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auvisma：医疗服装的自动紫外线辐照系统
广泛的研究表明，医疗工人（HCW）的服装经常被微生物和病原体污染，对感染带来了重大风险（Mitchell等，2015）。类似的设备也利用Arduino微控制器来管理紫外线和消毒过程（Albayyat等，2024）。UV-C辐射在200至270 nm的波长范围内运行，有效地破坏了DNA分子键，使微生物无活性（Buonanno等，2020）。此外，HEPA过滤器在去除空降病原体方面表现出显着的疗效，达到了99.97％以上的病毒捕获率（Ueki等，2022）。医疗服装（AUVISMA）自动紫外线辐照系统通过有效消除医疗制服，从而整合UV-C辐射和HEPA过滤，以增强医疗保健中的卫生标准，从而保护医疗保健工作者和患者。
8543医疗多重
EDTA血浆，血清Campesterol BS-SOP-OP-MNS-28 RVI EDTA等离子体，血清胆固醇EDTA血浆，血清胆固醇EDTA血浆血浆，血清7-羟基胆固醇EDTA质量质量质量 Methylmalonic acid BS-SOP-OP-MNS-1 RVI Urine Organic acids BS-SOP-OP-MNS-35 RVI Urine Orotic acid BS-SOP-OP-MNS-2 RVI Very long chain fatty acids: BS-SOP-OP-MNS-29 RVI EDTA plasma, serum C22:0 Behenic Acid EDTA plasma, serum C24:0 Lignoceric Acid EDTA等离子体，血清C26：0谷酸EDTA血浆，血清植物酸EDTA血浆，血清pristanic
VCGS-医疗实验室技术员
家庭组：DNA单位和测序我们是谁？维多利亚时代的临床遗传学服务（VCGS）是默多克儿童研究所的非营利子公司www.mcri.edu.au，并为澳大利亚澳大利亚和全球范围内的卫生专业人员，患者及其家庭提供了全面综合的基因测试，诊断和咨询服务。我们的临床遗传学家和遗传咨询师与我们的医学科学家进行密切协商，为复杂的遗传检测提供了最准确的解释。VCGS在研究和发展中也起着关键作用，推动遗传学领域的转化研究和政策发展。对我们工作是什么感觉？我们致力于确保重视所有背景和经验的积极工作环境。我们培养一种包容性文化，该文化是基于尊重，考虑和尊严的所有人和一种文化的基础。我们还致力于培养我们的员工，并培养学习和发展对员工发挥全部潜力至关重要的环境。位置概述
分子和医学微生物学，文学学士学位
微生物学是涉及细菌，酵母和其他真菌，藻类，原生动物和病毒的生物学分支。这些微生物本质上是普遍存在的，并且在农业，生物技术，生态学，医学和兽医科学等领域中起着至关重要的作用。微生物学领域有助于基本探究区域，例如生物化学，细胞生物学，进化，遗传学，分子生物学，发病机理和生理学。对微生物的同时遗传和生化分析的轻松和力量导致了分子生物学和分子遗传学的新学科的出现，并产生了新的生物技术产业。
巴勒斯坦医学和制药期刊
摘要：简介：意识障碍，例如昏迷和微不足道的状态，是重症监护病房（ICU）患有创伤性脑损伤（TBI）和中风的患者，导致高发病率和认知障碍。综合的感觉刺激（ISS）是一种有希望的非药理学干预措施，可增强恢复。目的：这项系统评价评估IS在ICU患者改善意识和认知功能方面的有效性。方法：对六个数据库的系统搜索（2014–2024）鉴定了使用多模式感觉干预措施的随机对照试验（RCT）和准实验研究。分析了意识和认知结果，并使用Cochrane和Robins-I工具评估了偏见的风险。结果：13例研究（500名患者）显示，ISS显着改善了格拉斯哥昏迷量表（GCS）得分（6.05±0.75至11.85至11.85±1.66，p <0.001）和昏迷恢复量表重新审查（CRS-R）得分（+9.65，p <0.05）。家庭管理的ISS对意识和认知功能的影响最大。结论：ISS有效地增强了ICU患者的意识和认知恢复。需要标准化方案和长期研究。
医疗政策更新公告：2025年3月
筛查和评估个体的疾病时，当不符合快速整体外显子组测序（RWES），快速整个基因组测序（RWGS）或超增强整个基因组测序（URWGS）的使用时，尚未证实，并且不是医学上必不可少的。整个转录组测序和整个基因组光学映射被认为未经证实，并且由于疗效的证据不足而在医学上无需医学上。注意：癌症的评估已在名为FDA的医疗政策中解决了或批准的伴侣诊断测试，分子肿瘤学测试血液学癌症诊断，预后和治疗决策以及用于固体肿瘤癌症诊断，预后和治疗决策的分子肿瘤学测试。此外，整个外显子和整个基因组测序的政策（非肿瘤条件）仅限于门诊环境中的基因检测或从住院环境出院时。
将临床知识合并到大型语言模型中，以进行医学研究和应用：调查
临床知识是从有关原因，预后，诊断和治疗疾病的研究中学到的信息的收集。这种类型的知识可以改善治愈性能并促进身体健康。随着大型语言模型（LLM）的出现，旨在将学术医学AI系统应用于现实世界中医学场景的医学机构（医学AI）已进入了一个新的发展时代，从而从学术和工业研究中获得了出色的著作，例如Doctorgpt和Pangus-Drug。但是，该领域缺乏对学术界和行业建立医疗AI系统的全面汇编和比较。因此，这项调查重点介绍了医疗AI系统的建筑范例，包括使用临床数据库，数据集，培训管道，整合医学知识图，系统应用程序和评估系统。我们希望这项调查可以帮助相关实践研究人员了解医疗保健各个领域的学术模型的当前表现，以及实施这些科学成就的潜在问题和未来的方向。