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World File Search System放射线
Stefano Pigozzi加入Radici Partecipazioni Spa
hadicigroup - 约有3,000名员工，2022年的销售额为15.43亿欧元，以及跨越欧洲，北美和南美以及亚洲的生产单位和销售办公室网络，今天是全球范围内的Radicigroup，是制造全球的领导者可再生能源，无编织物和医疗保健和制造业的个人保护设备的纱线。它的产品建立在高级化学知识的基础上 - 多酰胺供应链的垂直整合和垂直整合。它们是针对各种行业的应用程序开发的，包括汽车，电气/电子，消费品，服装，家具，建筑物，家用电器和体育部门。基于RadiciGroup的战略的基础是对创新，质量，客户满意度以及社会和环境可持续性的重要承诺。及其宏观业务领域 - 特种化学品，高性能聚合物和先进的纺织解决方案 - 放射线群是一个更广泛的工业集团的一部分，包括纺织机械（Itema），Energy（Geogreen）和酒店业务（San Marco）。
希克曼线插入和关怀您的线
辐射风险•为了安全地执行，您的程序需要在X射线指导下插入该行。X射线是一种电离辐射。研究表明，暴露于高剂量的电离辐射的人在暴露几年或几十年后会增加患癌症的机会。但是，尽管更复杂或更困难的病例可能需要更高的辐射剂量，但与此过程相关的辐射暴露量很小。•是对您的医生和放射医生的评估，将执行该程序的好处大于暴露于辐射的风险。专业的放射科医生和放射线照相师将确保在手术过程中保持辐射暴露尽可能低。•我对在此过程中接触辐射的风险有任何疑问，您可以在同意过程中与将执行您的程序执行的放射科医生进行进一步讨论。•如果您认为自己可能怀孕，请通知临床团队。
SIP“利用AI（人工智能）医院的先进诊疗系统”
① 制作医疗辞典（收录5.4万种药品及治疗方法等约42万词的辞典），并开始利用该辞典将医疗领域的对话及护理记录文本化实证实验（减少约30%的医疗信息记录输入负担） ② 开始运用利用秘密共享进行数据存储的系统，并利用该系统对秘密计算方法进行评估 ③ 急救医疗时通过语音输入医生的指令 ④ 在日本医师协会内设立“AI医院推进中心”，制定医疗AI平台的总体规划，并进行推广和普及 ⑤ 利用血液进行液体活检的癌症诊断标准化（远程运送样本标准化）及其评估 ⑥ 利用人工智能机器人减少PET检查时医护人员的放射线照射量（减少约50%） ⑦ 将病理诊断图像数字化，并制作搭载双屏AI的综合癌症数据库，与电子病历一起生成患者摘要和
结合乳腺癌的放射和免疫疗法的进步
乳房辐照长期以来在辅助或转移性环境中分别用于消除微观疾病或抑制现有疾病。然而，临床前数据表明，辐射还可以改变肿瘤微环境并诱导抗肿瘤免疫反应。结果，已经进行了多项临床研究，并报告了各种癌症类型的辐射和免疫检查点阻滞之间的协同作用。鉴于在早期和转移性乳腺癌中均具有免疫检查点阻滞的最新临床成功，因此对结合放射线和免疫疗法的兴趣很大，以增强局部和全身免疫反应。在此，我们回顾了放射疗法和免疫疗法结合的临床前原理，在乳腺癌中采用了这种策略的早期临床试验以及正在进行的相关临床试验的景观。最后，我们提出了基于有希望的临床前研究的未来方向，该研究整合了辐射，检查点阻滞和新颖的药物以治疗乳腺癌。
Vivo Car T细胞疗法用于癌症治疗 - UTS的作品
引言尽管进行了大量的研究工作，但癌症仍然是一项重要的全球健康挑战，这会影响全世界数百万的医疗保健系统负担。1虽然传统的癌症治疗，例如手术，放射线和化学疗法，但其有效性仍然有限，尤其是在晚期或抗性癌症的情况下。2最近，已经出现了几种免疫疗法策略，作为癌症治疗的新策略。这些包括检查点抑制剂，嵌合抗原受体（CAR）T细胞疗法，单克隆抗体，癌症疫苗和细胞因子。3在这些策略中，CAR T治疗通过修饰T细胞来通过直接触发癌细胞死亡或通过改变肿瘤微生体来诱导抗肿瘤免疫反应来证明有希望的治疗结果。4这种开创性方法涉及在体内或体内诱导患者的T细胞中的CAR表达，从而使它们能够准确识别和消除癌细胞。5尽管过时的T细胞策略的进步已经在解决不同类型的血液癌方面取得了成功
造血细胞在治疗中的造血细胞移植
从广义上讲，有两种类型的造血细胞移植（HCT，以前在本政策中称为造血干细胞移植[HSCT]），自体和同种异体。自体HCT的目的是治疗疾病（例如淋巴瘤）伴有骨髓剂量的化学疗法（有或没有放射线），它们具有反对该疾病的活性。接受者自己的HCT（以前收集）在化学疗法后注入，以重新建立正常的骨髓功能。在同种异体移植中，受体在骨髓疗法或非毛囊治疗后从供体中接收HCT，以重新建立正常的骨髓功能，并将新的血液系统用作免疫疗法的平台，这就是一种所谓的“移植物与肿瘤”的效果。造血细胞可以从骨髓，外周血或脐带血液中收获，不久后新生儿分娩后不久。尽管脐带血是一种同种异体来源，但其中的细胞在抗原上是“幼稚的”，因此与排斥反应或移植物抗宿主病（GVHD）的发生率较低有关。
特刊 - 临床医学杂志
人工智能（AI）和深度学习（DL）通过提供前所未有的机会来改善诊断，预后，治疗计划和患者安全，从而重新定义医学成像。从高级图像分割和放射线学到可解释的AI和隐私模型，这些技术正在解决临床成像中长期存在的挑战。然而，诸如可重复性，算法偏见和AI在临床工作流程中的安全实施之类的关键问题仍有待解决。本期特刊旨在专注于医学成像中AI和DL的最新进步，不仅强调精确性和效率，而且还强调安全和道德部署。提交探索主题，例如多模式数据集成，鲁棒特征提取，联合学习，临床验证和方法，以确保调节依从性。特别欢迎调查减轻风险和提高解释性以提高患者安全的策略的研究。我们邀请作者就上述主题提交他们的原始研究文章和评论。
鳄梨– Soybean的随机，对照试验...
抽象的目的评估鳄梨 - 大豆无法接受的能力 - 扩张科学（ASU-E）减慢有症状的髋关节骨关节炎（OA）的放射线进展。方法前瞻性，随机，双盲，平行组，安慰剂对照3年试验。患有症状的患者（疼痛≥1年，lequesne指数在3至10之间）髋关节OA（美国风湿病学院标准）和骨盆放射线仪上1至4 mm的目标髋关节的最小关节空间宽度（JSW）随机分配至300 mg/day asu-a asu-e-e或地位。每年采取骨盆，靶髋部前后（AP）和倾斜视图。主要结果是在第3年的JSW变化，在骨盆或靶HIP AP视图上的最狭窄点（使用0.1 mm渐变放大镜）进行测量。完整的分析数据集（FAS）包括所有至少连续两次X光片的患者。对重复测量的协方差混合模型进行了分析，并进行了随机丢失（对于缺少数据），以比较调整后的3年JSW变化（主要结果）和组之间“ Progressors”（JSW损失≥0.5mm）的百分比。结果399名患者被随机分组（345例），年龄在62（35 - 84）年中，54％女性，平均体重指数27（SD 4）kg/m 2，平均症状持续时间4（SD 5），0 - 100 - 100 - 100 - 100范围的lequesne inquesne Index 30（SD 9）和全球疼痛疼痛止痛视觉量表37（SD）37（SD 237（SD）237（SD 23）。平均基线JSW为2.8（0.9）mm。在临床结果上没有观察到差异。安全性非常好。临床上的试验注册号在ASU-E和安慰剂组中，平均JSW损耗没有显着差异（-0.638 mm vs-0.672 mm，p = 0.72），但在安慰剂组中，ASU-E的经济体分别少20％（分别比40％vs 50％vs 50％，p = 0.040）。结论ASU-E治疗3年治疗可降低JSW进度者的百分比，表明可以确定髋关节OA的潜在结构修改作用，并且临床相关性需要进一步评估。
ge Healthcare在新财团中发挥关键作用，以革新癌症护理，为欧洲患者提供精确医学
芝加哥 - 2024年10月7日 - GE Healthcare宣布了开学及其在Thera4Care中的领先工业角色，这是一项旨在彻底改变使用Theranostics来扩大欧洲患者进入的倡议。2530万欧元的项目收集了来自欧洲顶级学术和临床地点的29个合作伙伴，中小型企业和患者倡导团体。癌症是全球死亡的主要原因，在2022年占死亡近一千万。到2050年，全球负担预计将增长到3500万新的癌症病例1，这部分归因于人口增长和衰老。作为治疗癌症的突破性方法，Theranostics将成像诊断和靶向治疗剂整合为个性化疾病治疗。它使用分子成像技术可视化肿瘤受体，如果存在，则提供放射性药物以选择性地靶向肿瘤细胞。Theranostics已经用于治疗许多晚期前列腺和神经内分泌癌，但仅在少数专业中心可用。有至关重要的临床需求，需要开发新的，创新的放射线抑制剂，以扩大治疗剂的临床指征，并将其用途扩展到社区中心以供更广泛的患者进入。thera4care旨在通过创建，实施和传播标准化的，可扩展的方法来扩大欧洲的治疗方法，以生产，检测和监测关键的疗法同位素，从制造和早期提供诊断和早期提供治疗。该项目将加强基于放射学的诊断和疗法的使用和采用，并专注于疾病区域（前列腺，卵巢，胰腺癌和肉瘤），与多模式放射线抑制解决方案的重要性越来越重要。ge Healthcare Technology已经支持在Theranostics Pathway上交付所需的步骤，其中包括环形基因，PET和SPECT Imaging扫描仪，以提供高级可视化解决方案，数字解决方案和咨询服务。“我们很高兴在Thera4Care中发挥领导作用，这是学术和行业合作伙伴的独特合作，他们共同具有促进联系，个性化和富有同情心的癌症护理的共同目标，” GE Healthcare的肿瘤学解决方案总经理Ben Newton博士说。“我们的集体努力旨在改善这种快速增长的精密医学领域的医疗保健系统准备。”在Thera4Care Grant，GE Healthcare和赞助商的帮助下：•使用
放射科医生训练的 AI 模型，用于识别不理想的胸部
五种用于识别导致 CXR 不理想情况的不同原因的 AI 模型具有很高的灵敏度、特异性和准确性，可用于识别未包括的解剖结构、不当暴露、大量患者旋转、低肺容量以及遮挡肺部或纵隔可见性的上覆解剖结构造成的不理想情况。所有 5 种 AI 模型的性能在不同患者年龄组、性别和放射线投影中保持一致。使用来自我们内部多机构联盟的 CXR 数据，我们能够从端到端训练五个 AI 模型。这一过程包括数据识别、报告整理、参考数据标记标准，以便在 3278 个 CXR 子集上进行模型训练和测试，整个过程在不到 8 周的时间内没有任何数据科学家或工程师的帮助。同时，我们能够将训练数据集限制在三个站点，并在其余两个站点的 CXR 上建立“本地”通用性。