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医疗保健领域人工智能购买者指南
监督学习模型的预期性能将根据其预期用途而变化。例如，在诊断环境中使用的分类模型中，敏感性（正确识别的实际阳性病例的比例）和特异性（正确识别的实际阴性病例的比例）之间存在重要的权衡。权衡取决于权衡漏诊和过度诊断的医疗保健后果和健康经济影响。这种权衡可能在护理路径的不同阶段有所不同。不同的指标将揭示模型性能的不同方面，并且都有局限性。不同的指标或多或少适合不同的用例。
人工智能与银行业：初步考虑
此外，银行业中还有不同的技术或方法可以有效开发人工智能，从神经网络到决策树和自然语言处理工具。每种技术都有独特的特点，使其或多或少适合不同的用途。根据 EBA 提供的数据，欧洲银行在使用决策树和随机森林（83.3%）、回归分析（80%）和自然语言处理（66.7%）方面表现突出。一般来说，决策树和随机森林用于信用评分，因为它们特别可靠，可以准确确定客户履行其财务义务的可能性。无论如何，技术的多样性相当高，因为 60% 使用人工智能的欧洲银行采用的方法与 EBA 监测的方法不同。
人类能动性的未来 - 皮尤研究中心
顾问兼前硅谷首席执行官 Alan Mutter 观察到，“人工智能的一代又一代和应用程序的迭代将改善未来的结果，但是，机器——以及运行它们的人——将控制这些结果。人工智能的好坏取决于算法背后的人和系统背后的数据集。从定义上讲，人工智能赋予机器使用大型且不完善的数据库进行判断的能力。由于人工智能系统被设计为或多或少自主运行，因此很难想象这种系统如何受到公众的控制，因为公众大多不太可能知道是谁建立了这些系统，系统如何运行，它们依赖哪些输入，系统是如何训练的，以及它可能如何被操纵以产生某些期望的和可能未知的结果。”
全球经济中的民族国家
鉴于要提供公共产品，无论该产品属于国家、地方还是全球性质，其资金分配都必须根据对公共产品的所谓“显示性”偏好来解决。这种分配“或多或少”是在民族国家层面解决的。也就是说，其资金应该落在国家、州还是地方政府身上。在全球经济中，这种偏好通常是未知的。我们需要超越对地方或州人口“显示性偏好”的传统分析，而去研究“全球公众”的偏好。由于对“全球公众”的定义可能是“特定于特定产品的”，例如疾病的传播，因此资金分配可能不易解决，即最有可能出现的搭便车问题。
人类能动性的未来 - 皮尤研究中心
顾问兼前硅谷首席执行官 Alan Mutter 观察到，“人工智能的一代又一代和应用程序的迭代将改善未来的结果，但是，机器——以及运行它们的人——将控制这些结果。人工智能的好坏取决于算法背后的人以及系统背后的数据集。从定义上讲，人工智能赋予机器使用大型且不完善的数据库进行判断的能力。由于人工智能系统的设计或多或少是自主运行的，因此很难想象这种系统如何受到公众的控制，因为公众大多不太可能知道是谁建立了这些系统、系统如何运行、它们依赖哪些输入、系统是如何训练的以及如何操纵它以产生某些期望的甚至是未知的结果。”
针对无意义或罕见突变的新治疗方法
• 无义突变：它们在 DNA 序列的某个点（根据突变而变化）包含三个碱基（密码子），发出信号来中断 CFTR 蛋白的合成：它们也称为“停止”突变。由此产生的蛋白质被截断和去除•错义突变：导致 DNA 序列中碱基三联体交换的突变：这意味着在蛋白质链的某个点上，一个氨基酸被另一个氨基酸取代。这种替换不会去除蛋白质，但可以决定或多或少严重的功能改变，这取决于链的点和被替换的氨基酸的类型。在意大利，它们约占所有突变的 7%：最常见的（约 5%）是 N1303K。 • 移码突变：非常罕见（并且通常很难用当前技术识别），通过插入（添加）或删除（截断）大段 DNA 导致基因序列的重大改变，从而大大阻止 CFTR 蛋白的合成。在意大利，总体而言，它们所占比例不到 0.5%：例如 541delC 或 3667ins4（“del”或“ins”代表删除或插入）。 • 剪接突变：“剪接”是将基因的“编码”DNA 部分（称为“外显子”）中包含的遗传信息转移到信使 RNA 的机制，信使 RNA 负责控制蛋白质的合成。剪接机制受基因的“非编码”部分（称为“内含子”）的调控。与其他突变不同，剪接突变位于内含子中，而不是外显子中。这些突变会破坏代码的传输，通过或多或少地阻止正常 CFTR 蛋白的合成（具体取决于突变的类型）：本质上，这些突变会导致一定比例的正常 CFTR 和一定比例的改变或缺失的 CFTR。患有这些突变的人的临床情况取决于在合成过程中保留了多少正常 CFTR