Neural engineering: the process, applications, and its role in the future of medicine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recent advances in neural engineering have restored mobility to people with paralysis, relieved symptoms of movement disorders, reduced chronic pain, restored the sense of hearing, and provided sensory perception to individuals with sensory deficits. APPROACH: This progress was enabled by the team-based, interdisciplinary approaches used by neural engineers. Neural engineers have advanced clinical frontiers by leveraging tools and discoveries in quantitative and biological sciences and through collaborations between engineering, science, and medicine. The movement toward bioelectronic medicines, where neuromodulation aims to supplement or replace pharmaceuticals to treat chronic medical conditions such as high blood pressure, diabetes and psychiatric disorders is a prime example of a new frontier made possible by neural engineering. Although one of the major goals in neural engineering is to develop technology for clinical applications, this technology may also offer unique opportunities to gain insight into how biological systems operate. MAIN RESULTS: Despite significant technological progress, a number of ethical and strategic questions remain unexplored. Addressing these questions will accelerate technology development to address unmet needs. The future of these devices extends far beyond treatment of neurological impairments, including potential human augmentation applications. Our task, as neural engineers, is to push technology forward at the intersection of disciplines, while responsibly considering the readiness to transition this technology outside of the laboratory to consumer products. SIGNIFICANCE: This article aims to highlight the current state of the neural engineering field, its links with other engineering and science disciplines, and the challenges and opportunities ahead. The goal of this article is to foster new ideas for innovative applications in neurotechnology.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle