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IIT-M启动首个癌症癌症基因组数据库，以改变印度的癌症研究西门子卫生师在IISC医学的AI合作实验室中投资1 CR
Siemens Healthineers, a global provider of healthcare equipment, solutions and services, with activities in more than 180 countries, has set up Siemens Healthineers-Computational Data Sciences (CDS) Collaborative Laboratory for artificial intelligence (AI) in Precision Medicine in association with the Indian Institute of Science (IISc), Bengaluru with an investment of Rs 1 crore under its Corporate Social Responsibility (CSR) initiative.
朝着膀胱癌的个性化医学
尿路上皮癌（UC）约占所有膀胱癌的95％。低度的非肌肉浸润性膀胱癌（NMIBC）通常通过尿道切除术（TUR）成功管理，NMIBC的总生存率达到90％。然而，肌肉侵入性膀胱癌（MIBC）和转移性膀胱癌的长期生存仍然很低。MIBC和转移性膀胱癌的护理标准治疗包括带有新辅助/辅助化学疗法的膀胱切除术，有或没有放射治疗。基于铂的化学疗法一直是转移性膀胱癌的一线治疗，已有二十多年了，但仅对少数患者进行治疗。膀胱癌的治疗选择近年来经历了迅速的变化。免疫检查点抑制剂（ICI），靶向疗法和抗体 - 药物结合物现在可用。作为膀胱癌在遗传上是异质性的，对患者选择以确定最有可能从特定疗法中受益的患者选择是治疗膀胱癌患者的紧急问题。
（2024）2型糖尿病的不列颠巴基斯坦人健康饮食信念的代际差异。糖尿病医学，41（4）。 E15222 ISSN 0
摘要简介：越来越关注如何预防，减速和诱导2型糖尿病（T2DM）的缓解。最近的证据发现饮食和生活方式干预措施可能会导致T2DM的减轻，但是，对于像不列颠巴基斯坦人等不同群体的挑战，他们面临T2DM风险的四倍。有必要了解不同世代群体的食物行为，以制定适当的文化策略来支持预防疾病的预防计划。的目的：本研究探讨了对不列颠巴基斯坦人中与T2DM有关的健康饮食和食品实践的信念，以了解他们在增强健康饮食方面面临的挑战。方法：我们通过电话和面对面进行了26次半结构化定性访谈。样本包括居住在英国布拉德福德（Bradford）的T2DM英属巴基斯坦人，年龄在18至71岁之间，平均年龄为50岁（SD = 17.04）。参与者中有14名女性（54％）和12名男性（46％），访谈的英语（76％）和乌尔都语（24％）。参与者根据年龄（第一代65 +;第二代40-64;年轻一代18-39岁）分组。世代群体之间没有生物学联系，它们不是同一家庭的一部分。使用定性反思性主题分析分析数据。结果：发现结果分为三个主题：知识和糖尿病症状的意识；食物实践的社会和家庭背景，并使健康饮食有意义。家庭是了解与食品有关的健康行为的基本单位。吃传统食物被认为是健康的，对第一代人的最初成员以及在英国定居的最初成员以及父母在巴基斯坦出生的第二代人都被认为是实用的。年轻的不列颠巴基斯坦人出生于英国，报告说他们努力在家中吃其他食物并管理其T2DM。结论：这些发现提高了我们对英国巴基斯坦人与T2DM的三个生成如何协商健康饮食的理解。需要进行文化量身定制的饮食修改和干预措施，其中不同的
临床医学杂志
我们很高兴地宣布呼吁论文，以介绍临床医学杂志的特刊，重点介绍嗜酸性粒细胞性食管炎（EOE）的诊断，治疗和监测的最新进展。作为一种复杂的慢性，免疫介导的食管疾病，EOE在临床实践和研究中提出了独特的挑战，需要采取创新的方法来改善患者的预后。本期特刊旨在收集探索EOE领域尖端发展的有见地的评论。感兴趣的主题包括但不限于新型诊断技术，新兴的治疗策略以及EOE的高级监测方法。我们也欢迎贡献涉及该疾病的潜在病理生理，患者报告的结果以及多学科管理方法。通过将领先的专家和研究人员的最新发现汇总在一起，该特刊旨在增强我们对EOE的理解并促进更有效，个性化的治疗计划的制定。我们鼓励提交，这些提交在医学和科学社区中提供重大进步并引起周到的讨论。
特刊 - 临床医学杂志
人工智能（AI）和深度学习（DL）通过提供前所未有的机会来改善诊断，预后，治疗计划和患者安全，从而重新定义医学成像。从高级图像分割和放射线学到可解释的AI和隐私模型，这些技术正在解决临床成像中长期存在的挑战。然而，诸如可重复性，算法偏见和AI在临床工作流程中的安全实施之类的关键问题仍有待解决。本期特刊旨在专注于医学成像中AI和DL的最新进步，不仅强调精确性和效率，而且还强调安全和道德部署。提交探索主题，例如多模式数据集成，鲁棒特征提取，联合学习，临床验证和方法，以确保调节依从性。特别欢迎调查减轻风险和提高解释性以提高患者安全的策略的研究。我们邀请作者就上述主题提交他们的原始研究文章和评论。
一种机器学习方法以进行准确的健身运动...
摘要：对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长，导致了有助于医疗决策的智能系统的发展。该项目致力于创建一个使用机器学习技术的药物推荐系统，以根据用户输入（例如症状或医疗状况）推荐合适的药物。该系统利用结构良好的医疗数据集来训练能够准确预测医学建议的机器学习模型。通过分析用户提供的症状，该系统可以识别潜在的诊断并建议相关药物，从而确保改善医疗保健的可及性和支持。该系统的前端旨在使用HTML，CSS和JQuery具有互动性和用户友好型，而后端则集成了一个强大的基于Python的框架（例如烧瓶或Django）来处理用户输入并与机器学习模型进行交互。此外，该系统还包括一种反馈机制，以持续改进，并警告用户有关潜在的医学相互作用以确保安全性。该项目有可能通过提供实时，数据驱动的医学建议来彻底改变患者护理，从而授权用户做出明智的医疗保健决策。未来的发展可能包括基于患者历史记录和自然语言处理的高级个性化，以更有效地了解用户输入。关键词：医学建议系统，机器学习，个性化医学，疾病分类，症状分析
