我们正在写信,以确保您知道麻疹疫苗接种,测试和其他临床指导,鉴于美国西南部发生的大麻疹爆发。2025年在马里兰州没有发现麻疹病例。在2024年,马里兰州有1例与旅行有关的麻疹病例。有关2024年和2025年美国麻疹病例的数据,请访问https://www.cdc.gov/measles/data-research/index.html。有关德克萨斯州疫情的信息,包括有关致命案件的信息,请访问https://www.dshs.texas.gov/news-alerts/measles-astbreak-feb-28-2025。
Andreas 出生于萨克森州首府德累斯顿,在莱比锡读完高中,在海德堡学习后,由于德国官僚机构抵制他的血管成形术想法,他移居瑞士苏黎世(图 1)。他的第一个球囊尖端有一根短固定导线。他先在动物身上测试了球囊,然后在人类的外周狭窄部位进行了测试。1977 年 9 月 16 日,Gruuntzig 在苏黎世使用一个 3 毫米短球囊对一名清醒的左前降支高度狭窄患者成功地进行了冠状动脉成形术。2 他在 1977 年的美国心脏协会会议上介绍了他的前四例血管成形术结果。3 后来,Gruuntzig 搬到了美国亚特兰大的埃默里大学。 1985 年,格伦齐格给自己做了心脏导管插入术。手术后,他自己穿好衣服,回到办公室,用手捂住穿刺部位。他觉得,如果“通过血管造影术了解冠状动脉解剖结构对患者有好处,那么对自己也有好处”。4 自 1978 年以来,他与索恩斯和贾德金斯一起被考虑角逐诺贝尔奖,但格伦齐格于 1985 年 10 月 27 日在一次飞机失事中丧生。两位共同候选人索恩斯和贾德金斯在同一年去世。
虽然许多研究都证明了益生菌与抗生素联合使用具有临床益处,但研究其对微生物群影响的研究却少之又少。综合起来,比较益生菌治疗组和对照组的研究表明,益生菌对抗生素引起的微生物群多样性变化没有整体影响 4,各组之间的微生物组组成或功能也发生了一些有限的变化。虽然一些研究将这些变化解释为保护性变化,但将微生物群恢复的差异归类为“有益”或“有害”可能过于简单化了复杂的情况。该领域既缺乏对健康微生物群组成的明确定义,也缺乏对其如何适应变化的理解。此外,现有证据并未完全解决个体间微生物组显著差异的影响,也未提供对治疗后结果的长期随访。1
3 医疗保健系统和医疗设备面临网络入侵风险增加以获取经济利益 (2014 年 4 月 8 日),FBI 网络部门私营行业通知(网址为 https://info.publicintelligence.net/FBI-HealthCareCyberInpulsion.pdf)(最后访问时间为 2023 年 3 月 14 日)。
●医疗保健提供者应确保其实践具有最新的应急人员人员计划,以适应患者的数量增加或员工缺勤。●医院医疗保健提供者应确保熟悉马里兰州紧急医疗服务系统(MIEMSS)重症监护协调中心(C4)。C4的总体目标是让患者接受“在正确的时间,正确的位置正确护理”,包括帮助医生确定需要患者时可用的医院重症监护资源。任何马里兰州医院都有需要重症监护,治疗指导或需要儿科床的患者,均可致电410-706-7797与C4联系。
我的名字叫杰克·哈特(Jake Hart),我是一个病人,他从自然疗法中受益匪浅。我写信分享我的个人经验,并表示对SB 1325的强烈支持。我和我的妻子一直试图怀孕一年多。我们与她的Obgyn医生一起工作,她告诉我们我们应该尝试其他形式的怀孕(IVF)。我们不愿意走那条路线,而是选择去看自然疗法的医生。她指导我们实施了几种方法来帮助我们的身体通过维生素和生活方式改变,以获得怀孕的最佳机会。根据自然疗法医生进行的这些变化,我们能够怀孕,现在有一个美丽的4个月大女儿。我不相信没有自然疗法的医生的帮助,我们会自然怀孕。到目前为止,传统医学提供了有限的缓解,使我们感到沮丧和困惑。个性化方法和专注于自然疗法不仅使我们怀孕,而且还对我的生活产生了深远的影响。但是,我知道我的自然疗法医生受到康涅狄格州现行法律的限制。如果它们能够开出某些天然物质或以不同的方式管理它们,我的治疗可能会更有效。
研究药物从给药部位移动到药理作用部位并从体内消除的过程称为“药代动力学”。影响药物在体内移动(动力学)和命运的因素有:(1)从剂型中释放;(2)从给药部位吸收进入血液;(3)分布到身体各个部位,包括作用部位;(4)通过代谢或排泄原形药物从体内消除的速率。这些过程通常用首字母缩略词 ADME 来表示:吸收、分布、代谢和排泄。药物的 ADME 参数用各种术语来描述,例如 Cmax(血清中药物的最大浓度);Tmax(达到最大药物浓度的时间)
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域,现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点,通常是通过检测、分割或分类等任务。然而,这些方法通常被设计为黑盒模型,缺乏可解释性。在本文中,我们介绍了可解释人工智能 (I-AI),这是一种新颖的统一可控可解释流程,用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题:放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度,我们提供了一个统一的解决方案,可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同,这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息,而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型,可以精确控制解释过程,同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型,我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验,我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图,它编码了充分和相关的信息,仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介
越来越多的自动化和人工智能 (AI) 系统会提出医疗建议,包括个性化建议,这些建议可能会偏离标准护理。法律学者认为,遵循这种非标准治疗建议会增加医疗事故的责任,从而破坏潜在有益的医疗 AI 的使用。然而,这种责任在一定程度上取决于陪审员的判断:当医生使用 AI 系统时,陪审员会在哪些情况下追究医生的责任?方法:为了确定潜在陪审员的责任判断,我们对 2,000 名美国成年人的全国代表性样本进行了在线实验研究。每位参与者阅读了 AI 系统向医生提供治疗建议的 4 个场景中的 1 个。场景改变了 AI 建议(标准或非标准护理)和医生的决定(接受或拒绝该建议)。随后,医生的决定造成了伤害。参与者随后评估了医生的责任。结果:我们的结果表明,在其他条件相同的情况下,从人工智能系统获得提供标准护理建议的医生可以通过接受而不是拒绝该建议来降低责任风险。但是,当人工智能系统推荐非标准护理时,拒绝该建议并提供标准护理并没有类似的屏蔽效果。结论:侵权法制度不太可能破坏人工智能精准医疗工具的使用,甚至可能鼓励使用这些工具。
