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World File Search System临床医学
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
引用：Koulaouzidis, G.、Jadczyk, T.、Iakovidis, DK、Koulaouzidis, A.、Bisnaire, M. 和 Charisopoulou, D. (2022)。心脏病学中的人工智能——现状叙述性回顾。 《临床医学杂志》，11(13)，第 3910 篇文章。https://doi.org/10.3390/jcm11133910
1 波美拉尼亚医科大学 (PMU) 生物化学科学系，70-204 什切青，波兰；koulaou@yahoo.co.uk 2 西里西亚医科大学心脏病学和结构性心脏病科，40-551 卡托维兹，波兰；tomasz.jadczyk@gmail.com 3 布尔诺圣安妮大学医院国际临床研究中心，656 91 布尔诺，捷克共和国 4 色萨利大学计算机科学和生物医学信息学系，40500 拉米亚，希腊； diakovidis@uth.gr 5 波美拉尼亚医科大学（PMU）社会医学与公共卫生系，70-204 Szczecin，波兰 6 OUH Svendborg Sygehus 医学系，5700 Svendborg，丹麦 7 奥登斯大学医院外科研究部，5000 Odense，丹麦 8 南丹麦大学（SDU）临床研究系，5000 Odense，丹麦 9 心脏病学研究与科学进步，UVA Research，多伦多，ON L3R 3Z3，加拿大；marc.bisnaire@uvaresearch.com 10 先天性心脏病学术中心，6500 HB Nijmegen，荷兰； dafnithess@yahoo.com 11 Amalia 儿童医院，Radboud 大学医学中心，6525 GA Nijmegen，荷兰 * 通讯地址：akoulaouzidis@hotmail.com
Biointellisense在临床医学杂志上宣布了观察性研究，证明了早期发现患者使用FDA清除
关于Biointellisense Biointellisense的正在迎来一个持续的健康监测和临床智能的新时代，以实现虚拟护理和远程患者监测（RPM），从宿医门到家。 其医学级数据AS-A-Service（DAAS）平台通过轻松的用户体验无缝地捕获多参数生命体征和生理生物识别技术。 FDA被清除的BioButton®多组合可穿戴设备，BioHub™网关，BioMobile™可下载应用程序，BioCloud™数据服务和BioDashboard™临床智能系统创建了全面的技术增强解决方案，从而使连续可靠和可扩展。 通过该平台的AI驱动分析，临床医生可以使用高分辨率的患者趋势和数据驱动的见解，从而从院内到家提供更好，更安全的护理。正在迎来一个持续的健康监测和临床智能的新时代，以实现虚拟护理和远程患者监测（RPM），从宿医门到家。其医学级数据AS-A-Service（DAAS）平台通过轻松的用户体验无缝地捕获多参数生命体征和生理生物识别技术。FDA被清除的BioButton®多组合可穿戴设备，BioHub™网关，BioMobile™可下载应用程序，BioCloud™数据服务和BioDashboard™临床智能系统创建了全面的技术增强解决方案，从而使连续可靠和可扩展。通过该平台的AI驱动分析，临床医生可以使用高分辨率的患者趋势和数据驱动的见解，从而从院内到家提供更好，更安全的护理。
临床医学院心胸麻醉...
新加坡保健集团是一家三级区域转诊中心，拥有新加坡最大的心胸外科中心，可进行复杂的心胸外科手术。作为新加坡最大的国家心血管医学中心新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一部分，它为需要各种心胸和心脏病手术的患者提供护理。新加坡中央医院 (SGH) 的麻醉科为对心胸麻醉作为专科感兴趣的学习者提供 6 个月或 12 个月的进修计划。研究员将通过管理各种心胸外科手术和心脏病手术（如下所述）的实践经验获得临床经验，并有机会在混合手术室工作。研究员将有机会接触心肺旁路 (CPB) 期间的灌注管理以及心胸重症监护室心胸外科患者的管理。可安排在诊断和影像实验室进行观察。4.2 目标
临床医学
• Praluent (alirocumab) • Repatha (evolocumab) PCSK9 inhibitors are approved by the Food and Drug Administration (FDA) as adjunctive therapy or alone for the lowering of low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) in adults with primary hyperlipidemia, including heterozygous familial hypercholesterolemia (HeFH).PCSK9抑制剂也获得了FDA批准用于纯合家族性高胆固醇血症（HOFH）的个体，并降低患有既定心血管疾病的成年人心血管事件的风险。repatha在10岁及以上患有HEFH或HOFH的个体中有儿科指示。PRALUENT具有儿科指示，可用于与HEFH 8岁及以上的个体辅助治疗。家族性高胆固醇血症是由遗传突变引起的遗传病，该疾病在早期引起高水平的LDL-C。家族性高胆固醇血症（FH）有两种类型。杂合FH（HEFH）是在200至250个人中大约有1个发生的更常见的类型。患有HEFH的个体有一个改变胆固醇调节基因的副本。纯合FH（HOFH）是罕见，更严重的形式，发生在大约300,000至400,000个个人中。患有HOFH的个体有两个改变胆固醇调节基因的副本。HOFH会导致LDL-C水平高于正常水平的六倍以上（例如，650-1,000 mg/dl）。通过对LDL-C分解代谢至关重要的一个基因中的一个或多个突变的遗传证实来确认家族性高胆固醇血症的确定性诊断。如果无法获得遗传测试，则可以通过基于LDL-C水平，临床表现和家族史的临床标准来确定诊断。在临床环境中，除了健康的生活方式干预措施外，他汀类药物被认为是一线药物疗法，在需要治疗异常胆固醇的个体中。其他脂质降低疗法应被视为需要额外胆固醇或不能忍受中等至高剂量的他汀类药物的个人的二线选择。2018年，美国心脏协会（AHA）/美国心脏病学院（ACC）发布了有关血液胆固醇管理的指南。在非常高风险的ASCVD中，该指南建议考虑到LDL-C保持大于或等于70 mg/dl时，请考虑在他汀类药物治疗中添加非他汀类药物。ezetimibe是第一个考虑添加到最大耐受性汀类药物疗法中的药物。PCSK9抑制剂在汀类药物疗法中与Ezetimibe结合使用，LDL-C保持大于或等于70 mg/dl，则可以考虑添加。2018 AHA/ACC指南建议使用大于或等于100 mg/dl的LDL-C阈值，以考虑在患有严重原发性高胆固醇血症的个体中添加非状态毒素。ezetimibe是第一个考虑增加治疗的非状态蛋白。PCSK9抑制剂在汀类药物疗法中与Ezetimibe结合使用LDL-C大于或等于100 mg/dl，可以考虑添加。在2022年，ACC发布了有关非状态蛋白疗法在LDL-C降低的作用的专家共识决策途径。ezetimibe和/或PCSK9单克隆抗体是第一个在非常高风险的ASCVD中，该途径建议当LDL-C保持大于或等于55 mg/dl时，考虑在他汀类药物治疗中添加非状态治疗。
对古代印度神话在临床医学中的融合的文献综述：健康和康复的整体方法
神话和古代印度医学的融合，尤其是阿育吠陀，是对文化遗产和科学努力的迷人综合。阿育吠陀涵盖了广泛的实践，包括药理学，解剖学，生理学，手术和妇产科，并整合了印度神话的丰富挂毯，从而提供了对健康和疾病的全面理解。将神话人物和叙事包括在古代印度医学的话语中，为精神和经验知识的融合提供了独特的观点，突出了神话在塑造临床医学基础原理中的作用。话语探讨了阿育吠陀及其神话基础对当代临床实践的深远影响，强调了嵌入古代叙事中的永恒智慧。这些故事代表了整体医学实践的基础，强调了在现代治疗范式中越来越多地证实的思想，身体和精神之间的奇偶恋。Sushruta和Charaka古老的文本中详细介绍的哲学和方法，再加上Dhanvantari和Bharadwaja的寓言故事，对基本原理做出了重大贡献，这些原理是今天的整体医疗方法。阿育吠陀及其神话叙事的持久遗产继续影响并激发了整体医疗保健方法，强调了古代智慧与现代医疗实践之间不可磨灭的联系。
医疗保健和临床医学中的人工智能
慕尼黑雷（Div>）使用其自由裁量权，最佳判断力和所有合理的努力来编译演讲中包含的信息和组成部分。对于此处包含的任何信息的完整性，正确性，局部性和技术准确性，可能不承担责任。慕尼黑对更新本演示文稿中提供的信息或其他内容或对此进行调整以符合未来事件或发展概不承担任何责任。
临床医学中的人工智能
3。在临床医学的人工智能中接受的结论提交：人机接口会议上的生成和交互式系统强调了AI在临床医学中的扩大作用。一系列研究涵盖了AI驱动的医学文本和临床注释分析的进步，到医学图像处理，神经生物学和人机界面的突破，突出了生成和经典AI的潜力，以改善医疗保健。所有提交中一致的主题是强调实用的现实世界应用，显示了AI提高诊断准确性的能力，监测认知症状，分析不同的数据类型并增强临床决策过程。尽管有这些进步，但需要确定临床问题以及对医疗保健中AI技术的持续评估和评估，以确保其安全性，功效和可靠性仍然至关重要。本文介绍的作品对这种正在进行的对话做出了重大贡献，展示了将AI整合到医疗保健景观中的可能性和剩余挑战。参考Duffy，G.，Christensen，K。和Ouyang，D。（2024）。利用3D超声心动图评估AI模型性能在预测分布数据的心脏功能方面。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。 （2023）。 使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。 （2023）。 使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。（2023）。使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。江，Y.，欧文，J。（2024）。自然医学，29（9），第9条。https：//doi.org/10.1038/s41591-023-02504-3 Javedani Sadaei，H.Zoish：一种新颖的功能选择方法利用了医疗保健中机器学习应用的Shapley添加值。A.，Ng，A。N.，＆Zou，J.vetllm：大型语言模型，用于预测兽医注释的诊断。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 li，A.，Yang，Y.，Cui，H。，＆Yang，C。（2024）。 Brainsteam：基于连接组的FMRI分析对主题分类的实用管道。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。li，A.，Yang，Y.，Cui，H。，＆Yang，C。（2024）。Brainsteam：基于连接组的FMRI分析对主题分类的实用管道。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。
翻译和临床医学
Hab博士。 MagdalenaBłażek教授。哈布博士。 Rita Hansdorfer-Korzon drin泛。 Marta Jaskulalak博士Hab博士。 AndrzejBasiński博士Hab。 Maciej Grzybek，教授。哈布博士。 Anna Lass，教授。哈布博士。 AleksandraKrzemińska-Gaworska，教授。哈布博士。 Joanna Renke Hanna Suchanek博士Hab博士。 Beata Szostakowska教授。哈布博士。 Krzysztof Korzeniewski教授。哈布博士。 SylwiaMałgorzewicz教授。哈布博士。 WiolettaMędrzycka-dąbrowska教授。哈布博士。 Katarzyna Sikorska教授。哈布博士。 Jolanta Wierzba教授。哈布博士。 Anna Liberek博士Hab。 Agnieszka Zimmermann，教授。大学教授哈布博士。 katarzyna ZorenaHab博士。MagdalenaBłażek教授。哈布博士。Rita Hansdorfer-Korzon drin泛。Marta Jaskulalak博士Hab博士。AndrzejBasiński博士Hab。 Maciej Grzybek，教授。哈布博士。 Anna Lass，教授。哈布博士。 AleksandraKrzemińska-Gaworska，教授。哈布博士。 Joanna Renke Hanna Suchanek博士Hab博士。 Beata Szostakowska教授。哈布博士。 Krzysztof Korzeniewski教授。哈布博士。 SylwiaMałgorzewicz教授。哈布博士。 WiolettaMędrzycka-dąbrowska教授。哈布博士。 Katarzyna Sikorska教授。哈布博士。 Jolanta Wierzba教授。哈布博士。 Anna Liberek博士Hab。 Agnieszka Zimmermann，教授。大学教授哈布博士。 katarzyna ZorenaAndrzejBasiński博士Hab。Maciej Grzybek，教授。哈布博士。Anna Lass，教授。哈布博士。 AleksandraKrzemińska-Gaworska，教授。哈布博士。 Joanna Renke Hanna Suchanek博士Hab博士。 Beata Szostakowska教授。哈布博士。 Krzysztof Korzeniewski教授。哈布博士。 SylwiaMałgorzewicz教授。哈布博士。 WiolettaMędrzycka-dąbrowska教授。哈布博士。 Katarzyna Sikorska教授。哈布博士。 Jolanta Wierzba教授。哈布博士。 Anna Liberek博士Hab。 Agnieszka Zimmermann，教授。大学教授哈布博士。 katarzyna ZorenaAnna Lass，教授。哈布博士。AleksandraKrzemińska-Gaworska，教授。哈布博士。Joanna Renke Hanna Suchanek博士Hab博士。 Beata Szostakowska教授。哈布博士。 Krzysztof Korzeniewski教授。哈布博士。 SylwiaMałgorzewicz教授。哈布博士。 WiolettaMędrzycka-dąbrowska教授。哈布博士。 Katarzyna Sikorska教授。哈布博士。 Jolanta Wierzba教授。哈布博士。 Anna Liberek博士Hab。 Agnieszka Zimmermann，教授。大学教授哈布博士。 katarzyna ZorenaJoanna Renke Hanna Suchanek博士Hab博士。Beata Szostakowska教授。哈布博士。Krzysztof Korzeniewski教授。哈布博士。SylwiaMałgorzewicz教授。哈布博士。WiolettaMędrzycka-dąbrowska教授。哈布博士。Katarzyna Sikorska教授。哈布博士。Jolanta Wierzba教授。哈布博士。 Anna Liberek博士Hab。 Agnieszka Zimmermann，教授。大学教授哈布博士。 katarzyna ZorenaJolanta Wierzba教授。哈布博士。Anna Liberek博士Hab。 Agnieszka Zimmermann，教授。大学教授哈布博士。 katarzyna ZorenaAnna Liberek博士Hab。Agnieszka Zimmermann，教授。大学教授哈布博士。katarzyna Zorena
人工智能：在临床医学中的应用
探索人工智能 (AI) 技术在医学领域的潜力，存在着许多令人兴奋的机会。包括医疗保健在内的所有行业对人工智能的兴趣都大幅增长，部分原因是流行且备受关注的人工智能技术的出现。例如，ChatGPT 的出现使得人们能够以高度易消化的格式快速访问知识和信息（尽管它往往会产生无意义的响应）( 1 )。这些新技术的兴起引起了人们对人工智能革命性医疗保健潜力的极大热情和期待，人工智能可以充当一个公正的观察者，能够有效地处理大型复杂数据集。这种渴望有时会掩盖将人工智能从开发转化为临床实施的实际考虑。虽然将人工智能应用于每个临床问题很诱人，但应该注意的是，并不是每个问题都能用人工智能技术更有效地解决。 ChatGPT 已经为用户提供了一系列有用的“生产力技巧”，相比之下，医疗 AI 技术尚未兑现其改变医疗保健的承诺。这导致一种越来越多的观点认为，这些技术正处于“幻灭低谷”——最初的兴奋和期望尚未实现，从而导致越来越多的怀疑。要从医疗 AI 技术的“幻灭低谷”走向“生产力高原”（图 1），在投资多中心临床试验之前，解决开发和实施的实际考虑非常重要。这需要一套更广泛的工具来了解技术是否适合临床试验并确定采用的障碍。实施科学框架，例如《实施研究综合框架》（CFIR），可以促进循证实践的采用，并考虑干预有效性之外的其他背景（2-4）。跨学科团队对于实现医疗 AI 技术的潜力至关重要，因为并非所有计算机科学专家都是实施科学家或临床医生。如果不结合多种观点、价值观、经验和观点来看待人工智能技术的发展，就会导致偏见。这种偏见可能导致算法行为对历史上服务不足的群体产生负面影响，并可能导致这些人群的漏诊和误诊率更高。例如，皮肤癌图像预测算法被发现对弱势群体的准确性较低 ( 5 )。随着人工智能算法在临床护理中的应用越来越广泛，至关重要的是