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电子邮件; iChannadafitria@gmal.com*摘要。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于胰岛素缺乏症而引起的高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素是生活方式，包括饮食，缺乏运动，监测血糖和药物。大多数人没有意识到自己有DM，只有在遇到严重症状的情况下才能发现。为避免这种情况，可以使用K-Neartiment（KNN）方法来预测患糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartheber（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求（包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素）对从Dharma Husada诊所收到的数据进行分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是从输入数据集来训练和测试模型的数据，每个数据元素都具有某些特征（属性）和类。预处理步骤包括培训数据生成和数据清洁，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估。评估包括构建评估模型并衡量准确性的水平，建立预测模型并保存模型。。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。。Latar Belakang这项研究表明，K-Nearest邻居（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但尤其是在一个由245个日期和8个属性组成的小数据集中，对于30岁的患者而言，它不准确。howver，如果数据量很小，那么K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，KNN，抽象数据集。糖尿病（DM）是一种代谢性疾病，其特征是由于缺乏胰岛素而导致高血糖水平。导致糖尿病（DM）的因素，即生活方式，包括饮食模式，缺乏运动，监测血糖和治疗。大多数人没有意识到自己患有这种DM疾病，只知道何时出现严重的症状。为避免这种情况，可以使用k-nearest邻居（KNN）方法来预测糖尿病的可能性。这项研究的目的是使用K-Neartialt Neighboar（KNN）方法对糖尿病进行分类，并通过健康的生活方式改变使人们更加了解疾病的风险。根据研究人员的需求，包括年龄，BMI，胰岛素，皮肤厚度，葡萄糖，糖尿病，遗传学和胰岛素的需求，对从Dharma Husada诊所收到的数据进行了分类。这项研究是通过三个主要步骤进行的：数据集输入，预处理和评估。第一阶段是数据分析，该数据分析是输入数据集来训练和测试模型的数据分析，每个数据元素都具有特征（属性）和某些类。预处理步骤包括创建培训数据和清洁数据，其中包括卫生，小写，标准化，停止词，茎和令牌化。最后一步是评估，评估，包括建立评估模型并衡量准确性，构建预测模型和存储模型的水平。这项研究表明，可使用K-Nearthign（KNN）方法可用于对糖尿病（DM）进行分类，但主要是在一个由245个日期和8个30岁患者的小型数据集中进行分类。k值太小会导致过度拟合，而太大的k值可能会导致不合格。但是，如果数据量很小，则K的选择可能会产生很大的影响。关键字：糖尿病，k-nearest邻居（KNN），数据集1。
使用卷积神经网络在视网膜图像中对眼病的分类
ABSTRAK ............................................................................................................ vii
使用决策树方法
目前还有许多少年甚至未成年人患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了食用的食物和饮料还含有大量糖，这种疾病通常也是由于缺乏日常活动而引起的。那么，非常有必要进行此类研究以预防并帮助治疗受糖尿病影响或患有糖尿病风险的患者。然后，为了帮助卫生部门，该研究是使用决策树算法方法进行的，并使用RapidMiner工具进行了。在使用决策树算法方法中，在糖尿病的分类中使用了77.34％，精度，精度，即75.08％，召回97.60％和F1得分为0.8486，这表明使用糖尿病方法使用糖尿病的数据来预测使用糖尿病的数据的准确性，该准确性是使用糖尿病方法的准确性是84.86％。使该方法具有相当高的准确性。关键字：数据挖掘，分类，糖尿病，决策树，快速矿工摘要 - 糖尿病是一种疾病，不仅会攻击年龄的人，而且目前许多青少年甚至未成年人已经患有糖尿病。这是由于生活方式不健康。除了含有大量糖的食物和饮料外，这种疾病还因缺乏日常活动而引起。因此，人们认为这种研究非常颈动作，还可以帮助治疗已经患有糖尿病或患有糖尿病风险的患者。为了帮助您在卫生部门的帮助，使用决策树算法方法进行了这项研究，并使用RapidMiner工具进行了研究。在使用决策树算法方法中，在糖尿病的分类中，准确性结果为77.34％，精度为75.08％，召回97.60％，F1得分为0,8486，这表明使用决策Tree Tree Tree Tree Tree Tree Tree方法的精确度预测了精确的准确性。因此，人们认为该方法具有相当高的准确性。关键字：数据挖掘，分类，决策树，糖尿病，快速矿工
基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum ) 植物疾病分类 = 基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum )植物疾病分类
在孟加拉国，番茄种植面临重大挑战，因为它易受各种微生物、寄生虫和细菌感染。通常，这些疾病的早期症状首先出现在根部和叶子中，使及时检测变得复杂。这项研究解决了及时准确检测番茄植株疾病的挑战，这对于有效的植物保护管理至关重要。传统的人工检查方法既耗时又主观，导致实施必要的保护措施的延误。因此，使用图像处理技术和机器学习算法快速可靠地检测番茄植株叶片中的疾病，旨在简化化学应用反应的检测过程。在不同光强度、视线角度和距离下捕获了一个包含 250 张番茄植株叶片图像的数据集。应用图像增强技术来增加数据集，共得到 529 张图像。这些图像被转换为 LAB 彩色图像，然后使用 OTSU 算法分割叶片图像并估计受影响患病区域的百分比。还从分割的叶片图像中提取了各种纹理特征以创建训练数据集。机器学习算法，包括支持向量机 (SVM)、K 近邻 (KNN) 和决策树，都使用该数据集进行训练和评估，以将图像分类为健康或患病。二次 SVM 算法为该数据集提供了 97.7% 的最高测试准确率。这种非破坏性处理对于提高疾病检测效率和减少番茄生产损失有着巨大的希望，无论是在孟加拉国当地还是全球。
文献研究：肺部疾病再生治疗中的潜在秘密间充质干细胞Ronald winardi kartika 1 * Kris Herawan Timo
摘要肺疾病纤维化，例如慢性阻塞性肺部疾病，急性肺损伤和Covid 19后的肺部疾病被认为是过去十年中的主要健康问题。用间充质干细胞（MSC）的细胞疗法提供了一种与抗炎，免疫调节剂，再生，亲血管生成和抗纤维化特性相关的肺纤维化方法。治疗效果可以与MSC - 分泌组有关，MSC分泌组是由游离溶解蛋白和细胞外囊泡（EV）制成的。本综述总结了一些与MSC衍生产品在肺部疾病前临床模型中的功效和安全性有关的发现的最新文献，显示了MSC分泌组中包含的活性物质及其与组织再生有关的机制。透视视图是关于分为高质量，安全有效的药品的秘密观点，关键词：肺纤维化，炎症，间充质干细胞，Secretoms
成簇规律间隔短回文基因编辑技术
摘要 利用CRISPR-Cas9技术开展遗传疾病治疗已取得重大进展。本文讨论了 CRISPR-Cas9 的历史和工作原理，重点介绍了其在遗传疾病治疗中的应用。这项研究的重点包括囊性纤维化、地中海贫血和杜氏肌营养不良症等疾病。利用 CRISPR-Cas9 进行基因治疗涉及编辑特定基因以纠正致病突变，从而开辟更有效治疗的可能性。然而，该技术的使用存在各种障碍，例如可能出现脱靶效应、伦理问题和长期安全性。然而，人们正在努力提高 CRISPR-Cas9 的特异性和准确性，以便开发有效的递送方法和提高安全性成为研究的主要重点。未来，CRISPR-Cas9 可能成为一种更具针对性和个性化的基因疗法，为在分子水平上治疗遗传疾病开辟机会，并为以前难以治疗的疾病提供替代疗法。此外，该技术还有可能早期预防遗传疾病并开发更实惠的基因疗法。跨学科合作是优化 CRISPR-Cas9 潜力的关键，以确保开发出符合伦理道德且有益于未来人类健康的遗传疾病疗法。关键词：CRISPR-Cas9，遗传病，基因编辑技术，基因治疗
印度尼西亚政策摘要印度纳斯的Prolanis计划
在其国家健康保险计划（Jaminan Kesehatan nasional; JKN）下管理患有慢性病的患者的计划，该计划占2021年86％的人口（2.35亿人）。其中之一是Prolanis（Pronangguangan Penyakit Kronis计划），该计划旨在改善一级高血压和/或糖尿病患者的护理管理并控制费用。
在状态分类中实施机器学习模型
摘要：糖尿病是一个重大的全球健康问题，早期发现和对该疾病状态的分类对于有效的管理非常重要。在这种情况下，本研究的目的是在糖尿病状态分类中使用K-Nearthent邻居（KNN）算法实施机器学习模型。为了促进用户简单的交互和更好的理解，基于简化的Web应用程序是作为接口开发的。相关数据集糖尿病用于训练和测试已实施的KNN模型。研究方法包括收集和预处理数据的阶段，参数选择，模型培训以及模型的绩效评估。结果表明，通过简化应用程序实施的KNN模型能够以良好的准确性对糖尿病的状态进行分类。用户可以根据输入的数据轻松访问和使用此应用程序来获取糖尿病状态的预测。这项研究有可能通过机器学习方法和Web技术来提高公共可访问性和对糖尿病状况的理解。此外，这项研究的结果可能是疾病检测和整体健康监测领域进一步发展的基础。
生活方式对南亚齐县拉当林巴社区卫生中心工作区社区二型糖尿病发病率的影响
2024 年生活方式对南亚齐县 LADANG RIMBA 公共卫生中心工作区社区 II 型糖尿病发病率的影响 Amelia Pebryani 1*、Fauzi Ali Amin 2、Vera Nazhira Arifin 3 亚齐穆罕默迪亚大学公共卫生学院 1,2,3 * 通讯作者：ameliafebryani409@gmail.com 摘要 糖尿病是一种相当严重的非传染性疾病，胰腺不能最佳地产生胰岛素。印度尼西亚是全球第五大糖尿病发病国。本研究的目的是确定2024年生活方式对南亚齐摄政区拉当林巴卫生中心工作区社区二型糖尿病发病率的影响。本研究采用病例对照方法进行描述性分析。本研究的人口是南亚齐摄政区拉当林巴卫生中心工作区内的整个社区。抽样技术采用了总体技术，获得了50名案例受访者和50名对照受访者的样本。这项研究于 2024 年 2 月 3 日至 16 日进行。数据收集通过问卷访谈进行，然后使用 SPSS 应用程序的卡方检验进行数据分析。单因素分析结果显示，病例组50.0%，对照组50.0%，体力活动量高22.0%，中等44.0%，低34.0%，饮食不良30.0%，良好70.0%，睡眠质量差77.0%，良好23.0%，遗传65.0%，无35.0%。双变量分析的结果显示，2024年南亚齐县拉当林巴卫生中心工作区社区二型糖尿病发病率与体力活动（p值0.718）之间没有影响，饮食（p值0.003）、睡眠质量（p值=0.006）、遗传（p值=0.021）有影响。建议糖尿病患者增加体力活动，食用健康食品，保持良好的睡眠质量。关键词：体力活动、糖尿病、遗传、睡眠质量、饮食 摘要 糖尿病是一种严重的非传染性疾病，胰腺无法充分产生胰岛素。印度尼西亚是全球第五大糖尿病发病国。本研究旨在调查2024年生活方式对南亚齐县Puskesmas Ladang Rimba工作区人口II型糖尿病发病率的影响。这项描述性分析研究采用病例对照方法。人口包括 Puskesmas Ladang Rimba 工作区域内的所有个人。样本采用总体人口技术选出，包括 50 名案例受访者和 50 名对照受访者。数据收集通过问卷访谈进行，并使用 SPSS 软件的卡方检验进行数据分析。单变量分析结果显示，50.0%的病例组和50.0%的对照组体力活动量较高，其中22.0%报告体力活动量较高，44.0%报告体力活动量中等，34.0%报告体力活动量较低。此外，30.0%的参与者饮食习惯不良，而70.0%报告饮食习惯良好。至于睡眠质量，77.0%的参与者睡眠质量差，65.0%有糖尿病家族史。双变量分析显示，体力活动量对研究人群II型糖尿病发病率无显著影响（p值0.718），而饮食习惯（p值0.003）、睡眠质量（p值0.006）和家族史（p值0.021）对研究人群II型糖尿病发病率有显著影响。建议糖尿病患者提高身体活动水平，养成更健康的饮食习惯，保证更好的睡眠质量，以降低Puskesmas Ladang Rimba工作区的糖尿病发病率。关键词：糖尿病，家族史，身体活动，睡眠质量，饮食习惯
免疫疗法树突状细胞
我们的疗法的概念包括：树突状细胞（DC）和耐受性巨噬细胞（TOM）。用于治疗的细胞是自体白细胞（取自患者的血液本身），服用白细胞（白细胞），然后在实验室中进行编程和开发，然后重新注射到同一患者中。cell products consist of isomatic blood cells that are not "stem cells" but have regenerative properties such as "stem cells" that are able to improve the body's immune system against various disease agents (bacteria, viruses, fungi, etc.) and autoimmune diseases (wagner disease, sjorgen syndrome, systemic lupus erythematosus, psoriasis, etc.) in clinical testing.