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DeepSeek重塑中国三级医院的医疗保健
近年来，人工智能将人工智能整合到医疗保健中，DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来，该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能（AI）应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用，领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一，可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时，Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology，该模型可自动化病理幻灯片分析，并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成，该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样，上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署，将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起，提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站，为疾病诊断提供实时援助，并降低了复杂病例中误诊的风险。
基于机器学习的预测算法，用于缓解尼日利亚三级医院孕产妇和胎儿死亡率
I.引言尼日利亚的医疗保健系统在降低产妇和胎儿死亡率方面面临重大挑战。尽管进行了许多干预措施，但由于诸如医疗基础设施不足，获得优质护理的机会以及熟练的医疗保健人员不足之类的因素，这些速度仍然令人震惊。产妇和胎儿死亡率是医疗系统有效性和可及性的关键指标。尽管努力提高尼日利亚的孕产妇和儿童健康，但第三级医院的死亡率仍然很高（Ikeoha等，2022）。为了应对这些挑战，利用机器学习（ML）和人工智能（AI）等技术非常重要（Khuluq，2023）。根据Okpala和Okpala（2024），AI与医疗保健的整合“需要软件的应用和机器学习的算法，使用输入数据得出近似结论，通过模仿人类对人类的评估和诊断的良好程度，以诊断人类的能力，以诊断有效性，以促进人类的能力，以至于有效地诊断了有效性的范围。疾病。”
考虑第三级建筑间接灵活性的固定电池存储优化规模：电动汽车社区用例
本文提出了一种方法，该方法将建筑物中可用的间接灵活性（电动汽车充电）考虑在内，用于确定固定电池存储系统（直接灵活性）的规模。对来自 Predis-MHI 平台（一个生活实验室）的数据应用了线性规划方法，从而优化了电动汽车的日常充电以及拟议电池的充电和放电计划，同时确定了电池容量。我们的结果表明，基于参考基准情况的自耗百分比增加，与不考虑间接灵活性的方法相比，可以将所需的电池容量减少高达 100%。虽然相关，但本文提出的定型方法假设了最佳的人类行为，这通常很难实现。我们提出的方法可以进行调整并用于确定住宅和商业/公共建筑的直接灵活性。
第三级结构的复杂感知功能融合 -
基于三级结构的RNA设计在合成生物学和治疗剂中起着培养作用。现有方法探索了结构 - 序列映射，但它们仅关注RNA结构并忽略复杂级信息的作用，这对于有效的RNA设计至关重要。为了解决此限制，我们提出了基于Ware第三级结构的r na esign模型，该模型，该模型，该模型集成了复杂水平信息以增强基于高等教育结构的RNA序列设计。是特定的，我们的方法结合了蛋白质语言模型（例如ESM-2）提取的蛋白质特征，从而使设计模型能够生成更准确且复杂的相关序列。考虑到蛋白质RNA相互作用的生物逻辑复杂性，我们引入了一种远距离感知的过滤蛋白质表示的局部特征。此外，我们设计了一个高亲和力设计框架，该框架将我们的卡与亲和力评估模型相结合。在此框架中，基于亲和力和结构比对生成并严格筛选了候选RNA的序列。广泛的例证证明了我们方法的有效性，而与基本模型相比，没有我们的复杂感知的效果整合，提高了5.6％。2磅的具体案例研究进一步验证了我们的卡的优势。
分析三级ol帕里诱导的高血糖症。
1个单向方差分析； 2 Kruskal-Wallis测试；平均值 - 算术平均值； SD - 标准偏差； Q1-Q3 - 四分之一； BMI - 体重指数，WBC - 白细胞；中性粒细胞； RBC-红细胞； HBG - 血红蛋白； HCT - 血细胞比容； MCV - 平均肺泡体积； MCH - 平均白细胞血红蛋白； MCHC - 平均红细胞血红蛋白浓度； RDW - 红细胞分布宽度； PLT - 血小板计数； Alt - 丙氨酸转氨酶； AST - 天冬氨酸转氨酶； bil - 胆红素；创造 - 肌酐；
在第三级efl上下文中，外语说话焦虑的预测因素
摘要：这项研究旨在调查第三级英语作为外语（EFL）学习者的L2口语焦虑及其与L2愿意（WTC），理想和应该使用L2自我的意愿，以及在土耳其EFL中使用混合方法的L2动机。综合调查表用于定量数据，而定性数据是使用半结构化访谈收集的。主要发现表明，应与L2语言焦虑具有最牢固的正相联系，而其他变量则与L2语言焦虑相关。多重回归分析表明，应该对L2自我是L2焦虑的最强和唯一积极的预测指标。l2动机和理想的L2自我分别作为两个负面的预示符。但是，L2 WTC并未显着影响回归模型。基于结果，该研究对L2学习和教学产生了一些影响。关键字：L2说话焦虑，L2愿意交流，理想的L2自我，应对L2自我，L2动机
原创文章 三级医院呼吸机相关性肺炎的危险因素
摘要 简介。在萨尔瓦多，呼吸机相关性肺炎是第三大最常见的医疗相关感染，它的影响很大，因为它增加了注意力成本。目的。分析 2022 年萨尔瓦多三级医院发生呼吸机相关性肺炎的风险因素。方法。这是一项病例对照研究，我们计算了样本的置信水平为 95%，统计功效为 80%，比值比 (OR) 为 2.5，每例对照率为 3。病例是 2022 年 1 月至 12 月期间被诊断为肺炎的呼吸机患者，其呼吸道样本中已确认有微生物分离，对照组是拔管后至少 72 小时内没有肺炎的患者，信息来自临床档案。我们使用逻辑回归模型来确定风险因素。结果。我们审查了 206 份临床文件、52 例病例和 154 例对照，感染的最常见症状是白细胞增多，占 78.6% 的病例。最常见的病原体是鲍曼不动杆菌，占 27.8% 的培养物。男性（OR：4.94 CI95%：1.56-15.66）、创伤史（OR：10.52 CI95%：2.73-40.59）和插管天数（OR：1.24；CI95%：1.14-1.36）是具有统计学意义的独立危险因素。结论。2022 年，男性、创伤史和插管天数是萨尔瓦多三级医院呼吸机相关性肺炎的危险因素。关键词肺炎呼吸机相关、交叉感染、呼吸、人工、风险因素。
成人原发性免疫缺陷患者的呼吸系统评估：三级护理中心的经验
简介。原发性免疫缺陷 (PID) 是一种罕见疾病，其中慢性肺部疾病很常见。慢性肺部并发症会影响这些患者的长期生存。本研究旨在评估土耳其人口中成年 PID 患者的伴随肺部疾病和呼吸功能。材料和方法。回顾性评估了 2015 年至 2020 年期间申请免疫学诊所的患者档案。通过体格检查评估呼吸系统，如有必要，还进行计算机断层扫描、胸部 X 光检查和肺功能测试 (PFT)。PID 的诊断基于欧洲免疫缺陷协会 (ESID) 标准。结果。共有 186 名患者被纳入研究。患者的中位年龄为 38 岁。研究中包括的疾病按频率顺序分布为：常见变异性免疫缺陷 (CVID) (47.8%)、严重联合免疫缺陷 (SCID) (22.6%)、选择性免疫球蛋白A (SIgAD) (10.8%)、X连锁无丙种球蛋白血症 (XLA) (10.2%)、慢性肉芽肿病 (CGD) (8.6%)。胸部放射学上最常见的发现是支气管扩张 (37.1%)、实质结节 (32.8%)、毛玻璃影 (31.2%)、淋巴结肿大 (24.7%)、纤维化改变 (24.8%)、网状影 (23.7%) 和支气管壁增厚 (23.1%)。患有 CGD 的患者 PFT 结果较低。支气管扩张 (37.1%)、哮喘 (22%) 和肺结核 (9.7%) 是最常见的肺部并发症。结论。我们认为，在患有 PID 的成年患者中，其他肺部并发症（尤其是哮喘和支气管扩张）的发生率较高，并且由于没有针对肺部并发症的随访、诊断和治疗的指南，因此患者管理较差。
在南卡纳塔克邦一家大三级护理医院参加产前诊所的孕妇中梅毒的血清阳性率
印度卡纳塔克邦Manipal高等教育学院。 通讯作者：Yadapura Grama，Yadapura Grama，Kasabahobli，Charnataka，Karnataka的Chamarajanagar医学科学研究所微生物学系副教授Trupti B Naik博士； Email: truptinaik01@gmail.com Manuscript submitted – 20 th December 2022 Peer review completed – 7 th August 2023 Accepted for Epub – 11 th August 2023 Distributed under Attribution-Non Commercial – Share Alike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Abstract: Background: Syphilis is a chronic systemic illness caused by the spirochaete Treponema palladium. 它通常是性传播的，但也可以在子宫内传播，也可以通过输血或非性接触转移。 未经治疗或不当治疗的母亲面临先天性梅毒的巨大风险，占胎儿死亡或围产期死亡率的此类妊娠的40％。 目的：在本研究中估计参加产前诊所的孕妇的梅毒血清阳性。 方法：在Chamarajanagar医学研究所，Chamarajanagar的Chamarajanagar医学研究所微生物学系进行了一年的回顾性研究，使用微生物学实验室登记册中的辅助数据，用于筛查2017年1月至2017年12月至2017年12月至2017年12月的注册产前病例中的梅毒。>印度卡纳塔克邦Manipal高等教育学院。通讯作者：Yadapura Grama，Yadapura Grama，Kasabahobli，Charnataka，Karnataka的Chamarajanagar医学科学研究所微生物学系副教授Trupti B Naik博士； Email: truptinaik01@gmail.com Manuscript submitted – 20 th December 2022 Peer review completed – 7 th August 2023 Accepted for Epub – 11 th August 2023 Distributed under Attribution-Non Commercial – Share Alike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Abstract: Background: Syphilis is a chronic systemic illness caused by the spirochaete Treponema palladium.它通常是性传播的，但也可以在子宫内传播，也可以通过输血或非性接触转移。未经治疗或不当治疗的母亲面临先天性梅毒的巨大风险，占胎儿死亡或围产期死亡率的此类妊娠的40％。目的：在本研究中估计参加产前诊所的孕妇的梅毒血清阳性。方法：在Chamarajanagar医学研究所，Chamarajanagar的Chamarajanagar医学研究所微生物学系进行了一年的回顾性研究，使用微生物学实验室登记册中的辅助数据，用于筛查2017年1月至2017年12月至2017年12月至2017年12月的注册产前病例中的梅毒。通过分析快速血浆（RPR）卡测试结果的数据来计算患病率。Microsoft Excel 2010用于统计分析。结果：在2248个血清样品中，发现23（1.02％）阳性。关键字：产前女性，RPR测试，血清阳性，梅毒。在> 45年（2.30％），III培养基（14.44％）和多格拉维女性7（1.21％）中，血清阳性率最高（2.30％）。结论：需要对梅毒的早期产前诊断，以促进适当的患者管理和开始治疗，以避免先天性感染的传播，并进一步防止对新生儿的异常。
神经性疼痛管理：三级护理环境中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和
神经性疼痛管理：第三级护理设置中的处方策略Chethan Kumar JK，1， * Jason Fernandes Jokem，1 Chandralekha N 2和Padmaja UdayKumar 3 1药房实践系，Karavali Pharm College，Karavali Pharmacy，Karnataka，Karnataka，India-India-fordicational offormation of tromegiate of togressati印度卡纳塔克邦芒格洛尔市的曼加罗尔大学 - 575002 3印度卡纳塔克邦曼格雷市穆勒医学院药理学系主管由于其多面性质和患者对治疗的反应，临床管理中的复杂挑战。了解三级护理环境中的处方模式可以为当前的临床实践提供见解，并突出改进领域。目的：神经性疼痛及其管理中处方模式的前瞻性研究。方法：一项前瞻性研究通过了卡纳塔克邦芒格洛尔的三级护理父亲穆勒医学院医院的收集专利数据进行。从2023年5月至2023年10月收集数据，包括患者人群，诊断神经性疼痛和处方信息。使用SPSS软件进行了与患者人口统计相关的处方趋势的统计分析。结果：该研究分析了363个病历，与女性患者相比，男性患者患病率更高（56％）。糖尿病神经病是最常观察到的疾病，占病例的49.04％。治疗和处方模式是基于疼痛，当前状况和患者年龄组的严重程度。受神经性疼痛影响最大的年龄组为39-50岁。单一疗法对40.77％的患者进行（148/363），抗惊厥药是最常见的药物类别（76.2％）。结论：这些发现表明在管理神经性疼痛中对联合疗法和多药的依赖性明显。尽管这些策略与临床指南保持一致，但它们还强调了需要仔细管理以最大程度地减少与多种药物方案相关的风险。未来的研究应着重于优化治疗方案和整合非药物干预措施以改善患者的预后。关键字：神经性疼痛，糖尿病神经性疼痛，住院患者，门诊患者，慢性炎症性脱发脱发多神性，黄色贝克量表，三环抗抑郁药，羟色胺 - 羟色胺 - 诺雷诺蛋白 - 甲肾上腺素 - 磷酸磷脂抑制剂 *