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World File Search System医学知识
Medinsight：使用大语言模型
大语言模型（LLM）在产生类似人类的反应方面表现出了令人印象深刻的能力。但是，他们缺乏特定领域的知识限制了其在医疗机构中的适用性，在上下文和全面的反应至关重要的情况下。要应对这一挑战，并能够产生以上下文相关且全面的以患者为中心的响应，我们提出了Medinsight-一种新型的检索增强框架，以增强LLM输入（提示），并提供来自多个来源的相关背景信息。Medinsight摘录从患者的病历或咨询成绩单中获取相关细节。然后，它根据患者的健康病史和状况整合了权威医学教科书和策划的Web资源的信息。通过构建一个增强环境，将患者的记录与相关医学知识相结合，Medinsight产生了针对医疗保健应用的量身定制的丰富，特定于患者的反应，例如诊断，治疗建议或患者教育。MTSAMPLES数据集的实验验证了Medinsight在产生上下文适当的医疗响应方面的有效性。使用Ragas Metric和Trulens进行答案相似性和答案的定量评估证明了模型的功效。此外，涉及主题专家（SME）的人类评估研究证实了Medinsight的效用，并在评估者间的相关性和正确性中的相关性和正确性。
Ola Vedin博士，阿斯利康
ESC指南代表ESC的观点，并在仔细考虑了科学和医学知识以及发表时可用的证据后产生。在ESC指南与相关公共卫生部门发出的任何其他官方建议或指南之间的任何矛盾，差异和/或歧义时，ESC概不负责，特别是与良好使用医疗保健或治疗策略有关。卫生专业人员在行使其临床判断以及预防，诊断或治疗医学策略的确定和实施时，将卫生专业人员完全考虑到ESC指南；但是，ESC指南并没有以任何方式覆盖卫生专业人员的个人责任，以考虑到每个患者的健康状况，并与该患者以及适当的情况和/或必要的患者的照料者进行适当而准确的决定。也不会豁免卫生专业人员对主管公共卫生当局发布的相关官方最新建议或指南进行全面和仔细考虑，以便根据其各自的道德和专业义务的科学接受数据来管理每个患者的情况。也是卫生专业人员在处方时验证与药物和医疗设备有关的适用规则和法规，并确保在做出任何临床决定之前是否存在该文档的最新版本。ESC警告读者，技术语言可能会被误解，并在这方面降低了任何责任。
建筑模块 I454
参考文献 • 药物组合和药物再利用用于癌症治疗：以乳腺癌为例：DOI：10.1016/j.heliyon.2021.e05948 • 药物组合：延长乳腺癌和结肠癌细胞药物再利用和上皮-间质转化的新策略；DOI：10.3390/biom12020190 • 评估药物组合中的协同作用并为肿瘤学的未来方向提供参考模型；DOI：10.1016/j.crphar.2022.100110 • 从遗传网络进行的组合药物再利用应用于阿尔茨海默病；DOI：10.3233/JAD-220120 • 重新定位的药物双硫仑/二乙基二硫代氨基甲酸酯与苯并硝唑结合：寻找恰加斯病选择性疗法，预防毒性和耐药性； DOI：10.3389/fcimb.2022.926699 • 协同药物组合有效阻断埃博拉病毒感染；DOI：10.1016/j.antiviral.2016.11.017 • 快速抗菌敏感性测试用于识别针对多重耐药细菌的新疗法和药物组合；DOI：10.1038/emi.2016.123 • 结合生物医学知识图谱和文本以改进对药物靶标相互作用和药物适应症的预测；DOI：10.1142/9789811215636_0041 • 罕见疾病的治疗：治疗方式、进展和未来的挑战； DOI：10.1038/s41573-019-0049-9 • 胶质母细胞瘤药物再利用和药物输送的最新进展——文献综合回顾；DOI：10.3390/biom11121870 • 胶质母细胞瘤药物再定位：通路视角；DOI：10.3389/fphar.2018.00218
思考不可想象的罕见病 2030：未来增强型人工智能将如何支持罕见病的诊断和治疗
奥默利用当今的技术寻求帮助。他开始用谷歌搜索。但由于他的方法不具体，搜索并没有带来具体的结果。他无法通过这种方式获得有用的医学知识。因此，他通过社交媒体寻求帮助。由于他之前的搜索记录和广告 ID 中的应用下载记录，他成为了一则症状检查应用广告的目标受众。他看到“开始症状评估！”并决定安装该应用。奥默用母语开始症状评估。聊天机器人的底层本体旨在将专业医学概念转化为通用语言。它首先询问他的基本人口统计信息、种族、既往病史、当前症状及其具体属性。对话显示，奥默最近小腿还出现了红肿、发热、边缘清晰的疼痛性皮疹。基于其内部概率疾病模型，聊天机器人的推理算法编制了一份可能的潜在疾病清单，其中包括几种自身免疫性疾病和周期性发热综合征。聊天机器人意识到情况复杂，需要更深入地了解病史。它继续评估奥默症状的进程和性质。它询问他发烧的开始、强度和持续时间，从而确定是否存在反复发作的疾病。作为回应，聊天机器人鼓励奥默随着时间的推移跟踪他的症状，以增加与时间相关的信息的价值。通过询问有关可能疾病的详细问题，推理算法排除了其中一些疾病。例如
探索三种葫芦科植物在体内糖尿病筛查中的治疗潜力
糖尿病被认为是一种慢性代谢紊乱，其特征是高血糖（空腹和餐后血糖升高）和碳水化合物、脂肪和蛋白质代谢失衡，并因胰岛素抵抗而导致多种并发症 [1] 。自古以来，草药 (HM) 在全球医疗保健系统中发挥着关键作用。为确保功效和安全性，对其多种化学成分的质量和控制进行彻底检查至关重要。植物营养素或植物化学物质通常存在于蔬菜中，在健康管理领域一直是较少探索的领域。它们帮助植物抵抗致病细菌、真菌、昆虫和其他环境压力源 [2] 。此外，由于其结构中存在不同的化学变化，它们也是有效的蛋白质调节剂、细胞内信号级联系统激活剂和插入剂 [3] 。多年来，天然产物一直是用于药物配制和健康改善的生物活性化合物的主要来源。通过民族药理学方法，人们更深入地研究了传统和民间医学知识，为药物发现和开发提供了有益的见解。这导致了几种植物源植物药的发现。这些包括紫杉醇、长春花碱、长春新碱、吗啡、利血平和地高辛 [4] 。由于饮食不当，肥胖、心血管疾病、癌症、糖尿病和其他慢性疾病的发病率增加，这对人群的发病率和死亡率产生了巨大的流行病学影响 [5] 。微量成分被称为抗氧化剂，参与清除自由基和抑制脂质过氧化，从而防止氧化链式反应的发生或进展 [6] 。
手术文员教学大纲
课程* =赚取成绩的课程的任何组成部分。神职人员描述手术文员是一种沉浸式的八周教育经验，旨在为医学生提供对常见的外科疾病病理学的了解。在整个文员期间，学生将在外科教师，居民和其他相关提供者的指导下积极从事患者护理，以了解对诊断过程和治疗策略的了解。学生将练习临床技能，包括记录记录，体格检查，诊断测试的解释和基本程序。除了在手术病理学上建立基础外，该职员还非常重视认识到严重患者以及对手术紧急情况的管理。学生将在各种情况下（包括诊所，急诊室，病房和手术室）接触外科患者，提供手术实践的整体视角。这种暴露强调了能够在不同的医疗保健环境中工作，并鼓励专业沟通技巧的发展，对于有效的协作和多学科护理至关重要。在员工结束时，预计学生将开发出全面的技能，为未来的临床轮换做好准备，并为任何专业的成功职业奠定了基础。文职学习目标下面列出的每个手术文员目标都具有相关能力，即患者护理，医学知识，临床评估和质量改进，人际关系和沟通技巧，专业精神和社会意识和响应能力，并在一项45中可用。
2024 年 ESC 指南中的重要信息
《欧洲心脏学会指南》代表了欧洲心脏学会的观点，是在仔细考虑了出版时可用的科学和医学知识以及证据后制定的。如果《欧洲心脏学会指南》与相关公共卫生当局发布的任何其他官方建议或指南之间存在任何矛盾、差异和/或歧义，尤其是关于如何正确使用医疗保健或治疗策略，欧洲心脏学会概不负责。我们鼓励医疗专业人员在进行临床判断以及确定和实施预防、诊断或治疗医疗策略时充分考虑《欧洲心脏学会指南》；但是，《欧洲心脏学会指南》绝不以任何方式凌驾于医疗专业人员的个人责任之上，医疗专业人员应根据每位患者的健康状况并与患者协商，并在适当和/或必要时与患者的护理人员协商，做出适当和准确的决定。 ESC 指南也不免除医疗专业人员充分和仔细考虑主管公共卫生当局发布的相关官方更新建议或指南的义务，以便根据各自的道德和专业义务，根据科学认可的数据管理每个患者的病例。医疗专业人员还有责任在开处方时核实与药品和医疗器械相关的适用规则和法规，并在做出任何临床决定之前确保是否存在本文件的较新版本。ESC 警告读者，技术语言可能会被误解，并拒绝承担这方面的任何责任。
量子计算在线性非线性中的应用...
近来，从临床现场收集的真实世界医疗数据的利用引起了人们的关注。特别是随着真实世界医疗数据中变量数量的增加，因果发现变得越来越有效。另一方面，对于样本量不足以检测出合理因果关系的情况，例如罕见疾病和新发传染病，有必要开发适用于小数据集的新型因果发现算法。本研究旨在利用量子计算开发一种适用于少量真实世界医疗数据的新型因果发现算法。量子计算是一种因其在机器学习中的应用而备受关注的新兴信息技术。在本研究中，开发了一种将量子核应用于线性非高斯无环模型的新算法，这是因果发现算法之一。在几个人工数据集上的实验表明，在低数据范围内的各种条件下，本研究提出的新算法比现有的使用高斯核的方法更准确。当新算法应用于现实世界的医学数据时，证实了即使数据量很小，也能正确估计因果结构的情况，而这在现有方法中是无法实现的。此外，还讨论了在真实量子硬件上实现新算法的可能性。这项研究表明，在低数据量下，使用量子计算的新算法可能是因果发现算法中用于新医学知识发现的良好选择。
维多利亚州罕见癌症试验联盟
在澳大利亚，AIHW 将 RC 定义为每年每 100,000 人中诊断出的发病率低于 6 例的癌症1。在临床实践中，务实的方法还包括罕见的分子或组织病理学癌症亚型。这一扩展的定义反映了罕见癌症的临床管理，以及随着检测和新药物的普及，朝着将治疗与分子靶点相匹配的方向发展。罕见癌症约占澳大利亚所有癌症诊断的五分之一，占癌症相关死亡的三分之一，突显出其对整体癌症负担的巨大贡献。地理差异进一步对全国的发病率和生存率产生了负面影响2。导致 RC 结果不佳的一些关键问题包括诊断困难或延迟、临床专业知识的有限获取以及可用的标准治疗较少。临床试验是新循证 RC 药物、疫苗、医疗设备和诊断研究和开发过程中的一个关键步骤。临床试验中的患者可以尽早获得可能挽救生命的治疗或医疗干预，同时提高医学知识。更广泛地说，临床试验活动有助于发展蓬勃发展的研究文化，并提升澳大利亚的国际研究形象 3。对于 RC 患者来说，临床试验参与已成为一种获取新治疗手段的重要方式，这些治疗手段在同情或报销计划之外可能价格高昂，但与标准细胞毒性化疗相比，已证明可以改善常见癌症的治疗效果。参考调查参考条款
纳米医学和AI
摘要制药纳米技术是一种开创性的，最近新兴的医学知识领域，涉及使用纳米级配件作为药用输送系统和/或独立设备。可以利用纳米递送设备来改善精确药物的专注，特定的精确药物给药。纳米技术和人工智能（AI）是两个不同的学科，对于实施完美药物的想法至关重要，适应每个癌症实例的时尚疗法。这两个领域之间的最新交叉允许更大的病例数据获取并改善了理想癌症药物的纳米材料创建。使用单个纳米颗粒进行了特定的投诉概况，然后通过多种补救纳米技术来利用此概况来改善治疗结果的结果。尽管个人和补救平台的逻辑设计及其关系的研究非常困难，但由于具有实质性的肿瘤内和室内异质性。利用模式分析和括号算法改善了个体和补救精致，AI技术的整合可以缩小这一差距。通过优化与目标药物，天然液体，脆弱系统，脉管系统和细胞膜的预测关系有关的材料数据包，所有这些都会影响治疗功效，纳米医学设计也受益于AI的运行。随后检查了纳米技术与AI对完美癌症药物的未来相结合的好处和希望，然后研究AI中的临时概括。关键字 - 人工智能，纳米医学，基于AI的药物修饰