数据共享网络(中国)、材料创新之声(德国)和创意材料发现(韩国),并讨论多尺度材料和分子成像与机器学习相结合在实现 M3I3 愿景中的作用。具体而言,我们将重新审视使用光子、电子和物理探针的显微镜,重点关注多尺度结构层次以及结构 - 属性关系。此外,与传统方法相比,文献中的数据挖掘与机器学习相结合将被证明更有效地找到具有改进属性的材料结构的未来方向。我们将回顾和讨论用于能源和信息应用的材料实例。关于 Ni-Co-Mn 阴极材料开发的案例研究说明了 M3I3 创建多尺度结构-属性-处理关系库的方法。最后,我们对 M3I3 领域的最新发展进行了展望。关键词:M3I3、材料和分子建模、材料成像、材料信息学、机器学习、材料集成、锂离子电池、韩国科学技术研究院
本报告介绍了“患者可及时间”倡议的成果。该倡议的目标是将欧洲各地的利益相关者聚集在一起,就患者无法获得新的肿瘤治疗的原因达成共识。它还打算找到共同点,找到可能缩短患者可及时间的解决方案。该倡议的总体目标是让那些为患者和社会带来附加值的疗法更快地获得治疗,同时又不影响审慎的审议和循证决策。该项目由欧洲制药工业和协会联合会 (EFPIA) 的肿瘤平台 (EOP) 发起和资助。EOP 是来自研究型制药行业的 18 家公司的合作项目
摘要:近年来,糖尿病困扰的全球负担已大大增加,对患者和医疗保健系统施加了心理健康问题。与糖尿病相关的困扰与抑郁症的不同,因为它来自糖尿病的持续治疗所带来的心理和情感负担。研究表明,四分之一的患有1型糖尿病的人患有糖尿病困扰水平,而五分之一的患有2型糖尿病的人会经历增加糖尿病困扰水平。糖尿病患者应对这些漫长的疗法,经历了心理和情绪问题,包括担心并发症,对低血糖的恐惧,对控制不良的血糖,毫无价值,对支持的需求以及获得医疗保健的疲劳。心理因素(例如与糖尿病有关的情绪困扰)与较低的饮食,运动,频繁的血糖测试和药物治疗方案有关。患有糖尿病特异性情绪困扰水平较高的患者已证明其与健康相关的生活质量较低。尽管对与糖尿病相关的困扰的认识和知识提高,但在临床就诊期间并未常规筛查糖尿病患者。因此,护士必须不断观察和评估患者对治疗的身体和情感反应,并确定暗示与糖尿病相关困扰的模式和趋势。
确认调查结果是作出适当的护理证明的一个非常重要的步骤,但需要检查的项目很多,到目前为止这对工作人员来说是一个沉重的负担。 通过让AI承担此项工作,在保持较高确认准确度的同时,提高工作效率,缩短从申请到认证的时间(从40天缩短至30天),推动员工的工作方式改革。
多年来,EFPIA 一直在关注药品的上市时间。根据 2023 年患者等待指标调查的最新数据,欧盟和欧洲经济区国家创新治疗的平均报销时间已达到 531 天,从德国的 126 天到土耳其的 990 天不等。4 欧洲内部存在患者可及性不平等,各国在特定时间可用的产品数量存在显著差异,并且各国在国家报销之前所需的时间也存在显著差异。业界对这些延误表示担忧,并认识到延误和药品短缺会损害患者的利益。这些担忧是有关欧盟一般药品立法的影响以及是否会改善欧盟患者获得药品的渠道的辩论的重要背景。