| 1 |
What is the primary function of AI in the medical imaging industry?
|
To improve diagnostic accuracy and patient outcomes |
|
การเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย: AI สามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ได้อย่างรวดเร็วและละเอียดมากขึ้นกว่ามนุษย์ ทำให้สามารถตรวจพบความผิดปกติที่อาจมองข้ามได้ ซึ่งนำไปสู่การวินิจฉัยที่ถูกต้องและรวดเร็วขึ้น
การเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน: AI สามารถช่วยแพทย์ในการอ่านภาพทางการแพทย์จำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว ลดภาระงานและช่วยให้แพทย์มีเวลาให้กับผู้ป่วยมากขึ้น
การเพิ่มความสม่ำเสมอในการวินิจฉัย: AI สามารถช่วยลดความผิดพลาดที่เกิดจากปัจจัยส่วนบุคคลของแพทย์ ทำให้ผลการวินิจฉัยมีความสม่ำเสมอมากขึ้น
การค้นพบรูปแบบใหม่ๆ: AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อค้นหารูปแบบที่ซับซ้อน ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบ biomarkers ใหม่ๆ หรือวิธีการรักษาโรคใหม่ๆ |
Machine Learning: เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโมเดลคอมพิวเตอร์ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องถูกตั้งโปรแกรมโดยตรง โดยโมเดลเหล่านี้จะถูกฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของภาพทางการแพทย์ที่ถูกติดฉลากแล้ว เพื่อให้สามารถระบุรูปแบบและลักษณะของโรคต่างๆ ได้
Deep Learning: เป็นสาขาหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่มีหลายชั้นในการเรียนรู้ข้อมูลที่ซับซ้อน Deep Learning มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่มีความละเอียดสูงและซับซ้อน
Computer Vision: เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเข้าใจและตีความภาพ โดย Computer Vision ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อตรวจหาความผิดปกติและวัดขนาดของเนื้องอก |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
Which of the following is a key benefit of AI in radiology noted in the article?
|
Acts as a second medical opinion |
|
จากข้อมูลที่คุณได้ให้มาเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในด้านรังสีวิทยา โดยเฉพาะอย่างยิ่งความสามารถในการวิเคราะห์ภาพถ่ายรังสีและช่วยในการวินิจฉัยโรคต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ทำให้เราสามารถสรุปได้ว่า AI ทำหน้าที่เสมือนเป็นผู้ช่วยของแพทย์รังสี หรือเป็นความเห็นทางการแพทย์ครั้งที่สอง ซึ่งช่วยเพิ่มความมั่นใจในการวินิจฉัยและลดความผิดพลาด |
ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence): เทคโนโลยีที่พัฒนาให้คอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การคิดวิเคราะห์ และการแก้ปัญหา
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning): สาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเน้นการพัฒนาระบบคอมพิวเตอร์ให้สามารถเรียนรู้จากข้อมูลโดยอัตโนมัติ
วิทยาการข้อมูล (Data Science): การนำข้อมูลจำนวนมากมาวิเคราะห์เพื่อค้นหารูปแบบและความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
What does AI literacy refer to according to the article?
|
Understanding and knowledge of AI technology |
|
ความหมายหลักของ AI Literacy: AI Literacy หมายถึงความสามารถในการเข้าใจ ใช้งาน ตรวจสอบ และสะท้อนกลับอย่างมีวิจารณญาณเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน AI โดยมุ่งเน้นที่การให้ความรู้แก่ประชาชนทั่วไป ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI
การวิเคราะห์ตัวเลือกอื่นๆ:
The ability to repair AI machines: นี่เป็นทักษะเฉพาะทางของผู้เชี่ยวชาญด้านฮาร์ดแวร์ ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของ AI Literacy ที่มุ่งเน้นความเข้าใจในระดับแนวคิด
The history of AI development: การรู้ประวัติศาสตร์ของ AI เป็นส่วนหนึ่งของความรู้ แต่ไม่ครอบคลุมความหมายทั้งหมดของ AI Literacy
Legal knowledge about AI usage: ความรู้ด้านกฎหมายเป็นสิ่งสำคัญ แต่ไม่ใช่แก่นแท้ของ AI Literacy
Financial management of AI systems: การจัดการทางการเงินเกี่ยวข้องกับการใช้ AI แต่ไม่ใช่ความรู้พื้นฐานที่ทุกคนต้องมี |
นิยามของ AI Literacy: นิยามที่เป็นที่ยอมรับกันทั่วไปของ AI Literacy มุ่งเน้นไปที่ความเข้าใจในหลักการทำงานของ AI และผลกระทบต่อสังคม
ความสำคัญของ AI Literacy ในยุคดิจิทัล: การเข้าใจ AI เป็นสิ่งจำเป็นในยุคที่ AI มีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวัน
ทักษะที่จำเป็นสำหรับ AI Literacy: ทักษะที่เกี่ยวข้องกับ AI Literacy ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูล การคิดเชิงวิพากษ์ และการสื่อสาร |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
Which factor is NOT listed as influencing the acceptability of AI among healthcare professionals?
|
The color of the AI machines |
|
สีของเครื่องจักรเป็นปัจจัยทางกายภาพที่ไม่มีผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพหรือความน่าเชื่อถือของ AI: สีเป็นเพียงองค์ประกอบทางภาพที่อาจสร้างความประทับใจแรกเริ่ม แต่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับคุณสมบัติหลักของเทคโนโลยี AI เช่น ความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ หรือความสามารถในการทำงานร่วมกับมนุษย์
ปัจจัยหลักที่ส่งผลต่อการยอมรับ AI ในกลุ่มบุคลากรทางการแพทย์:
ความน่าเชื่อถือ (Trust): บุคลากรต้องมีความเชื่อมั่นในความสามารถของ AI ในการให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและแม่นยำ
การบูรณาการ (Integration): AI ต้องสามารถทำงานร่วมกับระบบและกระบวนการที่มีอยู่เดิมได้อย่างราบรื่น
ความเข้าใจระบบ (System understanding): บุคลากรต้องเข้าใจหลักการทำงานและข้อจำกัดของ AI
ความพร้อมรับเทคโนโลยี (Technology receptiveness): ทัศนคติและความเปิดรับเทคโนโลยีใหม่ของบุคลากรเป็นปัจจัยสำคัญ |
ทฤษฎีการยอมรับเทคโนโลยี (Technology Acceptance Model - TAM): ทฤษฎีนี้เน้นความสำคัญของความเชื่อมั่นในประโยชน์ใช้สอยและความง่ายในการใช้งานของเทคโนโลยี ซึ่งส่งผลต่อเจตนาในการใช้เทคโนโลยีนั้น
ทฤษฎีการแพร่กระจายนวัตกรรม (Diffusion of Innovation Theory): ทฤษฎีนี้ศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการแพร่กระจายของนวัตกรรมใหม่ๆ ในกลุ่มผู้ใช้ โดยเน้นที่ลักษณะของนวัตกรรมเองและลักษณะของผู้รับ
จิตวิทยาเชิงองค์กร (Organizational Psychology): จิตวิทยาเชิงองค์กรศึกษาพฤติกรรมของบุคคลในองค์กร รวมถึงปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับการเปลี่ยนแปลง เช่น การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
What role does social influence play in AI acceptability in healthcare according to the article?
|
Affects healthcare professionals’ decisions to use AI |
|
อิทธิพลทางสังคมมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจของบุคคล: โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ เช่น แพทย์ พยาบาล การเห็นเพื่อนร่วมงานหรือผู้เชี่ยวชาญคนอื่นๆ ยอมรับและใช้งาน AI จะส่งผลต่อทัศนคติและความเชื่อของบุคคลนั้นๆ ทำให้มีความโน้มเอียงที่จะยอมรับและใช้งาน AI เช่นกัน
การรับรู้ความเสี่ยงและประโยชน์: อิทธิพลทางสังคมสามารถส่งผลต่อการรับรู้ความเสี่ยงและประโยชน์ของ AI ในการใช้งานทางการแพทย์ได้ หากบุคคลได้รับข้อมูลเชิงบวกจากกลุ่มสังคมที่ตนเป็นส่วนหนึ่ง ก็จะมีความเชื่อมั่นใน AI มากขึ้น และมีความพร้อมที่จะนำไปใช้งาน
บรรทัดฐานทางสังคม: บรรทัดฐานทางสังคมที่เกี่ยวข้องกับการนำเทคโนโลยีมาใช้ในวงการแพทย์ก็มีผลต่อการตัดสินใจของบุคลากรทางการแพทย์เช่นกัน หากบรรทัดฐานทางสังคมสนับสนุนการใช้ AI ก็จะส่งเสริมให้บุคลากรทางการแพทย์กล้าที่จะนำ AI มาประยุกต์ใช้ในงานของตน |
ทฤษฎีการเรียนรู้ทางสังคม (Social Learning Theory): อธิบายว่าบุคคลเรียนรู้พฤติกรรมใหม่ๆ ผ่านการสังเกตและเลียนแบบพฤติกรรมของผู้อื่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งบุคคลที่ตนให้ความเคารพหรือยกย่อง
ทฤษฎีการเปรียบเทียบทางสังคม (Social Comparison Theory): อธิบายว่าบุคคลมีแนวโน้มที่จะเปรียบเทียบตนเองกับผู้อื่นเพื่อประเมินคุณค่าและความสามารถของตนเอง การเปรียบเทียบนี้สามารถส่งผลต่อการตัดสินใจของบุคคลได้
ทฤษฎีการแพร่กระจายนวัตกรรม (Diffusion of Innovation Theory): อธิบายกระบวนการที่นวัตกรรมใหม่ๆ แพร่กระจายไปสู่กลุ่มบุคคลต่างๆ โดยมีอิทธิพลทางสังคมเป็นปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนกระบวนการนี้ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
What is a perceived threat regarding AI usage in healthcare settings?
|
Concerns about replacing healthcare professionals |
|
ความกังวลเกี่ยวกับการที่ AI เข้ามาแทนที่บุคลากรทางการแพทย์เป็นหนึ่งในความกังวลหลักที่สังคมมีความกังวลเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ในภาคการแพทย์ สาเหตุหลักๆ มาจาก:
การแทนที่แรงงาน: มีความกังวลว่า AI จะเข้ามาทำหน้าที่บางอย่างที่เคยทำโดยบุคลากรทางการแพทย์ได้ เช่น การวินิจฉัยโรคเบื้องต้น การจัดการข้อมูลผู้ป่วย ทำให้เกิดการสูญเสียงานและส่งผลกระทบต่อการจ้างงานในภาคนี้
การขาดทักษะทางสังคม: แม้ว่า AI จะมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ แต่ก็ขาดทักษะทางสังคม เช่น การให้กำลังใจ การฟังอย่างตั้งใจ และการสร้างความสัมพันธ์กับผู้ป่วย ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการให้บริการทางการแพทย์
ความไว้วางใจ: ผู้ป่วยบางรายอาจยังไม่ไว้วางใจในการวินิจฉัยหรือการรักษาที่เกิดจาก AI เนื่องจากขาดความเข้าใจในกระบวนการทำงานของ AI และต้องการการดูแลจากบุคลากรทางการแพทย์โดยตรง |
ทฤษฎีการแทนที่ทางเทคโนโลยี (Technological displacement): ทฤษฎีนี้กล่าวถึงการที่เทคโนโลยีใหม่เข้ามาแทนที่แรงงานเดิม ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงาน
จริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์ (AI ethics): การนำ AI มาใช้ในภาคการแพทย์เกี่ยวข้องกับประเด็นทางจริยธรรมหลายประเด็น เช่น ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ความรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ที่เกิดจากการตัดสินใจของ AI และความเสมอภาคในการเข้าถึงเทคโนโลยี |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
According to the article, what is essential for increasing AI acceptability among medical professionals?
|
Designing human-centred AI systems |
|
การออกแบบที่มุ่งเน้นมนุษย์ เป็นหัวใจสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นและการยอมรับในระบบ AI โดยเฉพาะในกลุ่มผู้เชี่ยวชาญเช่นบุคลากรทางการแพทย์ เพราะระบบ AI ที่ดีจะต้อง:
เสริมสร้างความสามารถของมนุษย์: ไม่ใช่มาแทนที่ แต่ควรช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานและการตัดสินใจของแพทย์
ใช้งานง่ายและเข้าใจได้: интерфейс ต้องเป็นมิตรกับผู้ใช้ และผลลัพธ์ที่ได้ต้องสามารถตีความได้อย่างง่ายดาย
มีความโปร่งใส: กระบวนการทำงานของ AI ต้องสามารถตรวจสอบได้ เพื่อให้แพทย์มีความมั่นใจในผลลัพธ์
คำนึงถึงความเป็นส่วนตัว: ข้อมูลผู้ป่วยต้องได้รับการปกป้องอย่างเข้มงวด |
Human-Computer Interaction (HCI): ศึกษาปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ มุ่งเน้นการออกแบบระบบที่ใช้งานง่ายและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้
Usability: ความสามารถในการใช้งานของระบบ ซึ่งรวมถึงความง่ายในการเรียนรู้ ความจำง่าย และความพึงพอใจในการใช้งาน
Trust: ความเชื่อมั่นที่ผู้ใช้มีต่อระบบ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
What does the 'system usage' category of AI acceptability factors include according to the article?
|
Factors like value proposition and integration with workflows |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
How does ethicality impact AI acceptability among healthcare professionals?
|
Affects views on AI based on compatibility with professional values |
|
ความสอดคล้องกับค่านิยมวิชาชีพ: บุคลากรทางการแพทย์มีค่านิยมและจริยธรรมที่เข้มงวด เช่น การให้ความสำคัญกับชีวิตมนุษย์ ความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วย และการกระทำที่เป็นประโยชน์ต่อสังคม การที่ระบบ AI จะได้รับการยอมรับ จะต้องแสดงให้เห็นว่าสอดคล้องกับค่านิยมเหล่านี้ได้ เช่น ไม่นำข้อมูลส่วนตัวของผู้ป่วยไปใช้ในทางที่ผิด หรือไม่ตัดสินใจที่อาจเป็นอันตรายต่อชีวิตผู้ป่วย
ความน่าเชื่อถือและความไว้วางใจ: จริยธรรมเป็นพื้นฐานของความน่าเชื่อถือ หากระบบ AI แสดงให้เห็นว่าได้รับการพัฒนาและใช้งานอย่างมีจริยธรรม บุคลากรทางการแพทย์จะมีความไว้วางใจและยอมรับที่จะนำไปใช้ในการทำงานมากขึ้น
ความรับผิดชอบ: หากเกิดข้อผิดพลาดจากการใช้ระบบ AI ผู้ที่เกี่ยวข้องจะต้องรับผิดชอบ ซึ่งรวมถึงผู้พัฒนาและผู้ใช้งาน การมีกรอบจริยธรรมที่ชัดเจนจะช่วยให้สามารถระบุความรับผิดชอบได้อย่างเป็นธรรม |
จริยธรรมในการทำงาน (Professional Ethics): เป็นชุดของหลักการและมาตรฐานทางจริยธรรมที่ใช้ในการปฏิบัติงานในวิชาชีพต่างๆ รวมถึงวิชาชีพการแพทย์
จริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์ (AI Ethics): เป็นสาขาหนึ่งของจริยธรรมที่ศึกษาถึงผลกระทบทางสังคมและจริยธรรมของการพัฒนาและการใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์
ความไว้วางใจ (Trust): เป็นปัจจัยสำคัญในการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ๆ โดยเฉพาะในวงการแพทย์ที่เกี่ยวข้องกับชีวิตของผู้คน
การยอมรับเทคโนโลยี (Technology Acceptance Model): เป็นทฤษฎีที่อธิบายปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ๆ โดยหนึ่งในปัจจัยสำคัญคือความเชื่อมั่นในประโยชน์ของเทคโนโลยีนั้นๆ |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
What methodological approach did the article emphasize for future AI acceptability studies?
|
Considering user experience and system integration deeply |
|
ประสบการณ์ผู้ใช้ (User Experience): เป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดว่าผู้คนจะยอมรับและใช้งานเทคโนโลยีใหม่ๆ หรือไม่ หาก AI สามารถตอบสนองความต้องการและความคาดหวังของผู้ใช้ได้ ก็จะได้รับการยอมรับมากขึ้น
การผสานรวมระบบ (System Integration): การที่ AI สามารถทำงานร่วมกับระบบอื่นๆ ได้อย่างราบรื่น จะส่งผลต่อประสิทธิภาพในการทำงานและการยอมรับของผู้ใช้ |
Human-Computer Interaction (HCI): ศึกษาปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ โดยเน้นที่การออกแบบระบบให้ใช้งานง่ายและตอบสนองความต้องการของผู้ใช้
Technology Acceptance Model (TAM): เป็นทฤษฎีที่ใช้ในการอธิบายปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีใหม่ๆ โดยเน้นที่ความเชื่อเกี่ยวกับประโยชน์และความง่ายในการใช้งาน
Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT): เป็นการพัฒนามาจาก TAM โดยรวมปัจจัยอื่นๆ เข้ามาพิจารณา เช่น ความตั้งใจในการใช้งาน ความเชื่อทางสังคม และลักษณะส่วนบุคคล |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
What is the primary objective of using human embryonic stem cells in treating Parkinson’s disease?
|
To replace lost dopamine neurons. |
|
โรคพาร์กินสันเกิดจากอะไร: โรคพาร์กินสันเกิดจากการเสื่อมของเซลล์ประสาทที่ผลิตโดปามีน ซึ่งเป็นสารสื่อประสาทสำคัญในการควบคุมการเคลื่อนไหว เมื่อเซลล์ประสาทโดปามีนตายลง ผู้ป่วยจะแสดงอาการสั่น Tremor กล้ามเนื้อแข็งเกร็ง Rigidity ช้าลง Bradykinesia และเสียการทรงตัว Postural instability
สเต็มเซลล์เอ็มบริโอทำหน้าที่อะไร: สเต็มเซลล์เอ็มบริโอมีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงไปเป็นเซลล์ชนิดต่าง ๆ ของร่างกายได้ รวมถึงเซลล์ประสาทโดปามีนด้วย เมื่อนำสเต็มเซลล์เอ็มบริโอที่ถูกกระตุ้นให้เปลี่ยนเป็นเซลล์ประสาทโดปามีนไปปลูกถ่ายในสมองของผู้ป่วย ก็จะสามารถทดแทนเซลล์ประสาทที่ตายไป ทำให้ผู้ป่วยสามารถผลิตโดปามีนได้มากขึ้น และบรรเทาอาการของโรคได้
ทำไมจึงไม่ใช่ตัวเลือกอื่น:
To increase brain plasticity: แม้ว่าการเพิ่มความยืดหยุ่นของสมองจะเป็นผลดี แต่เป้าหมายหลักคือการทดแทนเซลล์ที่เสียไป
To enhance cognitive function: การเสริมสร้างความสามารถทางความคิดเป็นผลพลอยได้ แต่ไม่ใช่เป้าหมายหลัก
To promote neurogenesis: การกระตุ้นการเกิดเซลล์ประสาทใหม่เป็นกลไกหนึ่ง แต่การทดแทนเซลล์ที่ตายไปโดยตรงเป็นวิธีที่ตรงจุดกว่า
To increase brain size: การเพิ่มขนาดสมองไม่ได้เกี่ยวข้องโดยตรงกับการรักษาโรคพาร์กินสัน |
ทฤษฎีของโรคพาร์กินสัน: ทฤษฎีที่ยอมรับกันโดยทั่วไปคือ โรคพาร์กินสันเกิดจากการเสื่อมของเซลล์ประสาทที่ผลิตโดปามีนในสารสีดำ (substantia nigra) ของสมอง
ศักยภาพของสเต็มเซลล์: สเต็มเซลล์เอ็มบริโอมีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงไปเป็นเซลล์ชนิดต่าง ๆ ได้ ซึ่งเป็นพื้นฐานของการนำมาใช้ในการรักษาโรคต่างๆ รวมถึงโรคพาร์กินสัน |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
Which animal was used to test the STEM-PD product for safety and efficacy?
|
Rats |
|
หนูเป็นสัตว์ทดลองหลักที่ใช้ในการทดสอบความปลอดภัยและประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์ STEM-PD มีการศึกษาอย่างกว้างขวางกับหนูเพื่อประเมินศักยภาพของผลิตภัณฑ์ก่อนดำเนินการทดลองในมนุษย์ |
มีการศึกษาอย่างกว้างขวางกับหนูเพื่อประเมินศักยภาพของผลิตภัณฑ์ก่อนดำเนินการทดลองในมนุษย |
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
What was the duration of the preclinical safety study in rats mentioned in the article?
|
3 months |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
What is the name of the clinical trial phase mentioned for STEM-PD?
|
Phase I |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
How is the STEM-PD product manufactured?
|
Under GMP-compliant conditions |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
According to the article, what confirmed the safety of the STEM-PD product in rats?
|
There were no adverse effects or tumor formation. |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
What key finding was noted in the efficacy study of STEM-PD in rats?
|
Transplanted cells reversed motor deficits in rats. |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
What specific markers were used to assess the purity of the STEM-PD batch?
|
OCT4 and NANOG |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
What role do growth factors like FGF8b and SHH play in the manufacturing process of STEM-PD?
|
They are used in cell patterning for specific neural fates. |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
What was a key outcome measured in the preclinical trials for efficacy in rats?
|
Recovery of motor function |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|