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World File Search System临床实践
整合精神病学中的神经科学和临床实践
Hall A演讲厅A主席Hall B扬声器B主席B会议厅9--10 AM Andrea Bartolomeis教授（意大利）（9-9.15）AntipsyChotics的非规范作用机理：精神病和重新培训的相关性。Mona Rakhawy教授（9.15-9.30）理解躯体化教授Yomna Sabri教授（9.30-9.45）夜间遗传及其精神科方面的状态；埃及问答（9.45-10）的视图
尿路感染（UTI） - 临床实践指南
- 如果以前的UTI，请检查以前的生物体和敏感性 - 如果患者进行了预防效果，请不要使用相同的抗生素进行治疗 - 对于所有经验治疗的患者，请检查尿液培养结果以确保适当的抗生素治疗。- 如果通过适当的抗生素治疗进行临床改善，请勿获得随访的尿液分析。- 停止经验治疗，如果培养物作为污染物或阴性结果 - 在48小时内检查对治疗的反应。- 靶向抗生素疗法应基于有机体ID和敏感性。- 用于菌血症，肾脓肿或抗性生物（包括ESBL生产者），请咨询传染病以进行治疗建议。- 如果发烧，侧面疼痛或不良外观的症状/症状，请考虑上部感染（pyelonephris）
临床实践中的无袖子血压 - serval
血压的测量对于评估心血管疾病的风险至关重要，因为高血压被认为是世界上发病率和死亡率的主要原因之一。未延误和未经治疗的高血压会导致严重疾病，例如中风和肾衰竭。通过改变生活方式，食物变化和药物的定期监测和合适的管理可以帮助控制血压。辩护在于一个事实，即由于缺乏监视和缺乏明显的CA4FS症状，异常的张力水平通常不会引起人们的注意。常规和纤维监测是检测和遵循血压的最佳方法。使用臂带测量血压的召开方法一直是血压监测数十年的基准，但它们与几种有限4ON相关联，这促使研究人员不得不研究没有臂章的方法。
对欧洲参考网络Epicare的调查，针对选定稀有癫痫的临床实践
Tobias Baumgartner 1 |下载2.3 | Rodrigo Rocamora 4 |共济会Bezhulli 5 | Antonella Boni 5 |米兰大6 | Horarac的单元7 | Dana Craw 8 |克里斯蒂娜·皮拉（Cristina Peira）9 | Guerrini的Renzo 10 |圣安东尼·维多利亚 - 阿拉伯2,11 | Schulze-Schurance 11 | Sameer M. Zuberi 12 | ToveHallbök13| Calvian Reedta 14 | Lagae Live 15 | Nguyen Sylvie 16 |索非亚五重奏17 |安娜·佛朗哥17 | J. Helen Cross 18 |马修·沃克（Matthew Walker）19 | Alexis Arzimanogs 2.20 | Sylvain Rheims 21 |大提齐亚纳22 |劳拉·卡纳努斯23 |地标的年轻人24 | Arjune Sen 25 | Rohini Rattihali 26 | Nabbout Rima 27 | Elena Tartara 28 |桑托斯29 | rangel 29 |清除帕维尔30 | MARUSIC 30 | Nicola Specchio 31 | Kees P. J. Braun 32 | Smeyers Patricks 33 |胜利村33 | Coulsca 34 |浪涌1
人工智能在临床实践中的作用
机器能够学习的方法称为深度学习（DL），其中包括人工神经网络（ANN）和复杂的神经网络（CNN）。以下流动（图2和3）解释了人工智能中涉及的每个组件的作用。机器学习（ML）方法可以分为三种类型的学习，可以监督，无监督和加强。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型的有助于实现数据隐藏模式。增强学习根据以前的学习版本最大化奖励。深度学习（DL）利用CNN可以自动从输入数据中提取相关信息，从而消除了对手动特征识别和提取的需求。dl在医学疾病诊断和个性化治疗建议中表现出了希望。例如，在正畸中，已经出现了基于AI的多模块化诊断系统，例如Diagnocat Ltd.，该系统使用CNN进行精确的牙科诊断。DL模型通过检测CBCT图像中的根尖细胞病变来帮助龋齿检测和牙髓受累，这可能有助于临床工作。2
人工智能在临床实践中的作用
机器学习的方法被称为深度学习 (DL)，包括人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN)。以下流程图（图 2 和图 3）解释了人工智能中每个组件的作用。机器学习 (ML) 方法可分为三种学习类型：监督学习、无监督学习和强化学习。第一种类型用于分类或预测任务，而第二种类型则有助于识别数据中隐藏的模式。强化学习基于先前的学习版本来最大化奖励。深度学习 (DL) 利用算法，利用 CNN 自动从输入数据中提取相关信息，从而无需手动识别和提取特征。DL 在医学疾病诊断和个性化治疗建议方面已显示出良好的前景。例如，在正畸领域，基于人工智能的多模块诊断系统已经出现，例如 Diagnocat Ltd.，它使用 CNN 进行精确的牙科诊断。深度学习模型可通过检测 CBCT 图像中的根尖病变来帮助检测龋齿和牙髓病，从而有助于临床工作流程。2
HER2 阳性晚期乳腺癌的新治疗方法：走向临床实践的改变？
摘要：在过去的几十年中，对 HER2 蛋白致癌激活机制的认识不断提高，促进了 HER2 靶向疗法的发展，这些疗法目前常用于 HER2 阳性晚期乳腺癌，例如曲妥珠单抗、拉帕替尼、帕妥珠单抗和阿多曲妥珠单抗 emtansine。该乳腺癌亚组的治疗因此发生了革命性的变化，其预后也发生了巨大变化。尽管如此，HER2 阳性晚期乳腺癌仍然是一种无法治愈的疾病，对传统抗 HER2 药物的耐药性几乎是不可避免的。如今，生化和制药方面的进步正在应对开发越来越复杂的针对 HER2 的疗法的挑战，包括具有更高活性的新型抗 HER2 抗体。具有更先进药理特性的新型抗体-药物偶联物 (ADC) 和通过双特异性单克隆抗体对表位进行双重靶向也正在出现。此外，更有效、更特异的 HER2 酪氨酸激酶抑制剂已显示出有趣的结果，并且正在开发中。最后，研究人员对肿瘤微环境（特别是肿瘤浸润淋巴细胞）的兴趣，以及信号通路（如 PI3K/AKT/mTOR 通路）在对抗 HER2 疗法产生耐药性方面发挥的重要作用，刺激了临床试验的发展，这些试验评估了抗 HER2 与 PD-1/PDL-1、CDK4/6 和 PI3K 抑制剂的创新组合。然而，仍有几个问题尚未解决，例如 HER2 阳性/HR 阳性晚期乳腺癌的最佳管理以及识别预测性生物标志物以更好地定义可以从这些新疗法和方法中受益最多的人群。
儿科精准肿瘤学在临床实践中的应用：儿童癌症个性化治疗项目“iTHER”
Karin PS Langenberg A， *，Michael T. Meister A，B，1，Jette J. Bakhuizen A，C，1，Judith M. Eijde-Vermeulen Neveld A，Simone Punt A，L，Arjan Boltjes A，Freerk Van Dijk A，Eugene TP Verwiel A，Richard Volckmann F，Jayne Y. Hehir-Kwa A，Lennart A. hov。 A，C，Ronald R. De Krijger A，D，Marc HW Wijnen A，Monique L. Den Boer A，C。MichelZwaan A，Patrick Kemmeren A，G，J Jan FJ Goster，Goster，Goster FJ，Bianca，J. Molenaar A，M J. J. Molenaar A，M M Molenaar A，M M Molenaar A，M，M Molenaar A，M，M
