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30天倒计时：恢复成本上限和事先授权用于肠内营养和特定的标准治疗类别
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基于计算机的乳糜泻诊断是通过十二指肠内窥镜图像的定量处理
摘要：乳糜泻（CD）是一种终生的慢性自身免疫性全身性疾病，主要影响遗传易感人群的小肠。成人CD的诊断目前依赖于特定的血清学和对上消化性内窥镜检查样品的十二指肠粘膜的组织学评估。由于与十二指肠活检采样和组织病理学相关的几个陷阱，并考虑了小儿无生物检查诊断标准，因此还提出了一种避免活检的策略来进行成人CD诊断。在CD患者的十二指肠上报道了几种内窥镜变化，作为绒毛萎缩（VA）的标志，与血清学有良好的相关性。在这种情况下，在常规内窥镜检查期间对这些内窥镜标记的自动检测，作为未使用的CD的潜在病例发现。，我们从18名CD新诊断的CD患者和16名非CD对照组以及应用机器学习（ML）和深度学习（DL）算法中收集了十二指肠内窥镜图像，用于检测VA。使用组织学标准，对于测试的所有算法，都可以看到高诊断精度，而分层的卷积神经网络（CNN）具有最佳性能，敏感性为99.67％和98.07％的阳性预测价值。在这项初步研究中，我们使用组织学在非CD对照组中通常出现非养分性粘膜的CD患者中与VA相关的粘膜变化的自动检测提供了准确的算法。
与肠道健康相关的细菌种群的短暂抑制对于CROH儿童的独家肠内营养成功至关重要
美国芝加哥卢里儿童医院，美国伊利诺伊州60611，美国B Biophysical Sciences计划，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州60637，美国芝加哥大学，芝加哥大学，芝加哥大学，芝加哥大学，芝加哥大学，伊利诺伊州60637，美国芝加哥大学，芝加哥大学，芝加哥大学芝加哥，芝加哥，伊利诺伊州60637，美国F有机体和生态系统，Earlham Institute，Norwich，NR4 7UZ，英国G G12 8QQ，G12 8QQ，G12 8QQ，G12奥尔登堡大学环境，26129，德国奥尔登堡，J Alfred-Wegener海洋与极地研究所，27570德国Bremerhaven，德国K Helmholt k Helmholtz功能性海洋生物多样性研究所，德国26129德国Oldenburg，德国Oldenburg，德国，德国，作者： 60611，美国。电子邮件：jrunde@ luriechildrens.org; A. Murat Eren，博士，Helmholtz功能海洋生物多样性研究所，德国奥尔登堡26129。电子邮件：meren@hifmb.de电子邮件：meren@hifmb.de
前门的糖尿病。 患有DKD_Final 的成年人的高血糖管理 在患有糖尿病和肿瘤学多学科团队癌症指导患者的血糖控制的管理 CGM在2型和妊娠糖尿病中的经验... jolyon dales 2型糖尿病中的SGLT-2抑制剂 混合闭环胰岛素泵系统上的信息传单 在肠内喂养糖尿病患者的血糖管理
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研究文章 用于分析结肠内窥镜图像以检测与肠易激综合征相关的变化的人工智能模型
IBS 不被认为是一种器质性疾病，通常在下消化道内镜检查中没有异常，尽管最近有报道称 IBS 患者出现生物膜形成、菌群失调和组织学微炎症。在本研究中，我们调查了人工智能 (AI) 结直肠图像模型是否可以识别与 IBS 相关的微小内镜变化，这些变化通常无法被人类调查者检测到。研究对象根据电子病历确定，分为 IBS（I 组；n = 11）、以便秘为主的 IBS（IBS-C；C 组；n = 12）和以腹泻为主的 IBS（IBS-D；D 组；n = 12）。研究对象没有其他疾病。获取了 IBS 患者和无症状健康受试者（N 组；n = 88）的结肠镜检查图像。使用Google Cloud Platform AutoML Vision（单标签分类）构建AI图像模型，计算敏感度、特异度、预测值和AUC。为N组、I组、C组和D组分别随机选择了2479、382、538和484张图像。区分N组和I组的模型的AUC为0.95。I组检测的敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为30.8%、97.6%、66.7%和90.2%。区分N组、C组和D组的模型的总体AUC为0.83；N组的敏感度、特异度和阳性预测值分别为87.5%、46.2%和79.9%。使用图像 AI 模型，IBS 的结肠镜检查图像可以在 AUC 0.95 处与健康受试者区分开来。需要进行前瞻性研究以进一步验证这种外部验证模型在其他机构是否具有类似的诊断能力，以及是否可以用它来确定治疗效果。
欧洲胃肠内镜学会 (ESGE) P
机构 1 德国奥格斯堡大学第三医学院，奥格斯堡 2 比利时鲁汶天主教大学 (KUL) 胃肠病学和肝病学系，鲁汶大学医院 TARGID 3 意大利罗马阿里恰 Ospedale dei Castelli 医院胃肠病学和消化内镜科 4 意大利罗马大学解剖学、组织学、法医学和骨科科学系 5 葡萄牙波尔图综合癌症中心和 RISE@CI-IPOP（健康研究网络）胃肠病学系 6 葡萄牙波尔图大学医学院 MEDCIDS 7 英国朴茨茅斯朴茨茅斯医院大学 NHS 基金会内镜科 8 英国伦敦伦敦大学学院医院 Wellcome/EPSRC 介入和外科科学中心 9 外科和介入科学，伦敦大学学院医院，伦敦，英国 10 胃肠服务，伦敦大学学院医院，伦敦，英国
在肠内喂养糖尿病患者的血糖管理Novo Nordisk UK研究基金会（NNUKRF）
研究奖学金 - 该奖项向所有医疗保健专业人员开放（例如医生，护士，足病医生，营养师…）在印度工作中工作，并希望获得博士学位：3年全职，全职4年，在MSC 1年或5年兼职。*1型糖尿病项目的申请可以由JDRF（JDRF.org.uk）授予联合资助。
重新审视肠降凝蛋白和肠内分泌的概念l- ...
STC-1衍生自双胞胎小鼠的十二指肠肠肠分泌肿瘤（Proinsulin-SV40大T抗原/proinsulin- Polyoma-polyoma x Small t抗原）
推荐引用 推荐引用 Goyal H, Mann R, Gandhi Z 等。人工智能在胰胆疾病中的应用。胃肠内镜治疗进展。2021 年 1 月。doi:10.1177/2631774521993059
简介人工智能 (AI) 是一个通用术语，指计算机作为智能生物执行任务的能力，即模仿人类思维的“认知”功能，如“学习”能力。1 AI 的概念早在亚里士多德 (公元前 384-322 年) 的逻辑研究中就已出现；然而，艾伦·图灵于 1940 年建造了现代世界第一台可操作的计算机，即所谓的机电式希思罗宾逊计算机。2 目前正在进行深入的关于在医学领域使用 AI 应用的研究，这可以提供前所未有的机会来做出准确诊断并提高临床实践中的医疗质量。3 医学中的 AI 主要有两个分支，虚拟（包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)）和物理。4 ML 和 DL 经常互换使用；
评论文章资源受限环境下的胃肠内窥镜人工智能：现实检验
人工智能 (AI) 在胃肠病学的不同领域得到了越来越多的探索，特别是在内窥镜图像分析、癌症筛查和预测模型方面。考虑到内窥镜医师处理的大量数据和所进行的关键分析的复杂性，人工智能被广泛吹捧为常规内窥镜检查不可或缺的一部分。然而，在资源受限的环境中将人工智能应用于内窥镜检查仍然充满问题。我们使用 PubMed 数据库对涵盖人工智能在内窥镜检查中的应用以及在资源受限的环境中遇到的困难的文章进行了广泛的文献综述。我们试图在本综述中总结可能阻碍人工智能在此类环境中应用的潜在问题。希望这篇综述能让内窥镜医师和卫生政策制定者在尝试将人工智能在技术先进的环境中的进步推广到在多个层面受到限制的环境中之前，对这些问题进行思考。关键词：人工智能、自动检测、计算机辅助检测、深度学习、发展中国家、病变检测、卫生资源、卫生服务可及性。欧亚肝胃肠病学杂志 (2020): 10.5005/jp-journals-10018-1322