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解读医疗保健黑箱 AI 时代的美国侵权责任
* 法学助理教授，（马斯特里赫特）法律与技术实验室，马斯特里赫特欧洲私法研究所，马斯特里赫特大学，荷兰；研究团队成员，验证 AI 在实时手术中对癌症进行分类（CLASSICA），欧盟（资助协议编号 101057321），宾夕法尼亚州立大学迪金森法学院，美国宾夕法尼亚州卡莱尔。** 法学助理教授，宾夕法尼亚州立大学迪金森法学院，美国宾夕法尼亚州卡莱尔；联合首席研究员，WP8（法律、伦理和责任），验证 AI 在实时手术中对癌症进行分类（CLASSICA），欧盟（资助协议编号 101057321）；联合首席研究员，WP4（解决伦理/法律问题），通过人工智能个性化治疗优化结直肠癌预防（OperA），欧盟（资助协议编号 101057099）；多项首席研究员，生物伦理、法律和人类学技术研究 (BLAST)，国家生物医学成像和生物工程研究所 (NIBIB) 和国立卫生研究院院长办公室 (NIH OD)（资助协议编号 1R21EB035474-01）；联合研究员（补充项目），PREMIERE：预测模型索引和交换存储库，NIBIB 和 NIH OD（资助协议编号 3R01EB027650-03S1）；联合研究员，宾夕法尼亚州立大学 TCORS：烟草产品成分对毒性和成瘾的影响，国家药物滥用研究所 (NIDA)/国立卫生研究院 (NIH)（资助协议编号 1U54DA058271-01）。本文被选为 2024 年 AALS 年会上 AALS 法律、医学和医疗保健部门的“法律、医学和医疗保健新声音”计划。本文受益于德克萨斯 A&M 大学法学院年度卫生法会议、生物科学监管与创新 (RIBS) 研讨会和 AALS 年会参与者的反馈。对于有用的评论和对话，我们要感谢 Valarie Blake、Anjali Deshmukh、Wendy Netter Epstein、George Horvath、Nicole Huberfeld、Ryan Knox、Craig Konnoth、Matthew Lawrence、Myrisha S. Lewis、Brendan Maher、Elizabeth McCuskey、Govind Persad、Jessica Roberts、Christopher Robertson、David A. Simon、Michael Sinha、Charlotte Tschider、Allison Whelan 和 Carleen Zubrzycki。我们感谢 Kaci McNeave 和 Robin Platte 提供的出色研究协助。所有错误都是我们自己的。
人类与人工智能在心电图解读中的未来
1997年9月：加州大学旧金山分校心脏电生理学系研究员 2000年6月：东京医科大学八王子医疗中心心脏病学系助理教授 2006年3月：东京医科大学心脏病学系讲师 2016年9月：湖西中央医院心脏病学系主任 2022年10月：湖西中央医院副院长
植物免疫中的 NLR 受体：解读字母汤
植物协调使用细胞表面和细胞内的免疫受体来感知病原体并发起免疫反应。病原体识别的细胞内事件主要由核苷酸结合和富含亮氨酸重复序列 (NLR) 类免疫受体介导。在感知病原体后，NLR 会触发强大的广谱免疫反应，通常伴有一种称为过敏反应的程序性细胞死亡形式。一些植物 NLR 充当多功能单细胞受体，结合了病原体检测和免疫信号传导。然而，NLR 也可以在功能专门互连受体的高级对和网络中发挥作用。在本文中，我们介绍了植物 NLR 生物学的基本方面，重点介绍了 NLR 网络。我们重点介绍了 NLR 结构、功能和激活方面的一些最新进展，并讨论了调节剂 NLR、NLR 的病原体抑制和 NLR 生物工程等新兴主题。需要采用多学科方法来解开这些 NLR 免疫受体对和网络如何发挥作用和进化。回答这些问题有可能加深我们对植物免疫系统的理解，并开启抗病育种的新时代。
从大脑功能连接模式解读六种基本情绪
尽管有研究表明，六种基本情绪具有独特的神经和生理状态，但基本情绪通常与功能性磁共振成像 (fMRI) 体素激活 (VA) 模式难以区分。在此，我们假设跨大脑区域的功能连接 (FC) 模式可能包含超出 VA 模式的情绪表征信息。我们收集了全脑 fMRI 数据，同时人类参与者观看了表达六种基本情绪之一（即愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶）或表现出中性表情的面部照片。我们获得了整个大脑区域每种情绪的 FC 模式，并应用多变量模式解码来解码 FC 模式表征空间中的情绪。我们的结果表明，全脑 FC 模式不仅成功地将六种基本情绪与中性表情区分开来，而且还将每种基本情绪与其他情绪区分开来。我们确定了每种基本情绪的情绪表征网络，该网络跨越了用于情绪处理的经典大脑区域。最后，我们证明，在相同的大脑区域内，基于 FC 的解码始终比基于 VA 的解码表现更好。综上所述，我们的研究结果表明 FC 模式包含情感信息，并主张进一步关注 FC 对情感处理的贡献。
利用表面肌电图解读中风患者的踝关节运动
摘要：中风是一种脑血管疾病 (CVD)，会导致偏瘫、瘫痪或死亡。传统上，中风患者需要长时间接受物理治疗师的治疗才能恢复运动功能。各种家用康复设备也可用于上肢，几乎不需要物理治疗师的帮助。然而，目前还没有经过临床验证的用于下肢功能恢复的设备。在本研究中，我们探索了表面肌电图 (sEMG) 作为控制机制在开发中风患者家用下肢康复设备方面的潜在用途。在本实验中，我们使用三个通道的 sEMG 记录了 11 名中风患者进行踝关节运动时的数据。然后从 sEMG 数据中解码运动，并研究它们与运动损伤程度的相关性。使用 Fugl-Meyer 评估 (FMA) 量表量化损伤程度。在分析过程中，提取了 Hudgins 时域特征，并使用线性判别分析 (LDA) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类。平均而言，在离线分析中，LDA 和 ANN 分别准确分类了 63.86% ± 4.3% 和 67.1% ± 7.9% 的动作。我们发现，在两个分类器中，某些动作的表现都优于其他动作（LDA p < 0.001，ANN p = 0.014）。计算了 FMA 分数和分类准确度之间的 Spearman 相关性 (ρ)。结果表明，两者之间存在中等正相关性（LDA ρ = 0.75，ANN ρ = 0.55）。本研究结果表明，可以开发家庭 EMG 系统来提供定制治疗，以改善中风患者的功能性下肢运动。
解读姜黄素和胡椒碱的抗淀粉样变性能力
摘要：淀粉样β肽（Aβ）在阿尔茨海默病（AD）的发病机制中起着关键作用，并对神经元产生毒性作用。目前可用于AD患者的治疗方案，例如乙酰胆碱酯酶抑制剂，只能缓解症状。膳食植物化学物质目前被用作辅助疗法，以加快其治疗效果。本研究旨在研究姜黄素和胡椒碱作为抗淀粉样变性剂的潜在生物活性化合物。应用分子对接进行计算机筛选过程，以预测姜黄素和胡椒碱配体与Aβ42肽结合时最可能的构象。分子对接筛选表明，姜黄素和胡椒碱可以以不同的结合亲和力与Aβ42肽结合。姜黄素对Aβ42肽具有结合亲和力，结合能为-5.6 kcal/mol，而胡椒碱的结合能为-5.4 kcal/mol。考虑到结合亲和力、与氨基酸的分子间相互作用、氢键和疏水性，姜黄素成为治疗 AD 的潜在先导化合物。关键词：姜黄素；胡椒碱；抗淀粉样蛋白生成；分子对接；计算机模拟摘要：阿米洛肽-β (Aβ) 肽与阿尔茨海默病 (EA) 的产生和神经元的作用有关。 EA 的实际情况，AChE 的抑制因素，síntomas 的单独作用。您可以探索如何通过饮食补充最有效的营养。我们致力于研究姜黄素和胡椒粉作为抗阿米洛药物的潜力。该分子利用姜黄素和胡椒粉与肽 Aβ42 的相互作用进行模拟。根据不同的喜好，我们可以计算出 Aβ42 肽的结果。姜黄素的能量为 -5,6 kcal/mol，而胡椒粉的能量为 -5,4 kcal/mol。结合氨基酸、分子间相互作用、除汗剂和除汗剂的结合，姜黄素手术与 EA 治疗相结合。帕拉布拉斯：姜黄；胡椒属;抗amiloideogénico； Acoplamiento 分子；计算机模拟
利用人工智能策划和解读文化：人工智能的新兴作用...
文化策展是文化研究中的一个关键概念，它指的是以沉浸式和参与式体验为重点的有效文化记录。它关注保存和突出文化的迫切需要，对于探索多元文化至关重要。在当代社会，策展涵盖了更广泛的活动，包括数字策展、社会参与和多元观点的融合。通过适当的文化表达，与某些实践相关的文化冲击被带到了最前沿并被主流所熟悉。“策展可以成为探索当前文化现象的一种文化探究方式”（高）。策展一词以前更多地与艺术品、博物馆、画廊、遗产展览等领域相关。现在它与文化记录有着密切的联系。策展人的角色在二十一世纪初发生了转变，该术语以前用于指代幕后人员所扮演的角色。“策展人已经从幕后的组织者和选择者转变为可见的、集中的
解读从尼安德特人到现代人的鼻部进化
简介：我们已经灭绝的亲戚尼安德特人表现出与智人不同的鼻部形态。目的：本研究通过对颅鼻测量值的比较分析来探讨这些差异。材料和方法：关于尼安德特人鼻部特征的数据来自现有的古人类学文献，重点关注 16 块类人猿化石。回顾性审查了 38 个现代人类 CT 扫描的平行样本，测量重点是鼻部区域。结果：与现代人类相比，尼安德特人的鼻腔明显更大，鼻底-鼻根和鼻底-鼻甲距离增加，犬齿间尺寸更宽，鼻宽和鼻高更大。后鼻孔宽度和鼻指数没有显著差异。结论：这些发现表明尼安德特人鼻部形态具有功能性适应，可能有助于在寒冷环境中进行体温调节。需要进一步研究才能充分了解这些适应性的进化意义。关键词：化石；类人猿；鼻腔；比较解剖学；呼吸系统；生物进化；寒冷适应；体温调节；尼安德特人；智人
解读新冠疫情期间的经济生命体征
本文解释了 Leiva-Leon、Perez-Quiros 和 Rots (2020) 如何使用及时指标估算此类模型，但考虑到衰退的深度可能有所不同。考虑到这种可能性有两个好处。首先，允许平均值在衰退期间发生变化是有帮助的，因为一旦经济遭受“严重”衰退（例如全球金融危机），该模型可能无法识别即将到来的“温和”衰退。该模型缺乏敏感性，因为衰退的估计增长率可能太低，无法捕捉“温和”衰退时期。其次，由于每次衰退的增长率都不同，该模型可以实时估计每次衰退的深度，这为快速设计和实施必要的政策应对措施提供了宝贵的信息。这在我们目前正在经历的 COVID-19 深度衰退中尤为重要。
储能数据报告展望——电化学储能系统性能解读指南
人们对电化学储能材料和技术的关注度日益提升，为该领域带来了大批新研究人员，这无疑是迈向进步的第一步。[1] 新研究人员的多元背景和独特视角可以启发和催化传统观念的改变，从而为原本停滞不前的领域带来突破。但必须注意的是，新研究人员的涌入往往是一把双刃剑——任何科学领域的新手通常都不了解基础科学、惯例和定义该领域标准的方法，也不了解该领域发展到这一阶段的历史。通常，这会导致该领域的专家完全否定新研究人员的工作，很少考虑这些工作背后可能存在的科学价值，仅仅是因为研究人员对数据解释不当或计算方法滥用。电化学储能材料领域也不例外。尤其臭名昭著的例子包括但不限于镍氢氧化物、钴氧化物和镍钴氧化物/氢氧化物。[2] 每年都会发表大量关于这些材料的研究，报告的比电容值为每克数千法拉，但由于作者解释、分析和报告数据的方式，这些值被忽略了。这绝不是一个新问题，而且尚未解决。为了确保我们领域的建设性进展，我们想再次提请研究人员——以及将评判他们工作科学基础的审稿人——注意正确解释和报告储能材料和设备数据的重要性。在以下章节中，我们将讨论研究人员在报告储能材料性能指标时常犯的错误，以及如何正确识别所研究的特定电极材料的电化学特性可以消除这些错误。