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World File Search System失败率
人工智能与机器学习：骨科医生入门
选择 [1]、现有证据和外科医生的经验可指导与患者的决策讨论。手术和康复的预后可称为“失败率”，这也是基于对现有文献的理解和外科医生的临床经验。由于临床决策并不总是线性的，而且常常受到文献中尚未明确证实的因素的影响，因此这种格式塔被称为“医学的艺术”。机器学习和人工智能可以帮助临床医生掌握这门“医学艺术”。自动放射学诊断、推荐合适的治疗方法以及预测治疗后的结果都属于人工智能的范围。此外，与我们自己的能力相比，人工智能在准确性方面往往表现得一样好，甚至更好 [4、6、14–16、18、20]。虽然我们的目标不是取代临床医生，但提高我们提供最佳患者护理的能力的可能性却很重要，而且这些发展应该被视为可以补充临床专业知识并帮助我们掌握信息过载的工具。
创新胜利：三场战争中的海军技术
第三章对鱼雷的研究表明，鱼雷战的成熟是缓慢而零星的。在鲁斯索 - 日本战争之后，关于鱼雷的未来作用的辩论是因为它们在这场战争中的作用可忽略不计，但是到第一次世界大战的前夕，鱼雷的范围，速度和弹头重量增加了，这有了致命的后果。英国人，德国人和美国人都面临着海洋发射的鱼雷的困难，在战争的初期，美国人的空气流动鱼雷的失败率惊人。对于美国鱼雷，直到1943年才出现可靠的磁性爆炸器，但是结果令人印象深刻。作者争辩说，不仅针对任何其他技术，鱼雷都会开发“表明正确平台和正确的目标的组合将边际应用的技术转变为具有赢得战争潜力的技术”（pp。77–78）。他们在第六和第七章中继续这一论点，分别处理潜艇和飞机的发展。
人工智能和机器学习：骨科外科医生的简介
选项[1]，可用的证据和外科医生经验可以指导与患者的决策讨论。手术和康复的预后都可以引用为“失败率”，这也是基于对外科医生现有文献和临床经验的理解。这款格式塔（Gestalt）被创造为“医学艺术”，因为临床决策并不总是线性的，并且经常受到文献尚未明确表现出来的因素的影响。机器学习和AI可以帮助临床医生使用这种“医学艺术”。自动化放射学诊断，进行适当的治疗方法以及治疗后的预测结果均在AI的范围内。此外，与我们自身的能力相比，AI通常可以在准确性方面表现得同样好[4、6、14-16、18、20]。虽然目标不取代临床，但提高我们提供最佳患者护理能力的可能性代表了重要的护理，这些发展应被视为工具，可以将其视为可以补充临床专业知识并帮助我们掌握信息溢出的工具。
对重新定位药物和化学化合物的硅方法中电流的综述
药物重新定位是将现有治疗剂应用于新疾病适应症的新方法。由于成本高昂和开发新药的高失败率，继续使用现有药物进行治疗，尤其是抗肿瘤药物，已成为一种广泛的做法。在高通量测序技术的帮助下，已经提出并应用了许多有效的方法，并应用于药物重新定位和个性化肿瘤治疗。用于重新定位药物和化学化合物的当前计算方法可以分为四类：（i）基于特征的方法，（ii）基于矩阵分解的方法，（iii）基于网络的方法和（iv）基于逆转录的方法。在本文中，我们全面回顾了上述四类中广泛使用的方法。最后，我们总结了这些方法的优点和缺点，并指示了更敏感的计算药物重新定位方法和个性化肿瘤治疗的未来方向，这对于进一步的实验验证至关重要。
PD-1/PD
摘要背景III期临床试验对于评估治疗剂是关键的，但已经记录了有关失败率的有关失败率，特别是影响肿瘤学的肿瘤学，即对免疫疗法的加速批准是常见的。这些失败主要归因于缺乏治疗功效，这表明II期研究结果高估了。我们的研究旨在在涉及程序性细胞死亡-1（PD-1）/程序性细胞死亡 - 配体1（PD-L1）抑制剂的早期相结合试验中系统地评估高估，与III期试验相比并确定了促成因素。方法，我们从超过9,600 PD-1/ PD-L1抑制剂试验库中匹配了51对早期和III期临床试验。匹配标准包括相同的治疗方案，癌症类型，治疗线和生物标志物富集策略。要评估高估，我们比较了早期和III期试验之间的总体反应率（ORR）。我们建立了与资格标准相关的自变量，以及参与者的试验设计特征，以分析通过单变量和多变量的逻辑分析来影响两个阶段之间观察到的差异的因素。结果在系统上高估了随后的III阶段结果，在早期相比III与III期的ORR中产生了比值比（OR）：1.66（95％CI：1.43至1.92，p <0.05）。在测试PD-1/ PD-L1单层治疗和涉及PD-1/ PD-L1的组合疗法的试验中，这种膨胀ORR的这种趋势是一致的。在所检查的因素中，排除自身免疫性疾病的患者与早期试验和III期试验之间疗效的差异显着相关（P = 0.023）。我们计算了2.27的病房统计数据，以验证模型的有效性。结论这些发现强调了在涉及免疫疗法的早期试验中高估功效的趋势。观察到的差异可以归因于在早期试验中纳入自身免疫性疾病的患者的变化。这些见解有可能告知利益相关者未来癌症免疫疗法的发展。
科学期刊
近年来，抗体药物偶联物 (ADC) 在临床上取得了令人瞩目的进展，已获得 11 项美国食品药品监督管理局的批准，其中 6 项用于治疗实体瘤患者。尽管取得了成功，但新药的开发仍然具有挑战性，临床失败率很高。在这里，我们表明，目前批准用于治疗实体瘤患者的 ADC 在以临床耐受的类似体重 [毫克/公斤 (mg/kg)] 剂量给小鼠给药时，都可以在某些小鼠模型中显示出显著的疗效。从机制上讲，由于 ADC 独特的递送特性，等效的 mg/kg 剂量会导致肿瘤中的药物浓度相似，并且组织渗透到肿瘤中也相似。结合计算方法，可以解释肿瘤微环境内的复杂分布，这些缩放概念可能有助于评估新药物并帮助设计具有最大临床疗效的治疗方法。
改善基于Lindley分布的系列平行系统的性能
r˚ade[1]获得了某些简单系统的可靠性对等因子（参考）。Sarhan [2，3]提供了四种方法：（i）还原方法（RM）：失败率降低了因子ρ，0 <ρ<1; （ii）热重复方法（HDM）：假设系统的某些组件将连接到并行系统中的组件（每个组件）。（iii）冷复制方法（CDM）：在此方法中，使用冷耦合，假设某些组件将通过完美的开关（每个组件）连接到组件。（iv）不完善的复制方法（IDM）：它与以前的方法CDM有所不同，因为连接过程中使用的开关是不完美的开关。开关具有寿命分布。通过应用参考的概念，请参见[4、5、6、7、8、9、10、10、11、11、12、13、14、16、16、17、19、19、19、20、21、22]随机变量T具有三参数的lindley lindley（tpld），如果它具有
SAM 2020.2.29的电池：幕后系统
ABS美国运输局AFR每年失败率API美国石油研究所ARL采用准备水平卡拉商业采用准备评估工具CB IEC International Electrotechnical Commission IECRE IEC System for Certification to Standards Relating to Equipment for Use in Renewable Energy Applications IMPCT risk impact LCOE levelized cost of energy MEC marine energy converter MRL manufacturing readiness level NREL National Renewable Energy Laboratory OES Ocean Energy Systems PMBOK Project Management Body of Knowledge PMI Project Management Institute RBS risk breakdown structure RPN risk priority number SOP safe operating procedure TBD to be determined TPL技术性能级别TRL技术准备水平TS技术规范TQ技术资格TQP技术资格计划WEC波能量转换器WPTO水力技术办公室
药理学和毒理学年度评论下一代治疗学：利用 iPSC、基因组学、AI 和临床试验在培养皿中开展开创性药物发现
在高风险的药物研发领域，高达 92% 的失败率阻碍了从实验室到临床的进程，这主要是由于临床试验中无法预测的毒性和治疗效果不足。FDA 现代化法案 2.0 预示着一种变革性方法的出现，倡导将替代方法与传统动物试验相结合，包括采用人类诱导多能干细胞 (iPSC) 衍生的类器官和器官芯片技术进行细胞检测，并结合复杂的人工智能 (AI) 方法。我们的综述探讨了 iPSC 衍生的临床试验在为心血管疾病研究设计的培养皿模型中的创新能力。我们还强调了 iPSC 技术与 AI 的结合如何加速可行的治疗候选物的识别、简化药物筛选并为更加个性化的医疗铺平道路。通过此，我们全面概述了研究界和制药行业正在探索的 iPSC 和 AI 应用的当前前景和未来影响。