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氧化石墨烯及其在生物医学应用中的衍生物的危险范式：对免疫相容性的见识
随着纳米技术和创新材料的进步，氧化石墨烯纳米颗粒（GONP）由于其独特的物理化学特征而引起了多种类型的纳米材料的关注。但是，科学和工业层面的用法也引起了他们与生物系统毒理学相互作用的关注。理解这些相互作用对于制定针对成员在生物医学和环境技术等各个领域的应用指南和建议至关重要。本综述提供了与多个细胞系有关的生物学过程的重要见解和深入分析，包括人类全血培养物，树突状细胞，巨噬细胞和多个癌细胞系。在这项工作中强调了氧化石墨烯纳米颗粒与免疫系统之间的复杂相互作用，这揭示了一系列免疫毒性后果，例如炎症，免疫抑制，免疫抑制，过度敏感性，自身免疫性，自身免疫性和细胞不当。此外，还针对小鼠和斑马鱼等体内模型强调了免疫毒性作用，洞察纳米颗粒的细胞毒性。这项研究为研究人员，政策制定者和工业家提供了宝贵的评论，以了解和利用成生者的有益应用，并对人类健康和环境进行控制。
可解释的人工智能用于人口模型中的偏见识别和缓解
虽然传统的方法和技术为人口分析提供了有用的见解，但文献中强调了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在人口统计应用中的近期激增，以从数据中提供更深入的见解并预测未来趋势 (Islam 等人，2022 年，Miguel-Hurtado 等人，2016 年，Khare 等人，2017 年，Luo 等人，2015 年，Bozkurt 等人，2020 年，Behravan 等人，2020 年)。尽管人工智能/机器学习的进步为人口统计研究带来了更好的见解和分析，但它也带来了与偏见相关的挑战 (Momigliano 等人，2021 年，Abràmoff 等人，2023 年，Agarwal 等人，2023 年)。人工智能/机器学习模型中的偏见及其在大量应用中的使用仍在继续严格研究。人口统计模型中 AI/ML 的使用率增加可能导致相关偏差呈指数级增长。为此，人口统计研究中 AI/ML 模型的使用还应侧重于从数据收集、数据分析、AI/ML 模型训练等多个角度缓解和识别偏差。对于使用 AI/ML 模型的人口统计研究，因果学习、可解释 AI (XAI) 和 AWS Sagemaker Clarify 工具等解决方案能够提供偏差识别和缓解。XAI 可用于开发和部署能够处理数据和模型中偏差的稳健且值得信赖的模型。