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随机临床试验：在投资前质子泵抑制剂洗涤过程中使用藻酸盐及其对合规性和症状负担的影响
抽象的背景/胃道回流疾病的研究通常是根据质子泵抑制剂（PPI）进行的。这可能会加剧症状，如果患者规避了投资前的说明，则可能会影响调查的准确性。没有关于如何管理PPI提款的标准建议。我们旨在评估结构化藻酸盐使用对症状负担的影响。方法的参与者已经在≥4周的PPI治疗中建立，并被转诊进行测量和24小时的pH/阻抗测试。介绍前指令涉及停止PPI和H2受体拮抗剂1周，但允许抗酸剂和藻酸盐直到前一天晚上。参与者被随机遵循以下标准说明（对照组），或者在提供Gaviscon Advance的同一说明中每天要服用四次（治疗组）。主要结果评估了胃食管反流疾病健康相关的生活质量评分的变化。可用于48名患者的关键结果数据可用于主要结局评估。对照组患者的症状显着增加（中位差异为6.5，95％CI（1至7），p = 0.04），治疗组中没有发生变化（中位差-1.5，95％CI（-2，3.5），p = 0.54）。没有严重的不良事件。结构结构的藻酸盐的使用可防止症状加剧PPI洗涤前的症状。这些发现仅限于1周的洗涤期，但每年可以使成千上万的胃食管反流的患者受益。需要进一步的研究来评估其他环境中的效果，例如持续的ppi次数。该试验由Reckitt Benckiser资助。试用注册号Eudract注册2019-004561-41
反对合成感知的神经遗传学案例
在过去的几年中，机器学习 (ML) 系统的发展迅速增加，单个 ML 模型可以执行的任务越多，它就变得越通用，用途也越广泛。因此，目标是以多模式工作，明确意图最终实现人工智能 (AGI)，它接近甚至超过人类的能力 (Goertzel 等人，2022 年；Goertzel 和 Pennachin，2007 年；Wang 和 Goertzel，2012 年)。人们普遍认为，最好的人工智能模型是最接近人类特征和能力的模型。由于模型是根据它们与拟人化基准的匹配程度来选择的，因此只要人类不断改进这些基准，人类就会继续将它们越来越多地拟人化，这似乎是很自然的。可以说，最好的人工智能系统是模仿人类意识输出的系统，这样局外人就无法将其与真人区分开来。这正是著名的图灵测试背后的核心思想，图灵测试是一个最初被称为“模仿游戏”的思想实验（图灵，1950 年）。1
聚合物纳米复合材料作为环境水分析中的吸附剂，对合成和潜在应用的近距离观察
抽象的聚合物纳米复合材料已被广泛用作吸附剂，以在最终的仪器分析之前从环境水中提取污染物。这些材料具有高度的用途，可以通过充分选择聚合物/纳米材料组合来适应给定的分析问题。通过在实验室和可以获得它们的不同格式（颗粒，膜，整体或纤维）中的不同格式（颗粒，膜，整体或纤维）来增强材料的适应性。本文提供了一般概述聚合物纳米复合材料的潜力，强调了实际方面（合成和微挖掘技术）。它旨在通过在样本制备中显示这些材料几乎无尽的可能性以及在不久的将来的主要趋势来激发研究人员。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
Ryan White 计划对合格服务的定义
• 为整个服务区域内的所有登记客户提供统一的福利。 • 分发药物的记录保存系统。 • APA 咨询委员会。 • 当地咨询委员会/董事会批准的药物处方集。 • 药物分发系统。 • 客户登记和资格确定流程，包括筛查 ADAP 和 APA 资格，并至少每六个月重新筛查一次。 • 与佛罗里达州的 Ryan White Part B ADAP 协调。需求声明应具体说明佛罗里达州 ADAP 的限制以及当地对 APA 服务的需求。 • 按照 340B 药品定价计划和主要供应商计划的要求实施。早期干预服务 (EIS) EIS 必须作为服务组合提供，而不是独立的测试、转诊、联系或外展服务。除非该地区的预防资金足以完全资助测试工作，否则资助 EIS 服务类别的牵头机构必须包括以下组成部分：
建立有效的合作伙伴对合作伙伴云战略
• 现实的合作目标以及如何最好地将其与您的总体业务目标保持一致 • 可寻址的合作伙伴机会以及如何最好地进行合作 • 您的优势、劣势以及您需要弥补的差距 • 实施您的沟通计划所需的预算，以及如何衡量结果的详细信息
对合并策略合并启发式策略的分析
引言启发式搜索是在大型状态空间中找到短路的常见方法，例如在最佳的古典计划中。最近提出的几项启发式方法使用合并框架（Dr'Ager，Finkbeiner和Podelski 2006; 2009; 2009; Helmert，Haslum和Hoffmann 2007; Helmert et al。2014），其中计划任务的原子抽象是逐渐组合的（合并了两个实体过渡系统）和简化的（缩小了一个差异过渡系统），直到剩下单个抽象为止，其目标距离然后诱导计划任务的启发性。在整个论文中，我们都对经典计划和合并和碎片框架进行了基本熟悉。由Sievers，Wehrle和Helmert（2014）提供了对合并框架最新探索的独立介绍。合并策略的合并策略的一个重要方面是确定在每个合并步骤中要组合的两个中间抽象。我们将使用以下术语：任务的合并策略由二进制树在任务的状态变量上定义。如果此树脱离列表，则称为策略，否则是非线性的（图1）。更普遍地说，当从文献中发表合并策略时，我们指的是（独立于领域的）算法，该算法为给定的计划任务生成合并策略。这样的al-gorithm被称为线性合并策略，并且仅当其产生的合并策略对于所有计划任务都是线性的。换句话说，非线性合并策略算法不是