人工智能 (AI) 简化现有医疗流程并创建新的、更高效的流程的潜力是业内讨论的主要话题。然而,医疗保健在 AI 的采用方面落后于其他行业。在本文中,我们估计,更广泛地采用 AI 可节省 5% 至 10% 的美国医疗支出——按 2019 年美元计算,每年约 2000 亿至 3600 亿美元。这些估计基于采用当今技术的特定 AI 用例,可在未来五年内实现,并且不会牺牲质量或可及性。这些机会还可以带来非财务效益,例如提高医疗质量、增加可及性、改善患者体验和提高临床医生满意度。我们进一步介绍了案例研究,并讨论了如何克服 AI 部署的挑战。最后,我们回顾了最近的市场趋势,这些趋势可能会使 AI 的采用轨迹朝着更快的速度转变。
使用条款 本文从哈佛大学的 DASH 存储库下载,并根据适用于其他发布材料的条款和条件提供,具体规定见 http://nrs.harvard.edu/urn-3:HUL.InstRepos:dash.current.terms-of-use#LAA
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职位描述临床负责人负责领导一个或多个临床计划的临床开发活动。当前的临床计划着重于神经退行性疾病(例如,阿尔茨海默氏病,帕金森病)。她/她制定了临床开发计划和临床项目策略,包括转化生物标志物策略。临床领导者特别参加了临床研究团队和核心团队,代表临床发展。作为关键的贡献者,她/他负责根据商定的公司的战略制定研究计划和协议。临床负责人负责实施临床和生物标志物发展策略,尤其是基于竞争格局的数据以及最新的艺术,医学和科学知识的数据。她/她参加并监督与与ACIU赞助的相关临床计划相关的临床研究的准备,行为和完成的所有关键步骤。她/他还为临床运营团队和其他主要利益相关者提供了适当的支持。
引言 电子产品或设备的小型化发展趋势(通常称为微型化)以及半导体和微电子技术的最新进展导致高速芯片的功率密度显著提升,从而带来许多挑战,包括这些电子设备在各种应用中的安全可靠运行 [1,2]。尽管过去十年在电子设备或微处理器的热控制 (冷却) 管理方面取得了进步和发展,但仍然存在一些极为严峻的挑战需要解决,例如处理激增的热通量和耗散不稳定的功率 [3]。根据电气效率和材料的使用,微处理器在持续运行期间的温度不应超过 85 o C。因此,热机械解决方案不仅应注重有效的热传递和高功率密度芯片的散热,还应找到回收废热的方法 [4,5]。
Chtita等。/ phys。化学。res。,卷。12,编号3,579-589,2024年9月。研究人员正在积极探索新型的治疗剂,这些治疗剂专门针对与肺癌相关的分子途径。这些有针对性的疗法旨在破坏促进癌症生长和进展的特定机制,同时最大程度地减少对健康细胞的伤害[6]。但是,发现和开发这些目标疗法的过程可能耗时且昂贵。它通常涉及筛选大型化合物文库以识别潜在的候选药物,然后进行广泛的临床前和临床测试。这个过程可能需要数年的时间,并且涉及大量金融投资[7]。因此,寻找加快此过程的方法而不损害安全性和功效至关重要[8]。这是计算方法发挥作用的地方。通过利用计算工具和技术的力量,研究人员可以有效筛选大量的化合物图书馆,以鉴定具有所需特性的潜在药物以抑制肺癌。这些虚拟筛查技术采用各种算法和模型来预测化合物与肺癌涉及的特定靶蛋白的可能性[9]。一旦确定了潜在化合物,就采用分子对接技术来评估所选化合物与靶蛋白之间相互作用的强度和稳定性。计算方法还可以鉴定具有特定属性的化合物和分子对接模拟为化合物如何拟合到靶蛋白的三维结构以及它们结合的紧密结构提供了宝贵的见解。此信息可以帮助研究人员确定并选择最有希望的候选人进行进一步研究[10]。此外,分子动力学模拟用于研究所选化合蛋白相互作用随时间的动态行为。这些模拟对复合物的结构特性,灵活性和稳定性提供了详细的理解。通过在分子水平上探索复合物的行为,研究人员可以深入了解其作为治疗剂的潜在功效,并预测其如何与生物系统中其他成分相互作用[11]。在药物发现过程中,计算方法与传统实验技术的整合具有许多优势。它使研究人员可以通过缩小寻找潜在抑制剂的搜索来探索更大的化学空间,从而节省时间和资源。
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