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World File Search System心脏病
COVID-19疫苗和心脏病
*患者可能患有HF的病因混合病因†详细的医学和家族史可以指导调查，应在所有患者中完成研究（请参阅建议19）•基于预测试概率，可用性和专业知识的直接测试。ARVC，心律失常右心心肌病； CAD，冠状动脉疾病； CBC，全血数； CMP，心肌病； CMR，心脏磁共振；心电图，心电图； HCM，肥厚性心肌病； HFMEF，HF具有中端弹出分数； HFPEF，HF，保留射血分数； HFREF，HF，射血分数降低； HTN，高血压； LV，左心室； LVEF，左心室射血分数； LVH，左心室肥大； NP，亚钠肽； PPCM，围围心肌病； TSH，甲状腺刺激激素。
心脏病学研讨会
继续教育学分医师美国医学协会认证：诺顿医疗保健是肯塔基医学协会认可的，以为医师提供认可的继续医学教育。指定：Norton Healthcare指定此现场活动，最多为5.50 AMA PRA类别1个学分TM。医师应仅要求其参与这项活动的程度相称。ABP MOC积分成功完成了这项CME活动，其中包括参与活动，并对参与者进行了个人评估和对参与者的反馈，使参与者能够在美国儿科委员会（ABP）维护认证（MOC）计划中赢得5.50 MOC积分。为了授予ABP MOC信用，向ACCME提交参与者完成信息是CME提供商的责任。有关更多信息，请通过cme@nortonhealthcare.org与诺顿医疗保健中心联系。
流感疫苗和长期心脏病
问：流感可以用抗生素治疗吗？答：不能。流感是一种病毒，真正能得到保护的唯一方法是接种流感疫苗。问：接种疫苗会让我患上流感吗？答：不会。疫苗中含有一种不活跃的病毒，不会引起流感。有些人可能会出现手臂酸痛和轻微疼痛，这意味着疫苗正在起作用，但效果只会持续 48 小时。问：疫苗安全吗？答：安全。众所周知，这种疫苗非常安全，可以给婴儿和老年人接种，几乎不会出现任何问题或反应。
对各种心脏病的评论-IJRPR
商业部门在利用大数据的基本价值来识别交互式客户概述并提高创新公司的设施和决议方面做出了值得称赞的工作。巨大的统计数据对医疗保健业务有明显的影响，支持机器学习和诊断调查技术，这些技术为实施管理计划和个性化健康预防措施等行动提供了可靠的理由[4]。各种统计基础的分类，例如电视，可穿戴策略，公共广播讲台等，以及对继承基础的分析，例如患者健康历史，分析和医学判断统计，分析和医学判断效率催化核对核心，等等。这些事实，基础和调查的合并为医疗研究人员提供了宝贵的数据基础，该数据指导他们做出创新的医疗保健决策。参与者之间的合作和成功的统计理解分割可能会导致具有更好，更个性化的患者护理的成本效益的医疗解决方案[5]。
心脏病推荐资源
Anderson's Pediatric Cardiology Arrhythmia Essentials Arrhythmias in Adult Congenital Heart Disease ASE's Comprehensive Echocardiography Atlas of 3D Echocardiography Braunwald's Heart Disease: A Textbook of Cardiovascular Medicine Cardiac Catheterization Handbook Cardiac Electrophysiology: From Cell to Bedside Cardiac Intensive Care Cardiology Secrets Cardiovascular Intervention: A Companion to Braunwald的心脏病病例在心律不齐的心律失常慢性冠状动脉疾病中消融导管消融：Braunwald的心脏病临床临床心律失常学和电生理学的伴侣心血管疾病中的冠状动脉支架糖尿病：Braunwald的心脏病诊断和对成人先天性心脏病的管理和管理的伴侣：舒张性心脏衰竭药物的临床方法，基本的心脏超声心动图：Braunwald的伴侣Braunwald的心脏病，是Braunwald的心脏病，是bra goldberger的临床心脏病学：伴侣：伴侣：伴侣：伴侣：伴侣：A A A A伴侣：心脏病介入心脏导管手册，成人结构性心脏病的介入程序
心脏病预测-IJRPR
心脏病（HD）仍然是全球发病率和死亡率的主要原因，对公共卫生系统造成了重大负担。随着社会继续经历人口统计和生活方式的改变，与HD相关的风险因素的流行，例如久坐的生活方式，饮食习惯差和压力的增加，已经大大增加了。在这种情况下，必须开发高清准确有效的预测模型，这对于及时干预并减轻这种普遍性心血管疾病的影响至关重要。机器学习（ML）和深度学习（DL）已成为医疗领域的强大工具，提供了彻底改变疾病预测和管理的潜力。这些方法利用大量的数据集揭示了传统统计方法可能无法辨别的复杂模式和关系。在高清领域中，预测发生或进展的可能性是一项复杂的任务，需要采用多方面的方法来考虑各种患者因素。本研究提出了一个混合模型，该模型将ML和DL技术的强度融合在一起，以提高HD预测的准确性和可靠性。利用涵盖人口统计信息，生活方式因素和病史的全面数据集，该模型旨在辨别有助于个人整体风险概况的微妙相关性。由于心血管健康在全球范围内的重要性越来越重要，因此精确的HD预测的重要性不能被夸大。通过结合算法，例如决策树，随机森林和神经网络架构，例如卷积神经网络和长期短期记忆网络，该模型旨在提供对高清风险的细微理解，以确保可解释性和预测能力。这项研究努力为预测医学的不断发展的景观做出贡献，提供了一种复杂而综合的解决方案，以解决HD风险评估中固有的复杂性。通过ML和DL的融合，这项研究旨在为更多知情和个性化的医疗保健策略铺平道路，最终降低了HD对多样性人群的发病率和影响。
关于女性和心脏病的真相
心脏病是影响心脏结构和功能的各种疾病的一般短语。冠状动脉疾病是最常见的形式，当斑块（脂肪，胆固醇，钙和血液中发现的其他物质）在动脉中堆积时，就会发生。斑块减少了富含氧气的血液的量。这可能会引起心脏病发作，这会发生在使氧气流向您的心脏肌肉的血液中突然被阻塞时。如果没有快速恢复血液，心肌将开始死亡。
心脏病学中的人工智能
人工智能（AI）在心脏病学领域具有发展前景，可评估诊断程序的结果，包括：放射线照相、心电图、超声心动图、计算机断层扫描和磁共振成像。它可以让您显示以前心脏病专家难以检测和确定心血管疾病 (CVD) 可能性的异常情况。此外，AI还可用于预测并发症的风险。未来各类医疗AI将用于治疗CVD；然而，人工智能本身并不会取代医生。不断出现的随机对照试验报告证实了心血管人工智能的有用性。需要评估医疗人工智能的优点和缺点，以便心脏病专家能够有效地使用它