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World File Search System适应症
难治性系统性自身免疫性疾病的标签适应症
雅克-埃里克·戈滕贝格、1.2 奥罗尔·肖迪尔、1.2 伊夫·阿伦巴赫、3.4 阿尔塞纳·梅基尼安、5 扎希尔·阿莫拉、6.7 帕特里斯·卡库布、4.8 迪维·科内克、9.10 埃里克·哈楚拉、11.12 皮埃尔·夸蒂尔、13.14 伊莎贝尔·梅尔基、15.16 克里斯托夫·里切斯、17.18 拉斐尔·塞罗尔、19.20 本杰明·特里尔、4.21 瓦莱丽·德沃谢尔-彭塞克、9.10 朱利安·亨利、19.20 Marc Gatfosse、22 Laurence Bouillet、23 Emeline Gaigneux、24 Vincent Andre、24 Gildas Baulier、25 Aurélie Saunier、25 Marie Desmurs、26 Antoine Poulet、27 Mathieu Ete、28 Boris Bienvenu、27 Marie-Elise Truchetet、18、29 Martin Michaud、30 Claire Larroche、31 Azeddine Dellal、32 Amélie Leurs、33 Sebastien Ottaviani、34 Hubert Nielly、35 Guillaume Vial、36 Roland Jaussaud、37 Bénedicte Rouvière、38 Pierre-Yves Jeandel、39 Aurelien Guffroy、2、40 Anne-Sophie Korganow、2、40 Mathieu Jouvray、35 Alain Meyer、1.2 Emmanuel Chatelus、1.2 Christelle Sordet、1.2 Renaud Felten、1.2 Jean Sibilia、1.2 Samira Litim-Ahmed-Yahia、1 Jean-Francois Kleinmann、1.2 Xavier Mariette 19.20
VTAMA（tapinarof）乳膏政策 I. 适应症 ...
1. 会员年满 18 岁，被诊断患有斑块状银屑病 2. 受影响的 BSA 介于 3-20% 之间。提供受影响的 BSA 的证明文件。 3. Vtama 由皮肤病学或风湿病学专家开具处方或咨询。 4. 会员在至少连续 2-4 周的试验中治疗反应不佳
病理学家的 PD-L1 图集：适应症、评分、诊断平台和报告系统
1 维罗纳大学诊断和公共卫生系，病理学系，37100 维罗纳，意大利；stefano.marletta@univr.it（SM）；claudio.luchini@univr.it（CL）；matteo.brunelli@univr.it（MB）2 佩德佐利医院病理学系，37019 佩斯基耶拉德尔加尔达，意大利 3 欧洲肿瘤研究所 IRCCS 病理学分部，米兰大学肿瘤学和血液肿瘤学系，20139 米兰，意大利；nicola.fusco@unimi.it 4 布雷西亚大学分子和转化医学系，25121 布雷西亚，意大利；enrico.munari@unibs.it 5 马尔凯理工大学联合医院医学院病理解剖学系，60131 安科纳，意大利； a.cimadamore@staff.univpm.it 6 维罗纳大学与医院信托病理学与诊断学系，37126 维罗纳，意大利；giulia.querzoli@aovr.veneto.it 7 墨西拿大学“Gaetano Barresi”成人与发育年龄人体病理学系，98124 墨西拿，意大利；mmartini@unime.it 8 意大利那不勒斯费德里科二世大学公共卫生系，80100 那不勒斯，意大利；elena.vigliar@unina.it 9 意大利圣博尼法乔 Ospedale Fracastoro 外科病理学系；romano.colombari@aulss9.veneto.it 10 意大利博尔扎诺中央医院病理学分部，39100 博尔扎诺，意大利； ilaria.girolami@sabes.it 11 意大利蒙扎 20900 米兰比可卡大学圣赫拉医院医学和外科、病理学系；fabio.pagni@unimib.it * 通讯地址：albino.eccher@aovr.veneto.it；电话：+39-0458122161；传真：+39-0458122011
批准用于基因组适应症的肿瘤药物的总体生存率
摘要 目的：近年来，针对基因组信息适应症的药物批准不断增加，但目前尚不清楚其中有多少药物显示出总生存期 (OS) 的改善。我们评估了已批准的基因组信息药物显示出 OS 和无进展生存期 (PFS) 改善的频率，以及频率是否因癌症类型而异。材料和方法：我们搜索了 2006 年至 2020 年的所有食品和药物管理局批准，对于每种获批用于基因组适应症的药物，我们都在 PubMed 上搜索研究 OS 或 PFS 的随机研究。结果：我们发现 2006 年至 2020 年期间有 53 种药物获批用于 92 种独特适应症。我们发现 50 种（55%）获批用于基因组适应症的药物有一项评估 OS 益处的随机研究，其中只有 22 种显示出 OS 的改善。同样，52 种药物（57%）评估了 PFS 益处，其中 51 项研究表明 PFS 有所改善。与批准用于 ALK 非小细胞肺癌的药物相比，批准用于 BRAF V600 黑色素瘤的药物更能改善 OS。OS 的中位改善时间为 4.7 个月（范围为 1.5 个月 e 49.1 个月）。结论：尽管人们对这类药物普遍充满热情，而且许多药物显示出令人印象深刻的反应率，但仍需要进一步的试验或上市后研究来确定对生存和生活质量的影响、这些收益的大小以及这些药物的成本效益。ª 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
用于发现小分子新适应症的机器学习和网络框架
1 阿尔瓦利德·本·塔拉勒·本·阿卜杜勒阿齐兹·阿尔沙德王子殿下 威尔康奈尔医学院计算生物医学研究所生理学和生物物理学系，美国纽约州纽约市，2 威尔康奈尔医学院卡里尔和以色列·英格兰德精准医学研究所，美国纽约州纽约市，3 威尔康奈尔医学院桑德拉和爱德华·迈耶癌症中心，美国纽约州纽约市，4 计算生物学和医学三机构培训计划，美国纽约州纽约市，5 OneThree 生物技术公司，美国纽约州纽约市，6 威尔康奈尔医学院神经内科，美国纽约州纽约市，7 威尔康奈尔医学院医学部内分泌科，美国纽约州纽约市，8 WorldQuant 定量预测计划，威尔康奈尔医学院，美国纽约
FDA批准大多数实体瘤适应症的皮下opdivo Qvantig
批准是基于3阶段随机，开放标签的Checkmate-67T试验的结果，该试验证明了在28天内占用时间平均浓度的副终终点的非劣效率，并且在Opdivo Qvantig vers Interaventos opdivo的稳定状态下，稳定的浓度在稳定状态下。此外，该试验显示，Opdivo Qvantig的总响应率为24％，而静脉内opdivo臂的总响应率为18％。
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
成人和小儿转诊的HSCT适应症和时间的指南
有执照的医疗保健，可为未来和现任卫生专业人员提供医学教育和培训。APS高级医疗机构隶属于医学院，并在整个入学期间，尤其是在他们的文员期间与医疗保健学生和毕业生紧密合作。APS-高级优惠：•基础培训：本科和毕业生的观察•中级培训：实习和临床培训（以前称为“返回恢复到实践或实践差距”）•高级培训：居住和奖学金
ZORYVE（罗氟司特）乳膏政策 I. 适应症...
1. 会员年满 12 岁，被诊断患有斑块状银屑病 2. 受影响的 BSA 介于 2-20% 之间。提供受影响的 BSA 的证明文件。 3. Zoryve 由皮肤病学或风湿病学专家开具处方或咨询。 4. 会员在至少连续 2-4 周的试验中治疗反应不足
直肠神经内分泌肿瘤的遗传改变和治疗和预后的适应症：系统评价
高级LSI包装的最新趋势：纺织品科学和技术纤维纤维创新培养基的应用简介，新生大学，3-15-1 TOKIDA，UEDA，NAGANO 386-8567，日本 *ueno-t@shinshu-t@shinshu-u.ac.jp for for for for for for hy for高lse ands for高lsi，2D软件包也称为MCM（多芯片模块），Fowlp（扇出晶圆级包装），该包装已应用于智能手机，2.5D包装，使用硅芯片作为插入器，芯片嵌入式包装，以补偿2D和2.5D包装的缺点，以及最近引起了重大关注的3D包装。虽然通过缩小关键特征大小和扩展规则来提高性能变得越来越困难，但提议的chiplet概念使软件包技术在进一步提高LSIS的性能方面发挥了作用。关键字：MCM（多芯片模块），FOWLP（扇出晶圆级包装），2.5D包装，芯片嵌入式包装，3D包装，chiplets，chiplets，光敏材料1。引言数字化协会通过增强LSI（大规模集成）性能的大大提高。此外，数据科学的增长，数据通信的扩展，人工智能（人工智能），物联网（物联网），绿色技术，自动驾驶将需要更高的绩效计算机。这些对支持上述技术的更高绩效LSI的需求正在继续。LSI通过在LSI芯片和缩放定律中的关键特征大小的收缩来提高性能的历史。目前，每芯片晶体管的数量超过100亿，接近1000亿。这是通过图案大小收缩光刻技术实现的，而且努力正在继续。但是，据说所谓的摩尔定律通过增加组件密度来降低成本，从而开始放慢速度。较小特征大小的光刻的持续发展变得越来越昂贵，并且通过增加的最先进设备的成本（例如EUV曝光工具），复杂的过程，诸如多模式的过程以及新晶体管结构的复杂性（例如Fin Finfet）（Fin Field-field-