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个性化防晒霜的新趋势
16。SkórkowskaA，Maciejska A，Pomierny B等。成年产前和成年苯甲酮-3真皮暴露对调节雌性大鼠神经退行性过程，血荷激素水平和血液学参数的因素的影响。Neurotox res。2020; 37（3）：683-701。doi：10.1007/s12640-020-00163-7 17。Heurung AR，Raju SI，Warshaw EM。苯苯酮。皮肤接触，特应占用药物。2014; 25（1）：3-10。 doi：10.1097/ der.00000000000025 18。 div> Haylett AK，Chiang YZ，Nie Z，Ling TC，Rhodes LE。 防晒光影测试：一系列157个儿童。 br j dermatol。 2014; 171（2）：370-375。 doi：10.1111/bjd.13003 19. 制革商PR。 防晒产品配方。 皮肤菌诊所。 2006; 24（1）：53-62。 doi：10.1016/j.det.2005.09.002 20。 Sasseville D.烷基糖苷：2017年“年度过敏原”。 皮肤接触，特应占用药物。 2017; 28（4）：296。 doi：10.1097/ der.0000000000000290 21。 div> Rick JW，Brannon M，De Dr，Shih T，Hsiao JL，Shi VY。 过敏原2014; 25（1）：3-10。doi：10.1097/ der.00000000000025 18。 div>Haylett AK，Chiang YZ，Nie Z，Ling TC，Rhodes LE。防晒光影测试：一系列157个儿童。br j dermatol。2014; 171（2）：370-375。 doi：10.1111/bjd.13003 19. 制革商PR。 防晒产品配方。 皮肤菌诊所。 2006; 24（1）：53-62。 doi：10.1016/j.det.2005.09.002 20。 Sasseville D.烷基糖苷：2017年“年度过敏原”。 皮肤接触，特应占用药物。 2017; 28（4）：296。 doi：10.1097/ der.0000000000000290 21。 div> Rick JW，Brannon M，De Dr，Shih T，Hsiao JL，Shi VY。 过敏原2014; 171（2）：370-375。doi：10.1111/bjd.13003 19.制革商PR。防晒产品配方。皮肤菌诊所。2006; 24（1）：53-62。 doi：10.1016/j.det.2005.09.002 20。 Sasseville D.烷基糖苷：2017年“年度过敏原”。 皮肤接触，特应占用药物。 2017; 28（4）：296。 doi：10.1097/ der.0000000000000290 21。 div> Rick JW，Brannon M，De Dr，Shih T，Hsiao JL，Shi VY。 过敏原2006; 24（1）：53-62。doi：10.1016/j.det.2005.09.002 20。Sasseville D.烷基糖苷：2017年“年度过敏原”。 皮肤接触，特应占用药物。 2017; 28（4）：296。 doi：10.1097/ der.0000000000000290 21。 div> Rick JW，Brannon M，De Dr，Shih T，Hsiao JL，Shi VY。 过敏原Sasseville D.烷基糖苷：2017年“年度过敏原”。皮肤接触，特应占用药物。2017; 28（4）：296。 doi：10.1097/ der.0000000000000290 21。 div>Rick JW，Brannon M，De Dr，Shih T，Hsiao JL，Shi VY。 过敏原Rick JW，Brannon M，De Dr，Shih T，Hsiao JL，Shi VY。过敏原
病理在个性化时代的作用（...
摘要本评论简要概述了最先进的分子病理学方法，该方法强调了在临床精确癌症医学中越来越重要的病理作用。分子生物学和遗传学的最新进展已经重新影响了解剖病理学的实践，从而逐渐将其从基于形态学转化为基于分子的学科。分子诊断在病理学方面具有悠久的传统，尤其是在临床病理学方面。近年来基因组检测方法的改进使其成为精密癌症医学的基石之一。与癌症治疗有关的决定不再仅基于组织病理学诊断。人类癌症的各种基因组分析已纳入诊断和决策算法中。结论。病理学家继续在实践中开发和实施分子和基因组检验中发挥重要作用，并与临床医生传达结果及其相关性。此类活动对于成功地将科学进步转化为对患者的好处至关重要（“下一代病理学家”）。
药剂师在个性化医学中的作用
抽象个性化医学是一种新兴的医疗方法，可以考虑遗传构成，环境和生活方式特征。个性化医学也被称为精密药物，它有可能通过优化给药，选择和监测药物来彻底改变患者护理。药剂师可以通过利用其知识和药物专业知识来使用这种创新的方法。本文旨在解释个性化医学在药房中的重要性，以及药剂师如何为药物基因组学测试和对患者预后的影响做出贡献。简介
个性化医学的新领域
在增强患者护理的目标的驱动下，治疗学领域正在迅速发展。最近的人工智能（AI）及其创新的治疗应用标志着核医学的重要一步，导致精确肿瘤学的范式发生了重大范式转移。例如，AI辅助肿瘤表征，包括自动图像解释，肿瘤分割，特征鉴定和高风险病变的预测，改善诊断过程，提供精确而详细的评估。通过针对个人独特的临床概况量身定制的全面评估，AI算法有望增强患者风险分类，从而使患者需求与最合适的治疗计划的一致性保持一致。通过发现对人眼的看不见的潜在因素，例如肿瘤放射敏感性或分子谱的内在变化，AI软件有可能革新响应异质性的预测。为了准确有效的剂量计算，AI技术通过提供定制的幻影和简化复杂的数学算法，使个性化的剂量学可行，可在繁忙的临床环境中访问，从而提供了重要的优势。AI工具有可能利用预测和减轻与治疗相关的不良事件，从而可以提早干预。此外，可以利用生成的AI找到用于开发新型放射性药物并促进药物发现的新目标。仍然有很多值得探索和理解的。然而，尽管对AI在治疗学中的作用具有巨大的潜力和显着的兴趣，但这些技术并不缺乏局限性和挑战。在这项研究中，我们研究了AI在治疗学中的当前应用，并试图拓宽未来研究和创新的视野。
实施和缩放个性化医学
Hulick博士是Janardan D. Khandekar，医学博士，个性化医学主席兼医疗遗传学部门主席（以前是Northshore），该主席将遗传分析应用于预防，诊断和治疗遗传性疾病和疾病。他于2008年加入努力健康，担任医学遗传学的主治医生，于2012年成为医疗遗传学部门，并在2022年任命主席之前成为Mark R. Neaman个性化医学中心的医疗总监。Hulick博士还担任芝加哥普里茨克大学医学院人类遗传学系的临床副教授。以前，他曾在马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院担任医学遗传学医师。他是美国医学遗传与基因组学委员会（ABMGG）的当前当选主席。他撰写或合着了70多个同行评审的期刊文章和书籍章节。Hulick博士于2001年从杰斐逊医学院获得医学学位。他在圣卢克医院（Mayo Clinic）完成了内科住院医师，并在哈佛医学院完成了医学遗传学的临床研究金。他还于2007年从哈佛医学院获得医学硕士学位。
药物基因组学在个性化医疗中的作用
药物基因组学在个性化医疗中的作用：重点关注药物代谢 Ali Nasser Alsuwaileh KSA，国民警卫队健康事务 Ibrahim Abdulaziz Ibrahim Albakheet Albakheet-公共卫生 Hammad Abdullah Aljaloud KSA，国民警卫队健康事务 Abdullah Khalifah Aljadeedi KSA，国民警卫队健康事务 Saeed Hassan Alyami KSA，国民警卫队健康事务 Abdulaziz Hussain Mohammed Alrashed 国民警卫队健康事务 摘要 ---背景：传统的药物治疗模式可能涉及既定的药物使用方案，而不是由于药物代谢酶突变而导致的当前多样化的药理学模式。但药物基因组学的最新创新通过遗传和环境成分为药物的进料和加工提供了新的见解，从而呈现出更加不同的治疗观点。目的：本研究旨在了解个性化医疗框架下的药物代谢特异性及其因遗传和生活方式差异而提高药物疗效和安全性的潜力。方法：进行文献检索，比较遗传变异和环境对药物代谢的影响。该研究还侧重于药物基因组学测试如何用于开发定制药物疗法。结果：对药物代谢率及其有效性和毒性有重大影响。当然，评估包括饮食和身体活动在内的健康促进行为，或缺乏这些行为，以及其他行为，都会对治疗成功产生重大影响。结论：制造膳食的潜力是
增强个性化学习体验
人工智能 (AI) 与教育的融合带来了变革性的变化，尤其是在个性化学习领域。本文探讨了人工智能通过根据学生的个人需求定制学习途径来增强教育体验的多方面方式。我们研究了各种人工智能驱动的工具和平台，这些工具和平台促进了自适应学习环境、提供了实时反馈并支持差异化教学。通过回顾当前的文献和案例研究，本文重点介绍了人工智能如何识别和解决学习差距、促进参与度并促进更有效的教育成果。此外，我们还讨论了潜在的挑战，例如数据隐私问题、教师培训的必要性以及强化偏见的风险。本文最后提出了利用人工智能以最大程度地发挥效益同时降低相关风险的建议，旨在为所有学生创造更公平、更有效的教育体验。
通过人工智能进行个性化神经反馈......
个性化神经反馈已在商业上提供给患有不同类型疾病的人。我们探索量化脑电图 (qEEG) 的背景、不同的方法以及神经反馈作为个人发展工具的潜在范例。我们假设神经反馈对每个人都有用，无论他们是否被诊断出患有疾病。我们的个性化方法受到个性化医疗方法的启发，该方法考虑到个体差异以微调治疗干预措施。我们提出了不同的方法，为个人提供一种训练脑电波的方法，以便学习如何轻松地产生或在不同的脑电波及其相关的意识状态之间切换。机器学习技术可以帮助使这些技术更广泛地应用，因为它们消除了目前需要专业人员来解释 qEEG 和选择神经反馈协议的需求。
设想个性化医学的未来
数字双胞胎已成为个性化医学中的一个开创性概念，为改变医疗保健提供并改善患者预后提供了巨大的潜力。重要的是要强调数字双胞胎对个性化医学的影响，了解患者健康，风险评估，临床试验和药物开发以及患者监测。通过反映个人健康状况，数字双胞胎提供了对患者特定疾病的无与伦比的见解，从而实现了更准确的风险评估和量身定制的干预措施。但是，他们的应用超出了临床益处的范围，促使有关数据隐私，同意和医疗保健潜在偏见的重大道德辩论。这项技术的快速发展需要在创新和道德责任之间进行仔细的平衡行为。随着个性化医学领域的不断发展，数字双胞胎在改变医疗保健和彻底改变患者护理方面具有巨大的希望。虽然存在挑战，但数字双胞胎的持续发展和整合具有革新个性化医学的潜力，在量身定制的治疗时代和改善了患者福祉的时代。数字双胞胎可以帮助识别可能表明疾病存在或预测发展特定医疗状况以及此类疾病进展的可能性的趋势和指标。尽管如此，人类数字双胞胎的使用带来了与知情同意，数据所有权以及基于健康状况歧视的潜力有关的道德困境。迫切需要强大的准则和法规来应对这些挑战，以确保追求先进的医疗保健解决方案不会损害患者的权利和福祉。此观点旨在激发有关数字双胞胎在医学中负责任整合的全面对话，并提倡将来技术成为个性化，道德和有效的患者护理的基石。