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<精确医学领域的IVICS创新
精确医学代表了健康领域的重新挥霍，重点是基于每个患者的特征对医疗的个性化，并考虑了超出当前医学所解决的方面的方面。 div>这种方法有望更有效的治疗方法，并在患者的生活质量方面有了显着改善。 div>此外，道德挑战还提出了不当挑战，必须广泛讨论和应对。 div>在过去的十年中，已经发表了有关精密医学的92 857个学术文章，该文章占该领域可用的全部信息的92.69％。 div>在这种情况下，厄瓜多尔在全球第73位，有55个相关出版物，证明了这一创新的医学领域的兴趣和发展日益增长。 div>
检验医学大数据与人工智能简介
实验室医学中的大数据和人工智能简介 目前，由于计算能力的不断增长和数字数据的日益普及，数据科学在实验室医学的未来发展中发挥着重要作用。然而，大数据 (BD) 和人工智能 (AI) 的概念仍然可以以各种方式进行解释。临床实验室无疑是产生大量可视为 BD 数据的医疗保健组织之一，而且它们是首批在其工作流程中实施计算机系统的卫生组织之一，这绝非巧合。通过称为数据挖掘的过程，可以使用自动或半自动方法从 BD 中提取有用的信息，但必须先进行数据清理，以确保数据本身的清洁度和正确性。关于数据分析，可以使用多种基于不同算法或神经网络功能原理的机器学习或深度学习技术；对于这些技术的开发，R 和 Python 编程语言非常有用。尽管许多应用程序在实验室医学中很有用，但仍有一些障碍需要克服，包括数据协调性差或来源分散；此外，必须将患者的隐私作为优先事项来管理数据可访问性问题。最后，由于这些新方法的存在，人们对实验室医学领域在不久的将来必然会出现的创新的认识越来越担心。为了应对这些挑战，实验室医学的专业人员必须熟悉这些主题。本文件的目的是分享有关 BD 和 AI 的信息，以促进实验室医学领域这些方法的引入和发展。
兽医住院医师选拔流程
收到答题卡后，请检查：您的数据是否正确，如正确，请签名并仔细阅读填写说明。 每个问题有四个答案选项，其中只有一个是正确的。任何未标记选项的问题都将获得零分，任何标记有多个选项的问题也将获得零分，即使其中有正确的选项。 不允许使用任何类型的允许通讯的电子设备，也不允许使用可用于咨询和/或计算的材料。 不允许抄袭答题纸上标记的选项。 本次考试的时间（包括填写答题纸）为 2（两）小时，最短为 1（一）小时。 留出最后十五分钟来填写答题纸，只使用中号笔尖、蓝色或黑色墨水（最好是蓝色墨水）的透明圆珠笔。 确保您已经签署了出勤名单。 答完题后，请将Question Booklet及ANSWER CARD交给考官，若不签名则作废。
精确医学：当前状态，应用和挑战
总结本文探讨了精确医学，也称为个性化医学，这是医疗保健的一种革命性方法，因为该模型不是一种通用方法，而是认识到每个人的独特性并寻求个性化的治疗和策略。 div>以这种方式，精度医学基于三个关键点：a）个人双重化，生物标志物的使用，预防疾病，河流多学科合作和基于证据的决策。 div>b）通过大数据分析的基因组测序，OMIC（转录组，蛋白质组学，代谢组学）和生物信息学。 div>c）在遗传性疾病的诊断和治疗中应用，选择药物，疾病前和基因治疗。 div>此外，强调了它在肿瘤学，常见，神经系统，精神病和传染病中的用途，并提出了各种医学专业中使用的个性化药物的例子。 div>也对拉丁美洲的情况进行了分析，并提到了巴西，阿根廷，墨西哥和智利的个性化医学计划的实施。 div>在厄瓜多尔，该领域缺乏发展限制了精确医学的实施。 div>同样，对经济薄弱的国家的挑战也受到治疗，包括缺乏获得基因组技术，财务资源，专业培训和健康基础设施的机会，最后解决了一些道德和法律挑战，包括遗传数据的隐私以及对医疗保健的影响。 div>
医学领域的电子学：石墨烯和电刺激的电化学：石墨烯和细胞
总结，在医学中使用细胞静电刺激一直是人们越来越感兴趣的领域，石墨烯已成为该领域的有希望的材料。 div>本文探讨了细胞静电刺激如何影响关键的生物学过程以及石墨烯具有独特的特性可以增强该技术。 div>研究了石墨烯 - 细胞相互作用的电化学方面及其对细胞活性调节的影响。 div>此外，从组织工程到疾病治疗中检查了各种石墨烯应用。 div>本文提供了不可或缺的愿景，即电化学和石墨烯的结合如何改变再生医学领域。 div>
该地区医学学者中慢性肾脏疾病的危险因素
摘要慢性肾脏疾病（CKD）在全球范围内具有高发病率和死亡率，在30岁以上的个体中，在64岁以上的个体中，患者的患病率为7.2％。从这个意义上讲，该疾病在早期阶段是无症状的或寡头的，并且在晚期阶段变得明显。关于这种观点，考虑到多因素的多因素，评估有助于安装这种合并症的因素至关重要。本研究的目的是确定医学学者中刚果民主共和国的危险因素的普遍性。这是无薪样品的横向观察研究。这项研究始于2020年，收集了第一个数据，并于2022年完成了新的收藏。因此，分析了这些因素：年龄，种族，性别，吸烟，体重指数（BMI），动脉高血压（HA），糖尿病（DM），糖尿病（DM），血脂异常，高蛋白饮食，DRC家族史，家族史，非传播慢性疾病的家族史。有可能导致的原因，例如更高的研究工作量，自我保健的时间可用性以及日常生活中的健康实践；学生在吸烟和埃菲主义方面的脆弱性，因为大多数学生都年轻，因此可能会受到插入环境的影响。最后，从评估的合并症中，血脂血症是样本中最普遍的，其次是HAS和DM。至于家族史，这是最常见的状况。关键字：慢性肾脏疾病；风险因素；医学生。目标摘要慢性肾脏疾病（CKD）在全球范围内的发病率和死亡率很高，30岁以上的个体患病率为7.2％，64岁以上的个体中的患病率为28％至46％。从这个意义上讲，该疾病在早期阶段表现为无症状或寡症状，并且在晚期阶段变得明显。因此，考虑其多因素性质，评估有助于这种合并症的因素的因素至关重要。
效果：干细胞+类器官+3D生物打印/基因编辑+智能生物材料=未来的个性化医疗
Cristina Eguizabal 博士拥有纳瓦拉大学生物和生物化学科学学位以及 UPV 细胞生物学和实验胚胎学博士学位。他曾在罗马第二大学 Massimo de Felici 教授的实验室工作，并加入英国剑桥大学格登研究所 Anne McLaren-Azim Surani 教授的研究小组。后来，她加入了由胡安·卡洛斯·伊斯皮苏亚 (Juan Carlos Izpisua) 领导的 CMRB，担任高级研究员。他对各种来源的胚胎干细胞和诱导性多能干细胞 (iPS) 以及细胞分化为各种细胞类型有着广泛的了解。 Eguizabal 博士是“SIG-ESHRE 干细胞”的前协调员。生殖生物学和 ART 硕士（UAB-Dexeus）教授。自 2013 年起，Eguizabal 博士一直担任 CVTTH 研究部门负责人以及 IIS Biocruces Bizkaia 细胞疗法、干细胞和组织组负责人。
人工智能的人工智能脉冲和医学数字化：Nuevas Herramientas，viejos desafíos
Aunque algunos autores mencionan que ChatGPT puede aprovecharse para ahorrar tiempo al poder identificar y resumir artículos deinvestigación (7) o como motor de búsqueda que responda directamente a alguna Consulta en lugar de dirigir a siteios web (3), nuestra mayor preocupación acerca del uso de IA 的科学研究和法学硕士在大学学生中的应用，不是单独的医学，而是通过书籍阅读来实现的，这是我们所需要的。铁嫩我们对最近的聊天机器人的反应进行了歧视和分析。
人工智能，医学图像和精度医学：进步和观点人工智能，医学成像和精确度量
总结，适用于医学形象以开发和加强个性化医学的人工智能（AI）的作用被描述为不断改进的过程，一系列机遇和巨大超越的专业挑战。 div>这项工作描述了AI相对于图像，数据制备，图像协调，器官和伤害的自动分割，其标记，放射学变量的提取以及预测临床模型的发展。 div>与这些解决方案在临床实践中的整合相关的方面，以提高护理过程，诊断和治疗最个人，高效和精确的患者的精度和效率。 div>诸如Primage和Chaimeleon之类的项目强调了AI的变革潜力以及跨学科合作的基本作用，以实现这种潜力，基于连续的多专业协作，以解决伴随这些进步的道德，监管，技术和临床挑战。 div>
血管紧张素转换酶抑制剂药物在系统性动脉高血压治疗中的不良反应：综合综述
Márcia Pedro da Silva 1 Nursing graduate Ramille Araújo da Silva 1 Nursing graduate Francisco Diemeson Bezerra Dodó 2 Bachelor of Business Administration Undergraduate in Medicine Dante de Matos Moraes 2 Undergraduate in Medicine Lívia Furtado Medeiros 2 Undergraduate in Medicine Raimunda Moreira de Oliveira 2 Undergraduate in Medicine Odeon Parente Aguiar Júnior 2 Undergraduate in Medicine Letícia Soares Teles de Menezes 2 Undergraduate in Medicine Fabiane Caxias de Paula Carvalho 2 Undergraduate in Medicine David Jeivan Santos Rodrigues 2 Undergraduate in Medicine Francisco Gabriel Santos da Silva 2 Undergraduate in Medicine Wascelys Bernardino Martins 2 Undergraduate in Medicine Luana Hellen Bezerra de Sousa Araújo 2 Undergraduate in Medicine Gabriella Giacomini Allemany dos Santos 2 Undergraduate in Medicine Leandro Oliveira André 12 Undergraduate in Medicine Gustavo dos Reis Leite 2 医学本科 André Vinícius Vasconcelos 2 医学本科 João Gabriel Rodrigues Botelho 2 医学本科 Ana Julia Veras Salgueiro 2 医学本科