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对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：Holarrhena Pubescens种子的连续溶剂分数S
对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：Holarrhena Pubescens种子的乙醇提取物的连续溶剂分数显示在体外实验中显示抗菌，抗氧化剂和抗炎症潜能。体外研究的选定生物活性分数还表明，在大鼠模型中辅助诱导的关节炎的体内实验中，可以治疗慢性炎症。因此，该植物的种子可以用作天然抗氧化剂，抗菌和抗炎药。然而，需要进一步的研究才能了解该药物在其抗炎活性中的作用机理。请引用该论文为：Saha S，Subrahmanyam Evs。评估Holarrhena Pubescens（Buch.-Ham。）抗菌，自由基清除和抗炎活性墙。使用体外方法的种子和使用体内方法评估抗性势。J Herbmed Pharmacol。2025; 14（1）：82-89。 doi：10.34172/jhp.2025.52731。
对卫生政策/实践/研究/医学教育的影响：本研究报告了Yacon抗糖尿病活动的潜力（Smallan
简介：糖尿病（DM）是一种慢性疾病，具有自由基和碳水化合物 - 水解酶在其进展中起关键作用。Yacon或Smallanthus sonchifolius（poepp。）H.ROB是一种低糖作物，已显示出有希望的生物活性。这项研究旨在探索Yacon Tuber提取物（YTE）的抗糖尿病和抗氧化潜力。Methods: YTE's antioxidant and enzyme inhibitory activities were assessed using 2,2-diphenyl- 1-picrylhydrazyl (DPPH) at concentrations of 6.25, 12.5, 25, 50, 100, 200 µg/mL, hydrogen peroxide (H₂O₂) scavenging activity at 12.5, 25, 50, 100, 200, 400 µg/mL, 3-乙基苯甲噻唑啉-6-磺酸（ABT）和铁降低抗氧化能力（FRAP），在1.56、3.13、6.25、12.5、25、25、50 µg/ml。抑制α-淀粉酶，α-葡萄糖苷酶（6.25、12.5、25、50、100、100、200 µg/ml）和葡萄糖6-磷酸酶（G6Pase）（5.51，11.03，22.6，22.6，22.6，44.12，44.12，844.12，88.24，176.47 g/ml）。植物化学分析确定了关键的生物活性化合物，并确定了IC₅₀值以量化YTE的抗氧化剂和抗糖尿病电位。结果：YTE包含类黄酮，萜类，三萜和酚类化合物。与其他浓度相比，它在200、50、400和50 µg/ml的DPPH，ABTS，H₂O₂和FRAP测定中显示出最高的抗氧化活性（P <0.05）。在DPPH，H₂O₂和ABTS分析中，IC₅₀值分别为105.77μg/ml，726.64μg/ml和61.03μg/ml。以50 µg/ml的速度为338.68μm/μgfe（II）。yte还抑制了174.95μg/ml，222.17μg/ml和112.51μg/mL的IC₅₀值的α-淀粉酶，α-葡萄糖苷酶和G6Pase。结论：YTE表现出显着的抗氧化特性，并抑制了碳水化合物 - 水解酶，表明其作为抗糖尿病剂的潜力。
注册和平
认证信息：根据Macon和Joan Brock Virginia Health Sciences和Virginia Chiltria Cherical Cherical Access Access Program MOMS+和后果支持弗吉尼亚州，根据持续医学教育认证委员会（ACCME）的认证要求和政策进行了计划和实施。Macon和Joan Brock Virginia Health Sciencesis获得了ACCME认可的，以为医师提供继续医学教育。Macon和Joan Brock Virginia Health Sciencesis获得了ACCME认可的，以为医师提供继续医学教育。
比较PTSD和抑郁症的动物模型中海马蛋白质和TFEB蛋白水平
尊敬的编辑，人工智能（AI）有可能通过为未来的医生提供最新的技术进步来彻底改变医学教育（1，2）。研究探讨了如何将AI集成到教育框架中，例如手术技能培训和基于病例的学习。一些研究重点介绍了AI在医学教育中的实际应用，例如通过模拟和评估使用AI驱动的机器人系统进行技能开发和知识获取（3，4）。但是，实施这些变化时存在挑战。尽管面临这些挑战，AI技术通过赋予医疗保健专业人员并改善患者护理结果来提供巨大的潜在收益（5）。为了充分意识到这些好处，有必要在医学课程中继续探索和采用AI。给编辑的这封信旨在探索与在医学教育中使用AI相关的机遇，挑战和道德问题。机会1。人工智能驱动的虚拟患者人工智能可用于为医学生创建虚拟患者，以练习诊断和治疗各种疾病。这为学生提供了一个安全且受控的环境，可以学习和犯错，而没有任何现实世界的后果（6）。2。基于人工智能的人体模型基于人工智能的机器人可以充当医学教育的人体模型。基于人工智能的医学教育将机器人用作人体模型，模拟场景，功能
培养医疗人工智能领袖
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医学院医学院
niigata大学是日本第一所接受医学教育现场评估试验的大学，该大学是六个伙伴大学之一（Niigata大学，东京大学，东京医学和牙科大学，东京大学，千叶大学，吉基大学医学院和东京妇女医科大学）在教育，体育，科学和科学教育委员会中）在教育，体育和科学教育委员会中）。在2016年3月的日本医学教育认证委员会认证世界医学教育联合会（WFME）作为评估医学教育领域的机构中，Niigata University的医学教育在2017年4月被正式认可为国际标准。2014年新课程的结果在2022年的医学教育领域评估的第二轮评估中进行了评估，尼加塔大学被认为提供了适当的教育。我们教育的特征如下：（1）从第一年开始成为医生的足够的文科教育，必须专注于人类；文科特别重要。学生可以在Igarashi校园参加语言课程和文科课程。（2）不同环境中的早期社区医学培训一年级学生在当地医疗机构练习，并了解医生，患者和多专业合作以及Niigata地区是什么。从2025年开始，二年级学生将接受护理和福利的实践培训。具体来说，他们将在老年医疗保健设施和特殊需求学校中工作，与需要医疗服务的老年人和儿童互动，并了解患有慢性病的社区生活。从2026年开始，三年级的学生将通过访问护理站学习并学习在家接受医疗服务的意义。因此，学生将了解医学院早期需要医疗服务的设置多样性。
人工智能辅导与专家辅导在学习临床前和临床领域的应用
医学教育是一个复杂而艰巨的过程，要求学生在临床前和临床领域获得大量的知识和技能 [1]。近年来，人工智能 (AI) 已被提出作为提高医学教育成果的潜在解决方案。AI 在医学教育中的一种应用是使用智能辅导系统，该系统为个别学生提供个性化的反馈和指导 [2]。本研究的目的是探索 AI 辅导系统在学习医学临床前和临床领域（特别是在药理学领域）中的应用。智能辅导系统在医学教育中的整合具有多种优势 [3]。这些系统支持个性化辅导，系统可以评估学生的知识水平并确定需要进一步强化的领域 [4]。当学生参与建议的活动时，可以调整难度级别，并根据他们的优势和劣势提供指导。这些系统被集成到学习管理系统中，学习管理系统已经历了显著的增长。
