Artykuł przeglądowy omawia zastosowanie chatbotów opartych na wielkich modelach językowych w analizie profilowania rybosomów (Ribo-seq), której celem jest zrozumienie dynamiki syntezy białek w skali transkryptomu. Artykuł wskazuje na wyzwania, jakie stawia przed naukowcami analiza Ribo-seq, oraz na to, jak chatboty mogą te wyzwania łagodzić, ułatwiając interpretację danych i przyspieszając odkrycia naukowe. Mimo braku praktycznych przykładów zastosowań, istniejące oprogramowanie podkreśla wartość takich chatbotów. W artykule przewiduje się, że będą one odgrywać kluczową rolę w przyszłej analizie Ribo-seq, a integracja wielkich modeli językowych z analizami Ribo-seq ma duży potencjał dla zrozumienia regulacji translacyjnej i ekspresji genów.

Artykuł przedstawia inicjatywę Narodowej Akademii Medycyny (NAM) mającą na celu rozwój kodeksu postępowania dotyczącego sztucznej inteligencji (AI) w zdrowiu, zwanego AI code of conduct (AICC). Jest to odpowiedź na potrzebę ujednolicenia ram projektowania, implementacji oraz ewaluacji interwencji opartych na AI w kontekście zdrowia indywidualnego i populacyjnego. Specjaliści z dziedziny bioinformatyki medycznej (BMI) mają kluczową rolę w kształtowaniu i stosowaniu tych wytycznych, a autorzy artykułu zachęcają ich do aktywnego uczestnictwa w doskonaleniu i implementacji AICC.

Artykuł przedstawia nową, nieinwazyjną technikę do śledzenia ruchów oczu i rekonstrukcji obrazu siatkówki u wolno pływających ryb w 3D bez wykorzystywania treningu behawioralnego. Metoda, oparta na integracji wielu kątów kamer, głębokiego uczenia dla rekonstrukcji postawy ryb w 3D oraz transformacji perspektywy, została zastosowana na dwóch rybach w zbiorniku przepływowym. Walidacja techniki pokazała, że ryby wykazują negatywnie zsynchronizowane ruchy oczu i koncentrację na sąsiadach umieszczonych w centrum widzenia siatkówkowego. Uzyskane wyniki są zgodne z wcześniejszymi badaniami nad zachowaniami stadnymi ryb i oferują nowe spostrzeżenia dotyczące uwagi zwierząt w naturalistycznych warunkach, co może mieć szersze znaczenie dla badania zachowań kolektywnych i rozwoju…

Artykuł naukowy porównuje jakość i czytelność materiałów edukacyjnych dla pacjentów na temat rurek myringotomijnych, uzyskanych za pomocą sztucznej inteligencji oraz wyszukiwarki Google. Wykorzystano narzędzia takie jak skala DISCERN oraz testy czytelności Flesch-Kincaid i Fry, aby ocenić materiały. Wyniki pokazują, że materiały te mają średnią jakość, ale poziom ich czytelności przekracza zalecany szósty poziom nauczania. Wyszukiwarka Google zapewniała lepszą czytelność w porównaniu do sztucznej inteligencji.

Japonia jest liderem wśród krajów OECD pod względem wykorzystania technologii obrazowania medycznego, jednak brakuje jej otwartych, dużych baz danych obrazowania medycznego, które są kluczowe dla rozwoju sztucznej inteligencji (AI). Ograniczenia dostępu do istniejących baz danych ograniczają ich przydatność do badań, w przeciwieństwie do otwartych baz danych takich jak amerykańskie Cancer Imaging Archive czy UK Biobank. Ustawa z 2018 roku miała na celu poprawę tej sytuacji, ale jej wprowadzenie napotkało na przeszkody związane z rygorystycznymi regulacjami prywatności i oporem instytucji. Luka w danych może obniżyć skuteczność systemów AI dla japońskich pacjentów i ograniczać postęp globalnej medycyny opartej na AI. Rozwiązaniem może…

Artykuł naukowy omawia globalny problem zatorów drogowych, związany ze wzrostem liczby pojazdów przy niewystarczającej rozbudowie infrastruktury drogowej. W pracy zaproponowano nowatorską metodę opartą na uczeniu wzmacniającym (RL), aby zmniejszyć kongestję drogową. Rozwinięto zaawansowaną sieć Deep Q-Network (DQN), która zaimplementowana w testach, zredukowała długość kolejek o 49% i zwiększyła zachęty na każdym pasie ruchu o 9%. Wyniki badania podkreślają skuteczność metody, potwierdzając, że uczenie wzmacniające ma duży potencjał do poprawy efektywności transportu i zrównoważonego rozwoju w obszarach metropolitalnych.

Artykuł opisuje problem wysokiego zużycia zasobów w medycynie intensywnej terapii, koncentrując się na wpływie na środowisko i konieczności zwiększenia zrównoważenia. Przedstawia nowe dane dotyczące ekotoksyczności leków używanych w tej dziedzinie, problem narastającej ilości odpadów jednorazowych oraz wysokiego zużycia energii przez urządzenia i oświetlenie. Proponuje proste metody ograniczenia śladu ekologicznego, wprowadzenie recyklingu, oraz podkreśla potrzebę uwzględnienia zrównoważenia w szkoleniach i badaniach. Podnosi także kwestię unikania nadużycia usług intensywnej terapii, co zwiększa koszty i obciążenie środowiskowe.

Badanie pilotażowe skupiające się na wpływie szczegółowości informacji dotyczących narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (AI/CDS) na postawę pacjentów pokazało, że bardziej szczegółowe wyjaśnienia zwiększają ich komfort i zaufanie do tych narzędzi oraz do decyzji lekarza zależnie od wyniku AI/CDS i poziomu zgodności lekarza z tym wynikiem. Dostarczanie większej ilości informacji może poprawić ogólne stosunek pacjentów do opieki zdrowotnej wykorzystującej narzędzia AI/CDS.

Artykuł omawia nowe podejścia w zarządzaniu opieką nad pacjentami leczonymi z powodu obturacyjnego bezdechu sennego (OSA) za pomocą nieustannego dodatniego ciśnienia w drogach oddechowych (CPAP). Podkreślono potrzebę zastosowania telemonitoringowych platform cyfrowych i sztucznej inteligencji w celu lepszego fenotypowania pacjentów oraz stratyfikacji ryzyka, co pozwoli na optymalizację ścieżek opieki. Zarysowano zarówno korzyści, jak i wyzwania związane z zarządzaniem zdalnym, w tym współczesne wyzwania związane z dostępem do opieki cyfrowej i adaptacją polityk refundacyjnych urządzeń CPAP.