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西尔维娅·马斯特罗马里诺
2023 年 4 月 - 第二十三届 AIP 全国大会（主题：“未来的老年心理。能力、技术、意义”。发表的作品：“'大脑行走绿色'。一项关于来自马尔凯的老年人群体中认知刺激和身体活动相结合的预防方案的初步研究” 2023 年 11 月 - 国际临床创新和医学科学学生大会。发表的作品：“'大脑行走绿色'。一项关于来自马尔凯的老年人群体中认知刺激和身体活动相结合的预防方案的初步研究”
Perin, F. (2024)。用于先进生物制造的多功能多组分（生物）墨水平台。[博士论文，马斯特里赫特大学，特雷弗大学
相关性 过去几十年来，医学取得了巨大进步，提高了全球预期寿命和患者的生活质量。尽管如此，慢性病仍然是一个社会经济负担，也是全球主要的死亡原因之一 [1]。再生医学旨在恢复患病组织的功能，是改善慢性病患者病情的有前途的工具。有一项科学研究一直在探索再生医学方法来治疗导致慢性疾病和死亡的主要原因，例如心血管疾病 [2]、糖尿病 [3] 和癌症治疗 [4]。其中一些新的先进治疗方法目前正处于 II 期临床试验阶段，有望改善全球数百万患者的生活方式 [5]。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
托马斯特2024年12月 - 区105
会议，因此他的Toast Masters旅程完全使用了Pathways计划在线。加入后仅一年半，新泽西州（我们的俱乐部会面）取消了其大流行的兴趣。然后，他被要求主持他的侄女的婚礼，该婚礼有100多位客人。仪式取得了巨大的成功，后来他写信给我和俱乐部官员，主题行：“谢谢！谢谢！谢谢！”他提到包括妻子在内的许多赞美正如他在电子邮件中分享的那样：“我的妻子，我没有事先分享任何信息，在她的赞美中特别受到兴趣。这很好，尽管有些烦恼，她对我的表现感到惊讶！公平地说，她还没有亲眼看到敬酒的人对我有多帮助。”
麦克马斯特大学对算术课程“人生数字”的评估
从历史上看，灌输算术技能一直是K-12教育者的责任。最近的研究指出，学院（PSE）机构在学生算术发展中的重要作用（Brumwell＆MacFarlane，2020年）。尽管越来越关注算术以及强大的计算能力的经济和社会利益（Brumwell＆MacFarlane，2020; Durrani＆Tariq，2012），但有关PSE学生在BHASE（商业，人文，健康，健康，艺术，社会科学和教育）和STEM领域的PSE学生算术技能的数据受到限制（Dion，2014年）。许多大学和大学都评估了学生传入的数学技能，但他们没有评估学生的外向技能级别。这导致了了解PSE学生的算术发展和熟练程度的差距。
麦克马斯特人力资源部运营战略 2023-2027
• 激发文化：营造一个包容、身体和心理上安全的工作环境，让员工真正感受到归属感，做真实的自己，并有机会充分参与和贡献 • 协调战略：确保与大学战略持续保持一致，并制定领先的人力资源政策、计划、流程和举措，以推进优先事项 • 培养伙伴关系：在内部和外部发展咨询伙伴关系，以推动整个大学的创新、共同责任和服务交付 • 增强体验：通过社区参与、与员工资源组的合作以及确保符合公平、多样性、包容性和无障碍原则，促进以员工为中心的重点，为多元化的领导者、员工、合作伙伴和候选人提供体验 • 倡导变革：在我们推进优先事项的同时，继续在机构和单位层面倡导和促进主动创新 • 做出基于证据的决策：收集持续的反馈并分析相关数据，以深入了解员工的绩效和需求，并利用这些数据就人力资源实践和计划做出明智的决策
Giannini, A. (2023)。人工智能系统的犯罪行为和责任。[博士论文，马斯特里赫特大学，
1 人工智能系统有能力做出社会普遍认为是“犯罪”的行为。 2 人工智能系统缺乏（犯罪）主体性——以及这种主体性的感觉。 3 未来人类可能会对人工智能系统产生符合规范的行为期望（即“规范期望”）。 4 刑法并不是解决人工智能相关伤害的正确答案，尽管在一定程度上直接追究人工智能系统的责任可能是有用的。 5 人们对机器人有更高的道德标准：当机器人出现故障时，他们会更多地责怪机器人而不是人类。 6 “刑法是一种古老的多年生植物，无处不在”（Hall，1962 年）。 7 人工智能系统的出现并不是刑法理论唯一一次不得不应对新科学发展的“冲击”。 8 讨论新型人工智能主体的刑事责任带来了对人类刑事责任的开拓性观点。 9 人工智能无法与人类的愚蠢相提并论。 10 我学得越多，知道的就越少。
![人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析](/simg/e/e9689b8e3c5cc5a4c1f68e573ab7a476c9a26886.png)
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] 麦克马斯特大学 Michael G. DeGroote 医学院，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后标准护理是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是为分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献提供框架。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统评价以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合情况和术后 1 个月内的并发症。次要结果包括效益分析
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用：系统评价方案 Sabreena Moosa，医学博士候选人 [1]*，Robert Dydynsky，医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院，麦克马斯特大学，汉密尔顿，ON L8S 4K1 *通讯作者：sabreena.moosa@medportal.ca 简介：游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题，目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架，用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法：将使用 EMBASE 和 MEDLINE（1974 年至 2021 年 10 月）进行系统回顾，以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性，包括：皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选；将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险，并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论：该协议将提供综述框架，总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述，并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论：由于目前的临床实践是定期的床边监测，整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全，并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域，从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词：人工智能；机器学习；皮瓣手术；结果；并发症；术后；监测；皮瓣成功介绍皮瓣手术
COVID-19安全计划|麦克马斯特大学COVID-19安全计划|麦克马斯特大学
注意：受影响的空间（不是整个建筑物）可能需要在一段时间内关闭，直到清洁完成。如果在麦克马斯特社区中有确认的Covid-19案件，公共卫生将确实与跟踪联系，以确定可能处于密切联系并可能处于危险之中的个人。公共卫生将直接与这些人联系。如果有确认的案件，教职员工，教职员工和学生都应保持警惕，并继续使用MacCheck数字工具来自我监测症状。随着实验室测试能力的增加，可以为患有轻度症状或无症状但关心Covid-19暴露或必不可少的工人的人提供额外的测试。个人可以联系其当地的公共卫生部门以获取详细信息并根据需要安排测试。