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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。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
校园愿景及目前的发展
2.6 尽管该校区于 1962 年开放，但直到 1999 年 2020 愿景发布之前，一直没有总体总体规划。该总体规划随后于 2010 年在剑桥地方规划 (2006) 中分配了第二阶段土地后进行了更新，由 Allies & Morrison Architects 领导的校园战略总体规划和愿景文件确定并解决了场地空间组织方面的关键挑战，并寻求为医院和更广泛的生物医学校园的用户提供更全面、更连贯的绿色空间和公共领域体验。这项工作与弗朗西斯克里克大道沿线生物医学扩建第一阶段的现有和新兴工作相关（1999 年获得同意），该工作已经确定了一系列参数计划来管理开发的形式和规模。它还期待第二阶段沿 Dame Mary Archer Way 进一步扩建。总体规划未被理事会采纳，但对确定校园协调变革的雄心具有指导意义。最近完成的计划和包括第一阶段和第二阶段的新通道在内的基础设施的提供，是公共和私营部门从启动到项目设计和交付过程中合作的一个很好的例子。
学位课程目前已获得皇家航空学会的批准，被认为具有重要的价值和适当的学习范围
学位课程目前已获得皇家航空学会的批准，对于那些寻求从事航空航天 /航空 /航空事业的人来说，被认为具有重要的价值和适当的学习。已经开发了对社会计划的批准，以应对对通常没有其他专业机构监控的计划进行独立的同行评估。该协会能够从所有相关学科的适当学术界以及航空航天行业各个部门的专业人士中获取专家投入。在质量保证局（QAA）运营的当前质量保证制度中，专业和法定认证被认为是一种重要方法，证明有关计划可能符合QAA标准。鉴于在工程和技术的情况下赋予认可的悠久经验，社会运营的过程的严格性得到了认可，并且对学者的调查已经证明了在英国和海外批准提供的营销优势。鉴于在工程和技术的情况下赋予认可的悠久经验，社会运营的过程的严格性得到了认可，并且对学者的调查已经证明了在英国和海外批准提供的营销优势。
截至目前已获得认可的供应商和服务提供商...
1 3-TECH INNOVATION MASTER CORP. 2 5MLINK ENTERPRISE 3 AG DATACOM PHILS., INC. 4 ASL INNOVA TECH. CORP. 5 ABBE TECHNOLOGY SOLUTIONS, INC. 6 ACASALES TECHNOLOGIES INC. 7 ACCESS WATER INTEGRATORS AND EQUIPMENT PHILS. INC. 8 ACEZ INSTRUMENTS PHILS., CORP. 9 ACHIEVERS SALES CORPORATION 10 ACQUISITION APPS INC. 11 ACW DISTRIBUTION (PHILS) INC. 12 AD ASIA MULTILINK INC. 13 ADRESPHIL ENTERPRISES INC. 14 ADVANCE BUILDCONS PLUS CORPORATION 15 ADVANCED GLOBAL WATER TECHNOLOGIES (PHILIPPINES) INC. 16 AEVUS TECHNOLOGIES CORP. 17 AGNO METAL TRADE CORP. 18 AGP TRADING INC. 19 AIRMIX ENTERPRISE CONSTRUCTION INCORPORATED 20 AJA NRW SOLUTIONS, INC. 21 ALCHEMY INDUSTRIAL CONTROLS ENGINEERING SERVICES 22 所有认证设备TRADING CORP. 23 ALL WASTE SERVICES INC. 24 ALMEX TECHNOLOGIES PHILIPPINES INC. 25 AMIBLU GERMANY GMBH 26 AMIDATA PHILIPPINES CORPORATION 27 ANAKO PHILIPPINES CORPORATION 28 ANALYTICAL AND SAMPLE PREP MACHINES INC. 29 ANALYTICAL AND TESTING TECHNOLOGY CORPORATION 30 ANDEN CONSTRUCTION CO INC. 31 APEX PLASTIC PIPING SUPPLY AND SERVICES INC. 32 AQUA TERRA INTEGRATED SOLUTIONS, INC. 33 AQUAJEM INDUSTRIAL CORPORATION 34 AQUASOLV PHILIPPINES INC. 35 AR LUMPAS 废水处理服务 36 AR8TECHNOLOGIES CORP. 37 ARAHR ENTERPRISES 38 ARGOTEK INC. 39 ARNAIZ ELECTRONICS & ELECTRICAL SUPPLY 40 ARNAIZ MARKETING CORP. 41 ARROW ELECTRICAL SUPPLY 42 ARS TESTING & INSPECTION, INC. 43 ARXUM INDUSTRIAL INC. 44 ASCEND INDUSTRIAL SUPPLIES, INC. 45 ASD PIPELAST SUPPLY & SERVICES INC. 46 ASIA CORROSION SERVICES INC. 47 ASISI SYSTEMS CORP. 48 ASTRON METAL WORKS CORP. 49 ATLANTA INDUSTRIES INC 50 ATLAS CONCRETE WORKS (ACW) INC. 51 AUTOMATA ANALYTICA ENGINEERING SERVICES 52 AUTOMATION SPECIALISTS AND POWER EXPONENTS INC. 53 AVANT EQUINOX GROUP INDUSTRY SOLUTIONS (AEGIS) INC. 54 AVODAH CONSTRUCTION SERVICES, INCORPORATED 55 AXIS (AUTOMATION EXPERTS FOR INDUSTRIAL SOLUTIONS) CORPORATION
目前 2 型糖尿病患者肩袖撕裂的患病率......
背景：一项前瞻性研究，旨在评估 2 型糖尿病患者肩袖 (RC) 撕裂的患病率。目的和目标：本研究旨在评估门诊出现肩痛的 2 型糖尿病患者中 RC 撕裂的患病率。材料和方法：共 100 名出现肩痛和活动受限的糖尿病患者组成研究组，使用磁共振成像进行前瞻性研究，并评估 RC 撕裂的存在情况。分析的因素包括 HBA1C 水平、糖尿病持续时间和糖尿病药物类型。评估了所有这些因素与 RC 撕裂的相关性。结果：在我们的研究中，我们发现 RC 撕裂的患病率为 37%，并且 HBA1C 水平（P=0.007）以及糖尿病持续时间延长（P=0.006）与 RC 撕裂之间似乎存在显著相关性。我们的研究已确定，在治疗糖尿病患者时，口服降糖药组发生 RC 撕裂的几率低于胰岛素组。结论：RC 撕裂的一个独立危险因素是糖尿病。糖尿病人群中 HBA1c 水平升高和糖尿病持续时间延长的 RC 撕裂患病率较高。糖尿病患者使用二甲双胍与 RC 撕裂发生率降低有关，因为晚期糖基化终产物在 RC 肌腱中的浸渍减少。
杜氏肌营养不良症：目前的治疗和组织工程策略
杜氏肌营养不良症 (DMD) 是最常见的肌营养不良症，主要影响男性儿童。这种遗传性疾病是由肌营养不良蛋白基因突变引起的，导致骨骼肌无法产生肌营养不良蛋白。1 随着 DMD 患者年龄的增长，他们会经历快速进行性肌肉无力，最终导致失去独立行走能力。尽管研究仍在进行中，但目前尚无治愈 DMD 的方法；可以使用皮质类固醇、基因编辑疗法和基于细胞的方法等治疗方法来减缓病情进展和缓解症状。2 虽然近几十年来 DMD 患者的预期寿命有所提高，但心脏和呼吸衰竭仍然是死亡的主要原因 2 。当前的许多临床努力旨在通过恢复肌营养不良蛋白的产生来改善肌肉再生和功能，以解决潜在的遗传缺陷。
Rubraca®（rucaparib）目前在西班牙作为首个获得报销的药物......
Rubraca® (rucaparib) 现已在西班牙获得报销，作为所有符合条件的晚期卵巢癌女性的一线维持治疗 媒体报道 奥地利维也纳，2024 年 11 月 7 日——pharmaand GmbH (pharma&) 今天宣布，Rubraca ® (rucaparib) 已在西班牙获得资助，作为单一疗法用于所有对一线铂类化疗完全或部分有反应的晚期高级别上皮性卵巢癌、输卵管癌或原发性腹膜癌 (FIGO III 期和 IV 期) 女性的维持治疗。pharma& 创始人兼董事总经理 Frank Rotmann 表示：“药品价格部际委员会 (CIPM) 将 rucaparib 作为符合条件的女性的一线维持治疗纳入报销，标志着晚期卵巢癌治疗领域向前迈出了重要一步。” “西班牙符合条件的女性现在可以在治疗早期接受鲁卡帕尼治疗，这可能会延长她们的癌症不受进展的时间。”此前，欧盟委员会 (EC) 已于 2023 年 11 月批准 rucaparib 作为一线维持治疗药物。该授权基于 3 期随机双盲 ATHENA 研究 (GOG 3020/ENGOT-ov45) (NCT03522246) 中的 ATHENA-MONO 比较结果，该结果表明，与安慰剂相比，rucaparib 显著改善了女性研究者评估的无进展生存期，无论她们的 BRCA 突变状态如何。ATHENA-MONO 试验中观察到的安全性与所有先前的 rucaparib 研究一致。rucaparib 在西班牙获得报销是一个重要里程碑，为所有符合条件的晚期卵巢癌女性提供了额外的一线维持治疗选择，”Vall d'Hebron 大学 Vall d'Hebron 肿瘤研究所 (VHIO) 医学肿瘤科妇科癌症项目负责人 Ana Oaknin 博士表示医院。“这一决定代表着我们为改善这种毁灭性疾病患者的治疗效果而不断做出的努力取得了重大进展。”
此标签可能不是 FDA 最新批准的。目前...
∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙剂量和用法∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙∙ • 成人患者：开始时每天皮下注射 0.6 毫克一次，持续一周，然后增加至每天 1.2 毫克。如果需要额外的血糖控制，则以 1.2 毫克每日剂量（2.1）治疗一周后，将剂量增加至每天 1.8 毫克。• 儿童患者：开始时每天皮下注射 0.6 毫克一次，持续至少一周。如果需要额外的血糖控制，则将剂量增加至每天 1.2 毫克，如果仍然需要额外的血糖控制，则以 1.2 毫克每日剂量（2.1）治疗至少一周后，将剂量增加至每天 1.8 毫克。• 每次注射前均应进行目视检查。仅当溶液澄清、无色且不含颗粒时才使用（2.3）。• 每天一次在腹部、大腿或上臂皮下注射 VICTOZA，不限餐食（2.3）。• 将 VICTOZA 与胰岛素一起使用时，应单独注射。切勿混合。（2.3）。
