正义使者——医疗黑客自制Epipen,让普通人获得垄断药

但从患者角度来说,当然是很有益的。
但是不得不承认的是,药品的开发的确需要投入巨额的研发费用,制药公司收取回报是理所应当的。
所以像这个事情呢,先进行垄断调查,看是否有过高的溢价再评判吧。
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正义使者——医疗黑客自制Epipen,让普通人获得垄断药


Epipen的前世今生:从军药品,到全民公敌

Epipen(肾上腺素笔)是在美国流通的过敏人群急救用品。它的出现可追溯到上世纪七十年代,这款药物原本为军方所用,逐渐来到普通美国民众家。它用起来非常便捷,患者可以自己给自己注射这种药物。而这款药物如今在美国家喻户晓,不是由于药效,而是由于它过分昂贵的价格。肾上腺素笔Epipen十年涨价5倍, 可谓是美国人的一大“公敌 Mylan公司于2007年购买了EpiPen 的版权,并将其价格由57美元提到了318美元。

医疗黑客团体——Four Thieves Vinegar,为了应对Epipen所属公司对它无休止的抬价,自己研发了售价只需30美元的DIY肾上腺素注射笔。

这支由弹簧负荷的手制EpiPen,将肾上腺素注射到患过敏性休克的患者身上。过敏性休克的过敏源可谓多种多样,比如花生、螨虫、蜜蜂叮咬。而EpiPen对于许多过敏源而言是最后的防线。


正义使者——医疗黑客自制Epipen,让普通人获得垄断药


黑客团体自制 Epipen,压价到30美元

不幸的是,许多人以318美元的价格才难买到它。

对此,Four Thieves Vinegar已创建并在网上上传了一个简单的Epipen计划,并称之为Epipencil。也装弹簧,零件都聚集在其对面。其中的肾上腺素仍需要用处方来获得。在他们上传的YouTube视频中,Michael Laufer向大家展示了如何组装这个自动注射器。

Four Thieves Vinegar将继续他们的使命,为每个人得到免费药品而奋斗。消费者资源的整合,企业依托互联网的发展,当下环境使得自上而下的直线权力结构渐碎。他们相信,所有人像团队般分工协作,人类的工作才更高效。

此处是Four Thieves Vinegar团体的网站:https://fourthievesvinegar.org


正义使者——医疗黑客自制Epipen,让普通人获得垄断药


改善医疗服务,盘踞网络中的奋斗

Four Thieves Vinegar的网站宣言:

每个人都值得药物免费

由于种种原因,人们被剥夺了免费药品的权利。为了规避这些,我们已经开发了一种方法为个体生产其需要的药物。我们目前设计了一个开放源码的自动化实验室反应器,用现有的技术和零件就能够制作,并可以设置它合成不同的药物。我们相信,这将拯救几十万人的生命。

人们无法及时得到药品救助的主要原因是:价格过高、缺乏合法性、缺乏基础设施。如solvadi药,花费80000美元为一个疗程,这超出了多数人的的经济能力。在全世界许多地方,堕胎是违法的,MifepristoneMisoprostal 便不可用。甚至即使能提供免费的抗HIV病毒治疗,也没有办法到达第三世界国家的偏远地区。

该设计方案和合成方案将在网上公布。该系统还将有一个论坛系统,这样用户便可进行沟通反馈,有助于系统的完善。随着时间推移,系统会变达到自运营,就像其他的开源运动般。


本文由漏洞银行(BUGBANK.cn)小编  柠檬 翻译,源文译自 anonews.co



作者:柠檬
链接:http://www.bugbank.cn/news/detail/57e351b5262794467554b8a2.html
来源:漏洞银行
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这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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