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远程医疗和人工智能在子宫内膜异位症管理中的应用：根据当前进展对未来进行预测
亲爱的编辑，近几十年来，通信和计算机技术已成功应用于医疗保健管理 [1]。此外，这些技术已广泛应用于日常实践，特别是在 COVID-19 大流行期间管理患有子宫内膜异位症等慢性疾病的患者 [2]。由于大流行限制，大多数寻求缓解疼痛或不孕症的子宫内膜异位症患者无法去医院。这种情况给子宫内膜异位症患者带来了潜在风险，因为他们可能会出现肠梗阻、直肠或尿道出血、囊肿破裂和严重腹痛等急性并发症 [3]。除了紧急入院外，子宫内膜异位症管理还需要医疗和外科管理方面的经验和奉献精神。然而，对于患有子宫内膜异位症的患者来说，找到一家经验丰富的子宫内膜异位症中心或专家并不总是那么容易。
人工智能是子宫内膜异位症患者的新诊断方法吗？
这将通过管理数据集、正确使用卷积神经网络和重复神经网络以及将多个模型集成为一个端到端模型来实现。最后，使用大型异构数据集验证机器学习算法可确保结果推广到不同人群。人工智能似乎是诊断子宫内膜异位症的第一步。不可避免的是，在子宫内膜异位症诊断中使用人工智能会引发一些基本问题。数据解释需要人工监督吗，还是我们可以依赖人工智能？谁应该为误诊负责？依赖人工智能提供的自动化是否会破坏技术技能和经验？人工智能是否会减少医务人员的工作量或完全取代他们？
引用：Terho Am，Mäkelä-Kaikkonen J，Ohtonen P等。严重深层子宫内膜异位症的机器人与腹腔镜手术：随机的方案
抽象引入子宫内膜异位症是一种常见的妇科疾病，影响约10％的肥沃妇女，导致严重的疼痛症状。深子内膜异位症被定义为子宫内膜植入物，该植入物深度超过5 mm。深层子宫内膜异位症的手术需要先进的多学科手术技术，通常在非常困难的手术条件下，并增加并发症的风险。机器人手术提供了高定义的三维视图和表达仪器，与骨盆区域中常规的腹腔镜相比，可以允许更精确的解剖。但是，机器人手术的优越性尚未证明素随机对照研究，并且缺乏长期结果数据。晚期子宫内膜异位症手术为研究机器人手术的可行性和长期结局提供了出色的平台。方法和分析Robendo是一个在单中心环境中的前瞻性，随机，对照临床试验。通过MRI需要手术在Oulu大学医院（芬兰Oulu）进行手术验证的深心子内膜异位症患者将被认为是符合条件的。70例患者将分配1：1，以在两个阶层接受机器人辅助或常规的腹腔镜手术：自由基手术（移除子宫和aDnexae）和妇科器官的治疗手术。主要结果将是在术后24小时6、12和24个月在数字评级量表（NRS）问卷上测得的疼痛症状的手术结果。结果将在同行评审的国际期刊上发表。作为次要结果，术中措施，手术因素后的恢复增强，并发症，成本和长期的生活质量，以子宫内膜异位症健康状况概况-30（EHP-30）（EHP-30），女性性功能指数（FSFI）和15维（15d）问卷进行比较。伦理和传播这项研究已得到奥卢大学医院（212/2021）的北部奥斯特罗罗托尼亚医院地区伦理委员会的批准。手术妇科医生将在术前检查期间获得知情同意。
子宫内膜异位相关疼痛中的嘌呤能信号
摘要：子宫内膜异位症是一种依赖雌激素的妇科疾病，具有相关的慢性炎症成分，其特征在于子宫腔外的子宫内膜组织。其主要症状是疼痛，这种情况显然改变了疾病女性的生活质量。本综述旨在详尽地收集有关子宫内膜异位症相关疼痛中嘌呤能信号传导的当前知识。因核苷酸酶活性的变化而改变的细胞外ATP水解已在子宫内膜异位症中报道。 ATP在子宫内膜微环境中产生的积累表明核苷酸受体（P2受体）的持续激活能够产生持续的疼痛信息。P2X3受体，在感觉神经元中表达，介导伤害性，神经性疼痛和炎症性疼痛，并参与与子宫内膜异位相关的疼痛。对P2X3受体的药理抑制作用正在评估是子宫内膜异位症女性的疼痛治疗。此处还讨论了其他ATP受体的作用，例如P2X4和P2X7受体，这些受体参与了炎症细胞 - 粘膜和小胶质细胞 - 脑串扰，因此在炎性弹药和神经性疼痛中。腺苷受体（P1受体）主要扮演抗伤害感受和抗渗透性角色。尖锐的靶向药物，包括核苷酸受体和代谢酶，是用于子宫内膜异位相关疼痛的药理学管理的潜在非激素治疗工具。