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World File Search System败血症
Achalasia与双侧肺炎和败血症
摘要。achalasia是一种罕见的食管运动障碍，主要由症状的基本三合会表现出来：吞咽困难，反流和外部疼痛。患者经常忽略多年的症状，或者因症状类似的重叠疾病而接受治疗，例如GERD，胃炎或各种肺部疾病，从哮喘到阻塞性肺部疾病。常见的并发症是导致肺炎的弹性，这些患者通常会从肺病学家转到胃肠病学家寻找诊断和治愈。这项研究表明，患者接受了严重的，巨质，巨型雌性和食管胸膜尾声的严重并发症。案例研究强调了多学科方法的重要性，选择正确的治疗方法以及对情况的客观评估，而当我们决定一种选择时，而另一种选择则是唯一可持续的选择。在这种情况下，这是一种复杂的重症监护方法。
败血症功能基因组学研究助理
您将有机会加入一项研究计划，该计划通过与Danaher Corporation及其子公司Cepheid进行新的合作而进一步发展。这项研究是Beacon计划的一部分，“使用Cepheid GenExpert平台基于基因表达来对败血症亚型的开发和预期评估”。该计划旨在通过开发医疗点测试来根据患者的免疫反应特征对败血症患者进行精确医学。我们旨在使用一种利用宿主转录组，免疫分析和电子健康记录的综合方法，并结合GenExpert系统进行mRNA定量。我们的目标是提供一种精确的医学方法，以管理严重感染的患者。这项工作与英国，美国和瑞典的临床团队，公司合作伙伴和专家调查员高度合作。您将促进与达纳赫（Danaher）的激动人心的新合作联系，这可能涉及前往瑞典（Cepheid）和美国（Danaher）的旅行。
人工智能和机器学习在败血症中的作用 -
败血症相关的急性肾损伤（SA-AKI）是重症患者的严重并发症，导致死亡率，发病率和成本更高。Sa-Aki的复杂病理生理学需要保持警惕和适当的及时干预。虽然Tra in Deitional统计分析已经确定了Sa-Aki的严重危险因素，但在整个研究中，结果均不一致。这导致人们对利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴趣越来越高，以更好地预测Sa-Aki。ml可以通过分析大量数据集来发现超出人类辨别的com plex模式。XGBOOST和RNN-LSTM等监督学习模型已被证明在预测Sa-Aki发作和随后的死亡率方面非常准确，通常超过传统的风险分数。同时，无监督的学习揭示了各种SA-AKI患者的临床相关亚表格型，从而实现了更量身定制的护理。另外，它有可能优化败血症治疗，以防止基于患者预后的持续细化来防止Sa-Aki。但是，利用AI/ML提出了有关数据隐私，算法偏见和法规合规性的道德和实践挑战。AI/ML允许早期风险检测，个性化管理，最佳治疗策略和SA-AKI管理的协作学习。未来的方向包括实时患者监测，模拟数据生成和及时干预的预测算法。但是，平稳过渡到临床实践需要连续的模型增强和严格的监管监督。在本文中，我们概述了用于解决Sa-Aki的常规方法，并探讨了如何应用AI和ML诊断和管理Sa-Aki，并强调了它们革新Sa-Aki护理的潜力。
败血症患者的罕见遗传变异风险
eva tosco-Herrera 1，Luis A. Rubio-Rodríguez2，AdriánMuñoz-Barrera 2，DavidJáspez2，EvaSuárez-Pajos 1，Almudena Corrales 1,3，Aitana Alonso-González1，Mirymyam Priero Ambrós9，Leonardo Lorente 10，MaríaM。Martín11，JordiSolé-Violán3,12,13，CarlosRodríguez-Gallego 3,6,12,14，ElenaGonzález-Higueras 15 ftink 3,21,22,23，BeatrizGuillén-Guio 3,18,19，Itahisa Marcelino-Rodríguez24,25，JoséM.Lorenzo-Salazar 2，RafaelaGonzález-Montelongo 2，Carlos Flores Flores 1,2,3,2,2,25 1 Candrar，NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NA.NAERAIR。西班牙特内里费岛。 div>2基因组学部，技术研究所和可再生能源（ITER），西班牙圣克鲁斯·德·特内里费岛。 div>3呼吸道疾病（网络），西班牙马德里的卡洛斯三世健康研究所。 div>4重症监护室，西班牙帕伦西亚的大学援助综合大楼。 div>5 Gran Canaria大学医院麻醉学系Negrín博士，西班牙Las Palmas de Gran Canaria。 div>6，拉斯帕尔马斯大学格兰加纳里亚大学医学和外科科学系，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰卡纳里亚。 div>7重症监护病房，西班牙莱昂大学的大学医院综合大楼。 div>8重症监护室，西班牙Valladolid的里约热内度大学医院。 div>9重症监护室，西班牙皇家城市皇家综合医院。 div>西班牙圣克鲁斯·德·特内里费岛加那利群岛大学医院的10重症监护室。 div>11重症监护室，西班牙大学医院圣克鲁斯·德·特内里费岛的坎德拉里亚女士。 div>12临床科学系，大学费尔南多·佩索亚（Fernando Pessoa Canarias），西班牙拉斯·帕尔马斯·德·格兰卡里亚（Las Palmas de Gran Canaria）。 div>13 Grant Canaria大学医院Negrín博士Negrín博士，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰卡里亚（Las Palmas de Gran）。 div>14西班牙拉斯·帕尔马斯·德·格兰卡纳里亚（Las Palmas de Gran Canaria）的格兰加那利尼（Gran Canaria）大学医院免疫学系。 div>15重症监护室，西班牙昆卡Virgen de la Luz医院。 div>16麻醉学系，坎德拉里亚圣母，圣克鲁斯·德·特内里费岛，西班牙大学医院。 div>17西班牙瓦伦西亚IMED Valencia医院麻醉和重症监护室。 div>18英国莱斯特莱斯特大学人口健康科学系。 div>19 NIHR莱斯特生物医学研究中心，英国莱斯特。 div>20重症监护室，西班牙马德里伊迪帕兹的拉巴斯大学医院。 div>21研究部门，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰卡纳里亚（Las Palmas de Gran Canaria）Negrín大学医院。 div>22加拿大多伦多的圣迈克尔医院李卡·斯舍（Li Ka Shing）知识研究所。 div>23北大西洋大学的卫生科学家，西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰卡里亚。 div>24西班牙圣克鲁斯·德·特内里费岛拉拉古纳大学的公共卫生和预防医学系。 div>25生物医学技术研究所（ITB），西班牙圣克鲁斯·德·特内里费岛，拉拉古纳大学。 div>
败血症发病机理中的分子途径
摘要的主体：败血症中的免疫反应失调，涉及过度炎症和免疫抑制，是通过细胞因子，模式识别受体和免疫细胞功能中的扰动介导的。内皮功能障碍，凝结异常，微生物组营养不良和代谢/线粒体改变也有助于败血症。临床前模型促进了对这些途径的详细研究，并鉴定了潜在的治疗靶标，包括免疫调节剂，微生物组指导的疗法，内皮调节剂，抗凝剂和代谢/线粒体剂。可能需要针对多个致病方面的组合疗法。 但是，将临床前发现转换为临床应用仍然具有挑战性。 败血症患者的异质性是一个关键问题，强调了精确医学方法的需求。 必须严格评估潜在的不良反应和最佳治疗方案。可能需要针对多个致病方面的组合疗法。但是，将临床前发现转换为临床应用仍然具有挑战性。败血症患者的异质性是一个关键问题，强调了精确医学方法的需求。必须严格评估潜在的不良反应和最佳治疗方案。
MSC-ev-micrornaome：败血症和ARDS的治疗机制的观点
1多伦多大学多伦多大学医学系医学科学研究所和部门跨部门部门，加拿大M5B 1T8，加拿大2基南生物医学研究中心，多伦多统一健康医院，多伦多圣迈克尔医院，多伦多，多伦多，多伦多，M5B 1T8，M5B 1T8，加拿大3个生物系统和综合科学研究所。 1749-016里斯本，葡萄牙； mlpacheco@fc.ul.pt 4肺部调查实验室，卡洛斯·查加斯·菲尔霍（Carlos Chagas Filho）生物物理学研究所，里约热内卢联邦大学，里约热内卢21941-902，巴西； prmrocco@gmail.com 5凯瑟琳·朗斯代尔人类健康研究所，梅诺斯大学，W23 F2H6爱尔兰Maynooth； karen.english@mu.ie 6 Maynooth大学生物学系W23 F2H6爱尔兰Maynooth 7 Maynooth 7实验医学系，隆德大学医学院，22184 Lund，瑞典； Sara.Rolandsson_enes@med.lu.se 8 Wellcome-Wolfson实验医学研究所，贝尔法斯特皇后大学，贝尔法斯特BT9 BT9 7BL，英国； a.krasnodembskaya@qub.ac.uk 9国家科学技术研究所再生医学，里约热内卢21941-599 claudia.santos@utoronto.ca或claudia.dossantos@unityhealth.to;电话。： +1-416-8646060（Ext。3198）
败血症期间的加压剂：选择和目标
使用静脉输液和加压剂的紧急复苏是一种普遍接受的败血性休克的早期相互作用。随机对照试验（RCT）比较了不同类型的加压剂，使用带有肌力剂的血管压力器以及平均动脉压靶标。RCT。最近的负EGDT RCT质疑严重败血症和败血性休克的基本治疗范例，例如SVO 2监测以滴定复苏。败血症诊断的更好的生物标志物，对血管活性剂反应改善的生物标志物以及预后的生物标志物需要在试验和临床护理中对患者进行分层。
受过训练的免疫力在败血症中的作用
败血症被定义为威胁生命的器官功能障碍综合征，原因是宿主对感染的失调反应引起的，其特征是系统性炎症对感染的反应。使用抗生素，流体复苏和器官支持疗法对败血症患者的预后有限，其发病率并没有降低，这引起了医学上更多的关注。败血症仍然是最衰弱和昂贵的疾病之一。现在认为，败血症死亡率的主要原因之一是破坏免疫稳态。免疫疗法正在彻底改变对疾病的治疗，其中失调的免疫反应起着重要作用。这种“受过训练的免疫力”是针对感染的有力防御，无论细菌，真菌或病毒的类型如何，都归因于以下发现，即先天免疫细胞通过代谢和表观遗传重编程具有免疫记忆。在这里，我们审查了败血症中先天免疫细胞的免疫疗法，受过训练的免疫力以及受过训练的免疫和败血症之间的关系。
败血症治疗人工智能临床医生案例研究
摘要 目的 在基于人工智能 (AI) 的临床决策支持系统进行临床部署和获得监管部门批准之前，建立对该系统安全性的信心对于提高自主性至关重要。在此，我们对 AI Clinician 进行了安全保障，AI Clinician 是一个之前发布的基于强化学习的脓毒症治疗推荐系统。 方法 作为安全保障的一部分，我们根据临床专家意见和现有文献定义了脓毒症复苏中的四种临床危害。然后，我们确定了一组不安全的场景，旨在限制 AI 代理的行动空间，以降低做出危险决策的可能性。 结果 使用重症监护医学信息集市 (MIMIC-III) 数据库的一个子集，我们证明，在我们预定义的四种临床场景中的三种中，我们之前发布的“AI 临床医生”推荐的危险决策比人类临床医生少，而在第四种场景中差异并不具有统计学意义。然后，我们修改了奖励函数以满足我们的安全约束并训练了一个新的 AI Clinician 代理。重新训练的模型显示出增强的安全性，而不会对模型性能产生负面影响。讨论虽然数据中缺少一些背景患者信息可能会促使人类临床医生采取危险行动，但数据经过精心策划，以限制这种混杂因素的影响。结论这些进展为基于人工智能的临床系统的系统安全保障提供了一个用例，可以生成明确的安全证据，这些证据可以复制到其他人工智能应用或其他临床环境中，并为医疗器械监管机构提供信息。