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大规模数据标签和用法中的道德问题13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
摘要：此AI驱动的Web应用程序将机器学习与高级聊天机器人相结合，以交付个性化的医疗解决方案，以对话方式与用户进行交流，以收集有关其症状的信息，随后通过机器学习系统处理了有关其症状的信息，以建议可能的健康状况。在此评估之后，该应用建议适合确定问题的药物，并提供自然的家庭疗法，以缓解临时症状。独特的健康提醒系统与用户定期检查，跟踪症状进展并提供后续指导。基于用户反馈，该系统可能建议咨询医疗保健专业人员，以支持积极的，以用户为中心的自我保健和健康管理方法。关键字：人工智能，数据集，机器学习。
sars-cov- 2感染：P4O2联盟的结果
SARS-COV-2感染四个月后的抽象背景，22％–50％的Covid-19患者仍有投诉。长期covid是一种异质性疾病，寻找亚型可以帮助对个体患者进行优化和开发治疗。在感染后3-6个月的P4O2 Covid-19人群中，从95例患者中收集了方法数据。 对患者特征，急性SARS-COV-2感染的特征，长期的互联症状数据，肺功能和调查表进行了无监督的分层聚类，并描述了长期相互证明的影响和严重性。 评估鲁棒性，将围绕MEDOID的分区用作替代聚类。 结果揭示了三个不同的群集患者的三个不同的簇。 群集1（44％）主要代表女性患者（93％），患有哮喘，并患有四种症状类别的中位数，包括疲劳，呼吸道和神经系统症状。 他们表现出温和的SARS-COV-2感染。 群集2（38％）主要由男性患者（83％）组成，患有心血管疾病（CVD），患有三种症状类别的中位数，最常见的是呼吸道和神经系统症状。 该簇还显示出1 s内的强制呼气量明显较低，一氧化碳的肺部扩散能力。 群集3（18％）主要是雄性（88％），具有先前存在的CVD和糖尿病。 该簇显示出最轻度的长相，并且患有一种症状类别中位数的症状。 后续研究是方法数据。对患者特征，急性SARS-COV-2感染的特征，长期的互联症状数据，肺功能和调查表进行了无监督的分层聚类，并描述了长期相互证明的影响和严重性。评估鲁棒性，将围绕MEDOID的分区用作替代聚类。结果揭示了三个不同的群集患者的三个不同的簇。群集1（44％）主要代表女性患者（93％），患有哮喘，并患有四种症状类别的中位数，包括疲劳，呼吸道和神经系统症状。他们表现出温和的SARS-COV-2感染。群集2（38％）主要由男性患者（83％）组成，患有心血管疾病（CVD），患有三种症状类别的中位数，最常见的是呼吸道和神经系统症状。该簇还显示出1 s内的强制呼气量明显较低，一氧化碳的肺部扩散能力。群集3（18％）主要是雄性（88％），具有先前存在的CVD和糖尿病。该簇显示出最轻度的长相，并且患有一种症状类别中位数的症状。后续研究是结论长互联患者可以根据其临床表现并易于获取信息将三种不同的表型聚类为三种不同的表型。这些簇显示出患者特征，肺功能，长期造成的严重程度和急性SARS-COV-2感染严重程度的区别。这种聚类可以帮助为患有长期共同的患者选择最有益的监测和/或治疗策略。
2021 年 TBICoE 年度报告
先前研究调查了运动相关脑震荡 (SRC) 的临床恢复。大多数研究的样本量较小，并且特征差异很大（例如，不同运动；大学生、业余或职业；男性或女性）。Broglio 等人对美国 30 所学术机构参加 22 种不同运动的 1,751 名脑震荡大学生运动员进行了前瞻性纵向分析。该研究是 NCAA-DoD CARE 联盟的一部分，旨在了解运动相关脑震荡的自然史。他们的分析发现，恢复参与 (RTP) 平均在受伤后 6.4 天开始。完全 RTP 状态的中位数为 12.8 天。某些因素有助于早期症状消退（即更短的 RTP 持续时间）。这些包括早期启动 RTP 方案、频繁的伤后评估、比赛中遭受脑震荡、使用 ADHD 药物以及男性。相比之下，症状严重程度越高、RTP 持续时间越长，症状评估频率越低、训练期间脑震荡次数越多、脑震荡次数超过三次、参与接触性有限的运动越多。总体而言，大多数运动员在受伤后 1 个月获准开始 RTP（92%）或不受限制地参与运动（85%）。
2024年3月18日监管行动的摘要
1。简介果园治疗学（欧洲）有限公司（此处申请人或果园）提交的生物制品申请申请（BLA）125758 for Atidarsagene Autotemcel（OTL-200，或Lenmeldy，专有名称）。lenmeldy是一种基于细胞的基因疗法，用于治疗症状前婴儿晚期（PSLI），症状前少年（PSEJ）或早期有症状的早期少年（ESEJ）定期白细胞症（MLD）。MLD是一种罕见的常染色体隐性溶酶体储存疾病，这主要是由于芳基硫酸酯酶A（ARSA）酶缺乏。ARSA缺乏导致中央和周围神经系统中广泛的脱髓鞘，从而逐渐造成严重的神经系统障碍，并最终导致死亡。MLD亚型由症状发作时的年龄定义。婴儿晚期（LI）MLD是最严重的亚型，其特征是30个月之前的症状发作，并在5岁时发展为神经系统障碍或死亡。早期少年（EJ）MLD的特征是症状发作在30个月至7岁之间，并且在青春期内发展为神经系统障碍或死亡。患者没有MLD特定的治疗方法，并且剩下的大量未满足医疗需求。lenmeldy是一种自体造血干细胞基因疗法，其中包含源自造血茎的CD34+细胞富含细胞的种群，
数字心理健康技术 - 安全有效产品的监管与评估
应将图 3、表 1 和表 2 一起审查，以帮助确定 DMHT 是否被视为具有医疗目的。例如，如果 DMHT 以“明确的运动心理表现目标”来“跟踪”健康数据并且没有推断出的医疗益处，则可以认为它正在执行欧盟 MDD 医疗器械定义中“监测”所涵盖的临床任务，但它不会被视为针对临床状况或症状，因此不会被视为具有医疗目的。相反，如果 DMHT 随着时间的推移“跟踪”“焦虑水平”，它将被视为正在执行欧盟 MDD 医疗器械定义中“监测”所涵盖的临床任务，并且它将被视为针对临床状况或症状，因此将被视为具有医疗目的。
边界人格障碍和神经塑性
边缘性人格障碍（BPD）是一种具有挑战性且复杂的心理健康障碍，其特征是情绪失调，冲动性，不稳定的关系和不良的自我意识。神经可塑性，大脑的变化和适应经验的能力受到了BPD患者的损害，特别是在前额叶皮层，杏仁核和海马中。这种障碍与情绪失调有关，这是该疾病的核心症状。旨在改善神经可塑性的干预措施是BPD的治疗目标。当前的证据表明，诸如辩证行为疗法（DBT）之类的心理治疗干预措施可能会改善与情绪失调相关的大脑区域的神经可塑性，并可能导致BPD患者的症状降低和功能改善。但是，需要更多的研究来更好地了解神经可塑性与BPD之间的关系，并制定更有针对性和有效的干预措施。使用
糖尿病患者治疗胃肠道症状的经皮迷走神经刺激：随机，双盲，假手术，多中心试验
摘要目标/假设糖尿病性胃病经常导致胃肠道症状令人衰弱。先前的不受控制的研究表明，经皮迷走神经刺激（TVN）可能会改善胃肠道症状。为宫颈电视在患有自主神经病和胃肠道症状的糖尿病患者中的影响，我们进行了一项随机，假手术，双盲的糖尿病（参与者和研究者对分配的治疗盲目）研究。方法本研究包括从丹麦的三个Steno糖尿病中心招募的成年人（20-86岁），其中有1或2型糖尿病，胃肠道症状和自主神经病。参与者被随机分配1：1以接收主动或假刺激。在连续的两个研究期间，主动的宫颈TVN或假刺激是自我管理的：每天四个刺激的1周和两个每日刺激的8周。主要结局指标是使用胃肠道症状症状指数（GCSI）和胃肠道症状评级量表（GSRS）测量的胃肠道症状变化。次要结果包括胃肠道运输时间和心血管自主功能。结果六十八名参与者被随机分为活跃组，而77个参与者被随机分为假手术组。在活跃中的六十三个，假手术组中有68位在研究期1中进行分析，而在研究期间分析了62个。与假相比（23分钟与-19分钟，p = 0.04）相比，活动组的胃排空时间增加了。电视良好。在研究期1中，主动和假电视导致症状相似（GCSI：-0.26±0.64 vs -0.17±0.62，p = 0.44; gsrs; gsrs：-0.35±0.62 vs -0.32 vs -0.32±0.59，p = 0.77;均值。在研究期2中，主动刺激还导致平均症状降低，与假刺激后观察到的症状相当（GCSI：-0.47±0.78 vs -0.33±0.75，p = 0.34; gsrs; gsrs; gsrs：-0.46±0.90 vs -0.90 vs -0.3555±0.79，p = 0.79，p = 0.50）。节段性肠道过渡时间和心血管自主神经自主神经测量没有差异（所有p> 0.05）。结论/解释宫颈TVN不能改善糖尿病患者和自主神经病患者的胃肠道症状。试验注册临床。
waht-cs-094 - 免疫管理指南......
就诊时，若无明显感染和/或疾病相关病因，请勿等待，应按以下流程图所述进行治疗：免疫相关不良反应或内分泌病变。请访问链接查看 CTC 分级标准：https://evs.nci.nih.gov/ftp1/CTCAE/CTCAE_4.03_2010- 06-14_QuickReference_8.5x11.pdf 工作时间：通知急性肿瘤科团队，有关从护士主导的诊所、顾问诊所或进行前分诊的患者管理途径，请参阅附录 5。非工作时间：通知急性肿瘤科服务，如果患者需要入院评估，请直接送往急诊室接受医务人员评估。根据不良事件症状管理指南对患者进行评估后，可能需要转诊给专科医生。下表列出了能够作为各自领域的专家就症状管理提供建议的负责人名单。
机器学习在帕金森病认知障碍检测和诊断中的应用：系统评价
帕金森病是 60 岁以上人群中第二常见的神经系统疾病。认知障碍是一种主要的临床症状，诊断后长达 20 年内都有出现严重功能障碍的风险。认知障碍的检测和诊断过程不足以在早期预测衰退是否会产生重大影响。人口老龄化、神经科医生短缺和主观解释降低了决策和诊断的有效性。研究人员现在正在利用机器学习根据症状表现和临床研究来检测和诊断认知障碍。这项工作旨在概述已发表的应用机器学习来检测和诊断认知障碍的研究，评估实施方法的可行性及其影响，并为方法、模式和结果提供适当的建议。