引言:第三磨牙在口腔中常受到影响,上颌区域罕见倒置阻生病例。这种罕见情况在诊断、治疗计划和外科手术方面带来了独特的挑战,并可能引发鼻窦炎或感染等并发症。目前的文献强调了保守治疗和外科手术之间存在分歧,缺乏全面的指南,并探索了人工智能辅助工具的作用。本研究通过评估人工智能工具(尤其是 ChatGPT)与口腔颌面外科人类专家的诊断准确性来弥补这一差距。鉴于人工智能在医学领域日益增长的作用,本研究旨在深入了解人工智能在增强罕见病例诊断和治疗计划方面的潜力,并强调人工智能系统与医疗专业人员之间的协作。目标:• 评估人工智能工具(ChatGPT)与人工生成的(专家 OMFS)诊断在牙科病例中的诊断准确性。• 评估人工智能辅助治疗计划与牙科专业人员生成的治疗计划的效率和可靠性。• 比较所用付费和非付费人工智能程序的性能和功能。材料与方法:本研究以 Thumbay 牙科医院一名 59 岁女性的特殊病例为中心,该女性存在与牙桥缺陷和高血压病史有关的问题。正畸全景片显示上颌第三磨牙倒置阻生(图 1)。患者并未因这种阻生而表现出任何直接症状。为了进行完整的假体康复和学术研究,对患者进行了锥形 CT 扫描以进行详细分析(图 2)。所有可用数据,包括病史、临床检查和 X 光片结果,都提供给专家和 AI 工具(ChatGPT 版本 3 和 ChatGPT 版本 4),以便对这例不寻常的阻生第三磨牙病例进行诊断和治疗计划。数据收集包括临床检查、影像学检查和 AI 输出,重点关注
近年来,在石墨烯传感器的领域,研究人员的兴趣明显从电阻性气体传感器[1-4]转变为用于环境监测的电阻,转变为适合医疗快速分析的电阻生物传感器的发展[5-12]。气体传感器是外延单层石墨烯(Epigraphene),是气体分子的吸附,在石墨烯层σ的电导率中导致1σ,传感器检测到了1σ。在图中示意性地介绍了生物传感器的更复杂的结构:在初始状态下,传感器包含单层石墨烯,封装在半导体底物和抗体AB之间,或生物启示器,或者是有机大分子[11];在测量过程中,测试的生物分子 - 抗原Ag或生物标志物与AB接触[11,12]。Ag与AB的相互作用改变了封装石墨烯的电导率,这是其存在的指标。因此,对于气体和生物传感器,确定石墨烯中电流的变化。从理论的角度来看,有必要确定相对电导率1σ=1ν/ν + 1µ/µ/µ/µ的相对电导率变化,其中ν是电流载体1的浓度,而µ是其迁移率。在本文中,我们将基于两个先前提出的模型:封装结构[13]和抗体的悬挂键[14],介绍比率1σ/σ的估计值。
电子产品已被用于各种应用,如可以监测周围环境的热量、质地、压力和应变的人工智能皮肤[6,7],以及可拉伸的锂离子电池[8],它可用作全柔性电路的电源。在传感领域,人们希望能够随着皮肤和器官等生物表面变形的传感器能够获得更可靠、更准确的信息,而柔性生物传感器是此类应用的有希望的候选者。最近,已经开发出具有各种机制的柔性生物传感器,包括电化学传感器[9,10]、等离子体传感器[11,12]、压电传感器[13,14]等,用于检测小分子[15,16]、蛋白质[17]、核酸[18]以及细菌[19]。
行为。大多数动力学研究都是在纯缓冲液中进行的,因为这类研究的标准技术是基于表面等离子体共振 (SPR) 测量的,而血浆蛋白的非特异性结合会扭曲高浓度 (> 1%) 血清样品的动力学数据 [ 1 ];因此,目前还无法在生物基质中进行详细的动力学研究。微尺度热泳动 [ 2 ] 和高效亲和色谱技术 [ 3 ] 已用于药物和血清蛋白之间的分子相互作用研究,并已证明其在获取平衡常数 (例如,K d:解离常数) 方面的有效性,尽管它们不能实现实时相互作用观察,也不能提供动力学信息,例如反应速率常数。