研究发现早期乳腺癌的5年生存率大幅提高

研究发现早期乳腺癌的5年生存率大幅提高为了为治疗决策提供信息并帮助女性了解自己的疾病，需要进行大规模人群研究，检查患者和癌症相关因素对乳腺癌死亡率的影响。现在，新的研究已经做到了这一点。这项研究由英国牛津大学牛津人口健康中心的研究人员进行，历时10年完成，首次显示了在英格兰登记的所有首次患早期浸润性乳腺癌的女性的长期结果。最初接受手术治疗的人。从国家癌症登记和分析服务处检索了1993年1月至2015年12月期间512447名被诊断患有早期乳腺癌并接受手术治疗的女性的数据。对这些女性进行随访直至2020年12月。参与者根据诊断年份分开：1993-99、2000-04、2005-09和2010-15。研究人员检查了年死亡率、诊断后的时间以及诊断时的年龄、是否通过乳腺筛查检测到癌症、淋巴结受累、肿瘤分级和大小等特征。他们发现，对于所有女性来说，死亡风险在诊断后五年内最高，然后下降。对于20世纪90年代诊断出患有乳腺癌的女性来说，诊断后五年内死亡的风险平均为14%。对于2010-15年间确诊的人来说，这一比例平均下降至5%。研究人员发现，预后的改善几乎适用于所有女性群体。该研究的主要作者卡罗琳·泰勒(CarolynTaylor)表示：“我们的研究对于当今绝大多数被诊断为早期乳腺癌的女性来说是个好消息，因为她们的预后已大大改善。他们在诊断后的头五年内死于乳腺癌的风险现在平均为5%。”尽管几乎所有女性群体的死亡率都有所下降，但不同特征的女性之间下降的幅度差异很大。研究人员表示，他们的结果可以帮助卫生专业人员评估诊断为早期乳腺癌的患者的预后。“我们的研究还可用于估计诊所中个体女性的风险，”泰勒说。“这表明早期乳腺癌诊断后的预后差异很大。患者和临床医生可以使用我们的结果来估计未来的预后。未来，进一步的研究或许能够进一步降低死于乳腺癌的风险。”该研究没有解决死亡率下降的原因。然而，自20世纪90年代以来，人们对乳腺癌的认识有所提高，围绕该疾病的耻辱感也有所下降，导致更多女性接受乳房X光检查，从而实现早期发现和治疗。该研究发表在《英国医学杂志》上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1368035.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1368035.htm

美专家团将女性乳房X光定期检查年龄降至40岁

美专家团将女性乳房X光定期检查年龄降至40岁美国预防服务工作组（USPSTF）更新指引，将乳腺癌平均发病年龄女性开始进行两年一次的乳房X光检查的年龄，下调到40岁。路透社报道，USPSTF工作组说，从40岁开始做乳房X光检查对黑人女性来说，好处会更大，因为黑人女性通常患有更具侵袭性的乳腺癌，存活率也更低。新指引推翻了2009年专家团的建议，当时的USPSTF委员会建议女性50岁才开始进行常规乳房X光检查，不建议女性四十多岁就开始做乳房X光检查，除非医生和当事人认为提前做检查是合适的。USPSTF前主席曼乔内说，当时四十多岁女性进行乳房X光检查，扣除了检查带来的潜在危害后，得到的好处并不多。现在乳腺癌诊断技术和治疗方法都大有提升，她说：“如今的情况和过去有很大的不同。”曼乔内说，年轻女性的乳腺癌发病率一直在上升，而数字化乳腺图像的技术日益进步，提高了X光检查的准确性，更好的治疗方法也提高了患者的存活率。她还说，新的电脑模型表明，如果女性每两年一次的乳腺癌筛查从40岁开始而不是从50岁开始，而且如果所有符合做乳房X光检查的女性都进行乳房X光检查，美国的乳腺癌死亡率将降低20%。曼乔内现为加利福尼亚州大学洛杉矶分校大卫格芬医学院医学系主任。

东京大学研发的仿人机器人"武藏"可以驾驶汽车

东京大学研发的仿人机器人"武藏"可以驾驶汽车研究人员（其中一人是丰田公司的顾问）开发并训练了一种名为"武藏"的"肌肉骨骼仿人"，让它驾驶一辆小型电动汽车通过测试轨道。武藏"装有两个摄像头，可以代替人类的眼睛，"看到"前方的道路以及汽车侧镜反射的景象。通过机械手，它可以转动汽车钥匙、拉手刹和打开转向灯。此外，凭借防滑"脚"，"武藏"还能踩下油门或刹车踏板。研究人员称，通过向"武藏"提供原始传感器数据，"教会"它如何使用汽车方向盘后，他们设法让机器人在十字路口转弯，同时遵守交通信号灯的指示。但也有注意事项，首先，"武藏"在转弯时只是轻轻地把"脚"从制动踏板上抬起来，而不是猛踩油门。研究人员说，这是技术限制的结果，也是出于谨慎，但结果是，转弯花了大约两分钟。研究人员说，"武藏"确实在另一项实验中使用了加速器。但它很难保持稳定的速度，这取决于道路坡度的陡峭程度。因此，显然还有一些工作要做。幸运的是，研究人员表示他们已经准备好迎接挑战，并计划开发下一代机器人和软件。也许几十年后，"武藏"将成为你下一辆东京出租车的驾驶员。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1434560.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1434560.htm

日本团队制成由肌肉组织驱动的两足机器人

日本团队制成由肌肉组织驱动的两足机器人日本研究人员从人类步态中获得灵感，将实验室培养的肌肉组织和硅橡胶等人造材料结合在一起，制造了一款可以行走和旋转的两足机器人。该方法近日发表在细胞出版社旗下刊物《材料》杂志上。新华社报道，日本东京大学研究团队开发出的这款机器人是基于此前利用肌肉组织的生物混合机器人开发的，肌肉组织已可驱动机器人向前爬行、直线游泳和缓慢转弯，但不能急转弯，而能够旋转和急转弯是机器人避开障碍物所必需的特性。为了制造一个动作更精细灵活的机器人，研究人员以上述研究为基础，设计了一种模仿人类步态并能在水中操作的生物混合机器人。机器人有一个泡沫浮标顶部和两条加重的腿，能帮助它在水下直立。机器人的骨架主要由硅橡胶制成，可以弯曲和绷紧以适应肌肉运动。然后，研究人员将实验室培养的条状骨骼肌组织连接到硅橡胶和每条腿上。当研究人员用电流刺激肌肉组织时，这些肌肉收缩，从而让机器人抬起腿；当电流消散时，其脚后跟会向前移动并着地。通过每五秒钟在左右腿之间交替用电刺激，生物混合机器人成功地以每分钟5.4毫米的速度向前“行走”。如需要机器人转弯，研究人员每五秒钟反复电击右腿，同时左腿充当锚，最终机器人在62秒钟内完成了90度左转。研究结果表明，这种肌肉驱动的两足机器人可以行走、停止，并做出有规则的转弯动作。研究人员说，使用肌肉驱动可以让机器人结构更紧凑，并通过柔软的触感实现高效、无声的运动。日本东京大学研究团队还计划为两足机器人提供关节和更厚的肌肉组织，以实现更复杂、更有力的运动。2024年2月5日11:29AM

首台由ChatGPT设计、与人类合作开发的摘番茄机器人现身

首台由ChatGPT设计、与人类合作开发的摘番茄机器人现身在一项新的案例研究中，来自荷兰代尔夫特理工大学和瑞士联邦理工学院（EPFL）的研究人员寻求ChatGPT-3的帮助来设计和建造一个机器人，考虑到ChatGPT是一个语言模型，这可能看起来很奇怪。"尽管ChatGPT是一个语言模型，它的代码生成是基于文本的，但它为物理设计提供了重要的见解和直觉，并显示出作为激发人类创造力的传声筒的巨大潜力，"关于这一经验的公开案例研究的合著者乔西-休斯说。首先，研究人员问人工智能模型："人类的未来挑战是什么？"ChatGPT提出了三个问题：粮食供应、人口老化和气候变化。研究人员选择食品供应作为机器人设计的最有希望的方向，因为这不在他们的专业领域之内。利用LLM对来自学术出版物、技术手册、书籍和媒体的全球数据的访问，研究人员问人工智能，一个机器人收割机应该具备哪些功能。ChatGPT想出了一个电机驱动的抓手，用于将成熟的西红柿从藤上拉下来。决定了这一总体设计后，研究人员就可以继续进行具体的设计，包括使用什么建筑材料和创建控制它的计算机代码。目前，LLM不能生成整个计算机辅助设计（CAD）模型、评估代码或自动制造机器人，因此这一步需要研究人员扮演"技术员"的角色，在这些方面提供协助，优化LLM编写的代码，最终确定CAD并制造机器人。研究人员和LLM之间的讨论的图片概述，上面是人类提出的问题，下面是LLM提供的选项。绿色阴影代表人类的决策树，人类逐渐将问题集中到与他们的目标相匹配。"虽然计算在很大程度上被用来协助工程师进行技术实施，但人工智能系统第一次可以构思新的系统，从而实现高级认知任务的自动化，"该案例研究的主要作者弗朗西斯科-斯特拉说。"这可能涉及到人类角色向更多技术角色的转变"。根据ChatGPT-3提供的技术建议，研究人员建造了他们的机器人抓手，并在现实世界中进行了测试，用它来采摘西红柿，它成功地做到了。a.LLM产生的一些技术建议，包括形状指示、代码、部件和材料选择以及机构设计。b.在这些输入的指导下，建造了一个抓手，并在现实世界的任务中进行了测试，例如采摘西红柿，如右图所示。研究人员说，他们的案例研究展示了通过人类和LLM之间的合作来改变设计过程的潜力，但他们也意识到，这为不同程度的合作打开了大门。他们说，在一个极端，人工智能将充当"发明家"，提供全部的机器人设计输入，而人类则盲目地应用它。另一种方法是利用人工智能的广泛知识来补充人类的专业知识。第三种方法是保留人类作为发明者，利用人工智能通过故障排除、调试和处理繁琐或耗时的过程来完善设计过程。研究人员提出了人类与人工智能合作可能产生的道德和常识性风险。他们指出偏见、剽窃和知识产权（IP）的问题是值得关注的领域，并质疑鉴于LLM生成的设计使用了现有的知识，它是否可以被视为'新颖'。休斯说："在我们的研究中，ChatGPT确定西红柿是'最值得'追求的机器人收割机的作物。然而，这可能偏向于文献中涉及较多的作物，而不是那些真正有实际需求的作物。当决定是在工程师的知识范围之外做出的，这可能导致重大的道德、工程或事实错误"。尽管有这些担忧，研究人员认为，如果管理得当，人类与人工智能的合作有很大的潜力。研究人员说："机器人界必须确定如何利用这些强大的工具，以道德、可持续和社会授权的方式加速机器人的进步。展望未来，我们坚信，LLMs将开启许多令人兴奋的可能性，如果管理得当，它们将成为一种善的力量。"该案例研究发表在《自然-机器智能》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1364135.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1364135.htm

仿生蜈蚣机器人可以根据地形自我适应 实现强大的稳定性

仿生蜈蚣机器人可以根据地形自我适应实现强大的稳定性试图创造生物仿生多腿机器人的研究人员经常发现，他们在挣扎。当一条腿因反复受力而出现故障时，会限制机器人的移动能力。而且控制大量的腿需要大量的计算机能力。现在，来自日本大阪大学的研究人员开发了他们自己的机器人myriapod，有六个部分，每个部分包含两条腿，并有灵活的关节。A.肌足类机器人。B.前视图。C.俯视图。D.俯视图该机器人长度为53英寸（135厘米），重量为20磅（9.1公斤）。它的六个独立的部分有一对连接的腿，由两个链接组成，通过灵活的关节连接，允许偏航或在不同方向移动。研究人员发现，增加关节的灵活性会导致"干草叉分叉"，即直线行走变得不稳定。研究人员没有纠正这种不稳定性，而是更多地利用它，让机器人以一种弯曲的模式行走，要么向左，要么向右，就像蜈蚣那样。该研究的主要作者ShinyaAoi说："我们的灵感来自于某些极其敏捷的昆虫的能力，这种能力使它们能够控制自身运动中的动态不稳定性，从而引起快速的运动变化。"描述机器人稳定和不稳定行走模式的图表研究人员发现，不直接操纵机器人而是控制其身体轴的灵活性，可以大大降低计算的复杂性和操作机器人所需的能量要求。在测试了机器人的运动后，他们发现它可以通过一条弯曲的路径到达目标。研究人员认为他们的机器人肌架有很多应用。该研究的共同作者之一MauAdachi说："我们可以预见在各种各样的情况下的应用，如搜索和救援，在危险环境中工作或探索其他星球。"在未来，研究人员计划在更具挑战性的环境中测试他们的设计，例如在粗糙的地形上。这项研究发表在《软体机器人》杂志上，下面的视频由主要作者ShinyaAoi拍摄，展示了机器人在到达设定目标时的可操作性。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1362471.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1362471.htm