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刺痛激动剂在癌症免疫疗法中的临床应用：目前的进步和未来前景
刺痛（干扰素基因的刺激剂）途径在激活先天免疫方面至关重要，使其成为癌症免疫疗法的有希望的靶标。激动剂表现出了增强免疫反应的潜力，尤其是在对传统疗法抗性的肿瘤中。这篇学术评论研究了刺痛激动剂的各种类别，包括CDN类似物，非CDN化学型，注入CDN的外泌体，工程细菌载体和小分子核酸的杂化结构。我们强调了它们的机制，临床试验进度和治疗结果。尽管这些代理人提供了显着的希望，但毒性，肿瘤异质性和递送方法等挑战仍然是其更广泛的临床使用的障碍。正在进行的研究和创新对于克服这些障碍至关重要。激动剂可以通过利用人体的免疫系统靶向和消除癌细胞来在癌症治疗中起变革性的作用，尤其是对于难以治疗恶性肿瘤的患者。
提醒考生注意在认证提交中使用人工智能审查委员会目前正在考虑
• 隐私和安全问题十分令人担忧。请不要将任何客户数据（即使已匿名）输入 AI 写作程序。 • 当前开放模型的开发方式延续了现有的偏见、不准确性、过时的术语以及与缺乏公平、代表性和多样性相关的问题 • 众所周知，AI 写作模型会创建虚假参考并使用不适当的参考。 • 认证对我们行业的好处和目的是通过反思性写作来加强学习。它旨在为您提供一个提高和展示您的技能和实践的机会，也是一个获得建设性反馈的机会。使用 AI 会减少学习机会，并导致对客户护理的肤浅方法。董事会成员在识别 AI 生成的工作方面经验丰富。请注意，董事会可能会酌情要求您口头解释您的长期案例或其他任务。我们认识到这种技术在卫生领域可以发挥的重要作用，我们将密切监测 AI 的使用和影响，包括聊天机器人对遗传咨询培训和实践、道德和实际考虑以及护理质量的影响。我们将代表会员寻求专家建议，并提供有关该技术的好处和风险的最新信息。目前，人们非常担心在医疗保健中使用人工智能时的隐私、安全性和准确性，我们要求您不要将其用于认证或 CPD 任务，除非得到进一步建议。请将认证视为进一步学习和提高技能的机会，如果您使用人工智能为您思考，这种机会将被最小化。还请考虑我们职业的可信度和诚信度，以及遗传咨询师不使用人工智能获得资格的重要性。
该实践目前正在根据国家健康与护理研究所的质量抑制剂（PPI）进行审核
我们最近的审计确定您正在开处方PPI（Omeprazole，Esomeprazole，Lansoprazole，Pantoprozole或Rabeprazole）。我们想与您讨论这一点，以查看它是否合适，并确保我们对您有适当的监控。
目前，能源服务公司在近 50,000 个基站运营电力系统，到 2024 年将增加到 100,000 个以上
在过去三年中，ESCO 市场规模翻了一番，这令人印象深刻，但更重要的是，ESCO 正在实现其绩效目标。要求 99.95% 正常运行时间（相当于每月 14 分钟的停机时间）及以上的具有挑战性的服务水平协议 (SLA) 正在实现和超越——TowerXchange 收到多份报告称，ESCO 每月正常运行时间通常达到 99.99% 甚至 100%。停机罚款很少。同样，成本和碳足迹也在减少。幅度显然因运营条件而异，但经常披露 15-70% 的节省幅度。不仅仅是运营概念验证；投资者以数亿美元承诺资本的形式买入代表了该商业模式的财务概念验证。开发金融机构是 ESCO 负担得起的债务的热门来源，但我们已经看到私募股权和基础设施基金与该资产类别相关联。有一件事继续吸引着越来越多的潜在 ESCO 投资者，那就是大量机会正在涌入市场，这有望在未来几年维持 ESCO 的惊人增长轨迹。TowerXchange 了解到，非洲六个国家共有 6,600 个站点正在进行 ESCO RFP（见图一）。我们还了解到，至少有一家缅甸塔公司几个月来一直在进行 ESCO RFP，而巴基斯坦市场正开始开放，即将宣布一项具有里程碑意义的首个 ESCO 概念验证，涉及近 70 个站点。
llms无法可靠地识别和理由有关安全漏洞的理由（目前？）：全面的评估，框架和基准测试
摘要 - LARGE语言模型（LLMS）已被用来用于自动化漏洞维修中，但是台上标记表明它们可以始终如一地识别与安全性相关的错误。因此，我们开发了Secllmholmes，这是一个完全拟定的评估框架，该框架迄今为止对LLMS是否可以可靠地识别和有关安全相关的错误进行了最详细的调查。我们构建了一组228个代码方案，并使用我们的框架分析了八个不同调查维度的八个最有能力的LLM。我们的评估表明LLM提供了非确定性的反应，不正确且不忠的推理，并且在现实世界中的表现不佳。最重要的是，我们的发现在最先进的模型（例如“ Palm2”和“ GPT-4”（GPT-4'）中揭示了明显的非舒适性：仅通过更改函数或可变名称，或通过在源代码中添加库函数，这些模型分别在26％和17％的情况下可以产生错误的答案。这些发现表明，在将LLMs用作通用安全助理之前，需要进一步的LLM前进。
最近在包括卫生部门在内的各个领域中广泛使用了摘要人工智能。目前的疑问和细节出现
最近在包括卫生部门在内的各个领域中广泛使用了摘要人工智能。目前，人们对人工智能取代卫生工作者的作用的潜力有一个疑问和热情的讨论。关于人工智能取代卫生工作者的作用的优缺点的各种意见。本文旨在描述人工智能如何取代卫生工作者的作用。此手稿是叙事文献综述。文章取自Google Scholar，PubMed和Science Direct页面上的期刊。包含标准中包含的文章在过去5年中发表。从图书馆搜索开始时获得的45篇文章获得的所有11篇文章。人工智能只是一种工具，它不会取代卫生工作者在医疗实践中的作用。但是，不掌握人工智能的医生将由了解人工智能的来龙去脉的医生取代。人工智能所拥有的卫生工作者的独特性是人类，上下文理解以及每个案件中猜测/使用特殊考虑的能力之间的心理关系。卫生工作者可以阅读由患者传达的肢体语言（非语言），包括在经济，文化，社会和环境因素方面的考虑。另一方面，人工智能仅限于编程语言中包含的算法。简介因此，人工智能有可能为与算法不符的案例做出不切实际的决策。结论：人工智能没有潜力取代卫生工作者的作用，尤其是在人类心理关系，考虑（确定）的能力以及对手头案件的上下文理解的能力方面。关键字：人工智能，医学实践，卫生工作者1。
妇科肿瘤学：目前最热门的是什么？Amelia Jernigan，医学博士，FACOG 副教授兼主任
NRG GY026：新诊断的 I-IVB 期 HER2+ 子宫浆液性或癌肉瘤，随机分为 3 个组别： - 卡铂和紫杉醇 - 卡铂和紫杉醇 + 曲妥珠单抗/透明质酸酶-oysk SC - 卡铂和紫杉醇 + 帕妥珠单抗/曲妥珠单抗/透明质酸酶-zzxf SC
提高电催化剂的内在活性以实现可持续能源转换：我们目前处于什么位置？我们能走多远？
生物质原料的价值化（例如涉及 5-羟甲基糠醛和甘油的氧化还原反应）也已被用于生产高价值燃料和化学品。3,4 电化学转换方案比传统的热方案有几个优势，包括（i）可在室温和常压下操作，5 (ii) 高度分布的基础设施，(iii) 在氢化反应中使用丰富的 H 2 O 分子代替昂贵的 H 2 和 (iv) 能够对所需产物实现高选择性，防止产生浪费/有毒的副产物。开发具有高内在活性和对所需产物的选择性的地球丰富且稳定的电催化剂对于广泛实施电化学能量转换方案至关重要。我们社区使用两种常见策略来提高电催化系统的活性：（a）通过增加催化剂负载或中观/纳米结构（通常称为粗糙化）来增加活性位点的数量和（b）发现/设计具有更高内在活性的新活性位点。前一种策略（a）的挑战是（1）催化剂在更宽的电极上的分布会导致质量传输的额外限制，（2）增加现有贵金属催化剂的负载会导致成本增加，以及（3）增加负载只能将几何活性提高最多三个数量级。6因此，提高电催化剂的内在活性是
杰出的Saeid Nahavandi教授目前是Swinburne Technology的就职副副副校长研究和Chie
杰出的Saeid Nahavandi教授目前是Swinburne Technology的就职副副副校长研究和国防创新负责人。他以前曾担任副校长（国防技术）和迪肯大学智能系统研究与创新研究所的创始主任。SAEID获得博士学位。 1991年来自英国达勒姆大学。他的研究兴趣包括自治系统，复杂系统的建模，机器人技术和触觉。Saeid was the recipient of the Clunies Ross Entrepreneur of the Year Award 2022 from the Australian Academy of Technological Sciences & Engineering, Researcher of the Year for Australian Space Awards 2021, Australian Defence Industry Awards - Winner of Innovator of the year, The Essington Lewis Awards, and Australian Engineering Excellence Awards - Professional Engineer of the Year.
目前对基于人工智能的医疗器械的临床研究是否足够全面，能够支持全面的卫生技术评估？系统评价
简介：基于人工智能的医疗设备 (AI-based MDs) 在医疗保健领域正呈指数级增长。本研究旨在调查当前评估 AI 的研究是否包含 HTA 机构进行健康技术评估 (HTA) 所需的信息。方法：我们根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目方法进行了系统文献综述，以提取 2016 年至 2021 年期间发表的与基于 AI 的 MDs 评估相关的文章。数据提取侧重于研究特征、技术、算法、比较器和结果。计算 AI 质量评估和 HTA 分数以评估纳入研究中存在的项目是否符合 HTA 要求。我们对 HTA 和 AI 分数进行了线性回归，解释变量为影响因子、出版日期和医学专业。我们对 HTA 分数进行了单变量分析，对 AI 分数进行了多变量分析，alpha 风险为 5%。结果：在检索到的 5578 条记录中，包括 56 条。平均 AI 质量评估得分为 67%；32% 的文章的 AI 质量得分 ≥ 70%，50% 的文章得分在 50% 到 70% 之间，18% 的文章得分低于 50%。研究设计（82%）和优化（69%）类别的质量得分最高，而临床实践类别的得分最低（23%）。所有七个领域的平均 HTA 得分为 52%。100% 的研究评估了临床效果，而只有 9% 的研究评估了安全性，20% 的研究评估了经济问题。影响因子与 HTA 和 AI 得分之间存在统计学上的显著关系（均为 p = 0.046）。讨论：基于 AI 的 MD 的临床研究有局限性，而且往往缺乏适应性强、稳健和完整的证据。还需要高质量的数据集，因为只有输入可靠，输出数据才可信。现有的评估框架并非专门为评估基于人工智能的医疗器械而设计的。从监管机构的角度来看，我们建议应调整这些框架以评估持续更新的可解释性、可解释性、网络安全性和安全性。从 HTA 机构的角度来看，我们强调，实施这些设备需要透明度、专业和患者接受度、道德问题和组织变革。人工智能的经济评估应依靠稳健的方法（业务影响或健康经济模型），为决策者提供更可靠的证据。