推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人,波士顿儿童医院,马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目,是哈佛医学院的附属机构,也是其生物医学信息学系的合作项目,正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人,他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情,从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师,并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内,周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI,包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年,是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法,涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程,但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的,借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
摘要:本研究旨在研究人工智能 (AI) 在医学领域的应用风险,并提出政策建议以降低这些风险并优化 AI 技术的优势。AI 是一项多方面的技术。如果得到有效利用,它有能力在健康领域以及其他几个领域对人类的未来产生重大影响。然而,这项技术的迅速传播也引发了重大的伦理、法律和社会问题。本研究通过回顾当前的科学工作并探索减轻这些风险的策略来研究 AI 在医学领域的整合的潜在危险。AI 系统数据集中的偏差可能导致医疗保健的不公平。基于人口统计群体狭隘代表的教育数据可能会导致 AI 系统对不属于该群体的人产生有偏见的结果。此外,人工智能系统中的可解释性和问责制概念可能会给医疗专业人员理解和评估人工智能生成的诊断或治疗建议带来挑战。这可能会危及患者安全并导致选择不适当的治疗方法。随着人工智能系统的普及,确保个人健康信息的安全将至关重要。因此,改进人工智能系统的患者隐私和安全协议势在必行。该报告提出了减少医疗领域越来越多地使用人工智能系统所带来的风险的建议。这些包括提高人工智能素养、实施参与式社会在环管理战略以及创建持续的教育和审计系统。将道德原则和文化价值观融入人工智能系统的设计中有助于减少医疗保健差距并改善患者护理。实施这些建议将确保人工智能系统在医学领域的高效和公平使用,提高医疗服务质量,并确保患者安全。
CAIRS:用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel,博士 a;Victor An a,Ian B. Hickie a,医学博士,Sally Cripps b,c,博士,Roman Marchant b,c,博士,Jan Scott d,博士,Jacob J. Crouse a,博士,Adam Poulsen a,博士,Bridianne O'Dea e,博士,Frank Iorfino a,博士 a 悉尼大学大脑与思维中心,澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所,澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院,澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学,英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所,弗林德斯大学,南澳大利亚阿德莱德,澳大利亚。 * 通讯作者:Mathew Varidel,5 楼,1 King Street,Newtown,新南威尔士州 2042,mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议,通常使用简单的静态规则系统(例如,if-else 语句)或结合预测性人工智能。然而,干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定,这需要考虑因果关系。在这里,我们开发了 CAIRS,这是一个因果人工智能推荐系统,它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议,以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点(从基线开始 1 周 - 6 个月)的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中,心理困扰被发现是影响多个领域(例如个人功能、社会联系)的关键影响领域,因此在多个领域不健康的复杂情况下,心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境,并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词:因果关系;人工智能;决策理论;幸福感;心理困扰;功能;睡眠;社会支持
Connectivity: Bluetooth, USB Cable, Smart phone connectivity Applications: Contour® Diabetes App, GlucoContro.online, Glooko® (formerly Diasend®), Tidepool and Diabetes My Way Warnings: Low and High warnings if the reading is outside the measurement range (0.6mmol/L to 33.3mmol/L).Alerts: Alarm reminders can be set for 30, 60, 90 and 120 minutes Sample Size: 0.6 μL Reaction time: 5 seconds Display: Large easy to read display which incorporates the smartCOLOUR® target range indicator Meter size: 78.5 mm × 56 mm × 18 mm Other features: o Alternative site testing o Easy to use with tactile rubber buttons on the front of the meter o Large memory (800 readings) o Meal markers (禁食,餐后)
这篇荣誉学院论文由 Aquila Digital Community 的荣誉学院免费提供给您,供您开放访问。它已被 Aquila Digital Community 的授权管理员接受并纳入荣誉论文。如需更多信息,请联系 Joshua.Cromwell@usm.edu、Jennie.Vance@usm.edu。
我们的项目着重于开发一种作物推荐系统,该系统利用机器学习来提供数据驱动的作物建议。该系统旨在通过分析土壤养分,天气状况和其他环境因素来帮助农民和农业规划师做出有关作物选择的明智决定。通过使用机器学习算法,该系统可以分析大型数据集并确定在不同条件下预测最合适作物的模式。该建议系统为农民提供了个性化的指导,优化了其生产力并为可持续的农业实践做出贡献。我们的系统使用烧瓶框架实现为Web应用程序,使其对于具有有限技术专业知识的个人而言,可访问且用户友好。用户输入相关数据,包括土壤特征,温度,湿度和降雨,该系统建议基于经过历史农业数据训练的模型,建议合适的农作物。通过整合机器学习技术,例如决策树,随机森林和支持向量机,该系统可以提供可靠的作物建议,以考虑实时环境输入,增强决策并减少对传统方法的依赖。
•如果DNA制备降解和/或其量不足以执行分析,则可能会进行材料的收集。•研究的某些阶段(测序)要求将材料转移到分包商中,这与样本的匿名信息相关,向国家或外国实验室,在欧盟中•授予正确的遗传建议可能与其他家庭成员进行基因测试有关。如果所检查的家庭成员之间的亲属关系与所宣布的成员之间的亲属关系,则收到的结果及其解释可能不正确。•在产前诊断的情况下,将向胎儿父母和/或其他家庭成员进行DNA分析。•所使用的诊断算法可能不会带来信息结果。实施新的DNA分析方法后,诊断将根据驾驶员的要求恢复,以特定的临床指示。•DNA分析和生物信息学分析的实验室结果不构成“ DNA分析报告”的附件•有关测试材料收集的其他信息,可以在网站上找到其运输和诊断要约
玫瑰山社区位于 I-405 和雷德蒙德市之间,向北延伸至图腾湖商业区,向南延伸至 Bridle Trails 社区。它包含北玫瑰山社区和南玫瑰山社区,由东北 85 街隔开。玫瑰山社区有两个商业中心:沿东北 85 街车站区东半部的玫瑰山商业区(参见综合计划第 XV.G 章),以前指定为玫瑰山商业区、街道走廊和社区北端的北玫瑰山商业区(该社区还包含 Bridle Trails 社区中心的一部分)。玫瑰山商业区横跨车站区,沿东北 85 街延伸,连接柯克兰市中心和雷德蒙德市中心。在罗斯希尔的北端,北罗斯希尔商业区的一部分和华盛顿湖理工学院位于图腾湖城市中心内,该中心是该市的主要就业、零售和服务中心。有关城市中心的更多讨论,请参阅图腾湖商业区规划。
尾注 1. 请参阅 Jeffrey Dastin、路透社、Insight – 亚马逊放弃秘密 AI 招聘工具,该工具显示出对女性的偏见(发布于 2018 年 10 月 10 日)(所有网站访问于 2024 年 10 月 8 日)。2. 参见,例如,Will Douglas Heaven,《麻省理工学院技术评论》,《预测性警务仍然是种族主义的——无论它使用什么数据》[perma.cc/E3BZ-C9QN](2021 年 2 月 5 日发布)。3. Weiser,《当您的律师使用 ChatGPT 时会发生什么》,《纽约时报》(2023 年 5 月 27 日),第 A1 页。. 4. Magesh 等人,《无幻觉?评估领先的 AI 法律研究工具的可靠性》(2024 年)。预印本目前正在同行评审中。[perma.cc/U3PT-WGWK]. 5. 同上,第 3.2 节。
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