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机器学习用于糖尿病患者驾驶时低血糖的无创感知
图 1 概览。A，研究 1 和研究 2 采用可变的门冬胰岛素和葡萄糖给药进行低血糖诱导程序，并在正常血糖和低血糖状态下进行相应的驾驶。研究 1 中低血糖状态下的血糖 (BG) 预期范围为 2.0-2.5 mmol L 1，研究 2 中为 3.0-3.5 mmol L 1。驾驶状态包括在三种不同环境（高速公路、乡村和城市）中进行三次 5 分钟驾驶，同时收集车内驾驶 (CAN) 和眼动追踪 (ET) 数据。B，两项研究中的驾驶模拟器、ET 和血糖管理设置。C，研究 1 和研究 2 的主要特征。D，研究 1 和研究 2 中低血糖状态下的静脉血糖以箱线图显示。总体而言，两项研究中的低血糖状态下的血糖都很稳定。箱线图的箱线表示中位数，箱线的内边界对应于四分位距（IQR = 第 25 到第 75 个百分位数），外边界（即晶须）对应于距离箱线边缘不超过 1.5 个 IQR 的最极端数据点。晶须范围之外的值用点表示。CGM，连续血糖监测
LUMOS：复发时低级和中级胶质瘤分子引导治疗伞式研究 LUMOS 试验是一项试点研究，旨在测试
LUMOS：低级和中级胶质瘤复发时分子引导治疗的总体研究 LUMOS 试验是一项试点研究，测试了对复发性 2/3 级胶质瘤患者进行多中心、全国性分子筛查的可行性。该试验于 2020 年至 2021 年在澳大利亚进行。我们衷心感谢参与者、他们的照顾者和家人以及所有为试验做出贡献的工作人员。以下是试验和结果的摘要。试验的内容是什么？复发时的 2 级和 3 级 (G2/3) 胶质瘤预后不良，与更常见的高级别脑肿瘤胶质母细胞瘤一样。众所周知，G2/3 胶质瘤会随着时间的推移而转变，具有高度多样的基因突变谱，这些突变由于疾病本身以及对治疗的反应而发展。尽管使用通常用于治疗高级别胶质瘤的化疗方案，但复发性低级别胶质瘤的预后仍然很差，在许多情况下没有标准治疗。LUMOS 研究旨在证明分子驱动的个性化医疗方法解决这个问题的可行性，以及在肿瘤复发时获取同期组织以指导治疗的可行性。来自澳大利亚 5 家医院的十 (10) 名参与者入组。在所有参与者中都发现了潜在的可靶向分子改变。由肿瘤学家、转化科学家、生物信息学家和分子病理学家组成的分子肿瘤咨询小组成立，旨在解释研究结果并根据患者的分子特征推荐匹配药物。两名患者通过同情用药计划与靶向药物和疗法匹配。其余患者（共 8 名）在与治疗医生讨论后接受了标准治疗。 LUMOS 研究表明，在全国范围内协调分子筛查复发性低级别胶质瘤的方法是可行的，平均周转时间为 7.0 周，与之前相应的国际研究相似。这些结果将如何帮助低级别胶质瘤患者及其治疗医生？LUMOS 试验的结果表明，尽管已经确定了治疗的分子靶点，但许多复发性低级别胶质瘤患者由于无法获得合适的治疗方法而错过了治疗。它证明了使用个性化医疗方法和在手术时获取组织以指导有针对性的治疗选择的可行性。全国范围内解决这个问题的方法提供了一个平台来测试这种罕见癌症的新疗法，使开展新型药物试验更具吸引力。研究人员下一步会做什么？LUMOS 试验现已结束。结果将为该领域未来试验的设计提供参考。由 COGNO 设计和领导的后续研究 LUMOS2 将采用类似的个性化医疗方法解决复发性 G2/3 胶质瘤问题。不过，LUMOS2 研究将寻求根据患者的分子特征为其匹配新的个性化靶向疗法或具有新作用机制的药物。
风电-火电-水电实时低碳调度
随着风电大规模接入，电力系统不仅要应对传统的电力需求波动，还要应对风电的不确定性。为提高源负荷不确定性条件下电力系统的经济性、弹性和环境保护，提出了一种风火水储一体化系统的实时低碳调度。通过多种资源的协同线性决策来消除不确定性造成的功率不平衡。为解决源负荷不确定性，引入随机稳健优化，通过稳健优化建立系统约束以实现弹性运行，同时在经验不确定性分布中优化预期运行成本以实现经济效率。此外，采用多点估计来精确快速地计算预期运行成本。利用对偶理论，将所提出的实时电力调度推导为混合整数双线性约束规划。针对复杂的调度问题，提出了一种多步顺序凸化解决方案，利用交替优化将双线性约束线性化，并采用“估计-校正”策略放宽储能状态变量。最后，案例研究证明了所提出的调度方法和凸化解决方案的优越性。