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中型安全住院服务（MSU）
过渡定义为“有目的且计划的过程，可以支持年轻人从儿童转向成人服务。过渡和转移的计划差会导致治疗连续性丧失，患者失去跟进，患者脱离接触，自我管理差以及对年轻人的健康状况不平等。因此，至关重要的是，成人和儿童NHS服务计划，组织和实施过渡支持和护理（例如，与儿童/年轻人，他们的家庭/护理人员，儿童和成人服务举行共同的年度审查会议）。这应该确保年轻人在计划和决策方面是平等的伙伴，并且他们的偏好和愿望在整个过渡和转移过程中都是核心。不错的指导方针建议，直接计划过渡到成人服务的最新年龄应在13-14岁开始，或者在发展上是合适的，并继续直到年轻人嵌入成人服务中为止。
医学和皮肤病学中的人工智能
过去 20 年来，医学经历了快速发展。医疗专业人员现在必须应对新疾病、对旧疾病的新认识以及新药物和诊断方法。我们工作的专业环境在不断变化，医学要发展就必须适应这种变化。不久前，只有医生才有权获得医疗信息，有了这种权限，他们就有义务教育患者有关一般健康和疾病的知识。作为医学教育的主要来源，医生能够提供相关且适当的医疗建议。如今，患者进入医生办公室时，已经掌握了从可穿戴设备、谷歌医生、移动应用程序、社交媒体和聊天机器人获得的信息。不幸的是，这些信息大部分质量都值得怀疑，而且不确定这种不受限制的访问是否对患者有益。尽管如此，医生必须为这种互动做好准备，并制定与这些新患者和新技术合作的策略，因为机遇和挑战都摆在眼前。人工智能（AI），有时也称为机器智能，是指一种通过使用数据输入来做出独立决策或帮助用户做出决策来模拟人类智能过程的软件系统。然而，目前对人工智能的定义有很多不同，
人工智能在皮肤病学中的应用
人工智能 (AI) 已成为医学领域日益流行的研究课题，并越来越多地应用于皮肤病学。有必要了解这项技术的进展，以帮助指导和塑造医疗保健提供者和接受者的未来。我们查阅了文献，以评估有关该主题的出版物类型、AI 解决的特定皮肤病学主题以及实施过程中最具挑战性的障碍。迄今为止，已经发表了大量原创文章和评论，但只有少数详细评论。然而，大多数 AI 应用侧重于区分良性和恶性皮肤病变；其他应用涉及溃疡、炎症性皮肤病、过敏原暴露、皮肤病理学和基因表达谱。应用程序通常分析和分类图像，但是，风险评估计算器等其他工具正变得越来越普及。尽管许多应用在技术上是可行的，但已经确定了重要的实施障碍，包括系统性偏见、标准化难度、可解释性以及医生和患者的接受度。本综述深入分析了未来的研究需求和可能性。皮肤病学迫切需要临床研究来提供成功克服已发现障碍的证据。考虑到这些研究目标，人工智能在皮肤病学中可能在不久的将来发挥适当的作用。
皮肤病学 - 基因治疗-Vyjuvek
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。医疗总监有望行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面有酌处权。覆盖范围政策与健康福利计划的管理仅有关。覆盖范围政策不是治疗的建议，绝不应用作治疗指南。在某些市场中，可以使用授权的供应商指南来支持医疗必要性和其他承保范围的确定。
葡萄牙皮肤病和性病学杂志
《葡萄牙皮肤病和性病学杂志》（PJDV）是葡萄牙皮肤病和性病学会的官方出版物，已定期出版 82 年，最初名为《Trabalhos ou Revista da Sociedade Portuguesa de Dermatologia e Venereologia》。2022 年，我们更换了编辑委员会和出版商，并采用英语作为期刊的官方语言，仅在摘要和关键词中保留葡萄牙语，以与皮肤病和性病学的主要科学语言保持一致。从那时起，我们收到了来自世界各地的手稿，这些手稿极大地丰富了该期刊的科学内容。然而，这仍然不足以使 PJDV 在 PubMed Central 中被索引，尽管它已经被其他几个重要的索引平台接受，例如 Scopus、Scielo、RCAAP、Google Scholar 和 DOAJ。目前，我们再次更新编辑团队，聘请年轻的皮肤科医生，尝试
人工智能在皮肤病学中的作用
人工智能（AI）正在迅速塑造皮肤病学领域，尤其是在皮肤癌的检测和管理中，包括黑色素瘤，基础细胞癌（BCC）和鳞状细胞癌（SCC）。在全球诊断出超过2至300万例新的皮肤癌病例以上，很重要的是要检测到提高生存率的初始病例，尤其是在黑色素瘤中，在晚期诊断中诊断疾病的诊断大大降低了。传统的临床方法，例如视觉检查和活检，临床变异性和延迟面临挑战，因此很难检测到初始阶段。通过AI等技术，尤其是在使用神经网络（CNN）时，该景观正在通过提高临床准确性和更早的，更可靠的恶性病变鉴定来改变。AI算法在巨型数据集中受过培训，可以分析皮肤镜图像，以检测可以回想起人类医生并提高皮肤癌诊断的敏感性和特异性的微图案。此外，AI经营的移动应用程序正在扩大对皮肤癌的筛查的访问，尤其是在未签名的地区，使患者可以上传图像以进行初步分析和及时的风险评估。超出了诊断，以通过分析AI个体治疗计划中的遗传学，组织病理学和医学数据来预测治疗反应，改善患者的结果，尤其是黑色素瘤。但是，AI在皮肤病学中的整合并非没有挑战。尽管面临这些挑战，AI具有改变皮肤癌的变革能力。数据是多种培训数据集所需的主要问题，以确保许多AI模型（许多AI模型的“ Black-Box”）的“黑箱”性质。doi：https：//doi.org/10.22034/mnba.2024.490534.1104©作者2024。由Birkar发表的引言A RT人工智能（AI）已经变革
眼动追踪技术在皮肤病学领域的新兴应用
眼动追踪技术已在众多学科中得到应用，提供将眼球运动与各种刺激（即 X 射线、情境定位、印刷信息和警告）的视觉处理联系起来的数据。尽管眼动追踪技术在识别和量化视觉注意力方面具有优势，但皮肤病学学科尚未广泛应用该技术。尽管皮肤科医生严重依赖视觉模式和线索来区分良性和非典型痣，但将眼动追踪技术应用于皮肤病学研究的文献很少；而专门针对患者发起的行为（例如皮肤自我检查 (SSE)）的文献基本上不存在。本文回顾了眼动追踪在各个医学领域的研究，并最终讨论了眼动追踪在皮肤病学研究中的当前应用和优势。© 2018 日本皮肤病研究学会。由 Elsevier B.V. 出版。保留所有权利。