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基于遗传因素的个性化医学
摘要：药物基因组学是一个快速发展的领域，重点是个人的遗传构成如何影响其对某些药物的反应。这种个性化的医学方法考虑了可能影响药物代谢，功效和潜在不良反应的遗传因素。通过将基因组学整合到临床实践中，医疗保健提供者可以量身定制治疗计划，以优化患者的结果。本文探讨了药物基因组学的概念及其对个性化医学的影响，强调了围绕这种革命方法的方法，结果和讨论。关键词：药物基因组学，个性化医学，遗传因素，药物反应，基因组学，临床实践简介：药物基因组学是药理学的一个分支，研究个人的遗传组成如何影响其对药物的反应。它涉及对编码药物代谢酶，药物转运蛋白和药物靶标的基因的分析，以确定这些基因的变化如何影响药物疗效和安全性。通过了解遗传因素如何影响药物反应，医疗保健提供者可以做出有关药物选择和给药的更明智的决定，最终导致患者的更好结果。药物基因组学是一个研究领域，结合了药理学（药物科学）和基因组学（基因及其功能的研究），以了解个人的遗传构成如何影响其对药物的反应。它旨在通过考虑可能影响药物疗效，安全性和剂量的遗传因素来开发个性化医学方法。药物基因组学领域认识到，由于遗传变异，人们对药物的反应有所不同。这些遗传差异会影响药物如何被代谢，运输或与体内特定靶标相互作用。通过分析个人的遗传概况，医疗保健专业人员可以深入了解一个人对某些药物的反应。
病理在个性化时代的作用（...
摘要本评论简要概述了最先进的分子病理学方法，该方法强调了在临床精确癌症医学中越来越重要的病理作用。分子生物学和遗传学的最新进展已经重新影响了解剖病理学的实践，从而逐渐将其从基于形态学转化为基于分子的学科。分子诊断在病理学方面具有悠久的传统，尤其是在临床病理学方面。近年来基因组检测方法的改进使其成为精密癌症医学的基石之一。与癌症治疗有关的决定不再仅基于组织病理学诊断。人类癌症的各种基因组分析已纳入诊断和决策算法中。结论。病理学家继续在实践中开发和实施分子和基因组检验中发挥重要作用，并与临床医生传达结果及其相关性。此类活动对于成功地将科学进步转化为对患者的好处至关重要（“下一代病理学家”）。
迈向表型和个性化止痛药
使用个体表型和基因型的表征的医学模型（例如分子po养，医学成像，生活方式数据），用于在正确的时间为合适的人定制正确的治疗策略，和/或避免疾病的倾向和/或提供及时且有针对性的预防（欧洲委员会）。
药物基因组学和个性化医学
药物基因组学是对基因如何影响药物反应的研究，已成为推进个性化医学的有力工具。通过为个体遗传特征调整药物疗法，个性化医学可以优化治疗功效，同时最大程度地减少不良反应。这种简短的交流强调了药物基因组学在患者护理中的变革潜力，因为它在新的精密医学时代就引起了人们的变化，该时代有望彻底改变药物处方实践并增强患者的结果。药物基因组学探讨了个体的遗传构成与药物反应之间的相互作用。遗传变异可以显着影响药物代谢，功效和耐受性，从而解释了为什么有些患者在某些药物中会获得更好的结局，而另一些患者可能会遭受不良反应。通过了解这些遗传差异，临床医生可以调整药物治疗以最大程度地提高利益并降低风险[1]。
AI驱动的个性化：E- ...
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好
实施和缩放个性化医学
Hulick博士是Janardan D. Khandekar，医学博士，个性化医学主席兼医疗遗传学部门主席（以前是Northshore），该主席将遗传分析应用于预防，诊断和治疗遗传性疾病和疾病。他于2008年加入努力健康，担任医学遗传学的主治医生，于2012年成为医疗遗传学部门，并在2022年任命主席之前成为Mark R. Neaman个性化医学中心的医疗总监。Hulick博士还担任芝加哥普里茨克大学医学院人类遗传学系的临床副教授。以前，他曾在马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院担任医学遗传学医师。他是美国医学遗传与基因组学委员会（ABMGG）的当前当选主席。他撰写或合着了70多个同行评审的期刊文章和书籍章节。Hulick博士于2001年从杰斐逊医学院获得医学学位。他在圣卢克医院（Mayo Clinic）完成了内科住院医师，并在哈佛医学院完成了医学遗传学的临床研究金。他还于2007年从哈佛医学院获得医学硕士学位。
朝着个性化生成AI的个性化，并具有小数据以共同创建视觉艺术
抽象的基础模型（例如DALL-E和稳定的扩散）在大量和多样化的数据集上进行了培训，以适应尽可能多的需求和环境。另一方面，艺术家经常将创造性的AI系统用于个人的利基和定制需求，而单独提示可能并不总是会导致这种个性化水平。共同创造的系统是人类和AI主动从事共同创意任务的系统。生成的AI系统支持艺术探索，但他们的概率和非个人自然挑战艺术家的控制和所有权意识。在这项工作中，我们认为艺术家的代理和所有权意识可以通过在小型数据集中受过培训（或微调）的个人生成AI模型在共同创造的环境中得到增强。我们对视觉艺术创造力支持工具的模型个性化的当前状态，无论是基于生成的对抗网络还是文本到图像扩散模型，并认为共同创造性接口应采用类似的集成个性化模式。因此，我们还建议将个性化作为最近与人类共同创造的近期相互作用框架的组成部分。此外，我们讨论了整合的挑战，包括培训模型的计算需求，并建议通过采用“小数据”和“慢速技术”思维方式找到一些解决方案。最后，我们探索了一些与小数据个性化的人类互动的具体机会。
增强个性化学习体验
人工智能 (AI) 与教育的融合带来了变革性的变化，尤其是在个性化学习领域。本文探讨了人工智能通过根据学生的个人需求定制学习途径来增强教育体验的多方面方式。我们研究了各种人工智能驱动的工具和平台，这些工具和平台促进了自适应学习环境、提供了实时反馈并支持差异化教学。通过回顾当前的文献和案例研究，本文重点介绍了人工智能如何识别和解决学习差距、促进参与度并促进更有效的教育成果。此外，我们还讨论了潜在的挑战，例如数据隐私问题、教师培训的必要性以及强化偏见的风险。本文最后提出了利用人工智能以最大程度地发挥效益同时降低相关风险的建议，旨在为所有学生创造更公平、更有效的教育体验。
初步的个性化医疗计划
与糖尿病管理有关的<分区，与患有慢性疾病，成长和发展问题有关的社会心理问题，基于发展能力的自我管理技能以及解决问题。其他：____________________________________________________________________________________________________________________学生的成绩将学生的成绩：❏参加需要修改的教室/学校活动。❏识别高血糖或低血糖的症状并采取适当的作用。❏证明了适合年龄的适当使用血糖测试和药物给药设备。❏列出了遵守处方药，血糖监测和干预措施的障碍。❏在其教育计划中受到最小的干扰。其他：____________________________________________________________________________________________________________________