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World File Search System领域
人工智能在...领域的潜力
最复杂的机器学习形式涉及深度学习。这是一种神经网络，但具有许多预测结果的层。它已用于肿瘤学和放射学的准确诊断。此类模型中可能存在多个隐藏特征，由于当今的技术，这些特征可以更快地被发现。深度学习通常用于识别放射学中的癌变组织。4 它可以识别放射图像和放射组学中的潜在癌变病变，以检测肉眼看不见的临床相关数据。深度学习也用于语音识别。然而，这种类型的学习很复杂，超出了普通人类观察者的解释范围。人工智能 (AI) 在商业和社会等领域越来越普遍，现在也被用于医疗保健。人工智能技术有可能改变患者护理和管理医疗保健部门的行政流程。多项研究指出，人工智能在关键的医疗保健任务中表现优于人类，例如在诊断疾病、研究、发现肿瘤等方面。尽管如此，人们相信人工智能不会很快取代人类在医疗保健领域的地位。文章
3_研究生导师及暑期实习领域.doc
具有生物学重要性的杂环和碳环；开发构建CC和CX（X = N，O，S，P）键的新方法；针对癌症和炎症疾病的新型靶向配体的设计，合成和诊断应用；2.药物输送系统，近红外荧光，核成像和
金融科技领域
香港在绿色金融科技领域取得了两个显著的里程碑。2023 年 9 月，金管局发起绿色金融科技大赛，邀请香港和世界各地的绿色金融科技公司参与并提供与净零转型、气候风险管理和可持续金融相关的市场化解决方案。共有来自 19 个司法管辖区的 69 家公司参与了这项计划。2024 年 3 月，香港绿色金融科技示范区与数码港和投资推广署合作推出了香港绿色金融科技地图原型，展示了 50 多家提供绿色金融科技解决方案的本地公司，涵盖 ESG 数据和分析、气候风险评估、绿色数字金融和碳信用交易等领域。这些里程碑加强了香港对绿色金融科技的承诺，标志着该地区可持续金融技术的发展和应用的重要转折点。
人工智能在神经外科领域的作用不断演变
参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析，42，60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程，5(6)，541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术：趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论，14，27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论，43(4)，891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术：技术和临床结果。”《神经外科杂志》，135(2)，543-553。[6] Shen, D. 等人（2019 年）。“医疗保健中的人工智能：个性化和精准医疗。”《自然医学》，25(1)，44-56。[7] Senders, JT 等人（2018 年）。“神经外科中的机器学习：一项全球调查。”《神经外科评论》，41(3)，585-594。[8] Senders, JT 等人（2020 年）。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》，2(7)，E352-E361。[9] Topol, EJ（2019 年）。“高性能医疗：人类与人工智能的融合。” Nature Medicine，25(1)，44-56。[10] Rudin，C.（2019）。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型，并使用可解释的
制定人工智能和机器人领域的技术战略
1 即使在ISO内部，机器人安全标准也是与汽车安全标准分开制定的。 此外，国际机器人制造商联合会（IFR）在其机器人定义或统计报告中没有包括汽车或自动驾驶汽车。
人工智能在生命科学领域迅速崛起的影响
Michelle Chen 博士是 Insilico Medicine 的首席商务官。她在生物制药和技术行业拥有 20 多年的丰富经验。在加入 Insilico Medicine 之前，她曾担任药明生物的企业发展和发现业务发展高级副总裁，领导了多项并购和许可交易，推动了与外部生物制药合作伙伴的战略合作伙伴关系和合资企业，在欧洲成立了一家新公司，并在美国和欧洲建立了投资者关系。作为一名生物技术高管，Chen 博士曾在罗氏、默克和 BioMarin 等顶级制药公司以及生物技术和技术公司工作，担任过业务和企业发展、产品营销和研发等职务，取得了辉煌的成功。她拥有华盛顿大学生物化学博士学位，在加州大学旧金山分校从事博士后工作，并在斯坦福大学接受过生物信息学培训。
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
医疗技术领域的人工智能
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的出现遍及多个行业，改变了从医疗保健到交通运输等各个领域。人工智能最近备受关注，但对美国食品药品管理局 (FDA) 或医疗技术行业来说，这并不是一个新概念。医疗技术行业的人工智能进步在通过创新护理、降低医疗成本和改善患者治疗效果来改善患者生活方面发挥着重要作用。支持 AI/ML 的医疗设备受 FDA 监管
灵活认证领域服务列表 标准：15189 和 17025 OE：FG16
曲霉菌 BAL 活检 DNA qPCR 曲霉菌 qPCR/002 实时热循环仪 ** 2018 是 是 球孢子菌活检 DNA、脑脊液、血清、BAL qPCR 特定 qPCRs/002 实时热循环仪 ** 2019 是 是 赛多孢子菌活检 DNA、脑脊液、血清、BAL qPCR 特定 qPCRs/002 实时热循环仪 ** 2021 是 是 检查类型：
医疗保健领域人工智能的可解释性
摘要背景：在人工智能 (AI) 应用于医疗保健领域时，可解释性是最受争议的话题之一。尽管人工智能驱动的系统已被证明在某些分析任务中表现优于人类，但缺乏可解释性仍然引发批评。然而，可解释性不是一个纯粹的技术问题，相反，它引发了一系列需要彻底探索的医学、法律、伦理和社会问题。本文对可解释性在医学人工智能中的作用进行了全面评估，并对可解释性对于将人工智能驱动的工具应用于临床实践的意义进行了伦理评估。方法：以基于人工智能的临床决策支持系统为例，我们采用多学科方法从技术、法律、医学和患者的角度分析了可解释性对医学人工智能的相关性。基于这一概念分析的结果，我们随后进行了伦理评估，使用 Beauchamp 和 Childress 的“生物医学伦理原则”（自主、仁慈、不伤害和正义）作为分析框架，以确定医疗 AI 中可解释性的必要性。结果：每个领域都强调了一组不同的核心考虑因素和价值观，这些因素与理解可解释性在临床实践中的作用有关。从技术角度来看，可解释性必须从如何实现和从发展角度来看有什么好处两个方面来考虑。从法律角度来看，我们将知情同意、医疗器械认证和批准以及责任确定为可解释性的核心接触点。医学和患者的观点都强调了考虑人类行为者和医疗 AI 之间相互作用的重要性。我们得出的结论是，在临床决策支持系统中忽略可解释性会对医学的核心伦理价值观构成威胁，并可能对个人和公共健康产生不利影响。结论：为了确保医疗 AI 兑现其承诺，需要让开发人员、医疗保健专业人员和立法者意识到医疗 AI 中不透明算法的挑战和局限性，并促进多学科合作。关键词：人工智能、机器学习、可解释性、可解释性、临床决策支持