今天是这些患者死亡的第二大最常见原因。因此,有必要评估疾病控制是否还对应于对这些患者的更好代谢控制,从而导致较低的心血管风险和较低的死亡率。评估IGF-1水平对在医学专业中心接受治疗的杂血球患者脂质和血糖特征的影响。这是一项基于2019年8月至2020年6月的帕拉医学专业中心内分泌服务的医疗记录的探索性分析,这是一项流行病学,横断面和描述性研究。通过比较第一次也是最后一次咨询中的肢端肥大活动,发现疾病控制的增加从22.2%增加到71.1%。关于血糖特征,在第一次评估中,糖尿病性肢端肿瘤患者的血糖在统计上高于非糖尿病患者(平均±DP:135.8±59.4 vs 95.1±15.2; p <0.001),在最后(平均值:98.6±DP:98.6±13.2 vs 84.0±0.00±dp:p <0.001);在观察糖尿病性巨肿的患者时,IGF-1显着下降(平均±dp:480.9±250.5 vs 189.5±91.5,p <0.001)和IGF-1(平均±dp:1.8±1.0±1.0±1.0 vs 1.0±0.6,p <0.6,p <0.001)。It was possible to observe, comparing the laboratory parameters between the first and last assessment, which in the end -controlled acromegaly (n = 13), there was a decrease in total cholesterol levels (average ± dp: 179.3 ± 30.0 vs 155.9 ± 28.8; p = 0.018) and, significant increase in HDL (average ± dp: 46.8 ± 14.3 vs 53.3±7.9; p = 0.048)。It was possible to observe, comparing the laboratory parameters between the first and last assessment, which in the end -controlled acromegaly (n = 13), there was a decrease in total cholesterol levels (average ± dp: 179.3 ± 30.0 vs 155.9 ± 28.8; p = 0.018) and, significant increase in HDL (average ± dp: 46.8 ± 14.3 vs 53.3±7.9; p = 0.048)。对于末端控制的肢端肥大症患者(n = 32),HDL水平显着增加(平均±DP:46.3±26.0 vs 58.0±24.2; P = 0.003),IGF-1,GH,GH,GH,总胆固醇,LDL,LDL和TG水平降低。这些结果表明,大多数肢压研究通过降低IGF-1水平来控制该疾病,从而表现出其治疗性能的成功。同时,大多数还具有提高的葡萄糖水平,糖化血红蛋白,总胆固醇和HDL。这表明控制疾病活动是降低这些患者心血管风险的最重要干预措施之一。关键字:肢端肥大,IGF-1,脂质,血糖,心血管风险。抽象的杂技是一种阴险和罕见的疾病,与高死亡率有关,这是由于生长激素(GH)的病理自主性超生产以及随后胰岛素样生长因子1(IGF-1)水平的增加而引起的。这些激素的慢性过度分泌会引起各种代谢改变,包括脂解,动脉粥样硬化过程,高胰岛素血症,葡萄糖神经发生和外周胰岛素抵抗。这些脂质和葡萄糖代谢的改变与肢压患者心血管事件的风险增加有关,目前是这些患者死亡率的第二大最常见原因。因此,有必要进行控制,控制该疾病是否还会收集更好的代谢控制,从而导致较低的心血管风险和较低的死亡率。评估IGF-1水平对医学专业中心治疗的肢压患者脂质和血糖特征的影响。这是一项基于2019年8月至2020年6月对帕拉医学专业中心内分泌服务的医学记录的探索性分析,这是一项流行病学,横断面和描述性研究。在第一次也是最后一次咨询中比较肢端肥大的活性时,发现疾病控制的增加从22.2%增加到71.1%。至于血糖特征,在第一次评估时,糖尿病性毒素患者的血糖在统计学上高于非糖尿病患者的血糖高于非糖尿病患者的血糖(平均值±59.4 vs 95.1±15.2; p <0.001)和最后(平均值±SD:135.8±59.4 vs 95.1±15.2; p <0.001)和最后(平均值±SD:±SD:98.6.6±13.2 vs:98.6±13.2 vs vs n 0.00);当我们研究糖尿病性肢瘤患者时,IGF-1水平显着下降(平均值±SD:480.9±250.5
陆军医疗部 (AMEDD) 的使命是为美国和联军提供全面的医疗、后送和服务,以支持海外应急行动和国土防御。职业管理领域 (CMF) 68 包括 22 个军事职业专业 (MOS) 和 8 个额外技能识别符 (ASI),代表各种医学专业和亚专业。大部分基础机构培训都在位于德克萨斯州圣安东尼奥联合基地 (JBSA)、萨姆休斯顿堡 (FSH) 的医学教育和培训园区 (METC) 进行。CMF 68 的士兵拥有最先进的技术技能,并使用现代和尖端技术来帮助预防疾病和健康障碍、保护生命和功能并减轻痛苦。通过不断学习,CMF 68 士兵保持并建立政府和私营部门许可机构和机构所需的易逝技能和能力。士官 (NCO) 负责监督、指导、培训、评估和培养下属和同事,这是 CMF 专业发展模式 (PDM) 持续学习过程固有且不可或缺的一部分。
1人类解剖学,生物医学,神经科学和高级诊断系(BIND),巴勒莫大学,意大利90127,意大利90127; radha.santonocito@unipa.it(R.S.); letizia.paladino@unipa.it(l.p.); Alessandramaria.vitale@unipa.it(a.m.v.); giuseppa.damico01@unipa.it(g.d。); francescopaolo.zummo01@unipa.it(F.P.Z.); francesco.carini@unipa.it(f.c.); rosario.barone@unipa.it(R.B.); francesca.rappa@unipa.it(F.R.); antonella.marinogamza@unipa.it(a.m.g.); fabio.bucchieri@unipa.it(F.B.); francesco.cappello@unipa.it或francesco.cappello@iemest.eu(f.c。)2欧元中期科学技术学院(IEMEST),意大利巴勒莫90139; paolopirota@iemest.eu 3 Cell-Tech Hub,意大利国家研究委员会生物物理学院,意大利90146; samuele.raccosta@ibf.cnr.it(s.r。); mauro.manno@cnr.it(m.m.)4卫生促进部,母亲和育儿,内科和医学专业“ G d'Alessandro”,诺言,巴勒莫大学,意大利90127,意大利90127; salvatore.accomando@unipa.it 5手术,肿瘤学和口腔学纪律,二十五,巴勒莫大学,意大利90127,意大利巴勒莫; francesco.darpa@unipa.it *通信:celeste.carusobavisotto@unipa.it或celeste.carusobavisotto@ieemest.eu†这些作者对这项工作做出了同样的贡献。
1电子,信息和生物工程部(DEIB),米兰理工学院,20133年意大利米兰2 CNR电子和信息工程和电信,56122 PISA,意大利PISA; lucanos.strambini@ieiit.cnr.it 3国家纳米科学和纳米技术企业(NEST),纳米斯科尼斯-CNR和学校师范学校,Piazza San Silvestro 12,56127 Pisa,意大利PISA; douglas.vieirathomaz@sns.it 4生物医学系,外科和牙科科学系,米兰大学牙科学院,20100年意大利米兰; margherita.tmedei@unimi.it 5 UOC上颌面外科手术和牙科基金会IRCCSCàGranda,医院Maggiore Polyclinic,20122年米兰,意大利6药物和代谢疾病基金会IRCCSCàGranda,Maggiore Policlinico Hospital,20122 Milan,20122 Milan,Italy,Italy,Italy; paola.dongiovanni@policlinico.mi.it 7通用外科和外科医学专业系,卡塔尼亚大学牙科学院,意大利95124,意大利卡塔尼亚95124; gaetano.isola@unict.it * corpsondence:riccardo.goldoni@polimi.it(R.G. )); gianluca.tartaglia@unimi.it(g.t。)
摘要 人工智能 (AI) 技术在日常生活的许多领域越来越普遍。尽管人工智能的广泛应用仍然有限,但医疗保健行业对此感到担忧。胸外科医生应该意识到可能影响其日常实践的新机会,无论是通过直接使用人工智能技术还是通过相关医学领域(放射学、病理学和呼吸医学)间接使用。本文的目的是回顾与胸外科相关的人工智能应用,并讨论其在欧盟应用的局限性。人工智能的关键方面将通过临床途径开发,从肺癌诊断开始,然后是决策的预后辅助程序,然后是机器人手术,最后是人工智能的局限性、与医学相关的法律和伦理问题。医生和外科医生必须具备人工智能的基本知识,以了解它如何影响医疗保健,并考虑他们可能与这项技术互动的方式。事实上,相关医学专业之间的协同作用以及机器和外科医生之间的协同关系可能会加速人工智能在增强外科护理方面的能力。
生物医学光学是对生物光结膜进行研究的研究,其总体目标是开发可以帮助诊断,治疗和表面应用的传感平台[1]。在这一庞大而活跃的研究领域,不断开发新的系统来利用独特的光结合相互作用,这些相互作用提供临床有用的特征。这些系统面临着信噪比(SNR),采集速度,空间分辨率,视野(FOV)(FOV)和菲尔德(DOF)深度的固有贸易。这些交易影响临床系统的成本,性能,可行性和整体影响。生物医学专业开发人员的作用是设计系统,以优化或理想地克服这些交易,以适当满足临床需求。在过去的几十年中,生物医学光学系统的设计,图像形成和图像分析主要以经典的物理建模和信号处理方法为指导。最近,深度学习(DL)已成为计算建模的主要范式,并在众多科学领域和var-
2024 年 8 月 16 日 尊敬的 Cathy McMorris Rodgers 主席 众议院能源和商业委员会 美国众议院 华盛顿特区 20515 电子邮件:NIHReform@mail.house.gov 尊敬的 Rodgers 主席, 美国妇产科泌尿学会 (AUGS) 是一个国家医学专业学会,其使命是推动为患有盆底疾病的女性提供卓越的综合护理。AUGS 感谢您有兴趣探索改善和加强国家卫生研究院 (NIH) 的方法,使其始终处于科学发现的前沿并为美国在生物医学研究领域的全球领导地位奠定基础。我们渴望与您合作,实现这些目标。AUGS 坚信,研究人员、医学专业学会、患者权益组织和其他利益相关者的意见对这一过程至关重要。我们赞扬您邀请大家就改革 NIH 框架的提案发表评论。这是一个重要的第一步,应该是一个深思熟虑、透明的过程,并结合与生物医学研究界的持续对话。如果没有专家的证词、国会授权委员会的审查、医学研究专家对该提案的全面审查以及独立非专业人士的审查,就以目前的形式颁布拟议的 NIH 框架为时过早。妇女健康研究资金严重不足。2021 年的一项研究发现,NIH 对对某一性别影响不均的疾病状态的资助不成比例地分配给了男性主导的疾病,约 75% 的资金用于男性主导的疾病。除了分配给女性健康的 NIH 研究资金较少外,大多数资金都用于涉及育龄妇女的研究。与生育后出现的问题相比,为怀孕和生育问题提供资金的优先级更高。虽然对育龄妇女的研究很重要,但研究女性整个生命周期中的健康问题也至关重要。妇女健康研究办公室 (ORWH) 指出,从 2017 财年到 2019 财年,NIH 按疾病、状况和特殊项目划分的总体研究支出中只有 10% 分配给了女性健康研究,而且这些资金中的绝大部分 (80%) 都花在了与避孕和怀孕相关的研究上,而不是花在了影响女性整个生命历程的状况上。考虑到这些问题,我们很高兴有机会就当前的讨论框架提供以下意见:
SCMS学生,30 cr。是通过FCMS的等效性授予的:生物医学统计(2 Cr。)。代谢生物化学(2 Cr。)。健康人类的营养和代谢(2 Cr。)。基本免疫学(3 Cr。)。英语出于特定目的:健康研究(4 cr。)。药理学简介(3 Cr。)。医学细菌学(3 Cr。)。寄生虫学和医学真菌学(2 Cr。)。衰老的生理学(3 cr。)。医学病毒学(2 Cr。)。心理健康(2 Cr。)。生物物理和生物力学疾病简介(2 Cr。)。居民和执业医生,35 Cr。是通过FCMS和医学专业考试(CEPD)的等效性授予的:生物医学统计(2 Cr。)。代谢生物化学(2 Cr。)。健康人类的营养和代谢(2 Cr。)。基本免疫学(3 Cr。)。英语出于特定目的:健康研究(4 cr。)。药理学简介(3 Cr。)。PM01医学细菌学(3 Cr。)。寄生虫学和医学真菌学(2 Cr。)。衰老的生理学(3 cr。)。医学病毒学(2 Cr。)。心理健康(2 Cr。)。生物物理和生物力学疾病简介(2 Cr。)。专业医学(5 cr。)。
特种心胸外科手术的定义是涉及心脏,肺,食管和胸部疾病的诊断,评估和手术管理的医学专业。心胸外科医师对多种严重的病情进行外科手术治疗,心胸手术往往是主要且通常是复杂的程序。这些操作中的许多操作都需要高级技术形式的支持,例如心肺旁路,侵入性监测和微创设备。由于条件的严重性和手术规模,许多心胸患者需要在强化治疗单元上进行护理,而心胸外科医生在患者护理的这一方面也熟练。心胸外科医生通常与他们的心脏病学,呼吸医学,肿瘤医学,麻醉和重症监护的同事紧密合作。他们还与其他非医疗人员(例如灌注者,重症监护室和运营部门人员)有着密切的专业关系。尽管许多心胸外科医生在专业的广泛范围内培养了熟练程度,但有些人倾向于将专业知识集中在更复杂的特殊领域。这些包括:
在麻醉学和围手术医学中使用人工智能(AI)和机器学习(ML)正在迅速成为临床实践的中流。麻醉学是一种富含数据的医学专业,它整合了许多患者特殊信息。围手术医学已成熟,用于应用AI和ML,以促进数据合成以进行精确医学和预测性评估。新兴AI模型的示例包括那些有助于评估深度和调节麻醉性交付,事件和风险预测,超声指导,疼痛管理和手术室后勤的控制。AI和ML支持按大规模分析综合围手术数据,并可以评估模式以提供最佳的患者特异性护理。通过探索该技术的利益和局限性,我们为评估AI模型采用在各种麻醉学工作流中提供了考虑的基础。对麻醉学和围手术医学中AI和ML的分析探索了当前的景观,以更好地了解这些工具提供的优势,劣势,机遇和威胁(SWOT)。