炎症性肠病包括克罗恩病和溃疡性结肠炎,其特征是胃肠道炎症不受控制、复发和缓解。人工智能代表了胃肠病学领域的新时代,围绕炎症性肠病患者的人工智能研究数量正在增加。随着炎症性肠病的临床试验结果和治疗目标的发展,人工智能可能被证明是一种有价值的工具,可以提供准确、一致和可重复的内窥镜外观和组织学活动评估,从而优化诊断过程并确定疾病严重程度。此外,随着人工智能在炎症性肠病中的应用不断扩大,它们可能为通过预测对生物疗法的治疗反应来改善疾病管理以及通过为未来治疗个性化和降低成本奠定基础来改进护理标准提供理想的机会。本综述旨在概述临床实践中炎症性肠病管理中未满足的需求,以及人工智能工具如何解决这些差距以改变患者护理。(Intest Res 2023;21:283-294)
Databases to help better anticipate the course of the disease .................. 11 Natural history studies currently taking place .................................................. 13 Two large-scale natural history studies in CMTX1 .......................................... 13 A very rare proximal form ......................................................................................... 14 Contraindicated drugs ............................................................................................... 14 Poor sleep quality ........................................................................................................ 15 Physical activity ............................................................................................................. 15 Steps to achieve a healthy weight ......................................................................... 16 Products to help stabilise walking ......................................................................... 16 A possible surgery for carpal tunnel syndrome ............................................... 17 Effects on mental wellbeing ..................................................................................... 18 Pain management ........................................................................................................ 18 Usually only a temporary worsening of symptoms during pregnancy ... 19 Cochlear implants for severe hearing loss ......................................................... 19 Coenzyme Q10 in COQ7 -related CMT ................................................................ 19 In search of reliable and sensitive biomarkers for clinical trials .... 20 Advances in genetics for better diagnoses ...................................... 22
肿瘤微环境 (TME) 在慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 中恶性 B 细胞克隆的发展、生长和存活中起着至关重要的作用。在淋巴结、骨髓和次级淋巴器官的增殖微环境中,各种表型和功能改变的细胞类型,包括 T 细胞、自然杀伤细胞、单核细胞/巨噬细胞、内皮细胞和间充质基质细胞,提供至关重要的存活信号,以及 CLL 细胞诱导的抗肿瘤免疫反应抑制。B 细胞受体通路在介导 CLL 细胞和 TME 之间的相互作用中起着关键作用。然而,人们正在发现越来越多的多因素 TME 的其他组成部分。尽管迄今为止,CLL 采用的大多数治疗策略都集中在针对白血病细胞,但新出现的证据表明,新型治疗药物对微环境细胞和 CLL-TME 相互作用的调节会显著影响其临床疗效。因此,提高我们对 CLL-TME 相互作用及其受当前治疗药物影响的理解,可能会改善和指导治疗策略。识别新的 TME 相互作用也可能为开发针对 TME 的新型治疗策略铺平道路。在这篇综述中,我们总结了治疗药物对细胞和 TME 内相互作用的影响的现有证据。随着对改进和个性化 CLL 治疗方案的需求不断增长,本综述旨在激发未来对智能药物组合策略、转化研究和临床试验中新型治疗靶点的探索。
摘要在本文中,我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ(θ)∈PθW2 Q(ρ(ρ(θ)))在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型,我们拉回了量子瓦斯汀公制,以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物,我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
人工智能 (AI) 是一个迭代过程,在此过程中,信息被捕获、转化为知识并进行处理,以在环境中产生自适应变化。AI 是一个广泛的概念,涉及虚拟(计算)和物理(机器人)元素。在这篇叙述性文献综述中,我们重点关注 AI 为发展医疗保健带来重大机遇的方面。几年之内,AI 将成为我们日常临床实践的一部分。尽管取得了重大进展,但与医学其他领域的实施相比,AI 在肌肉骨骼医学中的应用仍处于早期阶段。AI 越来越多地应用于肌肉骨骼放射学、骨骼创伤、骨科手术、物理和康复医学以及运动等领域
人工智能(AI)作为一门先进的科学技术,在医学领域得到了广泛的应用,主要应用于疾病的早期发现、诊断和管理。由于患者数量巨大,肾脏疾病仍然是一个全球性的健康问题,其诊断和治疗仍面临挑战。AI可以考虑到个人情况,做出合适的决策,有望在肾脏疾病管理方面取得长足进步。本文,我们回顾了当前AI在肾脏疾病预警系统、诊断辅助、指导治疗和评估预后方面的应用研究。虽然与AI在肾脏疾病中的应用相关的研究数量很少,但AI在肾脏疾病管理中的潜力已被临床医生所认可;未来AI将大大提高临床医生的临床实践能力。
在消化科服务中,查阅大量的内镜图像会导致医生过度劳累,间接影响诊断的准确性和决策的效率。为了减轻繁琐的工作负担,实现更全面的任务,临床对人工智能辅助工具的需求正在上升。研究人员已经开发出人工智能方法,可以自动分割内镜图像中感兴趣的病变。这些对于消化道疾病的诊断、治疗和预后具有重要价值。目前,人工智能在消化道疾病中的应用尚处于早期阶段,数据的获取、清洗和标准化是限制人工智能发展的巨大问题。而且,人工智能能否快速应用于消化道疾病,不仅取决于智能系统在临床应用中的表现,还取决于临床医护人员对人工智能的理解和接受程度。
白介素6(IL-6)迅速而暂时产生的感染和组织损伤,通过刺激急性期反应,含量和免疫反应来有助于宿主防御。尽管其表达严格由文献和转录后机制控制,但IL-6的持续合成失调对慢性炎症和自身免疫性产生病理作用。出于这个原因,开发了人源化的抗IL-6受体抗体。此后,各种临床试验表明,托珠单抗的效率异常,这导致了其批准治疗类风湿关节炎和少年特发性关节炎。此外,预计Tocili-Zumab对其他棘手的免疫介导的疾病有效。在这种情况下,需要阐明连续合成IL-6的机制,以促进开发更特定的治疗方法和对特定疾病的发病机理的分析。
这些药物的作用是帮助肾脏将体内多余的糖分通过尿液排出体外。这有助于降低血液中的葡萄糖(糖)水平。如果用试纸测试您的尿液,结果会显示存在葡萄糖,这是正常的。这些药物还可用于治疗一种称为心力衰竭 (HF) 的疾病,有时也称为充血性心力衰竭 (CCF)。如果您为此使用 SGLT2 抑制剂,您的心脏病医生或心力衰竭专科护士将与您讨论此事。这种药物每天服用一次,但处方剂量会因患者和处方药物的不同而有所不同。如何服用这种药物