定量分析人类行为对于客观描述神经系统表型、早期发现神经退行性疾病以及开发更敏感的疾病进展测量方法以支持临床试验和将新疗法转化为临床实践至关重要。复杂的计算建模可以支持这些目标,但需要大量信息丰富的数据集。这项工作引入了 Neurobooth,这是一个可定制的平台,用于时间同步的多模态人类行为捕获。在两年的时间里,集成到临床环境中的 Neurobooth 实施促进了从 470 名个人(82 名对照者和 388 名患有神经系统疾病的人)的多个行为领域收集数据,这些个人参加了总共 782 次会议。多模态时间序列数据的可视化表明,在一系列疾病中都存在丰富的表型体征。这些数据和开源平台为增进我们对神经系统疾病的理解和促进治疗方法的发展提供了潜力,并且可能是研究人类行为的相关领域的宝贵资源。
从历史上看,皮肤病学诊断和治疗计划依赖于主观观察和基本成像技术。尽管这些方法取得了显着的进步,但在迈向精确医学的世界中,它们的局限性越来越明显(Seck等,2020)。二维成像未能捕获皮肤的复杂地形和深度,通常会导致对多方面条件的一维理解(Xu等,2019; Yew等,2014)。现在通过3D皮肤映射技术的出现来解决这一差距。使用创新的成像技术,3D皮肤映射生成了皮肤的高分辨率,三维模型,提供了表面和地下特征的详细表示(Gevaux等,2019)。这项技术有助于更深入地了解个体皮肤特征,从而制定高度个性化的治疗策略。除了其在医学皮肤病学上的变革性影响之外,3D映射在美学应用中也在显着,而精度和患者满意度同样至关重要。
最初在工程和制造业中开发的数字双胞胎的概念现在正在对医疗保健,尤其是皮肤病学产生重大影响。数字双胞胎是单个皮肤的虚拟表示,它通过整合实时数据,例如成像,遗传信息,生活方式因素和环境影响而设计(1,2)。数字双胞胎是物联网(IoT),深层和数字表型和人工智能(AI)(3)的常见产物。这项技术有望通过启用高度个性化的护理,预测性诊断和针对每个患者独特的皮肤专业量的优化治疗计划来彻底改变皮肤病学(2)。通过探索数字双胞胎的潜在应用,该手稿强调了它们在皮肤条件,美学和抗老化干预措施的个性化治疗中的变革性作用以及积极主动皮肤护理的预测性皮肤病学。,它还深入研究了AI和大数据在为这项创新供电的作用,同时解决成功采用数字双胞胎在皮肤病学中所需的实际挑战,道德考虑以及未来的方向。
摘要 人类世代表着人类面临的决定性挑战,其特点是生态危机不断升级、社会不平等和技术快速颠覆。本论文通过统一两个框架,探索领导力和系统转型的再生方法:目的再生框架 (PRF) 和 AHA SHIFT 框架。PRF 强调基于神经可塑性的实践,使个人能够从恢复到超越,而 AHA SHIFT 框架则侧重于通过人工智能驱动的工具和综合意识培养领导力适应性、道德治理和系统凝聚力。本研究以实证分析为基础,展示了个人、组织和系统层面的可衡量成果。例如,对 200 名领导者(包括 100 名首席执行官、高级管理人员、千禧一代和青年领袖)进行的纵向神经可塑性干预将创造力提高了 60%,情绪调节提高了 70%,这意味着团队生产力提高了 30%。同时,五个组织部署的人工智能决策工具将治理错误减少了 20%,并将系统凝聚力提高了 35%。新加坡智慧国家计划、新西兰毛利领导层以及巴塔哥尼亚、微软、联合利华、宜家、达能、特斯拉等可持续发展组织的案例研究进一步说明了这些框架的可扩展性。本文为再生生产力提供了一种新范式,将领导力重新定义为协调个人成长、组织适应性和地球复原力的系统催化剂。通过将个人觉醒与全球可持续性联系起来,该研究直接解决了联合国可持续发展目标(SDG 4、8、9、12、13 和 17),并介绍了在日益动荡的世界中促进复原力、创新和生态平衡的可行战略。
摘要:背景。风湿病学家在管理患者时必须应对 COVID-19 大流行,并且人们对使用抗炎药物和改善病情的抗风湿药物 (DMARD) 提出了许多问题。法国风湿病学会 (SFR) 选择了对风湿病学家日常实践最关键的问题,来自 SFR 和风湿病和炎症俱乐部 (CRI) 委员会的 10 名专家组成的小组根据 2020 年 5 月的现有知识提出了答复。基本程序。在前 18 个问题和陈述可用后,1400 人于 2020 年 3 月 31 日至 2020 年 4 月 12 日期间咨询了常见问题。结果,另外 16 个问题被转发给 SFR,并由委员会回答。组织了另一轮通过电子邮件和视频会议的审查,其中包括对先前陈述的更新。其中 5 个问题的科学相关性导致它们被纳入本文件。每份回复都会得到最终评估,评分范围为 0-10,0 表示完全不同意,10 表示完全同意。每个问题的投票平均值在每个回复的末尾显示为同意程度 (LoA)。本文件最后更新于 2020 年 4 月 17 日。主要发现。根据已发表的最新科学文献,在大多数情况下,开始或继续使用抗炎药物以及 DMARDs 没有禁忌症。如果出现感染(冠状病毒或其他)的迹象,应停止治疗,并在 2 周后无任何症状时(如有必要)恢复治疗。只有一些信号表明,服用免疫抑制剂量皮质类固醇治疗的人患严重 COVID-19 的风险更大。当没有合理的治疗替代方案时,允许关节内注射糖皮质激素,只要采取预防措施保护患者和医生免受病毒污染,包括向患者提供适当的信息。主要结论。目前关于在 COVID-19 大流行期间管理风湿病患者的可用数据令人放心,并支持继续或开始对这些疾病进行对症治疗以及特定治疗,即使在大流行期间,管理的主要目标仍然是适当控制。关键词:COVID-19、炎症性风湿病、治疗、卫生系统
焦点教师焦点:温哲星,博士 温哲星是精神病学和行为科学、细胞生物学、神经病学和人类遗传学副教授。他是埃默里大学神经退行性疾病中心 (CND) 的成员、莱尼研究生院神经科学研究生项目的教员以及精神疾病神经生物学实验室主任。在埃默里大学之外,温哲星还担任联邦和国际资助机构的特邀审稿人,例如美国国立卫生研究院、国防部、加拿大大脑基金会、英国威康基金会、荷兰研究理事会、意大利 Fondazione Telethon、国际强迫症基金会和以色列创新、科学和技术部。他还担任《自然神经科学》、《自然细胞生物学》、《细胞干细胞》、《分子精神病学》和《自然通讯》等知名期刊的特邀审稿人。哲星最享受揭示神经精神疾病分子机制的过程,因为这让他既能为基础神经科学做出贡献,又能推动潜在的治疗进步。发现新事物的兴奋感,加上指导年轻科学家和塑造该领域未来的机会,让他的工作非常充实。
教职人员 教职人员是研究生医学教育的基础要素——教职人员教导住院医生如何照顾患者。教职人员是帮助住院医生成长并做好执业准备的重要桥梁,确保患者获得最高质量的护理。他们是未来几代医生的榜样,他们表现出同情心、对教学和患者护理的卓越承诺、专业精神和终身学习的奉献精神。教职人员体验到促进未来同事成长和发展的自豪和喜悦。他们提供的护理因有机会教导和树立模范行为而得到加强。通过采用学术方法进行患者护理,教职人员通过研究生医学教育系统改善了个人和人群的健康。
人工智能(AI)自半世纪前的概念化以来,已经发生了一个显着的进化。,尽管机器学习,神经网络和自然语言处理的既定理论基础,但AI在神经病学中的广泛临床应用以及医学的广泛临床应用仍面临着显着的延迟。关键障碍包括有限的计算能力,不可能的数据质量和数量,以及医疗保健文化缓慢地接受技术破坏。神经体系结构的最新进展,大规模数据集的可用性以及对标准化的开源计算资源的访问已开始解锁AI在神经病学上的潜力。在本研究主题中,我们探讨了AI对神经病学的贡献,重点是诊断和治疗创新和未来的方向。尽管如此,AI的潜力超出了诊断和治疗范围。通过智能文档和增强的患者提供沟通来提供数据科学方面的解决方案。例如,大型语言模型已经可以产生简洁的,上下文丰富的临床注意事项,并有可能减少临床医生的倦怠。AI还可以简化复杂的医疗信息,促进更好的患者依从性和信任。在医疗保健中采用AI的情况仍然很慢,这可能是由于医学的传统性质,这通常优先考虑确定的规范和严格的验证。将常规临床用途的整合到数十年中,需要重大培训,政策调整和文化转变(1)。此不匹配可能会将翻译转换为实践(3)。随着年轻一代的医生和管理员对数字化转型更舒适,请进入领域,AI的采用有望加速(2)。资金景观还影响了AI的整合到临床实践中。传统的研究资金通常将方法论原创性优先于迭代突破,尽管重新发现AI工具并使用现实世界中的临床数据验证它们,但实际上取得了实际进展。合作伙伴关系
在担心儿童和青少年精神障碍增加的背景下,HCFEA儿童理事会发起了几份国家,分析和指南的报告,以自2019年以来对这些疾病进行更好的管理。特别是关于这个主题的,报告“学院5年的少年交叉”于2021年初出版,并于2023年初出版了报告“当孩子不好时,如何帮助他们?”6“。同时,HCFEA还指示了儿童心理困难的普遍主义者和早期预防价值的工作,其在其有关2018年幼儿的质量的报告中7,2019 8,2023 9和教育和社会预防在其关于“ 2020年儿童,屏幕和数字10”的报告中他关于保护性法规的建议得到了几个公共机构的确认,包括2024年的视听和数字通信监管机构(ARCOM)的报告。最终,作为精神卫生项目的启动的一部分,这是一个主要的国家事业,2025年,儿童理事会于2024年11月21日发表了意见,表明它继续对文件进行研究并续签了其先前工作的警报11。
