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摘要全球中风是死亡的第二大主要原因，也是死亡和残疾的第三大主要原因。中风估计的全球经济负担每年超过8.91亿美元。在三十年（1990- 2019年）中，发病率增加了70％，死亡人数增长了43％，患病率增加了102％，达利斯（Dalys）增加了143％。超过1亿人受到中风影响，大约76％是全球记录的缺血性中风（IS）。在上下文上，缺血性中风进入了包括研究人员，医疗保健行业，经济学家和政策制定者在内的多专业团体的特定重点。缺血性中风的危险因素表现出足够的空间，用于基本（次优健康）和继发性（临床表现出有助于中风风险的临床表现的附带疾病）的经济高效预防干预措施。这些风险是相互关联的。例如，久坐的生活方式和有毒环境都会引起线粒体压力，全身性低度炎症和加速衰老。炎症是一种与加速衰老和中风不良相关的低度炎症。压力超负荷，线粒体生物能力降低和低镁血症与包括青少年在内的所有年龄段的心脏和大脑中的全身血管痉挛和缺血性病变有关。叶酸中的饮食模式不平衡，但富含红色和加工的肉，精制的谷物和含糖饮料与高舒适的人性血症，全身性炎症，小血管疾病和增加有关。收集的数据表明，相关的风险和相应的分子途径相互关联。正在进行的3pm研究对欧洲预测，预防和个性化医学协会（EPMA）促进的人群中的弱势群体（EPMA）展示了对基于泪液的健康风险评估评估的整体患者友好型非侵入性方法的有希望的结果，该方法是由基于AI的生物传感器和AI基于AI的多技术数据来解释的epma Compert the Epma专家。举例来说，IS涉及的分子模式与糖尿病性视网膜病变是糖尿病患者IS风险的早期指标。仅说明其中的一些，例如5-氨基乙烯酸/途径，这也是改变线粒体模式，失眠，应力调节和微生物群 - 脑脑串扰的调节的特征。此外，神经酰胺被认为是心脏代谢疾病中氧化应激和炎症的介体，对线粒体呼吸链功能和裂变/融合活性，睡眠 - 效果行为改变，血管僵硬和重塑的影响产生负面影响。黄嘌呤/途径调节与线粒体稳态和压力驱动的焦虑样行为以及动脉僵硬的分子机制有关。为了评估个人健康风险，机器学习的应用（AI工具）对于通过多参数分析执行的准确数据解释至关重要。包括年轻人口的需求以及在初级和二级护理中的个性化风险评估，成本效能，创新技术和筛查计划的应用，专业人士的高级教育措施以及普通人群的高级教育措施 - 这都是从反应性医疗服务到3PM的范式更改为总体上的范围，由EPMA的整体促进。
利用泪液多毛管的整体方法
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