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World File Search System点心
科技点心：生成式人工智能
ChatGPT 模型使用预训练过程，该过程涉及预测缺失单词或单词序列中的下一个单词。此过程允许模型学习自然文本中单词之间的底层结构和关系，从而使其能够对提示生成连贯且像人类一样的响应。为了对 GPT 进行微调以用于像 ChatGPT 这样的对话聊天机器人任务，该模型随后在大量对话文本数据集上进行训练，其中输入输出对代表常见的对话轮次。该模型经过微调，可根据其对训练数据中的模式和关系的理解来预测对给定输入提示的最可能响应。
人工智能引导的检测未认可的心肌疾病对心脏点心脏超声：一项多中心研究
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
针对性新生儿超声心动图和心脏点心超声检查的指南和建议在新生儿重症监护室中：美国超声心动图学会的最新信息
有针对性的新生儿超声心动图（TNE）涉及使用综合超声心动图来评估心血管生理学和新生儿血液动力学，以增强新生儿重症监护病房中的诊断和治疗精度。自2011年TNE指南的最后一次发布以来，该领域已经通过发展形式化的新生儿血液动力学奖学金，临床计划以及科学知识的扩展以进一步增强临床护理而成熟。最常见的指示包括促进专利导管的血流动力学意义，评估急性和慢性肺动脉高压，评估右室和左心室收缩期和/或舒张功能，以及筛选毛骨 - 拨号液以及/或拨号液的筛选。新生儿心脏点的护理超声（CPOCUS）是一种有限的心血管评估，可能包括线尖端评估，心包积液的识别以及低血容量从严重的心肌降低性障碍性症状的疾病中，血液动力学上无稳定性的新生儿。本文档是美国超声心动图学会工作组的产物，由新生儿学，儿科心脏病学，儿科心脏超声检查和新生儿学-Cocus组成。本文档提供了（1）关于TNE和CPOCUS的目的和理由的指导，（2）概述了标准TNE和CPOCUS评估的组成部分，（3）（3）疾病和/或基于培训和/或基于Clin-Clinical contne的指标，（4）基于培训和能力的评估要求和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS，以及（5）的评估。（J Am Soc Echocardiogr 2024; 37：171-215。）
人工智能引导的检测未公认的心肌病的心脏点心脏疾病
美国纽约州西奈山伊坎山医学系肾脏科学系公共卫生，纽黑文，CT手稿类型：原始研究手稿单词计数：3,756个单词图：3表：2 *通讯作者：Rohan Khera，医学博士，MS 195 Church St，6楼，New Haven，CT 06510 203-764-5885; rohan.khera@yale.edu; @rohan_khera
针对性新生儿超声心动图和心脏点心超声检查的指南和建议在新生儿重症监护室中：美国超声心动图学会的最新信息
有针对性的新生儿超声心动图（TNE）涉及使用综合超声心动图来评估心血管生理学和新生儿血液动力学，以增强新生儿重症监护病房中的诊断和治疗精度。自2011年TNE指南的最后一次发布以来，该领域已经通过发展形式化的新生儿血液动力学奖学金，临床计划以及科学知识的扩展以进一步增强临床护理而成熟。最常见的指示包括促进专利导管的血流动力学意义，评估急性和慢性肺动脉高压，评估右室和左心室收缩期和/或舒张功能，以及筛选毛骨 - 拨号液以及/或拨号液的筛选。新生儿心脏点的护理超声（CPOCUS）是一种有限的心血管评估，可能包括线尖端评估，心包积液的识别以及低血容量从严重的心肌降低性障碍性症状的疾病中，血液动力学上无稳定性的新生儿。本文档是美国超声心动图学会工作组的产物，由新生儿学，儿科心脏病学，儿科心脏超声检查和新生儿学-Cocus组成。本文档提供了（1）关于TNE和CPOCUS的目的和理由的指导，（2）概述了标准TNE和CPOCUS评估的组成部分，（3）（3）疾病和/或基于培训和/或基于Clin-Clinical contne的指标，（4）基于培训和能力的评估要求和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS，以及（5）的评估。（J Am Soc Echocardiogr 2024; 37：171-215。）
检查点心肌炎的免疫反应遍及心脏，血液和肿瘤
Steven M. Blum 1-4 *，Daniel A. Zlotoff 1，3-5 *，Neal P. Smith 1-3 *，Isabela J. Kernin 1-3 *，Swetha Ramesh 1-3 *，Leyre Zubiri 1-3，Joshua Caplin 5 Yuhui Song 2，Jaimie Barth 7，Kamil Slowikowski 1-4，Mazen Nasrallah 1-4,8，Jessica Tantivit 1-3，Kasidet Manakongtrerechere 1-3，Benjamin Y。阿诺德（Arnold）1-3，约翰·麦奎尔（John McGuire）1-3，克里斯托弗·J·平托（Christopher J. nieman 2, justin F. Gainor 2-4, Dejan Juric 2-4, Mari Mino-Kenudsen 4,7, Ryan J. Sullivan 2,4, Genevieve M. Boland 2-4,10, James R. Stone 4,7, James R. Stone 4,7, Molly F. 1-4,11 †, Tomas G. Neilan 4-5 †, Kerry L. Reynolds 2,4 †, Alexandra-ChloéVillani1-4†＃。 div>
cornejo-Plaza，伊莎贝尔智利神经照射立法及其对心理健康的兴趣：批评和观点心理健康，第1卷。 46，不。 5，2023，
背景。最近，学术界已经建立了一系列对新兴人权的重新配置，以维护暴露于神经技术的人们的心理完整性。不同利益相关者的推荐和文献综述支持这些技术的调节。有不同的法规建议，有些在软法中，其他方面有不同的建议。所选择的法规类型可能会对临床实践，研究和公共政策产生影响。在神经伦理学和法律的学术领域批评了智利的宪法宪法，因为它对心理健康研究有潜在的负面影响。目标。可以根据可用文献进行分析，是否可以在心理健康领域造成道德冲突，或者它是否可以保护违反各种神经技术的破坏性使用。方法。此分析包括对Psycinfo，Springer，Jstor，Medline，Scopus，PubMed，Cinalh和Web of Science数据库中的研究的叙述性回顾，而无需限制语言或出版年份。结果。发现神经照射是硬性法律并不损害心理健康领域。讨论和结论。本文认为，神经照射的调节不会威胁使用神经技术的生态系统的框架。相反，这种法规为复杂的神经技术系统中的人们提供了保护。
人机协作使基于文本的点对点心理健康支持中的对话更具同理心
人工智能 (AI) 的进步使系统能够增强并与人类协作，以执行简单的机械任务，例如安排会议和检查文本语法。然而，这种人机协作对更复杂的任务（例如进行共情对话）提出了挑战，因为人工智能系统在处理复杂的人类情感方面面临困难，并且这些任务具有开放性。在这里，我们专注于同理心对成功至关重要的同理心点对点心理健康支持，并研究人工智能如何与人类协作以在文本、在线支持对话中促进同理心。我们开发了 HAILEY，这是一种 AI-in-the-loop 代理，可提供即时反馈，帮助提供支持的参与者（同理心支持者）对寻求帮助的人（支持寻求者）做出更具同理心的回应。我们在大型在线点对点支持平台 TalkLife (N = 300) 上对现实世界的同伴支持者进行了一项非临床随机对照试验，以评估 HAILEY。我们表明，我们的人机协作方法使同伴之间的对话同理心总体上提高了 19.6%。此外，我们发现，在自我认定为在提供支持方面遇到困难的同伴支持者子样本中，同理心增加了 38.9%。我们系统地分析了人机协作模式，发现同伴支持者能够直接和间接地使用人工智能反馈，而不会过度依赖人工智能，同时报告反馈后的自我效能有所提高。我们的研究结果表明，反馈驱动的 AI 在环写作系统具有帮助人类完成开放式、社交性和高风险任务（例如同理心对话）的潜力。