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反复出现的心肌梗塞和急诊科访问：一项关于斯德哥尔摩地区胸痛队列的回顾性研究
经历急性心肌梗塞（AMI）的抽象背景患者有经常性AMI的风险。需要关于反复AMI的当代数据及其与返回急诊科（ED）有关胸痛的访问。方法，瑞典回顾性队列研究将患者级的数据从六家参与医院联系到四个国家记录，以构建斯德哥尔摩地区胸痛队列（SACPC）。AMI队列包括SACPC参与者，访问ED的胸痛被诊断为AMI并已活着（在研究期间对AMI的第一次初级诊断），不一定是患者的第一个AMI）。在INDEX AMI出院后的一年中，确定了复发性AMI事件的速率和时间，胸痛的回访和全因死亡率。在2011年至2016年的主要投诉中，有137 706例出现胸痛的患者中的结果，5.5％（7579/137 706）与AMI住院。总共有98.5％（7467/7579）的患者被活着出院。在索引AMI出院后的一年中，AMI患者的5.8％（432/7467）经历了≥1个经常性AMI事件。回访胸痛的回访发生在27.0％（2017/7467）的指数AMI幸存者中。在返回访问期间，在13.6％（274/2017）的患者中诊断出反复的AMI。AMI队列中的一年全因死亡率为3.1％，在复发性AMI队列中为11.6％。在此AMI人群中得出的结论，在AMI出院后的一年中，有10名AMI幸存者返回ED进行胸痛。这项研究证实了AMI幸存者的高残余缺血风险和相关的死亡率。此外，在此访问期间，超过10％的返回访问的患者被诊断出患有反复发生的AMI。
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评估边缘化社区的气候风险
来源：FEMA和Verisk数据。注释：AMI =区域中位收入； FEMA =联邦应急管理机构； LMI =低收入和中等收入。颜色的社区是人口普查区，其中有色家庭的份额超过50％。多数白人社区是人口普查区，白人家庭的份额超过50％。LMI社区是普查区中位收入中位数不到AMI的80％的社区。中等收入社区是普查区中位收入中位数至少占AMI的80％但不到AMI的120％的社区。高收入社区是人口普查区中位收入至少占AMI的120％的社区。
交互式机器学习中的人：环境智能的分析和观点
随着环境智能（AMI）的愿景变得更加可行，在这种情况下，设计有效和可用的人机相互作用的挑战变得越来越重要。交互式机器学习（IML）提供了一组技术和工具，以使最终用户参与机器学习过程，从而有可能构建更值得信赖和适应性的环境系统。在本文中，我们的重点是探索APS，以有效整合和协助基于ML的AMI系统中的人类用户。通过对关键IML相关贡献的调查，我们确定了在AMI应用中设计有效的人类相互作用的原则。我们将它们应用于开权构成的情况，这是实现AMI的一种方法，以增强人类与人工智能之间的协作。我们的研究强调了对以用户为中心和上下文感知的设计的需求，并提供了将IML技术集成到AMI系统的挑战和机遇的见解。
富马酸二甲酯调节短期治疗后的营养不良疾病计划
引入了严重的缺氧 - 缺血性诱导的急性心肌梗死（AMI），尽管我们对低氧分子机制的理解有限，急性心肌梗死（AMI）仍然是世界范围内死亡的主要原因之一，这些机制负责低氧 - 异常介导的心脏介导的心脏细胞损害（1-3）。因此，我们迫切要发现新颖的分子机制并为AMI开发新的疗法（3）。长的非编码RNA（LNCRNA）被定义为具有强生物学功能的〜200个核苷酸的非编码RNA。最近的研究已经确定，一组LNCRNA与AMI有关，该研究可能代表了一类新型的诊断生物标志物和治疗靶标（4，5）。BIM诱导死亡（Morrbid）的髓样RNA调节剂是2016年鉴定出的白细胞特异性lncRNA，在小鼠和人类之间是保守的，是白细胞寿命的关键控制因素（6）。另一项研究报告说，白细胞特异性的莫比德与左心室肥大有关（7）。迄今为止，尚不清楚心肌细胞是否可以表达Morrbid以及Morrbid的角色在心脏病中，例如AMI。为此，我们已经确定人类和小鼠心肌细胞都可以表达大量的莫比德。Morrbid的表达显着增加，并且在AMI后小鼠心脏中显着增加。因此，当前的研究旨在确定Car-diac肌细胞Morrbid在AMI中的作用，并确定涉及的潜在细胞和分子机制。
急性心肌梗死患者运动评估中运动耐量下降预测模型的建立
尽管再灌注治疗和药物治疗策略已取得长足进步（1），但急性心肌梗死（AMI）仍然是冠心病患者死亡的主要原因之一，严重威胁患者的生命健康（2）。《2021年中国心血管健康与疾病报告》显示，我国心血管疾病发病率和死亡率仍呈上升趋势，心血管疾病死亡率居首位，高于肿瘤等疾病，其中AMI死亡率快速上升。随着再灌注治疗的发展，经皮冠状动脉介入治疗（PCI）已成为治疗AMI的重要方法，是降低AMI患者死亡率最有效的措施之一。人们普遍认为，运动能力下降是不良结局和损伤的重要预测因素，不仅在心血管疾病和慢性心力衰竭患者中如此，在普通人群中也是如此（3-5）。心肺运动试验 (CPET) 测量峰值氧耗 (VO 2 峰值)，被广泛用作测量运动能力的金标准 (6,7)。此外，CPET 已成为临床评估 AMI 患者心脏康复的最重要和最有价值的非侵入性诊断测试，也广泛用于评估 PCI 的疗效。CPET 也是
智能医疗：利用环境智能探索医疗物联网
摘要：环境智能 (AMI) 代表了信息技术的重大进步，它具有感知性、适应性，并且能够很好地适应人类需求。它在各个领域都具有巨大的前景，尤其与医疗保健有关。人工智能 (AI) 与医疗物联网 (IoMT) 的结合，在医疗环境中创建了 AMI 环境，进一步丰富了医疗保健领域的这一概念。本调查通过回顾 AMI 技术在 IoMT 中的应用，为医疗保健领域的研究人员和从业者提供了宝贵的见解。该分析涵盖了基本基础设施，包括智能环境和可穿戴和非可穿戴医疗设备的频谱，以实现医疗保健环境中的 AMI 愿景。此外，本调查全面概述了用于制定针对医疗保健应用的 IoMT 系统的尖端 AI 方法，并阐明了现有的研究问题，旨在指导和启发这一充满活力的领域的进一步发展。
新闻稿
2023年5月31日|为了立即释放，肥胖症将在30年内成为心脏病发作的最重要危险因素，肥胖将成为急性心肌梗死（AMI）发作的主要危险因素，与肥胖相关的AMI相关死亡预计将在2050年增加三倍（294.7％）。新加坡，2023年5月31日 - 新加坡心脏病发作的数量预计将从2025年的482例案例增加到近三倍（194.4％），到2050年的每100,000人口1,418例，肥胖症预计将是AMI和AMI相关死亡的主要代谢风险因素。在2025年，可以预测，有4,000名新加坡人将心脏病发作。通过基于新加坡当前代谢负担的当前预测分析，100名新加坡人中有1个将在2050年心脏病发作。ami，或更常见的心脏病发作，当血液由于冠状动脉的阻塞而无法流入心脏肌肉的一部分时就会发生。堵塞通常以血块的形式剥夺了氧气和营养素的心肌，从而严重损害了受影响的心脏问题，这通常是危及生命的。肥胖将成为到2050年AMI发作的增长最快和领先的代谢危险因素，增长了近十倍（880％），超过高血压和高脂血症。对于2050年可能有心脏病发作的每10万人来说，其中3,764人可能超重或肥胖，而2025年为每100,000人384。Using data from the Singapore Myocardial Infarction Registry (SMIR) from January 2007 to December 2018, the study led by Dr Nicholas Chew from the Cardiovascular-Metabolic Disease Translational Research Programme (CVMD TRP) at the Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore (NUS Medicine) and Department of Cardiology at the National University Heart Centre Singapore (NUHCS) under the National University Health System （NUHS）预测2型糖尿病（T2DM），高血压，高脂血症（高胆固醇），超重/肥胖和吸烟之间的疾病和AMI相关的死亡率在2025年至2050年间吸烟，从2025年到2050年，基于年龄段，性别和种族，性别和种族，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。这种令人担忧的AMI发病率增加将不成比例地影响超重或肥胖的女性，到2050年，AMI队列增加了13倍以上（1,204.7％）。马来人的心脏病发作发生率也将大大增加，肥胖马来人的每100,000例人口的案例预计将增加12倍（1,191.9％），从2025年至2050年之间的803到10,372。In terms of heart attacks leading to deaths, overweight/obesity related AMI-mortality will also see an alarming four-fold (294.7%) increase, as opposed to the declining trends in AMI-related mortality associated with other risk factors like T2DM, hypertension and active/previous
第十六届普适计算与环境智能国际会议
AmI 环境由现代生活中的多种自主计算设备集成而成，从消费电子产品到手机。理想情况下，AmI 环境中的人们不会注意到这些设备，但是，他们将受益于这些解决方案提供的服务。这些设备可以感知到此类环境中的人员，并可以对他们的手势、动作和环境做出反应。最近，由于社会带来的新挑战，人们对 AmI 环境的兴趣大大增加，需要高度创新的服务，例如车载自组织网络 (VANET)、环境辅助生活 (AAL)、电子健康、物联网、家庭自动化等。本届 UCAmI 会议的重点将是“可持续环境智能解决方案的创建技术”。