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《在西雅图MSM中确认组和抗体要素检测方法与其他即时HIV检测技术的效果比较》

  • 来源专题：艾滋病防治
  • 编译者： 门佩璇
  • 发布时间：2016-01-04

  • 背景与目的：探讨与即时（POC）HIV检测技术相比，应用快速检测方法来确定其探测早期HIV感染的能力和效果。

    研究设计：研究收集了在西雅图$king县STD诊所和华盛顿大学原发感染诊所等就诊的前一年发生过男男性行为的男性和变性人。研究检测技术包括提前口服液体快速检测HIV-1/2抗体检测等，针刺全血标本的项目包括口服快速检测、Uni-gold重组HIV检测等。

    结果：在2010年2月至2014年8月，共纳入3438名研究对象。研究发现，针刺全血快速口腔HIV检测相比确认组合抗体要素检测方法，检测出的人数较少（p=0.008）。确认组合抗体要素检测方法的特异性为98.99%。

    结论：其他研究报道，确认组和抗体要素检测方法比基于实验室的检测方法表现更差。如果这些结果得到证实，该检测方法的特异性可能会限制它在低HIV发病率人群中的有用性。

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  • 《抗生素耐药性快速检测技术取得突破》
    • 来源专题：农业科技前沿与政策咨询快报
    • 编译者：乌吉斯古楞
    • 发布时间：2017-11-28
    • 西澳大利亚大学（The University of Western Australia）的一个科学家小组开发出了一个能够快速确认抗生素疗效的筛选实验，该方法将确保出现在处方里的抗生素是最有效的。该解决方案被名为FAST（Flow cytometer-assisted Antimicrobial Susceptibility Testing，流式细胞仪辅助抗菌敏感性检测）。它可以准确测量细菌抗药性，速度比国际标准快21小时，可在短短30分钟内测试出可靠的定性结果。 抗生素耐药性因可能增加常见传染病治疗失败的风险而得到全球关注。美国疾病控制和预防中心（US Centers for Disease Control and Prevention）称，美国每年至少有二百万人因产生抗生素耐药性而感染，导致至少有23,000人死于这些感染。西澳大学病理学与实验医学院（School of Pathology and Laboratory Medicine）的蒂姆·恩格利斯博士（Dr Tim Inglis）表示，治疗重度感染病的难度越来越大。恩格利斯博士说：“我们因抗生素而延长的20年预期寿命，正在被耐药性细菌吞食。不幸的是，抗生素敏感性测试的标准方法需要48至72小时，这无疑增加了抗生素治疗决策难度。医生不得不根据自身的经验进行猜测，但这可能进一步增加了抗生素耐药性，并增加治疗失败的风险。而FAST方法提供了更快捷的抗菌药敏测试方法，这是一大进步。” 此项研究主要由比尔与美琳达·盖茨基金会（Bill＆Melinda Gates Foundation）“大挑战奖”（Grand Challenges Award）和西澳大利亚卫生部项目（Health Department of Western Australia）联合资助。恩格利斯博士和他的团队在研究中证明，由抗生素作用引起的细菌大小和形状的早期变化可以用于准确预测细菌的抗生敏感性特征。 国际公认的对照实验室的科学家们正前往珀斯（Perth）学习FAST方法，并在为实验室配备器材，以便在当地提供测试服务。恩格利斯博士说：“比尔与美琳达·盖茨基金会的最终目标是开发一系列适合护理点（急诊部、临床实验室和对照实验室）的抗微生物敏感性快速检测方法”。从FAST快速测试法到FIRST（第一）耐药性筛选试验的开发工作主要由盖茨基金会“大挑战奖”（OPP 1150984）资助。 （编译 乌吉斯古楞）
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  • 《 GPTZero：AI检测工具》
    • 来源专题：科技期刊发展智库
    • 编译者：孟美任
    • 发布时间：2023-03-31
    • 普林斯顿大学22岁的大四学生Edward Tian 开发了一款应用程序，用于检测文本是否由ChatGPT 编写，这款病毒式聊天机器人引发了学术界对其潜在不道德用途的担忧。 Tian主修计算机科学，辅修新闻学，他利用寒假的部分时间创建了GPTZero，可以“快速有效地”监测一篇文章是人类还是ChatGPT撰写的。他创建该机器人的动机是为了对抗AI的剽窃行为——自2022年11月下旬发布ChatGPT以来，有报道称学生开始使用AI编写的作业冒充自己的作业。 Tian于2023年1月2日在网上发布GPTZero后，许多老师都联系了他表示从测试中看到了积极结果。GPTZero 推出一周内，已有超过30,000人试用，它非常受欢迎以至于应用程序崩溃了。Streamlit是托管GPTZero的免费平台，已为Tian提供了更多内存和资源。 GPTZero 的工作原理 为了确定摘录是否由机器人编写，GPTZero使用“困惑度”和“突发性”两个指标。困惑度衡量文本的复杂性，如果GPTZero对文本感到困惑，那么它具有很高的复杂性并且更有可能是人为编写的。然而，如果文本对机器人来说更熟悉——因为它已经被此类数据训练——那么它的复杂性就会很低，因此更有可能是由AI生成的。另外，使用突发性比较句子的变化。人类倾向于以更大的突发性写作，例如，一些较长或复杂的句子与较短的句子一起使用。AI的句子往往更统一。 在一段演示视频中，该应用程序对《纽约客》和ChatGPT撰写的LinkedIn帖子进行分析，并成功地区分了人类和人工智能的写作。Tian仍在努力提高模型的准确性。Tian表示，长期以来，人工智能一直是一个黑匣子，我们真的不知道里面发生了什么。 OpenAI的AI安全研究员 Scott Aaronson透露，该公司一直在研究一种方法，用“不易察觉的秘密信号”为GPT生成的文本“加水印”，以识别其来源。开源AI社区Hugging Face推出了一种工具检测文本是否由GPT-2创建。纽约市教育部门表示，由于担心“对学生学习的负面影响，以及对内容的安全性和准确性的担忧”，它正在阻止在学校网络和设备上访问ChatGPT。
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