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印度基础设施的体现碳-KPMG LLP
15 资料来源：Francisco M De La Vega、Shimul Chowdhury、Barry Moore、Erwin Frise、Jeanette McCarthy、Edgar Javier Hernandez、Terence Wong、Kiely James、Lucia Guidugli、Pankaj B Agrawal、Casie A Genetti、Catherine A Brownstein、 Alan H Beggs、Britt-Sabina Löscher、Andre Franke、Braden Boone、Shawn E Levy、Katrin Õunap、Sander Pajusalu、Matt Huentelman、Keri Ramsey、Marcus Naymik、Vinodh Narayanan、Narayanan Veeraraghavan、Paul Billings、Martin G Reese、Mark Yandell和Stephen F Kingsmore，“人工智能可对罕见遗传病进行全面基因组解释并提出候选诊断方案”（Artificial intelligence enables comprehensive genome interpretation and nomination of candidate diagnoses for rare genetic diseases），PMCID: PMC8515723，PubMed Central生物医学和生命科学数据库，美国国立卫生研究院（NIH），美国国家医学图书馆（NLM），2021年10月14日
精准精密精益Accuracy Precision Lean
• 投资 500 万元建造污水处理设备，成为行业环保标杆 • 每年为教育、扶贫、慈善事业捐款。 • Invested 5M RMB to build up waste treatment facility, setting an example in China's needle bearing industry • Philanthropy being part of company culture, devoted to community charitable efforts.
采用精准医疗和精准医疗 - ...
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精准移动
本演示文稿包含《1995 年私人证券诉讼改革法》（经修订）中定义的前瞻性陈述。“旨在”、“可能”、“将”、“可以”、“会”、“应该”、“预期”、“计划”、“预期”、“打算”、“相信”、“估计”、“预测”、“预计”、“潜在”、“继续”、“目标”等词语和类似表达旨在识别前瞻性陈述，但并非所有前瞻性陈述都包含这些识别词。在本演示文稿中，前瞻性陈述包括但不限于有关 Blueprint Medicines Corporation（“公司”）当前或未来获批药物和候选药物的计划、战略、时间表和预期的明示或暗示陈述，包括启动临床试验和试验组的时间表、正在进行和计划中的临床试验的结果、数据出版物、营销申请和批准；公司候选药物临床前概况的预期效益；公司将其候选药物开发为单一疗法和与其他药物联合使用的计划、战略和时间表；公司候选药物的预期适应症；avapritinib 和 pralsetinib 的其他营销应用的计划和时间表，以及如果获得批准，avapritinib 和 pralsetinib 在其他适应症或其他地区商业化的计划和时间表；公司目前或未来获批的任何药物或候选药物在治疗患者方面的潜在益处；公司的科学平台扩展计划和宣布新研究项目的计划；以及公司的财务业绩、战略、目标和预期里程碑、业务计划和重点。
精准医疗
精准医疗计划既有短期目标，也有长期目标。短期目标涉及在癌症研究领域扩大精准医疗。美国国家癌症研究所 (NCI) 的研究人员希望利用对癌症遗传学和生物学的更多了解，找到针对各种癌症的新的、更有效的治疗方法。精准医疗计划的长期目标侧重于将精准医疗大规模推广到所有健康和医疗保健领域。为此，美国国立卫生研究院发起了一项名为“我们所有人研究计划”的研究，该计划涉及来自美国各地的至少 100 万名志愿者。参与者提供基因数据、生物样本和其他有关其健康的信息。为了鼓励开放数据共享，参与者可以在研究期间访问他们的健康信息以及使用其数据的研究。研究人员可以使用这些数据研究各种疾病，目标是更好地预测疾病风险、了解疾病的发生方式以及找到更好的诊断和治疗策略。
人工智能精准监管
5. 测试人工智能是否存在偏见。人工智能开发生命周期中的所有组织都在某种程度上共同承担责任，确保他们设计和部署的人工智能系统是公平和安全的。这需要在销售或部署之前以及投入运营之后，测试公平性、偏见、稳健性和安全性，并根据需要采取补救措施。所有者还应负责确保其人工智能系统的使用符合反歧视法以及涉及安全、隐私、财务披露、消费者保护、就业和其他敏感情况的法规。对于许多用例，所有者应在产品发布后持续监控或重新测试人工智能模型，以识别和减轻任何导致意外结果的机器学习。政策应该创造一个激励提供商和所有者做好此类测试的环境。这可以在不创建新的、可能繁琐的人工智能特定监管要求的情况下实现，而是通过遵守一套商定的定义、最佳实践和全球标准来实现。