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皮肤病学简讯 2022 年秋季 - 斯坦福医学
在我们的教育使命中，我们的住院医师项目欢迎 Betsy Bailey 博士担任我们的新项目主任。Bailey 博士与 Bernice Kwong 博士、David Fiorentino 博士和 Derek Chu 博士一起担任了多年的副项目主任，他们每个人都继续在这一职位上发挥宝贵作用。Bailey 博士接替了 Kristin Nord 博士，后者完成了十年的主任服务，为该项目取得了令人难以置信的进步。在 Nord 博士的卓越领导下，住院医师项目从 16 个核准职位扩大到 28 个，实现了前所未有的 75% 的增长，同时每年都不断招募代表我们专业未来的优秀年轻同事。在过去的一年里，我们培训计划中的住院医师受益于过渡期间领导层卓越的延续性。他们继续表现出极大的适应能力，适应了新的虚拟-面对面患者护理混合模式，同时我们迎来了八名优秀的新一年级住院医师，他们每个人都在这种新的护理交付和教学环境中开始接受培训。过去一年，大量斯坦福医学院学生继续选择皮肤科，这反映了该系敬业的教师导师和顾问的出色工作，其中包括 Joanna Badger 博士、Jennifer Chen 博士、Matthew Lewis 博士、Joyce Teng 博士、Silvina Pugliese 博士、Annie Marqueling 博士、Sumaira Aasi 博士和 Gina Kwon 博士。创纪录数量的博士生、博士后科学家和临床研究员继续在该系接受培训。这些大批非常敬业和才华横溢的年轻同事的成功正在帮助我们实现该系的目标，即通过培养下一代领导者对我们的领域产生长期的积极影响。
IP印度临床和实验性皮肤病学杂志
背景：慢性自发性荨麻疹（CSU）是一种慢性，免疫介导的皮肤病学，其特征是复发性的Wheals和/或血管性水肿，没有识别能识别的外部触发因素。其发病机理主要由免疫失调，涉及肥大细胞脱粒，组胺释放和自身免疫过程，包括针对IgE或其受体的自身抗体。新兴证据表明，益生菌可以通过诸如肠道菌群调节，系统性炎症减少以及调节性T细胞活性的增强的机制来调节免疫反应，从而使CSU患者受益。材料和方法：这种前瞻性，单一中心，双盲，安慰剂对照的随机对照试验旨在评估CSU患者的多型益生菌作为辅助治疗的效率。共有97名患者被随机分为两组：实验组接受了具有多应变益生菌的左旋替替氨酸，而对照组则接受了带有安慰剂的左旋塞提嗪。对葡萄丝嘧啶不耐受的患者被送给双甲胺作为替代品。使用经过验证的措施，包括瘙痒严重程度，蜂箱严重程度得分和荨麻疹控制测试（UCT）评估临床结果。结果：与对照组相比，实验组的患者表现出对瘙痒严重程度的高度控制。但是，在两组之间的蜂箱严重程度得分或UCT结果中没有观察到统计学上的显着差异。这些发现表明，当用作标准抗组胺药疗法的辅助手段时，益生菌在减轻症状方面具有特定的益处。结论：这项研究强调了益生菌作为CSU的辅助治疗的潜力，尤其是在降低瘙痒的严重程度方面。益生菌的免疫调节特性为CSU管理中未来的治疗策略提供了有希望的途径。
DermEngine 面向未来皮肤病学的 AI 算法
结果，他们必须能够获得高效、优质和有效的服务。不幸的是，由于皮肤科医生短缺问题日益严重，北美大多数患者的情况并非如此，平均等待专业医生的时间超过两个月。因此，越来越多的医疗专业人员提供皮肤科服务，以满足这种快速增长的需求。识别皮肤病变的性质在很大程度上依赖于护理提供者的专业知识。然而，由于皮肤图像分析和分类的复杂性，这个过程通常对即使是最有经验的专家来说也很有挑战性，因此会产生大量不必要的活检标本。患者接受侵入性手术的经济负担和身体创伤，再加上皮肤癌病例的低假阳性率，使得有必要采用新一代工具来支持准确的、基于证据的临床决策。人工智能如何支持这一日益增长的需求？利用技术的力量代表着对色素性皮肤病变的分析和诊断有了巨大的进步。人工智能 (AI) 技术有能力彻底改变医疗专业人员为患者提供最佳医疗结果的方式。机器学习能力成为战略技术盟友，可根据对数百万先前分类的病例的累积分析提供高度准确的决策支持。旨在与该领域的主要利益相关者密切合作的全球举措更好地展示了 AI 在皮肤病学中的实施潜力。可以通过该领域不同研究领导者的累积参与来研究和促进 AI 算法的力量和特异性，就像 ISIC 图像分类挑战赛所鼓励的那样。
人工智能在微生物组分析中的应用：皮肤病学应用综述
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疫苗：儿童皮肤病患者使用免疫抑制剂时的注意事项
对于可预防疫苗感染风险较高的特殊人群，还有额外的疫苗接种建议。CDC 为患有原发性或继发性免疫缺陷的儿童提供了修改后的疫苗接种时间表（https://www.cdc.gov/vaccines/hcp/acip-recs/general-recs/immunocompetence.html）。这些患者特别容易感染肺炎链球菌和脑膜炎奈瑟菌引起的侵袭性疾病。因此，他们需要额外的 PPSV23 和 B 群脑膜炎球菌 (MenB) 疫苗。3,4 上述 CDC 网站还包括详细说明和一个表格，概述了哪些疫苗是禁忌的，以及针对每种免疫缺陷类型的风险特定推荐疫苗。我们建议在考虑这些特定人群的免疫接种指南时参考此资源。CDC 和 IDSA 还强调了针对免疫抑制剂背景下的儿科患者的具体建议。本文根据儿科皮肤病学中治疗严重皮肤病最常用的特定药物，总结了这些最新的建议。
医学皮肤病学治疗更新III III 5月29-31，2024
医学皮肤病学疗法更新III III 5月29-31日，2024年| Huntington Convention Center of Cleveland Day One - Wednesday, May 29, 2024 7:45 am Breakfast and Exhibits Rheum/Derm Overlap Diseases – Updates and Optimization of Medical Therapy 8:15 am Welcoming Remarks Anthony Fernandez, MD, PhD, Activity Director 8:30 am Update in Treatment of Cutaneous Vasculitis 9:00 am Update in Treatment of Fibrosing Skin Diseases 9:30 am Update in Treatment of皮肤狼疮红斑果上午10:00凌晨10:00茶点休息和展览10:30上午10:30更新皮肤病治疗11:00 AM 11:00 AM与Masters的案例12:00 pm 12:00 pm午餐，展品和非CME卫星（S）Rheum/derme shem/Derm ryplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplaplapses：过去，现在，现在，现在，现在，现在，现在和未来的里程碑。肌瘤性皮肌炎2:00 pm现在和未来对皮肤狼疮的发病机制的见解3:00 pm 3:00 pm的茶点休息并展示了3:30 pm体外光伴4:30 PM的故事和未来的见解和未来的见解。早餐，展览和非CME卫星在治疗医学皮肤病学疾病治疗中的早餐，上午8:30更新，以治疗特应性皮炎的治疗时间上午9:00上午9:00 Areata areata Areata Areata上午9:30 AM更新慢性荨麻疹治疗10:00 AM AM茶点休息和展览中的早餐治疗10:30 AM在10:30 AM的更新中，
皮肤病学中的数字双胞胎：个性化皮肤护理的新时代
最初在工程和制造业中开发的数字双胞胎的概念现在正在对医疗保健，尤其是皮肤病学产生重大影响。数字双胞胎是单个皮肤的虚拟表示，它通过整合实时数据，例如成像，遗传信息，生活方式因素和环境影响而设计（1，2）。数字双胞胎是物联网（IoT），深层和数字表型和人工智能（AI）（3）的常见产物。这项技术有望通过启用高度个性化的护理，预测性诊断和针对每个患者独特的皮肤专业量的优化治疗计划来彻底改变皮肤病学（2）。通过探索数字双胞胎的潜在应用，该手稿强调了它们在皮肤条件，美学和抗老化干预措施的个性化治疗中的变革性作用以及积极主动皮肤护理的预测性皮肤病学。，它还深入研究了AI和大数据在为这项创新供电的作用，同时解决成功采用数字双胞胎在皮肤病学中所需的实际挑战，道德考虑以及未来的方向。
第 18 集。Rubeta Matin Matt Gass 的皮肤病学 AI
Dermatologically Tested 播客 - 第 18 集。Rubeta Matin Matt Gass 主讲的皮肤病学 AI 欢迎收听英国皮肤病学协会的播客 Dermatologically Tested。今天是我们的最后一集，所以我真的希望你们有机会听完本季的所有集数。如果没有，那么你可以回去听那些集数，我们当然鼓励你这样做。今天的集数是关于 AI 和皮肤病学的。我们将研究什么是 AI 以及它是如何工作的。我们将讨论它如何改善皮肤病学患者和皮肤病学专业人士的生活，我们将研究围绕 AI 以及在医疗环境中使用 AI 的担忧。所以你知道，无论是隐私问题、安全问题，还是良好的监管框架的重要性，以确保患者的安全并获得最好的治疗。我们今天的嘉宾是 Rubeta Matin 博士，他是一名皮肤科顾问医师，也是英国皮肤科协会人工智能工作组主席。欢迎您，Rubeta。感谢您加入我们。Rubeta Matin 谢谢。Harriet Dalwood 嗨，Rubeta。Rubeta Matin 嗨，感谢您的邀请。Harriet Dalwood 那么，您能先解释一下我们所说的皮肤科人工智能是什么意思吗？Rubeta Matin 当然可以。人工智能基本上是指计算机执行通常需要人类智能的任务。它是指机器、系统或计算机使用数据或规则进行评估或预测，就像人类一样。人工智能有很多不同的定义，也有很多术语，我的意思是，我们可能要用整个播客来谈论定义和我们可以解释人工智能的所有不同方式。对不同的人来说，它意味着不同的东西，但我认为，人们听到和谈论的一些东西，有时他们会对它们的含义感到困惑。其中一件事是，你会听到人们谈论算法。算法基本上就像一个公式，或者一组数学指令，因此在人工智能中，算法基本上用于分析大量数据。所以，想象一下，在医疗保健领域，或在皮肤病学领域，我们谈论的是分析大量患者皮疹的图片，或大量患者病变的图片，或者大量有关患者的信息。你知道，他们接受过什么治疗，或者他们正在接受什么治疗，等等，这些基本上都是数据集，所以这些都是信息的集合，为了让这些算法发挥作用，本质上，你需要庞大的数据集，你需要大量的信息，这样这些公式才能根据这些信息进行训练。我想在这里提到的另一件事是，人们现在谈论医疗设备，特别是在医疗保健领域，医疗设备基本上是软件中的算法，这些软件具有诊断或决定治疗等的能力，当你有一个软件实际上包含了这种人工智能算法，那么这就被归类为医疗设备。
探索人工智能在 COVID-19 期间在皮肤科实践中的实用性
人工智能中的种族偏见危害 计算机医学中常见的种族差异偏见限制了人工智能的发展。多年来，大多数皮肤病学研究，尤其是皮肤癌研究，都是针对肤色较白的人群进行的。这种偏见是以牺牲深色皮肤患者为代价的，他们的皮肤状况和症状表现不同，9 并直接反映在可用于开发人工智能算法的可用数据集中。由于这些数据不足以完成任务，人工智能可能会误诊有色人种的皮肤癌或完全错过现有病症。10 因此，随着人工智能在皮肤病学中的兴起，有色人种中报告的皮肤癌死亡率较高可能会持续存在。11 需要使用更具代表性的图像皮肤病变数据库来为人工智能算法创建具有多样性代表性和适用性的数据集。12
评估GPT-4视力在皮肤病学中的诊断和治疗建议功能
背景：医疗保健中人工智能（AI）的繁荣领域，尤其是GPT-4（例如GPT-4）的生成性预培训的变压器模型，预示了一个有前途的时代，尤其是在最近的GPT-4 Vision（GPT-4V）（GPT-4V）的出现中，是一种最先进的，是一种最先进的，一种具有多型的大型语言模型（LLM），能够处理图像和文本构图1。这种发展在皮肤病学中特别重要，这是一个固有地依赖于视觉数据的领域，以准确的诊断和治疗计划。在皮肤病学中使用美国医学许可检查（USMLE）问题对GPT模型的过去评估受到了限制，因为由于较早的GPT模型2,3，由于缺乏视觉功能，它们无法使用随附的图像。然而，随着GPT-4V的引入，有可能克服这一限制，开辟了新的途径，以进行更准确和全面的皮肤病学评估1。