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开发基于人工智能的评估...
主要结果和偶然性的作用：生命耳语 AI 模型对可行胚胎的敏感性为 70.1%，而对来自不同诊所的三个独立盲测集的非可行胚胎的特异性为 60.5%。每个盲测集的加权总体准确率 > 63%，可行胚胎和不可行胚胎的综合准确率为 64.3%，表明模型的稳健性和普遍性超出了偶然性预期的结果。预测分布显示正确和错误分类的胚胎明显分离。可行/不可行胚胎分类的二元比较显示胚胎学家的准确率提高了 24.7%（P = 0.047，n = 2，学生 t 检验），5 波段排名比较显示胚胎学家的准确率提高了 42.0%（P = 0.028，n = 2，学生 t 检验）。
MIL-STD-1760 Type 2 (MIL-DTL-83538) - Mouser Electronics
1760 2 型与 1 型不同，它专为轨道发射应用而设计。2 型盲装装置包括发射器插座、缓冲器、导弹插座和保护盖，设计用于快速连接访问受限的储存器。
开发基于人工智能的评估...
主要结果和偶然性的作用：生命耳语 AI 模型对可行胚胎的敏感性为 70.1%，而对来自不同诊所的三个独立盲测集的非可行胚胎的特异性为 60.5%。每个盲测集的加权总体准确率 > 63%，可行胚胎和不可行胚胎的综合准确率为 64.3%，表明模型的稳健性和普遍性超出了偶然性预期的结果。预测分布显示正确和错误分类的胚胎明显分离。可行/不可行胚胎分类的二元比较显示胚胎学家的准确率提高了 24.7%（P = 0.047，n = 2，学生 t 检验），5 波段排名比较显示胚胎学家的准确率提高了 42.0%（P = 0.028，n = 2，学生 t 检验）。
学术规定 课程结构及详细信息 ...
d) 面向行业的小型项目：小型项目将与行业相关，并评定为 75 分。在 75 分中，25 分用于内部评估，50 分用于外部评估。主管持续评估学生 15 分（持续评估 - 10 分，报告 - 5 分）。学期末，小型项目将在部门级路演中展示，以造福所有学生和教职员工，并将由小型项目审查委员会评定为 10 分。小型项目报告应在外部审查员在场的情况下提交给项目审查委员会，并评定为 50 分。小型项目审查委员会由 HOD、小型项目协调员和主管组成。
Adbry 表格 - 提供商
a. 累及至少 10% 的体表面积 (BSA) b. 湿疹面积和严重程度指数 (EASI) 评分为 16 或更高 c. 研究者总体评估 (IGA) 评分为 3 或更高 d. 特应性皮炎评分 (SCORAD) 评分为 25 或更高 e. 因 AD 病变位置（即头部和颈部、手掌、脚底或生殖器）导致失能 5. 受益人是否尝试过至少 2 种处方外用类固醇但失败了，或者有记录在案的不良反应或禁忌症，导致无法尝试至少 2 种处方外用类固醇？ 是___ 否___ 请列出：_________________________________________________________________________________________________ 6. 受益人是否尝试过至少 2 种处方外用类固醇但失败了，或者有记录在案的不良反应或禁忌症，导致无法使用以下其中一种？是___ 否___ 请注明哪一个：___________________________
疫苗及相关生物制品
EUA 请求包括一项正在进行的跨国 3 期随机、双盲、安慰剂对照试验（研究 301）的安全性和有效性数据，以及来自另外三项研究的额外安全性数据。在研究 301 中，约 30,000 名≥18 岁的成年人按 2:1 的比例随机分配接受 NVX-CoV2373 (NVX) 或安慰剂治疗。主要疗效目标是评估 2 剂 NVX-CoV2373 与安慰剂相比，对在完成第二剂后≥7 天诊断出经聚合酶链反应 (PCR) 确认的有症状的 COVID-19 疾病的效果。在研究过程中，获准紧急使用的 COVID-19 疫苗开始上市，参与者（根据国家和地方公共卫生优先建议有资格接种疫苗时）有机会以盲法方式从最初分配的研究治疗交叉到另一研究治疗（疫苗或安慰剂）（“盲法交叉”）。主要疗效终点评估一直持续到参与者接种第一剂盲法交叉疫苗或数据截止时间 2021 年 9 月 27 日（以先到者为准）。在 2021 年初收集 COVID-19 疗效病例期间，B.1.1.7 (Alpha) 变体是主要的 COVID-19 毒株。按方案疗效分析人群定义为随机分组、按分配接种两剂、在第一剂前没有 SARS-CoV-2 感染证据且在第二次注射后 7 天前任何时候均未发生 COVID-19 事件的参与者。
Alqahtani, Manaf; Mallah, Saad I; J. Stevenson, Nigel; Doherty, Sally (2021): 大流行期间的疫苗试验：解决伦理困境的潜在方法
自 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 出现以来，全球公共卫生基础设施和系统以及社区范围内的合作和服务都面临着前所未有的挑战。疫苗开发立即成为我们所有科学、公共卫生和社区工作的中心。尽管 SARS-CoV-2 疫苗的开发可以说是过去 12 个月中最伟大、最明显的成就，但它们也是疫情期间最具争议和争论的问题之一。然而，疫苗开发的独特之处在于它与其试图服务的社区有着密切的关系；无论是作为一种有效和安全的预防措施进行的临床试验测试，还是作为一种有效的公共卫生工具在开发后“推广”的成功。这些关系产生了无数的复杂性，从基于社区的不信任到学术上争论的道德困境。事实上，COVID-19 疫苗竞赛的加速发展进一步加剧了这一现象，带来了新的伦理困境，需要对其进行研究以确保这些疗法在临床上继续取得成功，并恢复社会对临床医学的信任。在本文中，我们讨论了两个主要的伦理困境：(1) 在成功候选疫苗出现时继续进行新疫苗试验的平衡和 (2) 盲法安慰剂组的弊端。因此，我们讨论了解决这些伦理困境的六种不同方法：(1) 继续进行安慰剂对照试验，(2) 从安慰剂对照过渡到开放标签，(3) 仅对高风险优先组进行揭盲，(4) 过渡到盲法阶梯楔形交叉设计，(5) 进展到盲法活性对照阶梯楔形交叉试验，以及 (6) 进行随机阶梯楔形社区试验。我们还为疫苗试验后期的相关利益相关者提出了一种决策算法。重要的是要记住，COVID-19 疫情的突发性并不意味着可以对核心道德价值观做出妥协。事实上，围绕这一主题的讨论和所做出的决定将仍然是一个有力的案例研究，并将成为未来所有此类情景的一个不断参考的例子。
一种基于芯针活检全切片图像的前列腺癌诊断人工智能算法：一项盲法临床验证和部署研究
方法 使用飞利浦扫描仪数字化的前列腺 CNB 的苏木精和伊红 (H&E) 染色载玻片开发了一种基于 AI 的算法，这些载玻片分为训练数据集（来自 549 张 H&E 染色载玻片的 1 357 480 个图像块）和内部测试数据集（2501 张 H&E 染色载玻片）。该算法为癌症概率、Gleason 评分 7-10（与 Gleason 评分 6 或非典型小腺泡增生 [ASAP] 相比）、Gleason 模式 5、神经周围侵袭和 CNB 材料中癌症百分比的计算提供了载玻片级评分。随后在 Aperio AT2 扫描仪上数字化的 100 个连续病例（1627 张 H&E 染色载玻片）的外部数据集上验证了该算法。此外，AI 工具在常规临床工作流程中的病理实验室中实施，作为第二个读取系统来审查所有前列腺 CNB。使用受试者工作特征曲线下面积 (AUC)、特异性和敏感性以及癌症百分比的皮尔逊相关系数 (Pearson's r) 来评估算法性能。