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在乳腺癌免疫疗法中研究三级淋巴结构的进展
作为女性最常见的恶性肿瘤之一，乳腺癌表现出不同亚型的复杂和异质性病理特征。三阴性乳腺癌（TNBC）和HER2阳性乳腺癌是乳腺癌中的两个常见和高度侵入性的亚型。乳房菌群的稳定性与免疫环境紧密相互交织，免疫疗法是治疗乳腺癌的常见方法。前淋巴结结构（TLSS）最近发现，最近发现的围绕乳腺癌的免疫细胞聚集物，与次生淋巴机构（SLOS）相似，与免疫疗法有关，与一些乳腺癌相关。机器学习是一种人工智能的一种形式，越来越多地用于检测生物标志物和构建肿瘤预后模型。本文系统地回顾了乳腺癌中TLSS的最新研究进度以及机器学习在检测TLSS中的应用以及乳腺癌预后的研究。提供的见解为进一步探索乳腺癌不同亚型的生物学差异并制定个性化治疗策略的生物学差异有助于有价值的观点。
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
引用Li L，Guo Y，Gong B，Wang S，Wang MM，Sun P，Jiang S和Yang L（2024）三级淋巴结构与临床结果之间的关联
最近，癌症免疫疗法的令人兴奋的进展已引入了癌症治疗的新时代，尤其是在许多实体瘤的治疗领域中（1）。免疫检查点抑制剂（ICI）主要包括抗胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（CTLA-4）和反编程的细胞死亡1/编程死亡死亡配体（PD-1/PD-L1）（2）（2）。ICI改善了在实体瘤中的患者存活率，例如黑色素瘤，非小细胞肺癌，转移性尿路癌，肝细胞癌，胃癌（3-6）。但是，并非所有癌症患者都受到免疫疗法的好处。例如，只有大约5％的转移性三阴性乳腺癌患者获得了对PD-1/PD-L1阻断的阳性反应（7，8）。因此，对预测免疫疗法反应的相应生物标志物的研究对癌症患者具有很大的意义。 第三级淋巴结构（TLSS）是在慢性炎症和肿瘤发生过程中在非淋巴组织中形成的异位淋巴器官，其中包括B细胞和T细胞（9）。 TLSS中存在的免疫细胞增强了肿瘤抗原的表现，通过细胞因子扩增信号，并激活CD8+ T细胞以靶向和破坏肿瘤细胞（10，11）。 tlss是触发和维持对肿瘤的局部和全身T和B细胞反应的焦点的关键作用。 已经证明了从几种实体瘤鉴定出的 TLSS与ICIS治疗的癌症患者的结局相关（11-19）。 但是，缺乏用于TLSS评估的统一标准。因此，对预测免疫疗法反应的相应生物标志物的研究对癌症患者具有很大的意义。第三级淋巴结构（TLSS）是在慢性炎症和肿瘤发生过程中在非淋巴组织中形成的异位淋巴器官，其中包括B细胞和T细胞（9）。TLSS中存在的免疫细胞增强了肿瘤抗原的表现，通过细胞因子扩增信号，并激活CD8+ T细胞以靶向和破坏肿瘤细胞（10，11）。tlss是触发和维持对肿瘤的局部和全身T和B细胞反应的焦点的关键作用。TLSS与ICIS治疗的癌症患者的结局相关（11-19）。但是，缺乏用于TLSS评估的统一标准。通常，TLSS的存在或较高的密度表明接受ICIS治疗的癌症患者的预后有利（11-16，18）。值得注意的是，一些研究还报告说，在接受ICIS治疗的癌症患者中，例如头部和颈部鳞状细胞癌和结肠直肠癌的TLSS存在与PFS或OS的存在显着相关（20，21）。各种研究都采用了不同的标准，有些研究将TLSS归类为高密度或低密度（22-24），而其他研究则仅使用TLSS的存在或不存在作为评估的基准（23，25）。此外，TLSS成熟度的程度是某些研究中考虑的因素（26）。这些分类方法中的多样性可能会影响与TLSS相关的预后预测能力。因此，有必要进行更新，更全面的荟萃分析，以探讨用ICIS治疗的癌症患者中三级淋巴结构（TLSS）和临床结果之间的关联。这项研究的主要目的是通过分析通过ICIS治疗的癌症患者的第三纪淋巴样结构（TLS）和临床结果之间的关联来探索与免疫疗法相关患者中的预后生物标志物，以研究接受ICIS治疗的癌症患者的预后价值。
树突状细胞在三级淋巴结构中的作用
三级淋巴结构 (TLS) 是免疫细胞（例如 T 细胞、B 细胞和树突状细胞 (DC) 以及成纤维细胞）的组织聚集体，是在出生后响应细胞因子和趋化因子的信号而形成的。TLS 功能的核心是 DC，它是协调适应性免疫反应的专业抗原呈递细胞 (APC)，可分为具有特定功能和标记的不同亚群。在本文中，我们回顾了不同 DC 亚群对癌症和自身免疫（免疫反应的两个对立面）中的 TLS 功能的贡献的当前数据。不同的 DC 亚群可见于不同的肿瘤类型，并与癌症预后相关。此外，DC 也存在于自身免疫和炎症条件下的 TLS 中，有助于疾病发展。总体而言，TLS 中 DC 的存在似乎与癌症的良好临床结果有关，而在自身免疫病理中，这些细胞与不良预后有关。因此，分析 TLS 内 DC 的复杂功能非常重要，这不仅有助于我们加强对免疫调节的基本理解，而且也有可能为患有各种病理疾病的患者的特定需求设计创新的临床干预措施。
2型糖尿病患者中代谢综合征的患病率：尼泊尔西部三级护理中心的横断面研究
通讯作者：第1个通讯作者：rejma Shrestha rejmashrestha@gmail.com 2 nd通讯作者：米兰·dhungana Milan.dhungana9999@gmail.com 1这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
DeepSeek重塑中国三级医院的医疗保健
近年来，人工智能将人工智能整合到医疗保健中，DeepSeek成为提高临床决策和医院运营效率的领先解决方案[1]。自2025年1月以来，该技术在中国第三纪念医院的广泛采用表示医疗人工智能（AI）应用的范式转移。上海在开拓DeepSeek的实施方面发挥了关键作用，领先的医院利用该技术用于不同的应用[2]。fudan大学附属的华山医院是最早在多个平台上测试DeepSeek 70B及其完整模型的医院之一，可确保在Intranet环境中维持数据安全性的同时确保最佳的成本效果配置。与此同时，Ruijin医院与华为合作推出了中国的第一个病理AI模型Ruizhi Pathology，该模型可自动化病理幻灯片分析，并具有3,000张幻灯片的日常处理能力。随着进一步的多模式集成，该系统将扩展以涵盖复杂的诊断方案。同样，上海第四人医院已经实施了局部的DeepSeek部署，将30,000多个典型病例和区域治疗指南的医学知识基础整合在一起，提高了病历的产生效率并为医生提供精确的诊断支持。上海第六人医院的金山分公司已将DeepSeek完全融入医师工作站，为疾病诊断提供实时援助，并降低了复杂病例中误诊的风险。
在第三级efl上下文中，外语说话焦虑的预测因素
摘要：这项研究旨在调查第三级英语作为外语（EFL）学习者的L2口语焦虑及其与L2愿意（WTC），理想和应该使用L2自我的意愿，以及在土耳其EFL中使用混合方法的L2动机。综合调查表用于定量数据，而定性数据是使用半结构化访谈收集的。主要发现表明，应与L2语言焦虑具有最牢固的正相联系，而其他变量则与L2语言焦虑相关。多重回归分析表明，应该对L2自我是L2焦虑的最强和唯一积极的预测指标。l2动机和理想的L2自我分别作为两个负面的预示符。但是，L2 WTC并未显着影响回归模型。基于结果，该研究对L2学习和教学产生了一些影响。关键字：L2说话焦虑，L2愿意交流，理想的L2自我，应对L2自我，L2动机
成人原发性免疫缺陷患者的呼吸系统评估：三级护理中心的经验
简介。原发性免疫缺陷 (PID) 是一种罕见疾病，其中慢性肺部疾病很常见。慢性肺部并发症会影响这些患者的长期生存。本研究旨在评估土耳其人口中成年 PID 患者的伴随肺部疾病和呼吸功能。材料和方法。回顾性评估了 2015 年至 2020 年期间申请免疫学诊所的患者档案。通过体格检查评估呼吸系统，如有必要，还进行计算机断层扫描、胸部 X 光检查和肺功能测试 (PFT)。PID 的诊断基于欧洲免疫缺陷协会 (ESID) 标准。结果。共有 186 名患者被纳入研究。患者的中位年龄为 38 岁。研究中包括的疾病按频率顺序分布为：常见变异性免疫缺陷 (CVID) (47.8%)、严重联合免疫缺陷 (SCID) (22.6%)、选择性免疫球蛋白A (SIgAD) (10.8%)、X连锁无丙种球蛋白血症 (XLA) (10.2%)、慢性肉芽肿病 (CGD) (8.6%)。胸部放射学上最常见的发现是支气管扩张 (37.1%)、实质结节 (32.8%)、毛玻璃影 (31.2%)、淋巴结肿大 (24.7%)、纤维化改变 (24.8%)、网状影 (23.7%) 和支气管壁增厚 (23.1%)。患有 CGD 的患者 PFT 结果较低。支气管扩张 (37.1%)、哮喘 (22%) 和肺结核 (9.7%) 是最常见的肺部并发症。结论。我们认为，在患有 PID 的成年患者中，其他肺部并发症（尤其是哮喘和支气管扩张）的发生率较高，并且由于没有针对肺部并发症的随访、诊断和治疗的指南，因此患者管理较差。
在南卡纳塔克邦一家大三级护理医院参加产前诊所的孕妇中梅毒的血清阳性率
印度卡纳塔克邦Manipal高等教育学院。 通讯作者：Yadapura Grama，Yadapura Grama，Kasabahobli，Charnataka，Karnataka的Chamarajanagar医学科学研究所微生物学系副教授Trupti B Naik博士； Email: truptinaik01@gmail.com Manuscript submitted – 20 th December 2022 Peer review completed – 7 th August 2023 Accepted for Epub – 11 th August 2023 Distributed under Attribution-Non Commercial – Share Alike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Abstract: Background: Syphilis is a chronic systemic illness caused by the spirochaete Treponema palladium. 它通常是性传播的，但也可以在子宫内传播，也可以通过输血或非性接触转移。 未经治疗或不当治疗的母亲面临先天性梅毒的巨大风险，占胎儿死亡或围产期死亡率的此类妊娠的40％。 目的：在本研究中估计参加产前诊所的孕妇的梅毒血清阳性。 方法：在Chamarajanagar医学研究所，Chamarajanagar的Chamarajanagar医学研究所微生物学系进行了一年的回顾性研究，使用微生物学实验室登记册中的辅助数据，用于筛查2017年1月至2017年12月至2017年12月至2017年12月的注册产前病例中的梅毒。>印度卡纳塔克邦Manipal高等教育学院。通讯作者：Yadapura Grama，Yadapura Grama，Kasabahobli，Charnataka，Karnataka的Chamarajanagar医学科学研究所微生物学系副教授Trupti B Naik博士； Email: truptinaik01@gmail.com Manuscript submitted – 20 th December 2022 Peer review completed – 7 th August 2023 Accepted for Epub – 11 th August 2023 Distributed under Attribution-Non Commercial – Share Alike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Abstract: Background: Syphilis is a chronic systemic illness caused by the spirochaete Treponema palladium.它通常是性传播的，但也可以在子宫内传播，也可以通过输血或非性接触转移。未经治疗或不当治疗的母亲面临先天性梅毒的巨大风险，占胎儿死亡或围产期死亡率的此类妊娠的40％。目的：在本研究中估计参加产前诊所的孕妇的梅毒血清阳性。方法：在Chamarajanagar医学研究所，Chamarajanagar的Chamarajanagar医学研究所微生物学系进行了一年的回顾性研究，使用微生物学实验室登记册中的辅助数据，用于筛查2017年1月至2017年12月至2017年12月至2017年12月的注册产前病例中的梅毒。通过分析快速血浆（RPR）卡测试结果的数据来计算患病率。Microsoft Excel 2010用于统计分析。结果：在2248个血清样品中，发现23（1.02％）阳性。关键字：产前女性，RPR测试，血清阳性，梅毒。在> 45年（2.30％），III培养基（14.44％）和多格拉维女性7（1.21％）中，血清阳性率最高（2.30％）。结论：需要对梅毒的早期产前诊断，以促进适当的患者管理和开始治疗，以避免先天性感染的传播，并进一步防止对新生儿的异常。
原始文章加拿大计算机断层扫描统治和新奥尔良的脑损伤标准：在城市三级护理中进行比较
受伤为50/100,000，道路交通事故（RTA）是主要原因，占案件的62％。在临床上，基于格拉斯哥昏迷量表（GCS）得分：轻度（GCS 13-15），中度（GCS 9-12）和严重（GCS≤8），TBI分为三个不同的组。[10,12,17]中，轻度TBI是急诊科（ED）遇到的最普遍的头部受伤类型。[11,16]随着现代医学的进步，计算机断层扫描（CT）已成为所有TBI的基石调查，因为它在诊断诸如颅内出血之类的威胁生命状况方面的效率很高，尤其是在轻度TBI病例中。[7]但是，CT扫描的广泛使用并非没有缺点，包括对成本效益，辐射暴露和鉴定偶然发现（“偶然层”）的担忧，这些发现通常会导致其他测试，延长医院的住院时间，以及增加的医疗费用。[3,5,9]根据美国食品药品监督管理局（2017），每10,000名接受头部CT扫描的患者中，大约有1名患者会出现致命的癌症，并且常规使用头部CT扫描对轻度TBI可能会导致估计每年250例致命的疾病癌症病例。[15] Brenner和Hall进一步估计，CT扫描的频率不断增加（从1990年代中期的2000万到2000年代中期的大约6000万）占所有癌症的1.5-2％。[2]这些发现强调了实施指南的必要性，以减少所有呈现给ED的TBI患者中CT成像的不加区分使用。尤其是在资源有限的环境中，例如巴基斯坦，必须由明确的准则来管理CT扫描的利用，以确保具有成本效益和广播保护实践。考虑到该地区的防御性医学实践的普遍做法，这种需求尤其紧迫，临床医生可能会根据不确定的临床指示点扫描CT扫描。