目的:PHASE-MX 注册研究的目的是验证药物介入策略与经皮冠状动脉介入治疗 (PCI) 相比对墨西哥大都市地区 ST 段抬高型急性心肌梗死 (STEMI) 患者的疗效和安全性。主要结果将包括心血管死亡、再梗死、中风和心源性休克的综合结果。方法:PHASE-MX 注册研究将包括一组前瞻性的 STEMI 患者,这些患者在症状出现后的前 12 小时内接受了再灌注治疗(机械或药物治疗)。该注册研究旨在比较直接 PCI 和药物介入策略的疗效和安全性。简单规模是在 344 名分为两组的患者中计算出来的,估计损失率为 10%。PHASE-MX 队列中的患者将被随访长达一年。结论:在墨西哥,只有 5/10 的 STEMI 患者能够接受再灌注治疗。药物侵入性策略利用了纤维蛋白溶解的可及性和 PCI 的有效性。本研究方案旨在提供信息,作为受控临床试验所得信息与现实世界经验所得记录之间的纽带。
Rui Campante Teles 1*,医学博士,哲学博士; Eric Van Belle 2 ,医学博士,哲学博士; Radoslaw Parma 3 ,医学博士,哲学博士; Giuseppe Tarantini 4 ,医学博士,哲学博士; Nicolas Van Mieghem 5 ,医学博士,哲学博士; Darren Mylotte 6 ,医学博士,哲学博士; Joana Delgado Silva 7 ,医学博士、哲学博士;史蒂芬奥康纳 8 ,医学博士; Lars Sondegaard 9 ,医学博士、哲学博士; Andre Luz 10 ,医学博士、哲学博士; Ignacio Jesus Amat-Santos 11 ,医学博士、哲学博士; Dabit Arzamendi 12 ,医学博士,哲学博士;丹尼尔·布莱克曼 13 岁,医学博士; Ole De Backer 9 ,医学博士、哲学博士; Vijay Kunadian 14 ,医学博士、哲学博士;吉尔·路易丝·布坎南 15 岁,医学博士; Phil MacCarthy 16 岁,医学博士; Philipp Lurz 17 ,医学博士、哲学博士;克里斯托弗·纳伯 (Christopher Naber) 18 岁,医学博士、哲学博士; Alaide Chieffo 19 ,医学博士、哲学博士; Valeria Paradies 20 ,医学博士、哲学博士; Martine Gilard 21 岁,医学博士、哲学博士; Flavien Vincent 2 ,医学博士; Chiara Fraccaro 4 ,医学博士,哲学博士; Julinda Mehilli 22 岁,医学博士;克里斯蒂娜·贾尼尼(Cristina Giannini) 23 岁,医学博士;布鲁诺·席尔瓦(Bruno Silva) 24 岁,医学博士; Petra Poliacikova 25 岁,医学博士、哲学博士;妮可·卡拉姆(Nicole Karam)26 岁,医学博士、哲学博士; Verena Veulemans 27 岁,医学博士、哲学博士; Holger Thiele 28 岁,医学博士、哲学博士;托马斯·皮尔格里姆(Thomas Pilgrim)29 岁,医学博士、理学硕士; Marleen van Wely 30 ,医学博士; Stefan James 31 ,医学博士、哲学博士; Michael Rahbek Schmidt 32 岁,医学博士、哲学博士; Anselm Uebing 33 岁,医学博士、哲学博士; Andreas Rück 34 ,医学博士、哲学博士; Alexander Ghanem 35 ,医学博士、哲学博士; Ziyad Ghazzal 36 ,医学博士、哲学博士; Francis R. Joshi 上午 9:37,医学博士、哲学博士;卢卡·法维罗(Luca Favero) 38 岁,医学博士; Renicus Hermanides 39 ,医学博士、哲学博士; Vlasis Ninios 40 ,医学博士; Luca Nai Fovino 4 ,医学博士,哲学博士; Rutger-Jan Nuis 5 ,医学博士,哲学博士; Pierre Deharo 41 ,医学博士、哲学博士; Petr Kala 42 ,医学博士、哲学博士; Gabby Elbaz-Greener 43 岁,医学博士; Didier Tchétché 44 ,医学博士; Eustachio Agricola 45 ,医学博士,哲学博士; Matthias Thielmann 46 岁,医学博士、哲学博士;埃尔万·多纳尔(Erwan Donal) 47 岁,医学博士、哲学博士; Nikolaos Bonaros 48 ,医学博士、哲学博士; Steven Droogmans 49 岁,医学博士、哲学博士; Martin Czerny 50 ,医学博士、哲学博士; Andreas Baumbach 51 ,医学博士、哲学博士; Emanuele Barbato 52 岁,医学博士、哲学博士; Dariusz Dudek 53,54 ,医学博士,哲学博士;与欧洲心血管成像协会 (EACVI) 和欧洲心脏病学会心血管外科工作组 (WG CVS) 合作
摘要:骨转移是前列腺癌、乳腺癌、甲状腺癌和肺癌患者预后不良的重要因素之一。在过去的二十年中,共有 651 项临床试验(包括 554 项介入性试验)在 ClinicalTrials.gov 和 pharma.id.informa.com 上注册,从不同角度对抗骨转移。在这篇综述中,我们对所有关于骨转移的介入性试验进行了全面的分析、重新分组和讨论。临床试验根据不同的作用机制(包括改变骨微环境和阻止癌细胞生长)重新分组为骨靶向药物、放射治疗、小分子靶向治疗、联合治疗和其他。我们还讨论了未来可能改善骨转移患者总生存期和无进展生存期的潜在策略。关键词:骨转移、临床试验、介入性、ClinicalTrials.gov、pharma.id.informa.com
转型福利的前景和巨大风险的幽灵。在2022年11月下旬,公开AI研究实验室悄悄地向公众推出了一个名为Chatgpt的AI聊天机器人。1在发行的前两个月内订阅了超过1亿用户的技术成熟和社会兴趣,这为任何消费者互联网服务创造了新的记录。2 Chatgpt的订户增长速度的非凡速度使许多科技行业领导者感到惊讶,促使许多人开发自己的聊天机器人报价,或宣布在不久的将来这样做的计划。这些服务的快速扩散迫使社会面临与生成AI有关的重大道德和社会问题,尤其是其模仿人类思维过程和创造力的能力。正如艾伦·图灵(Alan Turing)在1950年雄辩地捕获的那样,“机器可以认为吗?”这个问题。在这项技术的背景下,已经成为一个关键的哲学查询。3从定义上讲,可以产生创意和新颖输出的机器的开发会推动我们认为是“思考”和“智能”的边界。这种技术的暗示,尤其是在医学和神经延长手术的背景下,呼吁在各种专业知识领域进行周到的反思,对话和协作,以列出一个平衡潜在的利益和风险的课程。这样做将提供一个论坛,以解决有关响应准确性的担忧,生成AI传播错误信息或操纵人类行为的潜力以及对人类就业和社会互动的影响。
它将输出输入到第一个隐藏层,然后是第二个,最后到输出层(每层都由松散地由神经元建模的节点组成)。机器学习和深度学习都需要训练期,其中有两种不同类型:监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据,因此用于分类和回归,而无监督学习使用未标记数据,因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学,识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声(US)检测脂肪肝、通过计算机断层扫描(CT)表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而,充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而,考虑到相对较新的技术和数学进步,以及大数据的可用性,ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿,在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加,预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生,而不是指导或取代放射科医生,使他们在患者护理中发挥更核心的作用,因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景,强调人工智能在介入放射学中的应用方式,并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。
简介临时支架是大多数冠状动脉分叉病变1,2的首选和建议支架策略;但是,在患有大的,患病的侧分支(SB)的病变中,通常需要两架技术。最常用的两层冠状动脉分叉支架支架策略是T-Stenting,T和突出(Tap),Culotte,Classic Crush,Mini Crush,Mini Crush和Double Kissing(DK)Crush。dk粉碎是最广泛研究的两层分叉技术(补充表1)3-9。dk粉碎优于经典粉碎(在DKCrush-I试验中)3和临时支架(在DKCrush-II试验中)4在真正的分叉病变中。dk压碎优于culotte(在DKCrush-III试验中)5,6和临时支架(在DKCrush-V试验中)8中的8次分支(LM)分叉。最近的一项荟萃分析表明,由于更频繁地执行最终接吻的能力(99%的速率vs 80-85%)10,DK压碎可能优于其他几种技术。dk迷恋在技术上可能具有挑战性,从而限制了其采用。我们回顾了DK压碎技术的每个步骤的潜在挑战和解决方案。
鉴于糖尿病下肢血管病患者易发生血管再狭窄,旨在利用纳米靶向药物及血管成形术治疗和预防血管再狭窄,并分析其对下肢血管病(LEA)患者单核细胞趋化蛋白1(MCP-1)的影响。本文首先制备地塞米松纳米药物,并对其相关理化性质进行检测,然后将地塞米松纳米药物应用于糖尿病下肢血管病患者的治疗。结果表明,制备的地塞米松纳米粒的包封率可达99.2%,激光光散射实验表明纳米粒的粒径为200~300nm,平均粒径为258nm。对照组、常规组、观察组MCP-1分别为33.28±1.93μg/mL、78.27±9.73μg/mL、75.29±8.99μg/mL,常规组和观察组MCP-1值高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。介入治疗后,常规组MCP-1水平为57.82±5.82μg/mL,观察组MCP-1水平为41.93±6.92μg/mL,接受纳米靶向药物联合血管成形术治疗组的MCP-1水平优于接受传统手术的常规组,差异有统计学意义(P<0.05)。综上所述,MCP-1是导致下肢血管病变的重要原因之一。纳米靶向药物及血管成形术可提高下肢血管病患者MCP-1的表达水平,实验结果具有较高的应用价值,可在临床上推广。DOI: http://dx.doi.org/10.14715/cmb/2022.68.3.38 Copyright: © 2022 by the CMB Association. All rights reserved. 引言
摘要本文旨在彻底讨论人工智能(AI)对术中心脏病学(IC)的临床实践的影响,并特别认可其最新进步。因此,近年来在计算工具的进步(包括AI的开发)中非常丰富。AI开发的应用目前处于早期阶段,但事实证明,新技术是一个有前途的概念,尤其是考虑IC在整个治疗过程中对患者的安全,风险分层和结果显示出很大的影响。主要目标是实现多种心脏成像方式的整合,建立基于增强和/或虚拟现实的在线决策支持系统和平台,最后创建自动医疗系统,从而为患者提供电子健康数据。以简化的方式,可以区分IC中AI利用的两个主要领域,即虚拟和物理。因此,许多研究提供了有关自动解释和分析各种心脏形态的分析的数据,包括心电图,超声心动图,血管造影,血管造影,心脏磁共振成像以及计算机断层扫描以及在机器人辅助经皮coro-nary narary介入过程中收集的数据。因此,本文旨在彻底讨论AI对IC中临床实践的影响,并特别认识其最新进展。(Cardiol J 2024; 31,2:321–341)关键字:人工智能(AI),介入心脏病学(IC),心脏形态,增强和/或虚拟现实,自动医疗系统
[介绍]近年来,支持麻痹肢体运动的脑机界面的干预一直在吸引注意作为促进偏瘫患者的功能恢复的方法,在运动图像(MI)中使用脑活动(MI)作为触发因素。但是,目前尚不清楚如何改善MI期间的大脑活动和清晰度。因此,使用功能磁共振图像(fMRI)验证了这项研究,以阐明增强MI清晰度的干预措施。 [方法]包括两个健康的男性(平均25.0±2.8岁)。使用MRI机器(1.5t,东芝),在每次干预之前和之后以及在四个干预条件(实际运动,被动运动,感知和控制)之前拍摄脑图像。 MI任务是确定右手腕关节中棕榈背屈的MI。确定实际运动条件是自动化的,并由检查员执行被动运动条件。在感知状态下,运动范围分为五个阶段,审查员被动地移动以找到对该位置的心理反应。控制条件应与其他条件同时休息。此外,在MI任务之后,我们通过使用视觉模拟量表(VAS)获得了响应,以阐明MI的清晰度。在不同的日期测量每个条件,设置了7天或更长时间的间隔。 MI和干预前后的干预措施进行了五次休息和任务,每次24秒。使用软件SPM进行分析,并根据任务和休息之间的差异确定大脑活动位点。这项研究是在我们医院伦理委员会的批准下进行的,并得到了足够的解释和同意。成像是在医学放射科医生的管理下进行的。 [结果]在干预过程中,与运动相关区域的显着激活在实际运动条件,感知条件和被动运动条件下的顺序广泛。干预前后MI期间的大脑活动没有显着差异。 VA的平均增加率为245.3%,被动运动条件为56.4%,感知状况为117.4%,对照条件为11.7%。 [讨论]自动锻炼过程中干预和干预后的大脑活动的增加,表明进行实际运动对MI有效。但是,据推测,感知状况可能对运动难度的患者有益。