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基因检测：产前和孕前携带者筛查
扩展携带者筛查 (ECS) 涉及通过下一代测序同时筛查个人或夫妇的许多基因疾病（多达 100 个）。ECS 面板可以筛查在特定人群中出现频率增加的疾病，但也包括寻求检测的个人不会增加阳性携带者风险的各种疾病。ECS 面板中包含的疾病不是标准化的，面板中可能包括不太了解且没有现有专业指南的疾病。
开放时间为招标提供服务服务器室精密冷却
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精密工程高级 NITEC 证书
高级加工和刀具管理 完成本模块后，学生应能够解读蓝图、使用 CAM 系统创建 CNC 零件程序、执行刀具设置、执行工艺规划、优化 CNC 加工工艺和涉及刀具管理的加工参数、使用 CNC 机器按规格生产精密零件以及排除加工故障。他们还应能够选择合适的切削刀具来加工不同的材料，并使用适当的测量工具对加工零件进行检查。
生物标志物在预测和早期诊断急性心肌梗塞中的作用。
抽象的急性心肌梗塞（AMI）是一个关键疾病，仍然是世界上主要的死亡原因之一，强调需要有效的早期诊断和风险预测方法。这项研究进行了综合文献综述，重点是评估生物标志物，例如高敏感性肌钙蛋白（HS-CTN），型B纳二肽肽（BNP/NT-PROBNP）和MicroORNES在AMI早期检测中的作用。分析表明，由于其高灵敏度和特异性，高灵敏度肌钙蛋白目前是鉴定心肌病变的金标准，甚至可以在梗塞的早期阶段进行诊断。其他生物标志物（例如BNP和微型）在风险分层中很有用，提供了有关血液动力学状态和炎症过程的互补信息。然而，诸如慢性疾病（例如肾衰竭）的干扰以及MicroERNA实验室测试成本的挑战仍然限制其常规临床应用。得出的结论是，多种生物标志物的整合和更广泛的诊断方案的发展可以显着提高AMI患者的诊断准确性和个性化治疗方法。关键字：急性心肌梗塞；生物标志物；高灵敏度肌钙蛋白；法国微米；早期诊断。
AI驱动的精密医学：革命性的个性化治疗计划
抽象的精确医学被描述为目前在医疗保健领域发生的革命。精确医学中综合人工智能（IAI）的进步正在提供医疗保健部门的新观点，并创建了高质量的高效，个性化的治疗计划。在本文中，已经检查了人工智能（AI）在精确医学中的应用，重点是基于遗传学以及临床和环境信息的分析，如何改善疾病风险，治疗管理和患者结果的识别。应用程序包括用于机器学习和深度学习的AI算法，以增强生物标志物的检测，准确的模型的产生以及为个人发现合适的治疗方法。在精密医学领域，AI不仅限于诊断和治疗建议；它也用于鉴定药物进行治疗，临床试验管理以及对患者进度的追踪。借助AI在医疗保健方面，患者可以接受定制的创新护理，从而最大程度地减少疗法或治疗的副作用，具有更高的有效性，并可以增强患者的健康状况。当然，在精确医学中使用AI有一些局限性，例如数据隐私和保护问题，使用大型多样化数据集（尤其是在遗传变异的情况下）以及使用AI算法时偏见的可能性。解决这些问题很困难，只能通过团队合作来完成，在该团队工作中，临床医生，数据科学家和政策制定者可以确保使用AI的精确医学既好又普遍。仍然是精确医学是一种有前途的跨学科方法，可以根据其特定特征来治疗患者，本文概述了不同技术，以及在人工智能的背景下，精密医学的方法和应用。它进一步强调了有关这个相当新的进步领域的优势和不确定性，并提出了有关医疗保健方向AI概念的建议。
第五课程，有关精密医学时代的睡眠呼吸障碍的新技术
“关于精密医学时代的有关睡眠呼吸疾病的手术创新和新技术的第五届课程”是针对睡眠呼吸疾病的国际课程的第五版。这是为期两天的针对ENT专家量身定制的密集课程，但对于牙医，上颌骨和整形外科医生，肺科医生和神经遗物师来说也很有趣。该课程背后的想法是在杰出的国际教师和参与者之间建立面对面的关系，探索尖端的创新和新技术，以实现睡眠呼吸障碍。通过讲座和圆桌会议，科学计划包括各种现代诊断设备的最新发展和创新，以及用于睡眠呼吸障碍的新治疗工具。通过现场手术和一次模拟会议将特别关注最创新和最小的外科手术技术，参与者可以在教职员工的监督下对高质量合成模型进行外科手术过程。此外，该课程还将赞助Accalasan-Ta高尔夫俱乐部的第二版“校园生物媒体高尔夫球杯”，同伴可以参加。将在Acculasanta高尔夫俱乐部为教职员工举行晚宴。
欢迎参加 PRECISE-AI 提案者日！
1 fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-aiml-enabled-medical-devices 2 marketandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligence-medical-diagnostics-market-22519734.html 3 Managedhealthcareexecutive.com/view/ai-in-medical-imaging-market-expected-to-increase-to-14-2-billion-by-2032 4 jacr.org/article/S1546-1440(21)00293-3/pdf 5 market.us/report/ai-in-cardiology-market/
卓越的贵金属
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通过AI驱动的精度最大化农作物的产量
人工智能（AI）和机器学习（ML）正在推动精确农业的革命性变化，提供农民工具以最大程度地提高农作物的产量，同时最大程度地减少资源的使用。本文研究了AI驱动的技术如何分析来自无人机，传感器和卫星图像的数据，以提供可行的见解以进行优化的作物管理。通过确定最有效的种植时间表，检测早期的疾病迹象，并提供实时建议，以灌溉，施肥和农药施用，AI可以实现更精确和可持续的农业实践。AI与其他新兴技术（例如无人机和机器人技术）的整合，通过促进对设备的预测维护，并确保农作物获得理想的水，养分和害虫控制，从而提高了农业生产力。案例研究强调了AI在某些农作物中的产量最多增加了30％，这强调了其革新现代农业的潜力。本文还探讨了AI驱动的模型如何通过更有效地利用资源来减少环境影响，从而帮助农民平衡生产力与可持续性。的挑战，例如数据可访问性和小农户采用AI技术，以及AI在缓解与气候变化和可变性相关的风险方面的潜力。驱动的精确农业为改善粮食安全和确保长期农业可持续性提供了重要的机会。