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World File Search System实用性
人工智能在患者护理中的质量和实用性
基于符号的人工智能作者应非常感谢他们出色的评论文章（1）。他们明确地将“神经网络”描述为“人工智能（AI）的一种形式”。这是公众感知中主要的形式。由于这个原因，我希望将其描述为一种在医学领域具有巨大潜力的另一种AI形式。进一步到“神经网络”，还有“基于符号的AI”。在与机器学习的不同之中，在基于符号的AI中，知识是以分解器可以处理的明确形式进行转换的。没有发生生物神经元的模仿，也没有使用神经网络。相反，通过应用逻辑，规则和语义网络，知识可以解释为计算机。尤其是在临床决策支持系统的领域，基于符号的AI具有重要作用。现有规则 - 例如，从医疗指南中，可以将计算机解释并应用于具体患者。Lichtner等人的最新出版物。（2023）就是一个例子（2）。与神经网络相反，基于基于符号的AI的决策是可重复且透明的。与机器学习相吻合，这有助于其使用，尤其是在临床部门和至关重要的决策中。
copeptin对术后精氨酸加压素缺乏症的术后实用性
垂体性疾病神经外科手术的客观精氨酸加压素缺乏症（AVD）是commen的，可能会延迟出院。copeptin是精氨酸加压素的稳定替代标记，可以预测术后AVD。作者的目的是评估术后采样时间和切点浓度的copeptin，以预测术后AVD的发展。在2020年2月至2022年4月之间正在接受垂体病变手术的未曾经有过的AVD的成年人有资格进行研究包容。术后从每位患者中抽取两个样本，以使用免疫荧光测定法评估copeptin浓度。样品表示为“早期”（截止后6小时内）或“术后第1天”（POD1；在拔管后10-30小时内）。患者的AVD发育。结果包括一百九十二名患者（54.2％的女性），中位年龄为54.5岁（IQR 39.8-67.0岁）。The median copeptin concentration at both time points was significantly lower in those with AVD (transient or permanent; n = 22, 11.5%) than in those without (early: 4.9 vs 18.7 pmol/L, p < 0.001; POD1: 3.4 vs 4.9 pmol/L, p < 0.001) but did not differ in those who developed transient versus permanent AVD.对于早期样品的AVD预测预测的最佳共肽切割点为<8.5 pmol/L（灵敏度0.70，特异性0.80，阳性预测值[PPV] 0.29，负预测值[NPV] 0.96）和PMOL/L <4.3 pmol/L pmol/L pmol/L的PMOL/L对于POD1示例（敏感性0.82 0.82，特定于0.63，ppv，ppv，ppv，ppv）。在早期样品中，copeptin临界素的22.9 pmol/l的临界值提高了对AVD检测的敏感性，而NPV为99％。患有AVD的患者的比例较高（60.0％vs 8.8％，p <0.001）和copeptin浓度较低（早期：4.3 vs 17.0 vs 17.0 pmol/L，p <0.001; pod1; pod1：2.7 vs 4.9 pmol/l，pmol/l，p <0.001）在那些患有颅脑下的患者中，患有颅脑症的患者是颅骨疗法的病理学。尽管持续性库欣氏病的患者比起缓解症患者的copeptin较低，但差异没有达到统计学意义（早期p = 0.11，pod1 p = 0.52）。此外，copeptin浓度无法预测抗利尿激素不适当分泌综合征的发展。没有AVD的患者术中接受了压力剂量的静脉曲器，中位型copeptin的中位数较低（11.7 vs 19.1 PMOL/L，p = 0.027）。在术后早期copeptin样品中得出的结论，AVD诊断的最佳copeptin切点为<8.5 pmol/L，水平> 22.9 pmol/L在排除AVD方面具有谓词效用。解释copeptin的结果时应谨慎使用，因为术中术中接受糖皮质激素而没有AVD的患者中值copeptin contrantrations。
探索人工智能在 COVID-19 期间在皮肤科实践中的实用性
人工智能中的种族偏见危害 计算机医学中常见的种族差异偏见限制了人工智能的发展。多年来，大多数皮肤病学研究，尤其是皮肤癌研究，都是针对肤色较白的人群进行的。这种偏见是以牺牲深色皮肤患者为代价的，他们的皮肤状况和症状表现不同，9 并直接反映在可用于开发人工智能算法的可用数据集中。由于这些数据不足以完成任务，人工智能可能会误诊有色人种的皮肤癌或完全错过现有病症。10 因此，随着人工智能在皮肤病学中的兴起，有色人种中报告的皮肤癌死亡率较高可能会持续存在。11 需要使用更具代表性的图像皮肤病变数据库来为人工智能算法创建具有多样性代表性和适用性的数据集。12
地形稳定性测绘对生物地形目的的实用性
本文旨在讨论与将地形稳定性测绘 (TSM) 用于生物地形测绘 (BTM) 目的有关的一些问题。旨在指导那些负责确定地形测绘合同规范和/或项目目标的人员，以及协助负责撰写项目提案的合格注册专业人员 (QRP)。建议在任何地形测绘项目开始时咨询 QRP，以确保所需的测绘适合项目目标。生物地形测绘是用作陆地生态系统测绘 (TEM) 基础地图的地形测绘。地形稳定性测绘是用于制作坡度稳定性图的地形测绘。这两种类型的地形测绘不同，因为每种预期的最终产品都需要一组特定的测绘标准和测绘标准。这导致符号（编码）、线条和数字数据的差异。使用现有的地形稳定性测绘来绘制生物地形并不理想。重新绘制某个区域的地图可能更具成本效益，耗时更少，在某些情况下还能生成更高质量的地图产品。以下是将 TSM 与 BTM 相结合的不同方法的示例：
可解释人工智能在临时人机协作中的实用性
机器学习的最新进展导致人们对可解释人工智能（xAI）的兴趣日益浓厚，它使人类能够洞察机器学习模型的决策。尽管最近人们对 xAI 技术产生了浓厚的兴趣，但它在人机协作中的实用性尚未得到体现。重要的是，xAI 有望增强团队态势感知（SA）和共享心理模型开发，这是有效人机团队的关键特征。快速开发这种心理模型对于临时的人机协作尤为重要，因为在这种协作中，代理并不事先了解其他人的决策策略。在本文中，我们提出了两个新颖的以人为主体的实验，量化了在人机协作场景中部署 xAI 技术的好处。首先，我们表明 xAI 技术可以支持 SA（p < 0.05）。其次，我们研究通过协作 AI 策略抽象诱导的不同 SA 级别如何影响临时的人机协作性能。重要的是，我们发现 xAI 的好处并不是普遍的，因为它在很大程度上依赖于人机团队的组成。新手受益于 xAI 提供的更高 SA（p < 0.05），但容易受到认知开销的影响（p < 0.05）。另一方面，随着基于 xAI 的支持的增加，专家的表现会下降（p < 0.05），这表明关注 xAI 的成本超过了通过提供额外信息来增强 SA 所获得的好处。我们的结果表明，研究人员必须通过仔细考虑人机团队组成以及 xAI 方法如何增强 SA，在正确的场景中精心设计和部署正确的 xAI 技术。
超声心动图中TrueVue的实用性：文献评论
3。fiore，G.，Gaspardone，C.，Ingallina，G.，Rizza，V.，Melillo，F.，Stella，S.，Ancona，F.，Biondi，F.，Margonato，D.，Palmisano，A.通过三维经感觉的超声心动图玻璃渲染方式通过三维易接受的心房附属形态评估的准确性和可靠性：一项与计算机断层扫描的比较研究。美国超声心动图学会杂志，36（10），1083–1091。doi：10.1016/j.echo.2023.05.013
研究生成式人工智能在设计用户界面时的实用性
截至 2023 年初，生成式人工智能已成为流行文化和科技行业的热门话题。多个网站允许用户写一个句子并返回一张描绘用户所写内容的图像。有些网站免费提供这项服务，而有些网站则要求用户为这项服务付费。2023 年 1 月 23 日，微软宣布向发明 ChatGPT 和 DALL-E[12][13] 的人工智能研究实验室 OpenAI 投资数十亿美元，这意味着人工智能领域的重要性和潜力。人工智能已经在医疗保健、制造业、零售业和银行业等许多行业得到应用。相对较新的文本到图像生成式人工智能领域（见第 2.1 节）进一步扩展了人工智能的使用领域。我们在本文中研究的一个潜在应用领域是用户体验设计（从现在开始称为 UX）。例如，正在从事 Web 应用程序项目的 UX 设计师或学生可能会发现创建可作为初稿并进一步改进的模拟用户界面很有用。
提高 Raven SUAS 在骑兵编队中的实用性和机动性
RQ-11B 大渡鸦小型无人机 (SUAS) 是步兵连指挥官的有机空中情报收集平台。大渡鸦的射程约为 10 公里，并具有红外和日间传感器功能，这为其增添了价值。即使具备这些功能，许多指挥官仍然对大渡鸦不感兴趣，因为它的尺寸、用户界面、可靠性以及对两人机组人员的要求，与最新的商用现货 (COTS) 技术相比，所有这些要求都有些笨重。除了这些因素之外，在整个全球反恐战争期间，步兵营和连队都经常拥有专用的有人或无人情报、监视和侦察 (ISR) 平台，从 AH-64 空中武器小组 (AWT) 到 MQ-1 或 MQ-9 捕食者/收割者，甚至是多层组合。
定量 MRI 指标在脑老化研究中的实用性
新的、先进的定量 MRI 指标的出现使得我们可以在体内评估与衰老高度相关的多种生物过程。本研究结合了几种 MRI 参数，这些参数被假设用于检测髓鞘密度、细胞性、细胞膜完整性和铁浓度等不同的生物学特性。116 名健康志愿者，分布在整个成年年龄范围内，接受了多模式 MRI 协议采集。单个 MRI 指标的散点图显示，某些 MRI 协议对早期成年变化的敏感性更高，而随着年龄的增长而趋于稳定（例如，大脑皮层的整体功能连接或白质的方向离散指数），而其他 MRI 指标则提供了相反的能力——在年轻成年期保持稳定水平，随着年龄的增长而发生急剧变化（例如，T1 ρ 和 T2 ρ）。尽管如此，尽管之前已发表基于健康人群的细胞结构图或某些病理改变的微观结构生物学特异性验证，但之前假设对常见指标具有选择性的几个指标未能显示出相似的散点图分布，这表明存在与年龄直接相关的其他混杂因素。此外，之前已证明可检测不同生物学特征的其他指标表现出相当大的相互相关性，这可能是由于 MRI 协议本身的性质或相关生物微观结构过程的相互依赖性造成的。总而言之，本研究为根据感兴趣的年龄组设计和选择相关 MRI 参数提供了独特的基础。此外，它呼吁谨慎使用基于一个简单的 MRI 指标对衰老进行简单的生物学推断，即使之前已在其他条件下进行了验证。结合多种指标以提取共享子成分的复杂多模态方法将是实现组织学 MRI 的预期目标所必需的。