参考文献 [1] Litjens, G., Et Al. (2017)。“医学图像分析中的深度学习调查。”医学图像分析,42,60-88。 [2] Esteva, A., Et Al. (2021)。“深度学习支持的医学计算机视觉。”自然生物医学工程,5(6),541-551。 [3] Haidegger, T. (2021)。“人工智能驱动的机器人手术:趋势、进步和挑战。”IEEE 生物医学工程评论,14,27-45。 [4] Ferguson, S., Et Al. (2019)。“用于预测神经外科术后并发症的机器学习模型。”神经外科评论,43(4),891-900。 [5] Bricault, I., Et Al. (2021)。 “人工智能驱动的机器人神经外科手术:技术和临床结果。”《神经外科杂志》,135(2),543-553。[6] Shen, D. 等人(2019 年)。“医疗保健中的人工智能:个性化和精准医疗。”《自然医学》,25(1),44-56。[7] Senders, JT 等人(2018 年)。“神经外科中的机器学习:一项全球调查。”《神经外科评论》,41(3),585-594。[8] Senders, JT 等人(2020 年)。“用于神经外科结果预测的人工智能。”《柳叶刀数字健康》,2(7),E352-E361。[9] Topol, EJ(2019 年)。“高性能医疗:人类与人工智能的融合。” Nature Medicine,25(1),44-56。[10] Rudin,C.(2019)。“停止解释高风险决策的黑箱机器学习模型,并使用可解释的
胡一鹏 1,2,4 约瑟夫·雅各布 1,3 杰弗里·JM·帕克 1,5,6 大卫·J·霍克斯 1,2,4 约翰·R·赫斯特 3 丹奈尔·斯托亚诺夫 1,2,5 1 伦敦大学学院医学图像计算中心,2 威康/EPSRC 介入和外科科学中心,3 伦敦大学学院呼吸科,4 医学物理和生物医学工程系,5 计算机科学系,伦敦大学学院,Gower Street,伦敦 WC1E 6BT,英国 6 Bioxydyn Limited,Pencroft Way,曼彻斯特,M15 6SZ,英国 通信:yipeng.hu@ucl.ac.uk 由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 引起的 COVID-19 大流行,发生在一个被基于大数据、计算能力和神经网络的人工智能(AI)迅速改变的世界。近年来,这些网络的目光越来越多地转向医疗保健领域的应用。COVID-19 是一种全球性疾病,对健康和经济造成破坏,或许不可避免地会吸引全球学术界和工业界的计算机科学家的关注和资源。AI 支持应对疫情的潜力已在广泛的临床和社会挑战 [1] 中提出,包括疾病预测、监测和抗病毒药物发现。随着疫情对世界人民、工业和经济的影响不断扩大,这种情况可能会持续下去,但对当前疫情的一个令人惊讶的观察是,迄今为止,AI 在 COVID-19 管理中的影响有限。本通讯重点探讨了在前线医疗服务中未能成功采用为 COVID-19 诊断和预后开发的 AI 模型的潜在原因。我们强调了模型在疫情的不同阶段必须解决的不断变化的临床需求,并解释了将模型转化为反映当地医疗环境的重要性。我们认为,基础研究和应用研究对于加速人工智能模型的潜力都至关重要,在迅速发展的疫情期间尤其如此。 从这个角度看,对 COVID-19 的反应,或许可以让我们一窥全球科学界应如何应对未来的疾病爆发,以更有效地应对。
Bioinnovate Ideathon是一项激动人心的激烈竞争,旨在促进生物科学领域的创新和创造力。此事件邀请来自不同背景的参与者协作和开发尖端的想法,这些想法可能导致各个领域的变革性解决方案。参与者将专注于生物恐怖主义,医疗保健,农业,行业和环境可持续性等主题。
1。儿科手术,曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会,曼彻斯特,GBR 2。儿科手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,埃及3.大肠手术,Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会,Torquay,GBR 4。一般手术,皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会,埃克塞特,GBR 5。泌尿科,皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会,沃尔夫汉普顿,GBR 6。沃特福德综合医院一般手术,沃特福德,GBR 7。普通外科,布朗克利医院,阿伯里斯特威斯,GBR 8。普通外科,赫尔大学教学医院NHS Trust,Hull,GBR 9。普通外科,卡斯尔·阿莱尼医院,开罗,Egy 10。骨科,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy,11。 一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。 一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy骨科,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy,11。一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。 一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy一般手术,Zagazig大学,Zagazig,Egy 12。一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy一般手术,曼苏拉大学儿童医院,曼苏拉,Egy
mm是最遇到的血液系统恶性肿瘤,总生存率较低[1]。它在浆细胞中产生,导致单克隆副蛋白的积累,导致骨破坏并导致末端器官损伤[2]。MM的经典表现包括高钙血症,贫血,肾功能衰竭,复发性细菌感染,裂解骨骼病变和外胸腔软组织浆细胞瘤[3]。 虽然疾病的发生率正在增加,但仍被认为是一种难以治愈的疾病。 尽管可用的治疗选择,例如免疫调节药物(IMID),蛋白酶体抑制剂(PIS)和其他单克隆抗体,但该疾病倾向于最终复发并复发,这进一步降低了预后[4]。 mm引起了大量的发病率和死亡率,这需要进一步研究以找到解决该疾病的解决方案[1,3]。MM的经典表现包括高钙血症,贫血,肾功能衰竭,复发性细菌感染,裂解骨骼病变和外胸腔软组织浆细胞瘤[3]。虽然疾病的发生率正在增加,但仍被认为是一种难以治愈的疾病。尽管可用的治疗选择,例如免疫调节药物(IMID),蛋白酶体抑制剂(PIS)和其他单克隆抗体,但该疾病倾向于最终复发并复发,这进一步降低了预后[4]。mm引起了大量的发病率和死亡率,这需要进一步研究以找到解决该疾病的解决方案[1,3]。
静脉腿溃疡(VLU)是晚期慢性静脉功能不全(CVI)的表现。在高级阶段,慢性静脉功能不全导致静脉瓣膜无能,这会导致逆行血流,阻塞或两者兼而有之。良好的静脉功能不全与心脏异常有关。尽管慢性心力衰竭(CHF)是一种普遍的心脏病,被认为是发展静脉溃疡的危险因素,但最近的研究发现两种疾病之间没有双向因果关系,并且建议进一步研究[1]。本报告提出了先前一致改善静脉溃疡,在急性CHF加剧过程中表现出停滞和恶化。溃疡被感染,并且愈合过程受到阻碍,从而促使手术清创术。此病例表明,急性CHF加剧可能在静脉溃疡代偿上发挥作用,并使两种病理学之间因果关系的可能性提供了信誉[2]。
更年期的特征是连续12个月停止月经。在这篇叙述性综述中,我们描述了更年期,临床表现,症状的药理学管理的过渡阶段以及对激素波动水平的影响。为了标准化更年期的阶段,设计了五个不同的类别,与症状表现和数字年份相对应的五个不同类别。常见的临床表现包括血管舒缩闪光,情绪变化,性欲降低,骨质疏松和泌尿生殖器变化,所有这些都与激素水平的变化有关。由于探索了雌激素,孕酮或组合的激素替代疗法在更年期的机理中起主要作用,并证明了大量女性的症状降低。如果存在于激素治疗或偏爱较少副作用的患者,则使用非激素治疗和替代疗法来治疗血管舒缩症状。因此,许多女性在绝经期间经历了不舒服的症状,其中一些妇女的生活质量发生了重大变化。在这方面,了解具有副作用特征的病理生理学,症状和当前治疗选择,可以继续研究和发现晚期治疗,以治疗症状,以减轻绝经妇女的不适和疼痛。
项目研究:关于企业软件解决方案领域的全球领导者SAP SE的间接成本的报告和分配报告,专门提供复杂的企业资源计划(ERP)系统。在超过180个国家 /地区的业务中,SAP ERP Systems协助企业简化了从财务和人力资源到供应链和销售的各种运营流程。SAP ERP系统的区别是它可以将不同的业务功能集成到一个领域,从而使组织能够以提高效率和流程标准化的方式运作。该系统在各种业务功能上合并信息管理的能力使其成为各种规模和范围业务的首选选择。SAP强调过程集成和优化不仅简化了日常业务运营,而且还提供了支持决策和促进增长的战略见解。因此,SAP继续处于促进业务在运营效率方面的促进业务的最前沿。。简介的间接费用涵盖与经营企业相关的所有间接支出,是财务管理的关键方面,会对盈利能力和运营效率产生重大影响。随着企业经历数字化转型并适应新的市场动态,间接费用的格局正在迅速变化。本研究应探讨正在重塑间接成本管理的创新方法和技术进步。我们想更好地了解例如人工智能,数据分析和可持续性影响开销分配和报告实践。应该计划哪些未来的发展来简化重复的会计任务并提供可行的见解?