全部新闻
Kaseya 收购领先的人工智能电子邮件安全提供商 INKY
Kaseya 收购了 INKY，以增强其网络安全平台，为托管服务提供商和中小型企业提供先进的人工智能驱动的电子邮件保护。此次集成增强了 Kaseya 通过其 Kaseya 365 用户平台提供全面安全解决方案的能力，利用 INKY 基于生成人工智能的方法来对抗复杂的网络钓鱼攻击。
通过自动化和人工智能减轻患者和临床医生的负担：减轻管理负担的信息学策略
医疗保健系统因管理复杂性而不堪重负，导致临床医生倦怠、医疗错误和患者就诊次数减少。一篇社论讨论了自动化和人工智能如何通过信息学解决方案缓解事先授权、质量指标报告和临床文档方面的低效率。它突显出患者和临床医生的负担日益增加，预计 2027 年医生短缺和临床工作量过大将加剧这一负担。该文章还探讨了技术创新的机会，以提高运营效率并减轻医疗保健服务中的行政负担。
在健康AI中，解释性不会推动信任
本文挑战了以下观点：解释性对于建立对AI和其他复杂系统的信任至关重要。它认为，在公司和消费者之间存在重大信息不对称的情况下，信任会发展出不切实际的详细说明。当充分理解不可行时，信任成为至关重要的替代品。文章表明，AI开发人员应该专注于建立声誉，并展示能力和仁慈来增强信任，而不是仅仅追求解释性。鼓励临床医生和医疗保健系统谨慎地进行AI整合，以保护其对信息不对称的信任度的声誉。
WTO表示，与AI相关的购买狂欢和美国进口的飙升刺激了商品交易的意外增长 - WTOP新闻
世界贸易组织已将其全球商品贸易增长的预测提高到2025年的2.4％，这是由于先前的0.9％的估计，这是由于与AI相关的购买和发展中国家的稳健贸易，因此其估计值为0.9％。但是，它将2026年的预测降低到0.5％。服务出口的增长预计今年将为4.6％，明年4.4％。值得注意的是，与AI相关的商品占全球贸易增长的很大一部分，其中42％来自这些产品，而其通常的份额为15％。发展中国家的贸易在2025年上半年增长了8％。
在护理点的设计和实施自然语言处理系统：MIADE（医学信息AI数据提取器）
本文讨论了称为MIADE（医疗信息AI数据提取器）的自然语言处理（NLP）系统的开发和实施，该系统旨在在护理点增强临床决策。本文的要点总结如下：＃＃＃ 背景 - **上下文**：需要在医疗保健设置中提取有效数据，尤其是针对患者的信息。 - **目标**：创建一个可以直接在电子健康记录（EHRS）中提取相关医疗信息的NLP系统以支持临床决策。###方法论1。**软件开发**： - 使用Python和OpenAPI标准开发。 - 利用现有的NLP工具，例如Medcat，MedNLP和定制组件来进行特定任务。2。**数据策划**： - 涉及策划来自医疗保健系统中各种来源的数据，以确保NLP算法的高质量输入。3。**实施**： - MIADE系统与现有EHR无缝集成，以提供实时信息提取功能。 - 它支持结构化和非结构化数据，并通过直接在患者记录中提供可操作的见解来增强临床工作流程。＃＃＃ 评估 - 通过伦理委员会（汉普郡伦理委员会）批准的研究并在ISRCTN上进行了注册。 - 临床医生提供了书面知情同意参加。 - 评估旨在评估系统的有效性，可用性和对临床决策的影响。###结果和影响 - **效率**：MIADE大大减少了临床医生手动数据提取所需的时间。 - **准确性**：从EHR中的非结构化文本中提取相关的医学信息的准确性很高。 - **用户反馈**：临床医生对系统易用性及其在临床决策中的价值的积极反馈。###未来工作 - 计划通过更高级的NLP算法扩大MIADE的功能，并与其他健康信息学工具集成。 - 基于用户反馈和新技术进步的持续改进。＃＃＃ 结论MIADE系统代表了利用AI来增强临床工作流程，改善患者护理以及在医疗保健领域内进行研究的重要一步。该技术无缝集成到现有的EHRS中，这表明了其在实时临床环境中如何管理和利用医学信息的潜力。＃＃＃ 参考 - **基本研究**： - [1] Jiang-kells J，Brandreth J，Zhu L等。自然语言处理系统在护理点的设计和实施：MIADE（医学信息AI数据提取器）。BMC Med Infors Decis Mak。doi：https：//doi.org/10.1186/s12911-025-03195-1 - [2] Harris S，Bonnici T，Keen T等。临床部署环境：五个支柱的转化机器学习。J Am Med Inform Assoc。doi：https：//doi.org/10.1093/jamia/ocab267 - **二级研究**： - [3] Kojima T，Gu SS，Reid M等。大型语言模型是零拍的推理器。ARXIV预印型ARXIV：2205.11916。 - [4] Wei J，Wang X，Schuurmans D等。经过思考的链条促使人们在大语言模型中引起推理。ARXIV预印型ARXIV：2201.11903。###道德和资金 - 该研究获得了汉普郡伦理委员会的道德批准，并由美国国家卫生研究所（AI_AWARD02361）资助。该摘要捕获了本文的本质，突出了MIADE的方法，评估，结果和未来方向。软件
高通将 Arduino 融入其边缘 AI 雄心
高通收购 Arduino 是为了增强其边缘计算能力，由高通 Dragonwing 芯片驱动的新型 UNO Q 设备就是证明。此次收购旨在为开发人员提供获取高通边缘技术的机会，并将其技术集成到商业和工业系统中 Arduino 驱动的项目中。UNO Q 采用双脑架构，配备运行 Debian Linux 的 CPU 和 MCU，将高性能计算与实时控制结合起来。尽管进行了收购，但它仍保持独立于高通。
哪些银行可以从私募股权的AI方法中学到什么|pymnts.com
银行和金融机构专注于通过效率提高和直接业务影响来证明其AI投资的价值。托马斯·H·达文波特（Thomas H. Davenport）重点介绍了私募股权公司作为关键指标，并指出阿波罗全球管理公司（Apollo Global Management）大大提高了对数字转型，分析和AI的关注，以提高投资组合公司的业绩。同样，摩根大通（JPMorgan）报告了内部AI平台的15亿美元效率提高，而万事达卡（MasterCard）将增值服务的收入增加了23％，以增加其AI驱动的欺诈和分析平台。将AI集成到核心业务运营中被强调对于提供可衡量的回报至关重要。此外，诸如Vibe Analytics之类的工具还用于提供实时见解和金融服务中的持续性能监控，例如米其林的AI Systems每年5000万欧元的ROI举例说明。这一转变强调了朝着实验方法明确的经济利益方面的转变。
AI浏览器的危险
Cybersecurity Firms Leselex发现了Pelplexity的AI驱动浏览器彗星很容易受到安全问题的攻击，后者发现了一个缺陷，允许恶意链接访问和发送用户的个人信息。尽管困惑最初降低了严重性，但后来他们独立地修补了该问题。该事件强调了对AI综合网络工具中漏洞的日益关注，因为OpenAI的潜在浏览器等新进入者的出现，可能会使浏览更风险。另外，AMD与Openai获得了数十亿美元的AI芯片交易，这反映了朝着降低NVIDIA在AI硬件规定中的统治地位的转变。
机器学习方法克服了不平衡的临床数据，以进行鼻内无瓣监测
文章“机器学习方法克服了Hyounmin Kim，Dongwook Kim和Juho Bai的临床数据的不平衡临床数据”，讨论了机器学习技术在临床环境中监测口腔内无襟翼的应用。主要的重点是应对不平衡数据集带来的挑战，这些挑战在处理罕见或关键状况（例如手术结果中的血管状态受损）时很常见。###关键点：1。**目标**：作者旨在使用机器学习（ML）技术来开发和验证预测模型，以根据临床数据监测术后无瓣皮瓣，而与成功病例相比，由于并发症的稀有性，这些临床数据通常会失衡。2。**方法论**： - 他们利用用于处理类不平衡问题的各种ML算法，例如均衡的损失功能和专门为图像中密集对象检测任务而设计的焦点损耗机制。 - 该模型在包含带有口腔内自由皮瓣图像的数据集上训练，并带有指示血管状态的注释（正常或受损）。3。**使用的技术**： - **数据增强**：为了增加少数群体样本的数量，他们采用了自动仪等技术来生成代表性不足条件的合成数据点。 - **归一化和预处理**：通过降低深层网络训练期间的内部协变性转移来应用批准归一化来提高模型训练效率。 - **类不平衡处理**：他们采用了诸如级别均衡损失之类的方法，该方法侧重于有效数量的样本，以确保极少数情况在模型学习中受到了足够的关注。4。**结果**： - 预测模型将应用于实际临床方案以监视自由皮瓣状态时表现出很高的精度和可靠性。 - 它在早期预测受损的血管状况时显示出令人鼓舞的结果，并通过及时干预来改善患者的预后。5。**捐款**： - 这项研究强调了ML方法通过更好地监测和预测分析能力来增强口腔内手术结果的潜力，尽管处理了不平衡的数据集。 - 使用量身定制的损失功能和数据增强技术为处理类不平衡问题提供了强大的解决方案，以确保不忽略罕见但关键的事件。6。**含义**： - 用于临床实践：改进术中和术后监测的工具可以通过早期发现并发症来改善患者护理。 - 对于研究：这项工作为在医学成像分析中集成了高级ML方法论，尤其是在具有重大类别失衡的情况下。＃＃＃ 结论：该论文提出了一种全面的方法，该方法整合了用于处理不平衡数据集的机器学习技术，以有效监控口腔内无襟翼。通过解决数据失衡和利用复杂的损失功能和增强策略所带来的挑战，本研究通过手术护理的预测分析为改善临床结果提供了宝贵的见解。
