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AI在医学诊断和治疗中的整合
在计算能力，数据可用性和算法创新的进步的驱动下，人工智能（AI）在医疗保健中的应用已迅速发展。AI技术，例如机器学习和自然语言处理，越来越多地用于协助医疗诊断，治疗计划和患者管理。AI的最新发展导致创建了精致的诊断工具，预测模型和个性化治疗算法，旨在提高临床结果和运营效率。从2010年到2024年，对医疗保健AI技术的投资表现出了一致的向上趋势，这反映了人们对AI对彻底改变医学诊断和治疗的潜力的认识日益认识。
结核病中的肠道微生物组
图5在胃肠道中产生的微生物代谢产物具有多种功能。GI微生物组可以调节可能影响人类健康的人体内（微生物 - 微生物）和kInter-Kingdom（微生物宿主）相互作用。细菌参与了法定人数的感应，可以释放细菌素，过氧化氢和乳酸，这些氢在肠道微生物组和病原体上产生效率。In addition, bacteria can produce gamma-aminobutyric acid (GABA), tryptophan metabolites, histamine, polyamines, serpins, lactocepin, vitamins, short chain fatty acids (SCFA), long chain fatty acids (LCFA), and outer membrane vesicles (OMVs), which can have efects on the human host epithelium, immune细胞，间充质和肠神经元
嗜酸性肉芽肿性多血管炎
临床试验：在人体中进行的研究，旨在评估医疗、外科或行为干预的有效性和安全性。临床试验可能涉及在食品和药物管理局批准新药之前对人体进行评估。试验可能涉及安慰剂组（非活性“药物”），以查看新药是否比现有治疗更有优势。有些试验是“开放标签”的，所有参与者都知道他们是否正在接受实验性药物。
PDF：从土壤中获得的梭形溶菌杆菌的分离和诊断及其作为小麦作物生物肥料的用途
这项研究由伊拉克农业部植物保护局开展，旨在了解在小麦品种 IPA-99 中添加植物生长促进微生物 (PGPM)（巴西安氏螺旋菌、梭形赖氨酸芽孢杆菌、鹰嘴豆根瘤菌 CP-93、荧光假单胞菌、巨大芽孢杆菌和哈茨木霉）作为生物肥料与 25% 矿物肥料的效果。实验室研究包括分离和鉴定赖氨酸芽孢杆菌，该菌在体外与这些微生物之间没有拮抗作用。研究结果表明，T2处理在大多数性状中均表现优异，包括分蘖数（4.00 分蘖株 -1 ）、穗长（10.50 cm）、每穗小穗数（19.50 小穗穗 -1 ）、百粒重（3.50 g）和每穗粒数（35.43 粒穗 -1 ）。该处理在籽粒氮含量（4.870%）、磷含量（1.943%）、钾含量（4.156%）和蛋白质含量（30.43%）等方面也表现出色。除生物产量特性（处理T5（62.30 g株 -1 ）优于处理T1（23.10%））和收获指数（处理T2）外，T2优于所有处理。但是，它们与处理T2之间并无显著差异。关键词：小麦、梭形芽孢杆菌、生物肥料、PGPM、生长和产量性状 主要发现：梭形芽孢杆菌作为生物肥料处理，结合 25% 的推荐矿物肥料剂量，显著提高了小麦的生长和产量参数。此外，生物肥料还增加了小麦植株中 NPK 的利用率。
早期婴儿诊断（DNA-PCR）实验室申请表
编码拒绝的代码1 =未标记的DBS 9 =血液2 =饱和饱和10 =不适当的干燥3 =不足的血液11 =血清11 =血清环 - 水，酒精4 =刮擦点12 =在过期的DBS卡上收集的dbs Card 5 =散射点5 =散射点13 =包装在一起的样品
利用人工智能增强脑肿瘤诊断
本研究探索了人工智能 (AI) 在增强脑肿瘤诊断方面的潜力，具体是通过对两种先进的深度学习 (DL) 模型 ResNet50 和 YOLOv8 进行比较分析，这两种模型用于检测和分类 MRI 图像中的脑肿瘤。鉴于脑肿瘤的复杂性和多样性，该研究解决了医学领域对快速准确诊断工具的迫切需求。这项研究的动机是人工智能可以为医学诊断带来的潜在好处，特别是在速度和准确性方面，这对于有效的患者治疗和结果至关重要。在四种肿瘤类型的 7023 张 MRI 图像数据集上评估了 ResNet50 和 YOLOv8 模型的性能。使用的关键指标是准确度、精确度、召回率、特异性、F1 分数和处理时间，以确定哪种模型在检测和分类脑肿瘤方面表现更好。研究结果表明，尽管两种模型都表现出高性能，但 YOLOv8 在大多数指标上都超越了 ResNet50，尤其是在速度方面表现出优势。研究结果凸显了先进的深度学习模型在医学图像分析中的有效性，为脑肿瘤诊断带来了重大进步。通过对两种常用的深度学习模型进行全面的比较分析，结合当前将人工智能融入实际医疗应用的方法，并强调其潜在用途，这项研究推动了医学人工智能领域的发展，为部署未来人工智能诊断工具所需的知识提供了深刻见解。
糖尿病中的人工智能诊断
摘要糖尿病是一种以血糖水平升高为特征的慢性代谢疾病，造成了重大的全球健康负担。及时，准确的诊断对于有效管理和预防并发症至关重要。近年来，人工智能（AI）已成为改善糖尿病诊断过程的有前途的工具。本评论文章概述了诊断糖尿病的AI应用程序的当前状态，包括各种方法，例如机器学习，深度学习和预测性建模。我们讨论了各种数据源的利用，包括医学图像，电子健康记录，遗传信息和糖尿病诊断的生活方式因素。此外，我们研究了基于AI的诊断工具在临床实践中的性能，挑战和未来的指示。通过综合现有文献并突出关键的进步，本综述旨在阐明AI在增强糖尿病诊断的准确性和效率方面的作用，最终有助于改善患者的结果和医疗保健。
评论文章：铁死亡和环状 RNA
对环状RNA的广泛研究揭示了它们的多种作用，从分子调节剂到癌细胞系中铁死亡的关键影响因素。研究结果强调了环状RNA在调节影响癌症发展关键方面的分子通路方面的重要性，包括细胞存活、增殖和转移。详细分析描述了这些通路，揭示了环状RNA影响铁死亡的分子机制。基于最近的实验结果，该研究评估了靶向环状RNA诱导铁死亡的治疗潜力。通过识别与癌症病因相关的特定环状RNA，该分析为开发利用癌细胞弱点的靶向疗法铺平了道路。本综述巩固了对铁死亡和环状RNA的现有理解，强调了它们在癌症治疗中的作用，并为这一动态领域的持续研究提供了动力。关键词：环状RNA、铁死亡、癌症治疗、分子调控
结节硬化症复杂研究计划
预防和消除与TSC相关的肿瘤和囊肿的策略，例如血管肌瘤，亚依赖型巨型细胞星形胶质细胞瘤和淋巴血管瘤瘤病，包括对肿瘤微环境，TSC信号传导和M-TOR Indeptional Indeptional
多发性硬化症NMOSD Mogad Adem
MS-多发性硬化NMOSD-神经脊髓炎选择谱系莫加德 - 髓磷脂 - 少突胶质细胞糖蛋白（MOG） - 相关疾病ADEM-急性传播性脑脊髓炎 - 慢性淋巴细胞增强型肿瘤炎症