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猫胰腺炎：住院患者的概况和合并症分析
摘要 胰腺炎是猫科动物的常见疾病。这是胰腺外分泌部分炎症细胞的浸润。发现的主要结构变化是纤维化和坏死。这是一种具有非特异性临床症状的疾病。动物可能出现厌食、嗜睡、呕吐、腹痛和腹泻等症状。其他临床症状可能与合并症直接相关。可以根据组织学发现、fPLI、超声波和临床症状进行诊断，但这些方法都不具有 100% 的敏感性。胰腺炎的治疗主要是支持患者及症状，缓解临床症状、维持水和电解质平衡。该疾病的预后取决于疾病的受累程度和相关合并症的数量。本研究旨在分析南卡希亚斯一家专门治疗猫科动物的兽医医院中确诊为胰腺炎的患者的概况和最常见的合并症。所采用的方法是一项回顾性研究。数据收集自 2021 年 10 月至 2022 年 10 月期间接受治疗的 21 只猫。结果显示，雄性猫占 52.4%，绝育猫占 80.95%，未确定品种占 80.95%。在合并症中，炎症性肠病 (IBD) 占比较大，为 42.85%。所研究的猫科动物的平均年龄为 8.604 岁（标准差 5.36）。关于合并症糖尿病存在分歧，糖尿病被描述为胰腺炎病例的主要发生情况，因为在这项研究中，没有动物出现这种状况。关键词：胰腺炎；猫科动物；胰腺;合并症；響鳴。摘要 胰腺炎是猫的常见疾病，其特征是胰腺外分泌部分有炎症细胞浸润。观察到的主要结构变化是纤维化和坏死。它表现出非特异性的临床症状，包括厌食、嗜睡、呕吐、腹痛和腹泻。其他临床症状可能与合并症直接相关。可以通过组织学发现、fPLI（猫胰脂肪酶免疫反应性）水平、超声波和临床症状进行诊断，尽管它们的敏感性均未达到 100%。胰腺炎的治疗是支持性的，重点是缓解症状、保持液体和电解质平衡。预后取决于受累程度和相关合并症的存在。本研究旨在分析南卡希亚斯一家专门的猫科动物医院中被诊断为胰腺炎的患者的概况和最常见的合并症。所采用的方法是一项回顾性研究，收集了 2021 年 10 月至 2022 年 10 月期间接受治疗的 21 名猫科动物患者的数据。结果显示，患病率为 52.4% 为雄性猫，80.95% 为绝育猫，80.95% 为混种猫。最常见的合并症是炎症性肠病（42.85％）。所研究的猫科动物患者的平均年龄为 8.604 岁（标准差 5.36）。糖尿病的合并症存在差异，糖尿病通常被描述为胰腺炎病例的主要发病，因为本研究中没有一只动物出现这种状况。关键词：胰腺炎；猫科动物；胰腺；合并症；fPLI。
人工智能 - 对神经疾病和疾病的诊断未来摘要
神经疾病经常被诊断出世界各地。大约有6人患有神经系统疾病或疾病。这些疾病不容易诊断。常见的诊断方法之一是成像系统。通过图像诊断在寻找肿瘤点，生物标志物，预后和个性化治疗方面缺乏准确性。通过机器学习和深度学习的人工智能有助于帮助医生进行诊断和治疗。神经肿瘤学，帕金森氏病和自闭症谱系障碍是人类中发现的常见疾病。随机森林，支撑车机，卷积神经网络，人工神经网络是用于检测神经疾病的一些常见算法。机器学习和深度学习算法有助于预测健康患者即将到来的症状。这些算法主要与扫描系统结合，通过图像分析，它们可以检测到治疗，识别特定的生物标志物并增加患者的愈合。来自深度学习的机器学习和神经网络的数据在医疗保健中起关键作用。iPhone，Apple手表和其他可穿戴设备包含人工智能，可以在事故发生前检测癫痫，心脏骤停和中风。其中一些设备还可以帮助医生和医生了解患者的病史。人工智能确实是可以改善药用领域的未来。关键字：支持车辆机器，帕金森氏病，脑肿瘤，深度学习，机器学习。
加强获得罕见病药物的机会
针对以前无法治疗的罕见和严重疾病，开发出更多有效药物。新药可以大大改善患者的生活质量和寿命，因此提供此类治疗非常重要。但是，这取决于合理的成本，以避免挤占具有同等或更大利益的其他公共资助干预措施。TLV 的任务是分析和提出提高患者获得罕见病治疗药物的方法。与现行制度相比，TLV 提出的建议不应导致政府的药品成本增加。TLV 还应考虑医疗保健优先考虑和全国范围内平等获得医疗服务的道德平台。TLV 已经针对针对罕见病的药物进行了具体考虑。TLV 使用的基于价值的定价模型意味着治疗提供的益处越大，成本就越高。根据需求和团结的道德原则，TLV 考虑了疾病的严重程度，这意味着更多的资源被分配给最需要的人。对于针对罕见病的药物，TLV 接受的费用甚至高于治疗同样严重但更常见疾病的药物。本报告包括 TLV 提出的改善和确保罕见病患者公平获得药物的建议，同时为瑞典的药品制定可持续的定价。其中许多措施属于 TLV 的管辖范围。然而，正如报告中所述，实现更广泛的目标需要各地区、公司和政府的努力。
性别医学通讯-Epicentro.iss.it
男性和女性都是不同的，而且性别并不是什么新鲜事物，也是为了生物学和性别方面，即影响性别特征的经验。如果我们测量男性和男性的血液130化学参数，则102在数量上有所不同。无需强调染色体，激素和免疫力倾向于将男性和女性区分开来，涉及常见疾病的特征。实际上，通常，频率，症状和结果在同一疾病中与性别有关，特别是在心血管疾病方面，但在肿瘤和肾脏疾病方面也有所不同。同样，我们知道在许多情况下，这些药物在男性和女性中被吸收，代谢和消除。不仅，如果药物可溶于脂肪，它将在女性中“抓住”，因为它通常比男性具有更多的脂肪组织。最后，应记住，即使以相同浓度为浓度的药物的靶标在男性和女性中也可能有所不同。不幸的是，即使最近的系统评价表明，低剂量的乙酰基酸酸是如何减少雄性心脏梗塞的出现，但在女性中却不知道的，我们也几乎不知道。然而，令人惊讶的是，立法仍然需要三个特征来批准一种新药：“质量，效力和安全性”，并且不必担心这样的事实，即可以向年轻，老年人，男性和女性开处方的药物，就像他们是同一件事一样，然后坚持需要“精确药物”或“个性化医学”或“个性化”。
通过消除 TTN 中的移码突变探索对称外显子缺失治疗非缺血性扩张型心肌病的潜力
摘要：非缺血性扩张型心肌病 (DCM) 是需要心脏移植的最常见疾病之一。尽管这种疾病的病因复杂，但巨型肌节蛋白 Titin 的移码突变可以解释多达 25% 的家族性 DCM 病例和 18% 的散发性 DCM 病例。许多研究表明，使用 CRISPR/Cas9 进行基因组编辑可以纠正肌节蛋白的截短突变，并为肌编辑奠定了基础。然而，这些疗法仍处于不成熟状态，只有少数研究表明它们可以有效治疗心脏疾病。本文假设，Titin (TTN) 特异性基因结构允许在广泛的位置应用肌编辑方法来重塑 TTN 变体并治疗 DCM 患者。此外，为了为开发有效的 DCM 肌编辑方法铺平道路，我们筛选并选择了 TTN 中有希望的靶位。我们从概念上探索了对称外显子的删除作为一种治疗方法，以在移码突变的情况下恢复 TTN 的阅读框架。我们确定了一组 94 个潜在的 TTN 候选外显子，我们认为这些外显子特别适合这种治疗性删除。通过这项研究，我们旨在为开发新疗法做出贡献，以有效治疗由编码具有模块化结构的蛋白质（例如 Obscurin）的基因突变引起的肌病和其他疾病。
使用近似脉冲卷积变压器进行癫痫发作检测和预测
摘要：癫痫是神经系统的常见疾病，及时预测癫痫发作并进行干预治疗，可以大大减少患者的意外伤害，保障患者的生命健康。本文提出了一种神经形态脉冲卷积变换器，即Spiking Conformer，用于从头皮长程脑电图（EEG）记录中检测和预测癫痫发作片段。我们报告了使用波士顿儿童医院-麻省理工学院（CHB-MIT）EEG数据集对Spiking Conformer模型的评估结果。通过利用基于脉冲的加法运算，与非脉冲模型相比，Spiking Conformer显着降低了分类计算成本。此外，我们引入了一个近似脉冲神经元层，在不牺牲准确性的情况下进一步将脉冲触发的神经元更新减少近38％。使用原始 EEG 数据作为输入，提出的 Spiking Conformer 在癫痫发作检测任务中实现了 94.9% 的平均灵敏度和 99.3% 的特异性率，在癫痫发作预测任务中实现了 96.8% 的平均灵敏度和 89.5% 的特异性率，并且与非脉冲等效模型相比，所需的操作减少了 10 倍以上。索引术语 —EEG 数据、癫痫发作检测、癫痫发作预测、脉冲神经网络、Transformer。
怀孕和母乳喂养的糖尿病
糖尿病是全球趋势不断增加的最大常见疾病之一。因此，它也会影响越来越多的年轻女性。在德国所有孕妇中怀孕的2型糖尿病的比例估计至少为10-30％。基于德国的可用数据，无法使用1型糖尿病和2型糖尿病的孕妇的确切分化。必须考虑增加2型糖尿病孕妇的增加，而普通人群的患病率提高。（AWMF指南登记册057-023，2021）不仅在德国，而且全球糖尿病疾病的数量也在增加。每个第十一个成年人都是糖尿病 - 全球5.37亿人，大约90％的受影响的人患有2型糖尿病。最常在北美发展人：大约11％的成年人口在20至79岁之间患有糖尿病。中东和北非以10.8％的优势排名第二。在欧洲，所有20至79岁的年轻人中有6.8％病了。大多数糖尿病患者生活在中国 - 超过1.14亿人在这里生病。它跟随印度的糖尿病近7300万。估计，2030年近6.43亿人患有糖尿病，趋势正在上升。因此，IDF越来越多地警告全球糖尿病流行。（国际糖尿病联合IDF，2021年）患有慢性高血糖，并发症的风险增加。您考虑受影响的人的生活质量，也导致卫生系统成本高昂。
使用机器学习对脑电图数据进行中风检测
中风是一种毁灭性的常见疾病，四分之一的人一生中都会经历这种疾病。中风通常突然发生，没有任何先兆，而且很难被注意到，因为它们发生在大脑中，看不见；只有外在症状的出现才暴露了正在发生的攻击。再加上中风造成的损害越久不治疗就越严重，因此更实惠、更可靠的中风检测方法非常可取。我们的项目目标是研究仅使用易于使用且成本相对较低的脑电图 (EEG) 机器收集的大脑活动数据来检测患者中风的可行性。为了实现这一目标，我们收集了中风患者和非中风患者的脑电图数据集，并使用不同的方法对其进行了标准化和预处理。然后使用这些数据的不同变体来训练机器学习模型，并测试每个训练模型识别中风患者脑电图记录的能力。我们发现，数据预处理方法对于模型取得良好结果至关重要。使用某些预处理方法，并拥有足够数量的数据，该模型能够以 100% 的准确率正确区分数据集中的中风和非中风脑电图记录。然而，我们发现了一些可能对结果产生影响的问题，包括缺乏相关的公开数据集、使用的数据集规模较小以及标准化过程中的潜在问题。
基于眼部跟踪信号的眼睛疲劳检测特征和算法的探索“ 2279糖尿病预测的深度学习技术
糖尿病是我们社会中的一种常见疾病。每个第三人都会受到这种严重疾病的影响。这是由不规则的生活方式，不良的饮食习惯以及缺乏运动以及怀孕期间引起的。在人体中，血糖水平受胰腺释放的胰岛素激素控制。由于胰岛素激素的任何原因，由于任何原因，血糖水平也会影响。这样，一个人可能会受到糖尿病的影响。可以通过定期运动和采用健康的生活方式来治愈受影响的患者。要控制血糖水平，可以给予某些药物或可以明确给予胰岛素。要知道一个人是否受到糖尿病的影响，需要进行一些诊断。如果我们在早期了解这种疾病，我们可能会防止这种有害疾病。用于早期预测机学习技术已被使用（Kerner＆Bruckel，2014）。机器学习技术从数据集中学习以预测结果。Some data is used as a training data which is used to train and then we can perform prediction using test data (Bottou,2014).For early stage diabetes prediction the various researchers have been used Support Vector Machine(Vishwanathan et al.,2002),Naive Bayes (Rish,2001), Artificial Neural Network (Wang,2003), Decision tree (Safavian et al.,1991)(Pal,2005),K nearest Neighbour （Liao＆Vemuri，2002），LSTM（长期记忆）（Sherstinsky，2020）。
衰老和2型糖尿病的骨骼衰老
骨质疏松症和2型糖尿病（T2D）是常见的常见疾病。这两种疾病都与骨质差和骨折风险增加有关，但骨折风险增加的发病机理却有所不同，并且是多因素的。安装evi dence现在表明，存在着衰老和能量代谢的关键基本机制。重要的是，这些机制代表了可以预防或减轻骨质疏松症和T2D的多种复杂性的干预措施的潜在可修改的治疗靶标，包括骨质质量差。这种机制已经增加了动量越来越多的动力，就是森斯·孔斯（Senes Cence），这是一种导致多种慢性疾病的细胞命运。积累的证据已经确定，许多骨骼的细胞类型易受年龄的细胞衰老。最近的工作还表明，T2D至少在成年期间，至少在小鼠中导致衰老骨细胞的成熟前积累，尽管在其他哪些其他骨居民细胞类型中尚待T2D衰老尚待观察。鉴于治疗上去除衰老细胞可以减轻与年龄相关的骨质流失和T2D诱导的代谢功能障碍，因此，在将来的研究中，重要的是要严格测试消除衰老细胞的干预措施是否也可以减轻T2D的骨骼功能，例如与Aging一样。