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有关糖尿病周围神经病的筛查，诊断和管理的专家意见：一种多学科方法
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病（DPN）的概念，临床和治疗方面的当前知识，并提供指导文件，以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素，强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN，并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop，并排除其他详细的神经疗法，以排除AIRIPATH的NEUROP，并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前，DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制（主要用于1型糖尿病）和多因素干预措施（主要针对2型糖尿病）表示，但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸（ALA）似乎是一条重要的第一线发病机理，因为它是一种直接和间接的抗氧化剂，可与直接针对活性氧的策略一起使用，并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力，以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距，需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计，健壮，多中心临床试验，以通过简单有效的算法促进DPN的诊断，并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。
b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。它们在可见的光谱区域和近红外表现出很强的吸收，而由自组装的卟啉分子组成的有序聚集体可能会导致超快速的能量和电子转移，因为与本地化的\ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x933 \ x933 \单体。卟啉及其衍生物，例如卟啉三合会，液体\ XE2 \ x80 \ x93crystalline卟啉已被广泛用作光动力学，光热疗法（PTT和PDT）中的光敏剂（PTT和PDT）和染料敏化细胞（DSSCSCS），含有液体的材料，适用于液体的材料，适用于液体材料。 （OSC），以及在OSC和钙钛矿太阳能电池（PSC）中作为电荷运输材料。该特刊的目的是突出其合成，功能化，结构修饰和潜在应用的各个方面，重点是光动力疗法，光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。They exhibit a strong absorption in the visible spectral region and near- infrared, while ordered aggregates consisting of self- assembled porphyrin molecules may enable ultra-fast energy and electron transfer because of the delocalized excited states present in the aggregates as compared to the localized \xcf\x80\xe2\x80\x93\xcf\x80 transitions within单体。Porphyrins and their derivatives, such as porphyrin triads, liquid\xe2\x80\x93crystalline porphyrins have been widely used as photosensitizers in photodynamic, photothermal therapy (PTT and PDT) and dye-sensitized solar cells (DSSCs), as fluorescent materials in chemical sensors as light harvesting elements in organic solar细胞（OSC），以及在OSC和钙钛矿太阳能电池（PSC）中作为电荷传输材料。该特刊的目的是突出其合成，功能化，结构修饰和潜在应用的各个方面，重点是光动力疗法，光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
法国糖尿病患者的慢性肾脏疾病的早期诊断：多学科专家意见，预防价值和实际建议
Aural Strasbourg，5 Rue Henri Bergson，法国Strasbourg； B GP，法国南希洛林大学； C摩纳哥摩纳哥公主医院医学专业和肾脏科学系和肾脏病透析和摩纳哥摩纳哥的私人血液透析中心； D Aix Marseille University，法国马赛； E内分泌学，代谢疾病和营养部，AP-HM（Marseille的医院室外），法国Marseille； F法国旅行社的旅游大学； GIDEM，EA4245，Tours University of Tours； H国家组织全球，F-Crin Ini-Crct（心血管和肾脏临床tralists），法国旅游；我的私人医疗实践，法国贝桑森； J心脏病学系，INSERM，U 970，巴黎心血管 - PERCC研究中心；巴黎SorbonneCité大学，巴黎笛卡尔医学院； AP-HP，公共援助 - 巴黎，欧洲医院乔治·庞皮杜，法国巴黎； k肾脏科学系，二肌分析和移植；大学肾脏疾病中心；法国凯恩的凯恩大学医院；生物学家临床，私人医学实践，法国布尔斯
多学科 - 高级粘液 -
肺癌是全球与癌症相关死亡率的主要原因，非小细胞肺癌（NSCLC）占病例约80％。浸润性粘液腺癌，由于其侵略性和对常规疗法的反应有限，提出了独特的诊断和治疗性挑战[1-3]。虽然针对性疗法和免疫疗法的进步已经改善了某些患者的结局，但管理晚期疾病需要采用量身定制的多学科方法。本报告详细介绍了通过多学科团队（MDT）讨论指导的动态治疗修饰的晚期粘液腺癌患者的成功治疗，从而强调了双重免疫疗法在实现良好结果中的作用。
国际杂志 - 多学科研究
摘要：人工智能（AI）通过计算机系统模拟人类智能，旨在复制类似人类的功能。作为4.0工业革命的关键驱动力，AI正在改变教育，尤其是在教学过程中。本研究研究了AI在英语教学（ELT）中的作用，并探索了整合到该领域的各种AI技术。通过图书馆的研究，调查结果表明，AI促进了一种有利的英语学习环境。它有效地个性化了学习经验，使学生能够与他们的熟练程度，职业需求或兴趣相提并论，使学生能够参与英语技能（讲，倾听，阅读和写作）。AI驱动的工具，例如用于英语的实时仿真平台，增强了实践技能，包括写作和增强学生的参与度以及Ellt在ELT中的英语教学的整体影响。随着技术进步，由于各种AI驱动的平台，学习英语变得更加易于访问。AI技术通过提供类似于人类推理的互动，决策经验来促进理解和技能发展。基于AI的ELT应用程序的示例包括Google翻译，文本到语音（TTS），英语，Orai，Orai，Elsa，Chatbots，Duolingo和Neo Platforms等，提供了多种选择来提高英语能力的选择。本研究论文旨在探讨人工智能（AI）在英语教学（ELT）中的作用。关键字：人类创造力，人工智能，创意写作，Claude AI，I。本文将重点关注AL Technologies的使用如何提高英语技能，优化教学方法并创造沉浸式，实用的学习经验。引言工业时代的变化的快速速度影响了所有人，需要迅速的适应性。全球化和行业4.0的崛起刺激了新的途径，尤其是技术方面的创造力，创新和挑战。因此，技术对于通过文本，图像和声音传输信息至关重要（Rahayu＆Pujiyono，2017年）。AS旨在简化人类的任务和活动，技术继续发展，其中最紧张的领域之一是人工智能（AI）。人工智能（AI）在计算创造力方面的持续进步引起了人们的重大关注（Cheng＆Day，2014年）。通过合并AI，可以通过各种应用来展示创造力的形式。Rahman（2009）将AI描述为创建软件，可以自主管理知识，计算和搜索功能。这种开发旨在使设备“智能”，模仿人脑的功能，如在线平台和机器人系统中所示（Karsenti，2019年）。AI，也称为机器智能（Mehrotra，2019年），涉及增强具有类似人类认知能力的机器以执行任务。Mehrotra（2019）将AI定义为计算机科学中的领域，专注于设计可以思考和行为像人类的智能系统和应用程序。AI技术的本质在于复制智能（Wang，2019年）。Whitby（2009）强调，AI探索了人类，动物和机器中的智能行为，努力模仿和应用这些特征。术语“ AI”本身将“人造”结合在一起 - 引用了模拟但有效的东西和“智力”，其中包括推理，情感意识，自我理解和创造力等复杂能力（Ahmet，2018）。
针对Janssen，R.M.J. 2024，Diss
再过12周后，B小姐在执行她的日常活动方面仍然遇到许多困难。她无法担任管理助理的工作，并照顾三个小孩的孩子会增加痛苦的精力。对于周围的人来说，她的病情很难理解。他们认为她是一个健康的人，因为她没有可见的障碍。他们没有看到她必须经常躺下来应对疲劳和痛苦。她定期从沙发，床，椅子移动到椅子，然后再次回去，试图找到最少症状的位置。她拜访了一名物理治疗师，但不幸的是，在与受影响的右臂进行的力量训练后，她的疼痛增加了。她变得绝望，不知道该如何处理自己的抱怨和障碍，以及如何重新获得对自己生活的控制。
欧洲多学科工业共生社区
● 循环商业模式/IS 商业模式：将生命周期方法和扩大生产者责任纳入商业模式的策略；制定产品生命周期终止（EOL）指南；确定转型路径并定义 IS 实践框架；设计循环价值链以促进 IS 的工具和方法；IS 实施的部门和跨部门指南；
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP ，波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，哈佛医学院的附属机构和其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对使用人工智能推动医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一职位的候选人。我们提供丰富的学术环境和顶尖医院的优秀导师。CHIP 位于 401 Park Drive 美丽的新设计空间内，位于波士顿芬威街区的中心地带，周围有美妙的餐饮、娱乐和体育场所。重点领域包括机器学习/人工智能，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型分析、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学科学、医疗保健服务和人口健康的主要主题和方法，包括
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人，波士顿儿童医院，马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目，是哈佛医学院的附属机构，也是其生物医学信息学系的合作项目，正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人，他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情，从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师，并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内，周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI，包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年，是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法，涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程，但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的，借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
国际杂志 - 多学科研究
摘要：由于冠状病毒已经出现，因此，合法临床资源的无法访问达到顶峰，例如缺乏专家和医护人员，缺乏适当的设备和药品等。整个医疗兄弟会处于困境中，这导致了许多个人的灭亡。由于无法获得，个人开始独立服用药物而无需进行适当的咨询，这使健康状况比平时更糟。最近，机器学习在众多应用中都很有价值，并且自动化创新工作有所增加。本文打算提出一种可以大大减少专家堆的药物推荐系统。在这项研究中，我们构建了一个医学建议系统，该系统使用患者评论来使用弓，TF-IDF，Word2VEC和手动功能分析等各种矢量化过程来预测情绪，该过程可以通过不同的分类算法帮助推荐给定疾病的顶级药物。通过精确度，召回，F1SCORE，准确性和AUC分数评估预测的观点。结果表明，使用TF-IDF矢量化的分类器线性化优于所有其他模型，其精度为93％。关键字：情感分析，机器学习，药物评论，建议系统，自然语言处理I.介绍电晕病毒病例的数量成倍增长，各国面临医生的短缺，尤其是在与城市地区相比少的专家数量的农村地区。医生大约需要6到12年才能获得必要的资格。因此，可以在短时间内迅速扩大医生的数量。在这个困难时期，远程医疗框架应该尽可能地充满活力。临床失误如今非常常规。由于处方错误，中国超过20万人在美国每年受到影响。超过40％的药物，专家在开处方时会犯错误，因为专家构成了其知识所引用的解决方案，这是非常限制的。选择高级药物对于需要了解有关微观生物，抗菌药物和患者的广泛信息的患者很重要。每天都有一项新的研究随附更多的药物，测试，每天都有临床人员使用。相应地，事实证明，医生要根据过去的临床病史选择哪种治疗或药物给患者的治疗或药物逐渐挑战。这项研究工作分为五个部分：引言领域，提供了有关这项研究需求的简短见解，相关的工作部分对先前研究的研究领域进行了简洁的见解，方法论部分包括本研究中采用的方法，结果段评估了使用各种衡量标准的应用模型的局限性，该部分的限制了框架的限制，并结束了框架和最后一部分。目标情感分析：确定药物评论的情感（正，阴性，中性）。用户界面：开发一个直观界面供用户输入药物评论并收到建议。建议系统：根据用户偏好和审查观点提供个性化的药物建议。数据收集来源：从在线药物审查平台，医疗保健论坛或公共数据集中收集数据，例如Kaggle的药物评论数据集。属性：包括药物名称，经过治疗的状况，审查文本，评级和审查日期。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。
（第三届学术研究前沿国际会议 ICFAR 2024，2024 年 6 月 15-16 日）ATIF/参考：Karimi, MU、Abubakar, SM、Mustafa, SJ 和 Ahmad, B.（2024 年）。人工智能和机器学习算法简介：综述。国际先进自然科学与工程研究杂志，8(5)，30-34。摘要——本文广泛概述了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法及其跨学科性质以彻底改变任何领域，讨论了它们的发展、基础、应用和挑战。人工智能和机器学习技术已经彻底改变了各个行业，推动了各个领域的创新和效率。本文探讨了人工智能和机器学习的多学科性质，强调了它们在分析大数据集、做出预测和自动化决策过程方面的重要性。它追溯了人工智能的历史里程碑，从艾伦图灵的开创性工作到深度学习和神经网络的兴起。本文介绍了机器学习算法的基础知识，包括监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在医疗保健、金融、工程、交通和电子商务中的实际应用。此外，本文还讨论了人工智能和机器学习技术面临的关键挑战，例如不确定性、算法选择复杂性和过度拟合，强调了持续研究和跨学科合作在应对这些挑战方面的重要性。本文的最终目标是加强人工智能和机器学习技术在塑造智能人工智能和机器学习驱动系统和智能社会的未来方面的范式改变潜力。