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dexmedetomidine
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用于麻醉状态解码的AI模型在决策阈值处失败，而非表示
研究人员调查了从大鼠皮层脑电图（ECoG）数据解码麻醉状态的有效性。他们的研究结果表明，虽然麻醉状态的神经表征在不同类别的药物之间转移良好，但解码准确性的失败，尤其是在使用氯胺酮时，是由于决策阈值而不是表示本身。通过实施一个与受试者诱导前基线因果关联且无标签的阈值，他们能够显著提高氯胺酮的解码准确性，这表明校准是跨药物状态解码的关键挑战。
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AI系统PRECEDE通过减轻副作用辅助药物再设计
研究人员开发了PRECEDE，一个旨在通过侧重于减轻副作用同时保持治疗效果来辅助药物再设计的AI系统。该系统作为一个协同科学家，利用基于证据的推理，结合药物-副作用关联、生物医学知识图谱和以安全为导向的优化先例。PRECEDE被构建为一个人类监督的工作流程，确保假设是可审计的、可证伪的，并且植根于现有的药理学知识。