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World File Search System胰腺炎
与急性胰腺炎及其机制有关的糖尿病的招募和保留策略（梦）研究：急性胰腺炎联盟（T1DAPC）中的1型糖尿病
即时重播和视频审查作为专业运动员培训过程的一部分，历史悠久。但是，法律发现性是在手术专业中采用基于视频的培训和评估的主要障碍。无缝的视频捕获和编辑也是一个主要障碍。在2000年代初期，大多数手术室都安装了光线照相机；但是，很快指出，使用该技术捕获的视频经常被外科医生的头部阻塞。因此，在手术室中使用光线摄像机时，错过操作最重要的方面并不少见。广泛采用的最低侵入性的经验已大大提高了手术期间手术工作流程的高质量，毫无开动的观点的可用性。因此，对于使用微创技术进行的手术程序，手术视频捕获和编辑已经显着增加。手术视频的可用性增加引发了人们对使用人工智能（AI）来分析外科视频的兴趣。1在2017年，约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）的计算机视觉工程师发布了第一个公共数据集，以帮助推动AI潜在使用自动任务识别。数据集包含使用DA Vinci机器人的三个任务的同步视频和运动数据：缝合，针，传递和
糖尿病与急性胰腺炎及其机制相关 (DREAM) 研究的原理和设计：来自急性胰腺炎 1 型糖尿病联盟 (T1DAPC) 的前瞻性队列研究
Phil A. Hart，医学博士1，Georgios I. Papachristou，医学博士，博士，沃尔特·G·帕克，MD 2，Anne-Marie Dyer，MS 3，Vernon M. Chinchilli，PhD 3，Elham Afghani，MD 4，M.D. 1，Kathleen M. Dungan，医学博士7，Jeffrey J. Easler，MD 8，Evan L. Fogel，MD，MSC 8，Carla J. Greenbaum，MD 9，Rita R.Kalyani，MD，MHS 10，MHS 10，Murray Korc，M. Lee, MD 1 、Jennifer L. Maranki, MD 15 、Stephen J. Pandol, MD 16 、Anna Evans Phillips, MD 17 、Jose Serrano, MD, PhD 5 、Vikesh K. Singh, MD, MSc 4 、Cate Speake, PhD 9 、Temel Tirkes, MD 18 、Frederico GS Toledo, MD 19 、Guru Trikudanathan, MD 20 、Santhi Swaroop Vege, MD 21 、Ming Wang, PhD 3 、Cemal Yazici, MD 22 、Atif Zaheer, MD 23 、Christopher E. Forsmark, MD 24 、Melena D. Bellin, MD 25 、Dhiraj Yadav, MD, MPH 26 代表 1 型糖尿病急性胰腺炎联盟 (T1DAPC)
免疫检查点抑制剂在癌症治疗和胰腺炎发病率中的作用
。内科，罗斯大学医学院，布里奇敦，布尔布6 ，Ind 11。内科，SMT。 Nathiba Hargovandas Lakhmichand 市立医学院，艾哈迈达巴德，印度 12. Shri Venkateshwara 大学生物技术，Gajraula，印度
2 型糖尿病患者使用 SGLT2 抑制剂后发生急性胰腺炎的风险
钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 抑制剂 (SGLT2i) 在过去十年中已成为最广泛使用的 2 型糖尿病 (T2DM) 二线治疗药物之一，这可能是因为它们对心血管终点有益。1根据对 FDA 不良事件报告系统 (FAERS) 的审查，FDA 认为急性胰腺炎是与使用 SGLT2i 有关的潜在安全问题。FDA 审查发现，与 SGLT2i 的利尿作用相关的胰液缺血和粘度增加、以及 SGLT2i 介导的脂肪分解导致的胆汁淤积和胆结石是急性胰腺炎风险升高的潜在机制。关于 SGLT2i 与急性胰腺炎之间关联的现有证据有限。在一项对 19 项随机对照试验的荟萃分析中，Tang 等人未发现使用 SGLT2i 会增加急性胰腺炎的风险。然而，大多数纳入的试验规模较小，随访时间有限，导致在纳入的 19 项试验中总共只观察到 26 例急性胰腺炎事件。两项先前的观察性研究也表明，与其他抗糖尿病治疗相比，SGLT2i 不会增加急性胰腺炎的风险；尽管这两项研究都依赖诊断代码来评估急性胰腺炎。众所周知，诊断代码对急性胰腺炎的阳性预测值 (PPV) 较差 (55-66%)，这引起了人们对先前研究有效性的担忧，因为结果分类错误。
人工智能模型协助医生量化急性胰腺炎中的胰腺坏死
修订后的亚特兰大分类（1）将急性胰腺炎（AP）分为轻度、中度和重度。大多数病例为轻度，但8.8%的病例会发展为重度急性胰腺炎（SAP）（1）。SAP常导致胰腺周围组织坏死和多器官衰竭（2），在器官衰竭持续的情况下，死亡率可高达28%（1），且预后不良（3）。SAP的早期诊断和相应的护理治疗对于有效预防不良患者预后至关重要（4）。改良CT严重程度指数（MCTSI）是评估AP严重程度的有效工具（5），MCTSI评分越高，并发症发生率越高（6,7）。根据MCTSI评估胰腺坏死体积，分为0%（0分）、小于30%（2分）和大于30%（4分）（8）。区分坏死和非坏死的胰腺组织是一项挑战，这种评估需要由训练有素的专业专家进行。然而，即使对于专家来说，评估通常也只能提供定性信息，通常基于对医学影像（如 CT 扫描）的视觉分析（9）。深度学习系统可以独立提取特征进行大规模操作（10），并通过图像配准技术准确高效地分析图像，而无需专家指导。然而，胰腺的形状不规则且变化很大。此外，胰腺的计算机断层扫描（CT）扫描缺乏鲜明的对比度，通常没有清晰光滑的边界。因此，该器官的分割很困难（11-13）。先前的研究试图改进
7.03.12 胰岛移植治疗慢性胰腺炎和 Donislecel-jujn 治疗 1 型糖尿病
32. Georgiev G, Beltran del Rio M, Gruessner A, et al. 自体胰岛移植后患者生活质量和疼痛改善
