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癌症患者的重症监护
重症监护社会仍然不是现代的，而且建议仍然没有很多建议。支持的信息不足。癌症的患者中目前，没有建议仅在筛选中使用哪些工具？患者进入ICU如果使用任何工具来预测由于各方面的多样性，例如癌症，血液学或实体瘤，类型的癌症疾病治疗的选择，必须将必须调节到ICU的指标尚未得出结论。在法国有一项医生的研究。通过ICU医生的判断，这组患者的工具发现将进入ICU的患者将拥有症状太严重了（“太病了”）30天和180天的生存率为26％，而在某些医生中则为17％。进入ICU的患者的症状太好了（“太好”时的死亡率为21.3％（由于频繁ICU的延迟）尽管这组患者的死亡率仍然很高，选择进入ICU的患者越有用，但建议文献越重要地进入ICU中的ICU。危机患者如表2 div>
采取协作方式加速为罕见肿瘤患者提供更好的治疗
✓ 前 500 名参与者的 10662 个数据字段 ✓ 前 200 名参与者的 57245 个数据字段 ✓ 193 种肿瘤的变异调用 ✓ 193 种肿瘤的 2370 个生物样本注释字段 ✓ 受控访问下的公开发布预计于 2023 年第四季度
罗氏/GNE 评论_以患者为中心的药物开发：将临床结果评估纳入监管决策的终点
本指南草案标志着一个关键里程碑，它是 FDA 以患者为中心的药物开发 (PFDD) 方法指南系列 1 的最后一部分，旨在描述一条可持续的途径，将患者输入作为数据纳入医疗产品开发和决策。我们赞赏该机构在整个系列中努力提供灵活性，包括讨论各种方法，这些方法可以量身定制以制定适合目的的策略。例如，当前的指南草案描述了几种构建基于 COA 的终点的潜在方法，例如多组分和个性化终点，这些终点对于评估具有多种临床表现的疾病的治疗效果很有价值。然而，该指南对审查人员如何评估 COA 数据作为效益风险评估和监管决策中全部证据的一部分提供了有限的见解。目前尚不清楚指南 4 中包含的原则是针对用于标记声明的 COA 终点，还是旨在更广泛地应用，例如，用作评估安全性和耐受性的终点的 COA。我们敦促该机构更加具体地规定用于评估 COA 数据的完整性和临床解释的期望和标准。
人工智能在改变患者护理和诊断流程中的作用
人工智能 (AI) 在医疗行业内患者护理和诊断流程的变革中发挥着越来越重要的作用。本文探讨了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等 AI 技术对提高诊断准确性、简化患者护理和增强临床工作流程的变革性影响。通过分析最近的进展和案例研究，本文重点介绍了 AI 驱动的工具如何支持早期疾病检测、个性化治疗计划和患者数据的有效管理。它还探讨了与 AI 实施相关的潜在挑战和道德考虑，例如数据隐私和算法偏差。本文最后概述了 AI 在医疗保健领域的未来方向，强调需要继续研究、跨学科合作和监管框架，以最大限度地发挥 AI 的优势，同时解决潜在风险。通过这一探索，本文旨在全面了解 AI 在推进患者护理和诊断实践方面的作用，最终有助于建立更有效、更公平的医疗保健系统。
Sotorasib 在患有 KRAS G12C 突变的肺腺癌和未经治疗的活动性脑转移的患者中表现出颅内活性
一名 61 岁女性患者，因持续疲劳被诊断为右上肺叶转移性腺癌，伴有局部淋巴结转移、多发性肺转移和右额叶脑转移（根据 PET-CT 发现的临床分期：cT3 cN2 cM1c）。肿瘤 DNA 的下一代测序（Ion AmliSeq Colon and Lung Research Panel v2、Ion Torrent 平台、热点区域分析）显示 KRAS p.G12C (c.34G>T) 突变，但没有其他靶向改变。PD-L1 的免疫组织化学染色在肿瘤细胞中不到 1%。一线全身治疗采用顺铂、培美曲塞和帕博利珠单抗，总体获得部分缓解，包括脑转移完全缓解，2018 年 9 月开始使用培美曲塞和帕博利珠单抗维持治疗。2019 年 3 月，由于进行性多发性神经病变，停用培美曲塞。2019 年 6 月，患者肺部出现进展，因咯血而需要止血放射治疗，帕博利珠单抗也停用。单独的脑转移继续缓解。2019 年 11 月，患者肺部再次出现进展，并出现有症状的脑部进展，小脑蚓部出现新的病变，导致导水管受压和连续性脑积水。植入脑室腹腔分流术，小脑蚓部病变用立体定向放射治疗；进行性肺部病变用放射治疗；此外，由于病情稳定，且持续控制疾病超过一年，因此恢复使用派姆单抗治疗。然而，2021 年 2 月，患者小脑已知病变进展（临床意义不大），左脑室周围白质出现新转移，肺部进一步进展。2021 年 3 月开始使用多西他赛，肺部和脑部病变进展，右额叶和颞叶出现新病变，这是四个周期后的最佳反应（见图 1 治疗时间顺序示意图）。2021 年 6 月，开始口服 960 毫克每日 sotorasib 治疗。经过 6 周的 sotorasib 治疗后，不仅肺部，而且未治疗的脑转移瘤都出现了令人印象深刻的治疗反应，这种反应持续了 5 个月（见图 2）。由于全身进展，停止使用 sotorasib 治疗，并于 2021 年 11 月底开始使用吉西他滨治疗。2021 年 12 月初，患者出现症状性脑部进展，行为改变和精神萎靡，并进行了神经外科干预，包括开颅术和肿瘤切除术。吉西他滨的全身治疗持续到 2022 年 2 月，并因疾病进展而停止。患者于 2022 年 3 月接受培美曲塞进一步全身治疗（再次治疗），随后于 2022 年 4 月接受卡铂和紫杉醇治疗。此外，患者于 2022 年 4 月进行了全脑放射治疗。随着病情进一步进展，患者自 2022 年 5 月起接受最佳支持治疗。
患者和临床医生组输入
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用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
Vercise GenusTM 患者须知
EN 60601-1-2 分类信息................................................................................................................................25 遥测信息....................................................................................................................................................30 无线共存问题故障排除................................................................................................................................32 无线安全.................................................................................................................................................33 FCC 合规性.................................................................................................................................................34