摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而,由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估,临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法,例如流行的蒙特卡罗 dropout,都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外,这在临床上也不令人满意,因为大多数感兴趣的对象(例如脑病变)都是由体素组组成的,而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中,我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估,该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量:熵、方差和模型置信度;并且可以应用于任何病变,无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
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请注意,这些标签遵循制造商的指导,以储存疫苗。标签遵循制造商有关年龄和其他迹象的指导,除非免疫实践咨询委员会(ACIP)建议与制造商的指导不同。如果ACIP建议与制造商的指导不同,则标签遵循ACIP建议(例如,AREXVY RSV疫苗(GSK)批准了50 - 59年的高风险人群FDA,成年人60岁及60岁以上。但是,ACIP建议使用这种疫苗60 - 74年,高风险和所有75岁及以上的成年人)。
执行总结食品和农业部门是欧盟内部批判性辩论的核心。一个关键问题 - 蛋白质的未来,从生产到消费,都引发了两极分化的讨论,各种问题通常令人难以调和。我们看到了弥合这些鸿沟的机会。作为代表整个价值链中参与者的多元化联盟,我们致力于将对话从两极分化转变为协作。具有新的欧盟授权,Draghi和Letta报告的势头,食品和农业视野的制作以及战略对话的结果,我们相信有一个独特的机会,可以将多样,可持续的1个蛋白质来源(植物,动物和新颖的2种蛋白质源)定位为欧洲未来食品的必不可少的植物。
Vision语言基础模型(VLFM)显示出令人印象深刻的概括功能,使其适合域概括(DG)任务,例如合成图像的培训和对真实数据的测试。但是,现有评估主要使用由互联网图像构建的学术基准,类似于用于培训VLFM的数据集。本文评估了基于VLFM的DG算法在两个合成到实体分类数据集,Rareplanes Tiles和飞机上的性能,旨在模仿工业文本。我们的发现表明,虽然VLFMS上的基准优于随机初始化的净作品,但在这些类似工业的数据集中,它们的优势大大降低。这项研究强调了评估模型在不同的代表性数据上的重要性,以了解其现实世界的适用性和局限性。
结核病 (TB) 是由结核分枝杆菌复合群的抗酸杆菌引起的传染病。肺结核是最常见的表现,由原发性感染或潜伏性疾病复发引起。在极少数情况下,结核分枝杆菌会广泛播散,通常通过血源性或淋巴途径传播,导致多器官受累并可能危及生命,称为播散性结核病。我们介绍了一名 55 岁男性的病例,他到急诊室 (ED) 就诊,主诉炎症性多关节痛和肌痛,在过去四个月内病情逐渐恶化。其他症状包括疲劳、咳嗽伴有脓性痰,以及过去一个月内体重减轻。患者的既往病史包括肺矽肺和吸烟。体格检查显示,他面容憔悴,发烧(38.4 ºC),胸部检查正常,没有关节炎的迹象。血液检查显示贫血、白细胞减少、轻度肝细胞溶解和急性期反应物升高。尿沉渣显示轻度血尿,伴有红细胞管型。胸腹盆腔计算机断层扫描显示弥漫性毛玻璃样支气管血管周围致密化、左侧胸腔积液、均质性肝脾肿大以及多发性纵隔、腹膜后、门静脉周围、髂骨和腹股沟淋巴结肿大。入院后,痰液和尿液中的结核分枝杆菌 DNA 聚合酶链反应 (PCR) 呈阳性。诊断为播散性结核病,伴有肺和肾受累,并开始使用异烟肼、利福平、吡嗪酰胺和乙胺丁醇进行抗结核治疗。此外,收集了 24 小时尿液,发现蛋白尿为 1,566 毫克/24 小时。超声引导下经皮肾活检显示为免疫复合物沉积引起的系膜增生性肾小球肾炎。多关节痛持续存在,并伴有新发关节炎,因此进行了关节穿刺术。结核分枝杆菌学和结核分枝杆菌 DNA PCR 检测均为阴性。在病房中,患者突然出现呼吸困难和下肢水肿,并检测到颈静脉扩张和低血压。即时心脏超声显示大量心包积液,无心包填塞。超声引导下进行了心包穿刺术。心包液的结核分枝杆菌学和结核分枝杆菌 DNA PCR 检测均为阴性。入院六周后,痰液 Lowenstein-Jensen 培养中发现结核分枝杆菌。患者住院 145 天后出院,有迹象表明需要继续抗结核治疗至少 12 个月,治疗延长时间取决于临床进展。出院 12 个月后,患者无症状,分析和影像学检查均有改善;因此,停止抗结核治疗。播散性或粟粒性结核病是一种罕见疾病,由于临床表现不具特异性,对每位临床医生的诊断都具有挑战性。如果最初没有怀疑结核病,多器官受累可能会影响诊断检查。临床医生应注意异质性疾病进展,因为最初发现器官受累并不排除疾病进一步播散的可能性。应迅速诊断,以便尽早开始抗结核治疗并预防可能危及生命的情况。
1欧洲非Polio肠病毒网络(E.N.P.E.N.),瑞士日内瓦1207号2国立公共卫生与环境研究所(RIVM),荷兰3721 Ma Bilthoven; kim.benschop@rivm.nl(K.S.M.B。); erwin.duizer@rivm.nl(E.D。)3芬兰卫生与福利研究所,P.O。框95,70701 Kuopio,芬兰; soile.blomqvist@thl。Fif4疫苗,药品和医疗保健产品监管机构,英国POTTERS BAR EN6 3QG; javier.martin@mhra.gov.uk 5 MRC全球传染病分析中心,英国伦敦SW7 2AZ; a.shaw@imperial.ac.uk 6 Abdul Latif Jameel疾病与紧急分析研究所,伦敦帝国医学院公共卫生学院,伦敦SW7 2BX,英国7 Laboratoire微生物基因组环境(LMGE),Clermont Auvergne Cnrs,63001 Clermont-Clermont-Fercerrand,France,France,France; j-luc.bailly@uca.fr 8病毒监测和研究科病毒和微生物特殊诊断史坦斯大学血清学院,DK-2300,丹麦哥本哈根; lara@ssi.dk 9 Cantacuzino国家医疗研究与发展研究院肠道病毒感染实验室,罗马尼亚布加勒斯特020123; baicus.anda@cantacuzino.ro 10 Nordsjaelland大学医院临床研究系,丹麦1172哥本哈根公共卫生系3400,丹麦哥本哈根大学,丹麦12号哥本哈根12 Microbiology Services National Health Services National Health Services(NHS)血液和伦敦NW9 NW9 5BG,UK,UK,伦敦NHS和移植; Heli.harvalasimmonds@nhsbt.nhs.uk 13感染与免疫部,伦敦大学学院,伦敦WC1E 6BT,英国 *通信:lauretta.bubba@gmail.com(L.B. ); thea.koelsen。fifin@regionh.dk(t.k.f.)框95,70701 Kuopio,芬兰; soile.blomqvist@thl。Fif4疫苗,药品和医疗保健产品监管机构,英国POTTERS BAR EN6 3QG; javier.martin@mhra.gov.uk 5 MRC全球传染病分析中心,英国伦敦SW7 2AZ; a.shaw@imperial.ac.uk 6 Abdul Latif Jameel疾病与紧急分析研究所,伦敦帝国医学院公共卫生学院,伦敦SW7 2BX,英国7 Laboratoire微生物基因组环境(LMGE),Clermont Auvergne Cnrs,63001 Clermont-Clermont-Fercerrand,France,France,France; j-luc.bailly@uca.fr 8病毒监测和研究科病毒和微生物特殊诊断史坦斯大学血清学院,DK-2300,丹麦哥本哈根; lara@ssi.dk 9 Cantacuzino国家医疗研究与发展研究院肠道病毒感染实验室,罗马尼亚布加勒斯特020123; baicus.anda@cantacuzino.ro 10 Nordsjaelland大学医院临床研究系,丹麦1172哥本哈根公共卫生系3400,丹麦哥本哈根大学,丹麦12号哥本哈根12 Microbiology Services National Health Services National Health Services(NHS)血液和伦敦NW9 NW9 5BG,UK,UK,伦敦NHS和移植; Heli.harvalasimmonds@nhsbt.nhs.uk 13感染与免疫部,伦敦大学学院,伦敦WC1E 6BT,英国 *通信:lauretta.bubba@gmail.com(L.B.); thea.koelsen。fifin@regionh.dk(t.k.f.)
1就本评估而言,战略侵犯行动被定义为旨在直接和实质上影响竞争对手的领导,维持冲突的资源和/或战略力量的进攻行动。此类行动旨在攻击敌人能力的核心,或者将对寻求实现战争目标的友好力量提供进一步的抵抗。
诸如Chatgpt之类的工具举例说明的生成人工智能(AI)的快速发展已改变了医疗保健局势,尤其是在患者教育和患者 - 医师关系方面。尽管医疗保健的AI传统上专注于数据分析和预测分析,但生成AI的兴起引入了患者互动,信息传播以及患者护理的整体动态方面的新机遇和挑战。本叙事评论探讨了生成AI对医疗保健的双重影响,研究了其在增强患者对医疗状况的理解,促进自我保健和支持医疗保健决策方面的作用。此外,审查还考虑了潜在的风险,例如对患者 - 医学关系的信任侵蚀以及错误信息的传播,同时解决了道德含义以及未来将来整合到临床实践中。使用PubMed,Medline,Scopus和Google Scholar等数据库进行的全面文献搜索包括2010年至2024年之间发表的研究,讨论了生成AI在患者教育,参与度和患者 - 物理学关系中的作用。的发现表明,生成的AI工具通过使复杂的医疗信息更易于访问,个性化和互动来显着增强患者的健康素养,从而使患者能够在管理医疗保健方面发挥更积极的作用。然而,还确定了诸如错误信息和破坏患者关系的风险,案例研究强调了正面和负面结果。要充分利用AI在医疗保健中的潜力,必须进行周到的这些工具,确保它们补充而不是取代医生提供的个性化护理。未来的研究应着重于应对道德挑战,并优化AI在临床实践中的作用,以保持信任,沟通和患者护理的质量。