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纳米技术对21世纪的医疗保健和药物提供的影响
纳米科学涵盖了1-100纳米范围内独特材料特性的检查，而纳米技术涉及将这项研究应用于工艺或改变创新实体。控制原子水平的结构的能力有助于纳米材料的发展。[1]许多常见的产品，例如防晒霜，化妆品，运动用品，轮胎，电子产品等，可以从使用纳米材料中受益。[2]纳米技术对广泛的行业和社会领域产生重大影响。他们提供了改进的结构，安全性和清洁度，持久性的延长，智力提高以及在医疗，通信，日常生活，农业和其他部门中使用的产品的清洁度提高。[3]在纳米级，纳米材料显示出独特的光学，电气和磁性特性，使其在包括药物和电子产品在内的各种应用中有用。它们的显着表面积与体积比率使它们与众不同。纳米材料遵循量子力学的原理，而不是传统的物理和化学规则，与较大的构造物体和系统相反。[4]
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。
比较痴呆症与路易尸体，阿尔茨海默氏病和帕金森氏病之间的比较：常规初级保健和英国生物库数据的证据
抽象背景理解前阶段神经退行性疾病的共享和特定临床表现是理解其复杂性和特定病理生理学的关键。使用英国纵向薄数据库的方法，我们将最终诊断为帕金森氏病（PD），阿尔茨海默氏病（AD），痴呆症的人（DLB）和没有神经性疾病的对照组对比。我们测试了每种神经退行性障碍的关联（或），以选择包括运动，自主神经和神经精神病特征在内的症状列表，以及广泛的治疗系列（泻药，抗毒素，他汀类药物，苯并二氮卓氮卓和神经益生类）。我们随后测试了疾病之间的关联是否不同，因为差异可能表明可能特定疾病的作用。我们调查了三个肿瘤时间（0至5年，5年5年，10年至15年），以将危险因素与前途/合并症分开。对年龄的分析进行了纠正，性别和关联表示为优势比（OR）。我们在英国生物库（UKB）中复制了主要发现。首先，我们从薄英国数据库中使用了28,222例PD患者，AD的20,214例，AD为4,682例，DLB和20,214个对照。苯二氮卓类药物和5-羟色胺再摄取抑制剂的消费量在后来患有所有三种疾病的个体中更为常见，而在未来的AD和PD患者中，抗糖尿病药物的消费量都较低。我们使用UKB复制了他汀类药物的不同用法（或PD vs.神经退行性疾病与诊断前的多个临床特征的存在密切相关激动剂。相比之下，在诊断阶段，汀类药物在各种疾病之间的使用显着不同，后来患者的使用较低（OR = 0.78（0.75,0.82））（OR = 0.78（0.75,0.82）），并且患者在DLB中使用DLB（OR = 1.38（OR = 1.38（1.27,51））（1.27,1.51），而与AD相关的患者则不重要（OR = 0.98（OR = 0.99）（0.98）。ad = 0.77（0.63，0.94））并进行了灵敏度分析，以进一步控制SES，BMI或APOE状态。
探索患者在心脏康复中的障碍，从医疗保健提供者的角度来看：定性研究Ramesh，
背景：心血管疾病是全球死亡率的主要原因之一。心脏康复（CR）计划对于从心脏事件中康复的患者至关重要，因为它们有助于降低复发事件的风险并支持患者康复。患者在CR中的旅程跨越了程序之前，期间和之后的阶段。患者必须成功地在CR计划的每个阶段进行进步，以完成整个CR旅程并获得CR计划的全部好处，但是此旅程中的许多障碍会阻碍患者的进展。目的：本研究旨在探索CR患者旅程的各个阶段的障碍，从参与CR护理的医疗保健提供者的角度。方法：这项定性研究涉及从2023年7月至2024年1月与参与CR护理的医疗保健提供者进行半结构化访谈。使用一种目的最大变化方法来针对具有不同人口统计和专业的提供者。雪球抽样用于招募参与者，利用现有的参与者网络。每次访谈持续了30至45分钟。访谈已记录，逐字记录，并使用归纳主题分析方法进行了分析。数据分析于2023年8月至2024年2月进行。结果：采访了十名卫生保健提供者，包括7名女性和3名男性。他们的角色包括医师，计划总监，护士经理，临床经理，护士协调员，护士，物理治疗师和运动学专家。分析确定了与CR旅行中发展障碍有关的四个总体主题：（1）未转介CR计划的患者，（2）未参加CR计划的患者，（3）患者退出CR计划，以及（4）患者缺乏对生活方式变化后CR计划的依从性。结论：鉴于对CR计划中技术干预的兴趣日益增长，我们提出了4种潜在的技术解决方案，以解决我们分析中确定的进展障碍。这些解决方案旨在为未来的研究提供基础，以指导有效技术的发展并增强CR旅程中的患者发展。
HEIW Allied Health Ipperiplysworks Development Plan NHS威尔士医疗保健劳动力的连续专业发展（CPD）策略 战略劳动力计划的初级保健计划（SWPPC）| heiw
通过一系列利益相关者活动，包括专门的审议劳动力活动和4个区域AHP路盘，以了解最初的计划。所开发的行动与威尔士健康和社会护理劳动力战略的七个主题保持一致，并强调了在HEIW内部现有工作流中工作的机会，例如教育和调试。3月，AHP劳动力发展计划草案与威尔士的主要利益相关者进行了磋商，并且已经对反馈进行了整理和分析，以告知HEIW工作计划。
医疗保健中新兴的人工智能-IJRPR
人工智能（AI）是一个快速增长的领域，具有改变医疗保健的潜力。AI涵盖了广泛的技术，使计算机能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习，推理和解决问题。在医疗保健中使用AI已经显示出有望改善患者预后，降低成本和提高效率的希望。本文对AI在医疗保健中的当前应用以及AI在医疗保健中的未来可能性进行了全面审查。人工智能（AI）的快速进步为医疗保健行业带来了激动人心的机会。AI技术，例如机器学习，自然语言处理和计算机视觉，已彻底改变了医疗保健交付的各个方面。这些进步有可能显着改善患者护理，增强诊断，简化行政流程并推动医学研究和创新。AI在医疗保健中最著名的应用之一是诊断和医学成像。AI算法可以分析X射线，CT扫描和MRI等医学图像，以高精度检测异常，肿瘤和其他疾病。这有可能改善早期检测和诊断，从而带来更好的治疗结果。
利用机器学习来加强网络安全并改善医疗保健系统区块链的威胁检测
本研究研究了区块链技术和机器学习的整合，以增强网络安全并改善医疗保健系统中的威胁检测。随着医疗保健系统越来越容易受到网络攻击的影响，该研究探讨了区块链的分散性质如何获得电子健康记录（EHR）并改善医疗保健系统之间的互操作性。此外，它研究了机器学习算法如何实时识别异常并预测潜在的安全漏洞。这些发现突出了关键因素，例如区块链熟悉度和机器学习有效性，这些因素影响了这些技术的成功采用。模型的评估指标，包括0.97的AUC-ROC和80％的精度，表明整合区块链和机器学习为增强安全性提供了有效的解决方案。但是，确定了多共线性，数据失衡和集成复杂性等挑战。该研究以解决这些挑战的建议结束，强调需要持续改进机器学习模型，区块链集成以及员工培训，以有效地保护医疗保健系统。
通过差异隐私探索AI驱动的医疗保健中的准确性和隐私权衡
摘要：随着新出现的AI能力增加在医疗保健领域中，侵犯用户隐私的潜力，道德问题和最终对用户的危害是威胁到这些能力成功且安全采用这些能力的最重要的关注点。由于这些风险 - 滥用这些高度敏感的数据，不适当的用户概况，缺乏足够的同意和用户不认识都是所有因素必须牢记以实现“在建立这些功能”时实现“逐个设计”，以实现医疗目的。本文旨在查看该领域最高的隐私和道德问题，并提供建议以减轻其中一些风险。我们还提出了差异隐私的技术实施，以证明将噪声添加到健康数据中如何显着改善其隐私，同时保留其效用。