[4] Schwarz,Roland F.等。“截然异质性的系统发育定量”。PLOS计算生物学10.4(2014):E1003535。[5] El-Kebir,Mohammed等。“复制数字进化问题的复杂性和算法。”分子生物学算法12(2017):1-11。 [6] Zeira,Ron和Benjamin J. Raphael。 “拷贝数演化,癌症中的加权畸变。” 生物信息学36.Supplement_1(2020):I344-I352。 [7] Shamir,Ron,Meirav Zehavi和Ron Zeira。 “用于复制号转换问题的线性时间算法。” 组合模式匹配的第27届年度研讨会(CPM 2016)。 Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik,2016年。 [8] Kaufmann,Tom L.等。 “ Medicc2:全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。” 基因组生物学23.1(2022):241。分子生物学算法12(2017):1-11。[6] Zeira,Ron和Benjamin J. Raphael。“拷贝数演化,癌症中的加权畸变。”生物信息学36.Supplement_1(2020):I344-I352。[7] Shamir,Ron,Meirav Zehavi和Ron Zeira。“用于复制号转换问题的线性时间算法。”组合模式匹配的第27届年度研讨会(CPM 2016)。Schloss Dagstuhl-Leibniz-Zentrum Fuer Informatik,2016年。[8] Kaufmann,Tom L.等。“ Medicc2:全基因组增加了癌症进化的副本系统发育。”基因组生物学23.1(2022):241。
1 NB:为了促进本文的可读性,我们将其称为“具有ASC诊断或高自闭症性状的人”为“具有高自闭症特征的人”,因为这两个群体都在自闭症特征问卷上得分很高。这符合在本综述中同时包括临床和非临床研究的方法论选择(有关理由,请参见方法部分)。
结果:总体而言,239名患者接受了移植。其中包括第1季度的96个,Q2中的56个,Q3中的25个,第4季度为34和Q5中的28。患者特征随着时间的流逝而变化:最近的患者年龄较大,并且由于酪氨酸激酶的治疗,从诊断到移植的间隔更长。然而,早期相对于晚期疾病阶段中接受移植的患者的比例差异很小。移植技术也发生了变化。患者因年龄较高而少的频率较少,并且通常患有骨髓移植物。但是,所选的干细胞供体的类型没有区别。在单变量的分析中,五种
考虑到发达国家老龄人口比例的增加(又称银色海啸),基于现代医疗保健进步以及创新方法和技术的长寿和精准医疗概念变得比以往任何时候都更加重要。其最终目标是减缓衰老过程,延长人类活跃而健康的寿命。在方法论和概念上相似,长寿和精准医疗是抗衰老医学不可或缺的一部分。抗衰老医学是医学科学的一个不断发展的分支,它治疗衰老的根本原因并旨在缓解与年龄相关的疾病。其最终目标是延长人类的健康寿命。在瑞士,如果诊所拥有相关产品和服务,例如通过排毒恢复活力、使用生物同质激素恢复激素水平、测量生物标志物等,我们就会将其视为专注于长寿和精准医疗的诊所。预期寿命指数是瑞士长寿和精准医疗表现优异的明显指标之一。 2020年,瑞士的预期寿命在欧洲排名第一(超过83.8岁)。抗衰老医学对人类来说既有风险也有机遇,因此有必要对其进行规范并谨慎地融入临床和社会。
微型化是一种快速发展的方法,可用于生产非常小的电子、机械和光学产品和设备,包括计算机、半导体芯片、传感器、生物传感器、IC 和内置于车辆中的微处理器等等。如今,人们可以看到小型便携式设备,可以随时随地放在口袋中携带,其背后的原因是技术可以灵活地将组件微型化,并具有许多优点和应用。微型化不仅在电子产品中,还在纳米技术的进步中发挥着重要作用,这使得制造具有特殊功能和特性的各种结构成为可能。小尺寸和轻便性是混合微电路的优势;它们长期以来一直用于起搏器的除颤器、助听器、柔性聚酰亚胺结构和许多其他应用。便携式设备的微型化和集成化日益显著,可穿戴计算正在实现。本文旨在理解小型化的概念、其优点、缺点和应用
● 据估计,英格兰约有 340 万人有资格使用这种药物。tirzepatide 的推出必须谨慎管理,以确保医疗保健专业人员能够继续满足所有患者的全方位健康需求。最初,只有临床需求最高的人才能优先获得该药物,同时 NHS 将测试各种新的服务来照顾肥胖患者。这将包括优先考虑已经在专科体重管理服务 (SWMS) 接受护理的人。在 NICE 的最终指南在 SWMS 上发布后 90 天内,以及在初级保健中 180 天内,患者将能够在临床上合适的情况下获得 tirzepatide。
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育疾病,其特征是持续存在社交沟通和互动障碍,以及行为、兴趣或活动模式受限且重复 (1)。ASD 患者面临的常见并发问题之一是睡眠障碍,表现为入睡困难、夜间频繁醒来和睡眠质量差 (2,3)。ASD 患者的睡眠问题与一系列负面后果有关,包括核心自闭症症状加剧、白天功能受损以及患者及其家人的生活质量下降 (4,5)。近年来,智能手机、平板电脑和电脑等智能技术的普及在日常生活中越来越普遍,包括 ASD 患者。虽然这些设备可以提供教育和娱乐价值,但人们担心它们的使用可能会影响睡眠质量,尤其是蓝光发射和刺激内容 (6-8)。初步研究表明,睡前过度看屏幕和接触蓝光可能会扰乱自然的睡眠-觉醒周期和褪黑激素的产生,导致入睡困难和睡眠片段化(9-11)。我们可以通过时间生物学和认知行为框架的视角来理解智能技术对睡眠质量的影响。根据时间生物学理论,接触电子设备屏幕发出的蓝光会阻碍褪黑激素的分泌,扰乱调节睡眠-觉醒周期的昼夜节律(9)。褪黑激素是由松果体产生的一种激素,在启动睡眠和确保睡眠质量方面起着至关重要的作用。接触蓝光,尤其是在晚上,会延缓褪黑激素水平的上升,使入睡变得更加困难(11-17)。此外,失眠的认知行为模型 (18) 表明,睡前从事刺激或唤醒活动(如玩游戏或浏览社交媒体内容)可增强认知和生理唤醒,从而使入睡更加困难。该模型提出,失眠症患者会形成与睡眠相关的不良习惯和思维模式,从而使睡眠障碍持续存在 (19)。对于患有自闭症谱系障碍 (ASD) 的人来说,智能科技对睡眠质量的影响可能尤其显著。许多 ASD 患者在感觉处理方面面临挑战 (20),这可能使他们对蓝光和电子内容的刺激作用更加敏感。此外,当科技扰乱睡前常规时,ASD 的核心症状(如过渡困难和坚持常规)可能会加剧 (2)。事实上,初步研究表明,自闭症儿童和青少年的屏幕时间增加与睡眠质量较差之间存在关联(12、13)。尽管自闭症患者的睡眠障碍患病率很高,且影响深远,但关于智能技术对这一人群睡眠质量的具体作用的研究却很少。虽然有少数研究发现了儿童屏幕时间增加与睡眠质量较差之间的关联,但
摘要:人工智能 (AI) 的进步彻底改变了教育格局,催生了 AI 导师的概念。本摘要探讨了 AI 导师的概念,该导师为学习者提供个性化的学习路径和全天候支持。AI 导师利用复杂的算法和机器学习技术来分析学生的优势、劣势和学习风格。通过从评估、测验和用户交互等各种来源收集数据,AI 导师为每个学生量身定制个性化的学习路径。这种自适应方法可确保学习者收到专门为满足其个人需求和促进有效学习而设计的内容和练习。此外,AI 导师提供 24/7 支持,消除了传统课堂设置和固定辅导时间的限制。学习者可以随时访问 AI 导师,让他们按照自己的节奏和方便的方式学习。导师提供即时反馈,澄清疑问,并协助解决问题,培养互动和引人入胜的学习体验。此外,AI 导师会跟踪每个学生的进度,确定需要改进的领域并及时提供干预措施以提高学习成果。此外,人工智能导师可以提供广泛的教育资源,包括交互式多媒体内容、模拟和虚拟现实体验。这些资源迎合不同的学习偏好,有助于有效地强化概念。采用具有个性化学习路径和全天候支持的人工智能导师,有可能通过为学习者提供量身定制的教学和持续指导来改变教育。它满足了学生的不同需求,促进了自主学习,并提高了整体教育成果。该领域的进一步研究和开发将有助于完善人工智能导师的能力,使个性化和可及的教育成为全球学习者的现实。
T3 中的风险监控是一个持续的过程,可同时检查多个层面的风险。在投资组合层面,会不断计算和评估各个风险指标,以符合预定的阈值。系统层面的监控会跟踪所有协议参与者的总体风险指标,确保系统性风险保持在可接受的范围内。市场层面的监控为风险评估提供了背景信息,并有助于在潜在市场压力条件影响投资组合稳定性之前识别它们。