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与1型糖尿病一起生活良好
通常，人体的免疫系统通过识别不应该在体内并瞄准它们的“异物”细胞来帮助我们保护我们，因此它们会受到损害，无法再引起感染或疾病。然而，在患有1型糖尿病的患者中，免疫系统错误地将胰腺内部的细胞识别为“异物”，并将其瞄准。这意味着它们被损坏，胰腺无法再胰岛素。尚未清楚地理解其原因。
2024-05-09-销售 - 糖 - 糖 -
ICR Consilium Chris Gardner, David Daley, Lindsey Neville Tel: +44 (0) 20 3709 5700 Email: arecor@consilium-comms.com Notes to Editors About Arecor Arecor Therapeutics plc is a globally focused biopharmaceutical company transforming patient care by bringing innovative medicines to market through the enhancement of existing therapeutic products.通过应用我们创新的专有技术平台Arestat™，我们正在开发糖尿病和其他指示中专有产品的内部投资组合，并与领先的药品和生物技术公司合作以提供治疗产品。Arestat™平台由广泛的专利组合支持。该协作增加了雷科尔（Arecor）的广泛集中活动计划，其两个主要专有临床开发计划（AT278和AT247）是两个超优化的胰岛素候选者，这些胰岛素候选者提供了简化和改善糖尿病的人的血液葡萄糖控制的潜力
使用量子转移学习
糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病患者普遍存在的并发症，可能会导致视力障碍，这是由于视网膜上形成的病变。在高级阶段检测DR通常会导致不可逆的失明。通过眼科医生通过视网膜底面图像诊断DR的传统过程不仅是耗时的，而且还很昂贵。虽然经典的转移学习模型已被广泛用于计算机辅助检测DR，但其高维护成本可能会阻碍其检测EFFI效率。相比之下，量子传递学习对这一挑战的更有效解决方案。这种方法非常有利，因为它以启发式原则运作，使其对任务进行了高度优化。我们提出的方法利用这种混合量子传递学习技术来检测DR。为了构建我们的模型，我们利用Kaggle上可用的Aptos 2019失明检测数据集。我们采用RESNET-18，RESNET34，RESNET50，RESNET101，RESNET152和INCEPTION V3（预训练的经典神经网络）进行初始特征提取。在分类阶段，我们使用变分量子分类器。我们的混合量子模型显示出了显着的结果，RESNET-18的精度为97％。这表明，与量子机学习集成时，量子计算可以单独使用经典计算机来执行一定程度的功率和EFFI的任务。通过利用这些先进的技术，我们可以显着改善糖尿病性视网膜病的检测和诊断，从而使许多人免于失明的风险。
抗糖尿病性churna
这项研究的目的是使用链霉亲素诱导的糖尿病模型以及其α淀粉酶和α糖苷酶抑制活性来评估抗糖尿病性churna的抗糖尿病特性。[1]特别普遍的代谢疾病之一，糖尿病影响全球2.8％，预计到2025年将达到5.4％。草药长期以来一直被视为一种极为宝贵的药物。结果，它们越来越多地在当代护理中出现。因此，基于综述，药物降低血糖水平的能力主要归因于多酚，类黄酮，萜类化合物，香豆素和其他成分的存在。抗糖尿病冠 - 由翼龙，阿扎尔达里奇塔（Azardirachta），azardirachta，ocimum sanctum，syzygium cumini，trigonella foenum graceum，emblica officinalis，glycyrrhiza glababra，curcyrias salligr sall sall sall sall，抗糖尿病活动。[2]使用淀粉碘和二硝基水杨酸（DNSA）方法进行体外抗糖尿病筛查，该方法涉及α-淀粉酶抑制和IC 50值。[3]粉末特性像灰值，安息角度，密度，散装密度，挖掘密度，lod，pH值一样。每个参数已超过标准限制。
糖尿病神经病患者的智能鞋
糖尿病是一种慢性疾病，会损害一个人利用食物作为燃料的能力。通常，您吃的糖和碳水化合物被人体分解成一种称为葡萄糖的化学物质。人体的细胞在葡萄糖上运行。但是，要使细胞吸收葡萄糖并将其用作燃料，它们需要循环中存在的激素胰岛素。糖尿病主要是由于人体无法利用其生成的胰岛素或产生不足的胰岛素引起的。葡萄糖在血液中积聚，因为它不能被细胞吸收。升高的血糖水平有可能对四肢组织中的组织造成神经损害。脚溃疡的一个主要原因是神经受伤。糖尿病患者必须照顾他们的脚溃疡。除非他们最终在脚下失去自己的感觉（称为神经病的疾病），从而导致脚步溃疡。为此，为了避免足部溃疡，医生建议穿糖尿病鞋。这些鞋减少了施加到脚上的最大足底力，但它们不调节温度或异常压力，这是可以有效地导致伤口感染的因素。鉴于糖尿病是这些足溃疡的主要原因，因此血糖控制至关重要。糖尿病患者可以调节其每日卡路里摄入量和活动，以更好地控制其血糖水平。糖尿病患者应定期降低其血糖水平，并在偏离时被告知，以便自行保持病情。新颖的想法是一个插件的移动基础，可以固定在任何类型的糖尿病鞋上，以治疗脚溃疡，并防止它们变得更糟，同时跟踪患者的体重，温度和通过智能手机应用程序采取的步骤。
糖尿病患者的饮食建议
包括注册营养师（RD）或注册营养师营养学家（RDN），或转介到包括饮食建议的糖尿病自我管理教育和支持（DSMES）计划。当前（2024）美国糖尿病协会（ADA）的建议促进了所有医疗保健专业人员，将糖尿病患者推荐为RDN在诊断时和整个生命周期所需的糖尿病的人（MNT），除了DSMES（1）。非常重要的是要注意，对于糖尿病患者的饮食建议实际上是预防糖尿病和一般人群健康的相同建议。但是，不能排除糖尿病患者需要额外的支持才能满足建议。fang等人报道说，尽管在过去几十年中，危险因素控制和遵守预防措施的依从性持续改善，但在2015年至2018年，美国一半的糖尿病成年人不符合推荐的糖尿病护理目标（2）。这是当前且持续的问题。饮食和生活方式建议是预防和管理糖尿病的建议的基石，但是有明显的障碍，可以避开建议和实施生活方式的改变。首先，许多来源都有大量用于糖尿病管理的饮食信息，尽管并非全部都是基于证据的或最新的。在长期改变饮食时，每个人也必须考虑到每个人所特有的社会，文化和个人偏好。许多医疗保健
一项关于Madhumeha（2型糖尿病）的阿育吠陀概念研究：A
介绍子在Charak Nidan中描述了八种类型的疾病，其中Prameha是其中之一。质子质体的经典症状是“核ha是一组尿液疾病，特别以频繁和尿液异常的排尿为特征。”Prameha被认为是Mutragata Rogas之一，所有Achara表示Prameha具有二十种。根据Tridosha Sidhandha的Prameha分类，Kapha Prameha是一个青少年，Pitha Prameha是六个，而Vata Prameha是四个。Madhumeha是Vata Prameha的四种类型之一。madhumeha与糖尿病相关。糖尿病是一组由胰岛素产生，作用或两者兼而有之引起的高血糖水平（高血糖）的代谢疾病。根据糖尿病的病因，导致高血糖的因素包括胰岛素分泌减少，葡萄糖利用率降低和葡萄糖产生增加。根据国际糖尿病联合会（IDF），成年人口的8.8％患有糖尿病，当前的全球统计数据表明，有4.63亿和3.74亿个人患有糖尿病。的目的和目标研究先前的研究工作并找出有关Madhuma的研究领域。
糖尿病中的人工智能诊断
摘要糖尿病是一种以血糖水平升高为特征的慢性代谢疾病，造成了重大的全球健康负担。及时，准确的诊断对于有效管理和预防并发症至关重要。近年来，人工智能（AI）已成为改善糖尿病诊断过程的有前途的工具。本评论文章概述了诊断糖尿病的AI应用程序的当前状态，包括各种方法，例如机器学习，深度学习和预测性建模。我们讨论了各种数据源的利用，包括医学图像，电子健康记录，遗传信息和糖尿病诊断的生活方式因素。此外，我们研究了基于AI的诊断工具在临床实践中的性能，挑战和未来的指示。通过综合现有文献并突出关键的进步，本综述旨在阐明AI在增强糖尿病诊断的准确性和效率方面的作用，最终有助于改善患者的结果和医疗保健。
