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革命性的牙科医疗保健-Thieme Connect
摘要由2019年冠状病毒疾病引起的当前情况以及牙科行业的经济衰退 - 每种牙医都在想一种新的方法。由于未来在当前情况下总是值得怀疑的，因此我们可以期望牙科领域的显着变化，这将彻底改变全球牙科医疗机构。每年都会引入几个即将到来的趋势。最近的研究表明，未来的牙科场将以令人兴奋的新技术，改进的商业实践以及优化患者体验的新颖方法，甚至纳米植物牙科的新方法。未来的牙科有望采用最新技术并促进全球牙科的增长，预计未来的牙科将具有更多的创新。这是因为牙齿疾病和相关风险因素的治疗频率的增加，再加上先进技术的引入将是未来几年推动技术增长的一些主要因素。本文传达了牙科中发生的新变化，这将对未来的牙科领域产生影响。
严重的脑蝇蛆病病例 - Thieme Connect
摘要 脑蝇蛆病是一种罕见疾病，由寄生蝇幼虫寄生于宿主的坏死或活组织而引起。目前仅发表了 16 例脑蝇蛆病病例。我们介绍了一名 72 岁男性的病例，该男性患有被忽视的头皮大面积溃疡性癌症。患者颅骨病变较大，脑和硬脑膜暴露，严重感染肉蝇蛆。我们轻轻地取出蛆，用厚纱布和次氯酸钠溶液敷料覆盖缺损处。我们还对文献进行了回顾，以强调共同的特点和护理管理建议。在所有病例中，均未发生致命的脑膜炎和脑炎，考虑到开放性颅骨侵蚀和长时间皮质暴露，这令人惊讶，并表明幼虫伤口感染具有保护作用。
神经胶质肿瘤的分子成像 - Thieme Connect
神经胶质瘤是最常见的组织学亚型，起源于神经上皮细胞，即星形胶质细胞和少突胶质细胞。根据其组织学和临床放射学特征，这些肿瘤分为低级别肿瘤至高度侵袭性亚型。1尽管在高级别神经胶质瘤的治疗方面取得了进展，但总体生存率仍然很低。2因此，采用先进的成像方式进行准确诊断仍然是治疗的主要手段。多参数磁共振成像 (MRI) 是初步诊断和进一步治疗的首选检查方法，这是众所周知的事实。与计算机断层扫描 (CT) 扫描相比，它具有高空间分辨率和更好的软组织描绘。3然而，由于血脑屏障出现永久性突破，其特异性在治疗后（手术和放疗后）会显著下降。 4 MRI 上的疾病进展替代标记，即液体衰减反转恢复高信号和对比增强模式，可能受到炎症、梗塞、反应性变化或抗血管生成药物的影响。5 神经肿瘤学家经常会遇到此类与治疗相关的
癌症治疗：表观遗传学观点 - Thieme Connect
正常细胞中的 DNA 甲基化和组蛋白修饰 DNA 甲基化是最著名、研究最全面的表观遗传机制。DNA 甲基化的主要作用是阻止基因表达。DNA 甲基化意味着在胞嘧啶核苷酸的 5′ 位置共价添加一个甲基 (-CH 3 )。1,2 负责添加甲基的酶称为 DNA 甲基转移酶 (DNMT)。哺乳动物有五种 DNMT，DNMT1、DNMT2、DNMT3a、DNMT3b 和 DNMT3L。其中，只有 DNMT1、DNMT3a 和 DNMT3b 可以将甲基从 S-腺苷甲硫氨酸 (SAM) 转移到 DNA 上。3 DNMT1 负责维持 DNA 甲基化。在复制过程中，DNMT1 转录新合成链上预先存在的甲基化标记。3 然而，在体内研究中，DNMT1 已被证明
深度学习的MRI荟萃分析-Thieme Connect
抽象背景的早期诊断阿尔茨海默氏病（AD）和轻度认知障碍（MCI）仍然是神经病学的重要挑战，常规方法通常受到解释的主观性和可变性的限制。将深度学习与磁共振成像（MRI）分析中的人工智能（AI）相结合，作为一种变革性方法，为无偏见的，高度准确的诊断见解提供了潜力。客观一项荟萃分析旨在分析AD和MCI模型中MRI图像深度学习的诊断准确性。方法在PubMed，Embase和Cochrane库数据库中进行了荟萃分析，该数据库是针对系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，重点介绍了深度学习的诊断准确性。随后，使用Quadas-2清单评估了方法论质量。诊断措施，包括灵敏度，特异性，似然比，诊断赔率和接收器操作特征曲线下的面积（AUROC），以及用于T1加权和非T1加权MRI的亚组分析。结果总共确定了18个合格的研究。Spearman相关系数为-0.6506。荟萃分析表明，敏感性和特异性，阳性似然比，阴性可能比率和诊断优势比分别为0.84、0.86、6.0、0.19和32。AUROC为0.92。接收器操作特征（HSROC）的层次结构摘要
核医学中的人工智能 (AI) - Thieme Connect
人工智能 (AI) 是当今时代最强大、发展最快的实体，它将彻底改变人类生活的几乎每个角落。AI 一词最早是在 1956 年美国达特茅斯学院的夏季研讨会上提出的。1 但是，由于计算能力、存储、高级算法和庞大数据库的巨大发展，当今的人工智能占据了主导地位。AI 是指计算机科学的一个领域，专注于复制通常需要人类智能的任务的性能。2 简而言之，AI 的巨大进步依次为机器学习 (ML)、深度学习 (DL)、人工神经网络 (ANN)、卷积神经网络 (CNN) 和生成对抗网络 (GAN)。3 讨论这些实体超出了本文的范围。精准医疗旨在为个体患者开发量身定制的诊断和治疗方法。人工智能的整合在实现核医学 (NM) 和分子成像的精准医疗方面发挥着重要作用。人工智能在 NM 和分子成像中具有多方面的应用，包括图像规划、采集、处理、解释、诊断、预后和对治疗反应的预测。在行政方面，它还可用于患者入院和付款。4 将人工智能融入患者的预约和分诊算法中可以显著合理化预约、自我/重新安排以及优先安排某些就诊。5 对于门诊患者，人工智能有可能让患者确定最适合他们的地点和时间。同样，在入院患者环境中，AI 算法可以自动优先考虑某些 NM 检查，以优化患者护理。6 AI 还可以评估请求程序的合理性、基于过敏史的禁忌症和药物干扰，还可以通过评估对同一患者进行的先前研究来避免不合理的重复。7 NM 扫描仪的日常质量控制 (QC) 非常重要，以确保扫描仪正常运行，如果出现错误，可以及时拨打服务电话，确保操作完整性和成像质量。NM/PET（正电子发射断层扫描）的质量控制
重症监护室中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 电子健康记录收集了重症监护病房 (ICU) 产生的大量临床、监测和实验室数据，其传播是人工智能 (AI) 的应用自然领域。AI 的定义很广泛，涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器学习，后者在 ICU 中更常用。机器学习可分为监督学习模型（即支持向量机 [SVM] 和随机森林）、无监督模型（即神经网络 [NN]）和强化学习。监督模型需要标记数据，即通过人工判断映射到预定义类别的数据。相反，无监督模型即使没有标记数据也可用于获得可靠的预测。机器学习模型已在 ICU 中用于预测急性肾损伤等病理、检测包括谵妄在内的症状并提出治疗措施（脓毒症中的血管加压药和液体）。未来，由于可用数据的质量和数量不断增加，人工智能将越来越多地应用于 ICU。因此，ICU 团队将受益于高精度模型，这些模型将用于研究目的和临床实践。这些模型也将成为未来决策支持系统 (DSS) 的基础，这将帮助 ICU 团队可视化和分析大量信息。我们呼吁在不同的电子健康记录系统之间建立一组核心数据的标准化，使用通用字典进行数据标记，这可以大大简化来自不同中心的数据共享和合并。
面部整形手术中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 从虚拟聊天助手到自动驾驶汽车，人工智能 (AI) 常常被誉为改变这一代人并将继续改变这一代人的技术。在其他行业广泛采用的应用中，其在医学领域的潜在应用正在得到越来越多的探索，电子健康记录中存在的大量数据以及对患者护理和工作流程效率的持续改进的需求为 AI 的实施提供了许多机会。事实上，AI 已经展示了协助完成文档、图像分类和手术结果预测等任务的能力。更具体地说，这项技术可以用于面部整形手术，该领域的独特特性非常适合特定的应用。然而，AI 并非没有局限性，在医学和面部整形手术中进一步应用 AI 必然伴随着对 AI 在医疗保健中的伦理影响和正确使用的讨论。在本文中，我们回顾了 AI 在面部整形手术中的当前和潜在用途，以及其伦理影响。
乔伯特综合征的放射学特征-Thieme Connect
所有患者均表现出颅窝畸形的特征图，称为“摩尔牙齿迹象”（MTS），在大约85％的JS患者中已有报道（►图。1）。在轴向截面中的存在中，在甲板/中脑的水平，小脑vermis的低/发育不良，异常深的沟渠窝和水平化的浓密和细长的高级小贝尔甲梗。自第一个描述以来，报告了许多病例，并随着表型的扩展以及细胞学和遗传进化的扩展。几种疾病更难以分析，因为它们的遗传原因通常不清楚，并且不遵循遗传模式。幸运的是，分子特征可以从患者的诊断，预后以及
H3 K27M改变的弥漫性中线胶质瘤-Thieme Connect
抽象的弥漫性中线神经瘤H3 K27M改变是在2021年世界卫生组织（WHO）分类中的最近更名为中枢神经系统肿瘤的分类，此前曾被标记为差异中线胶质瘤H3 K27M Mutant在2016年更新，并在2016年更新，并在2016年更新和diffuse Interinsic pontinsic plihoma gli瘤在鉴定出导致H3 K27降压化的多次变化后，改变了该肿瘤亚型的定义。为了进一步描述小儿和成人人口中的新实体，我们对当前文献进行了综述，研究了遗传学，流行病学，临床，放射学，组织病理学，治疗和预后特征，尤其是突出了成人和儿童之间的差异。这种肿瘤在儿童中更常见，预后较差。此外，儿童期H3 K27改变的神经胶质瘤在脑干中更为常见，但在成年人的丘脑中更常见。可悲的是，这些肿瘤存在有限的治疗选择，放射疗法是唯一可改善总体生存的治疗方法。