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心肌炎和基于DNA的抗SARS-COV-2疫苗-IJRPR 使用太阳能-IJRPR 动态无线充电站 使用机器学习的疾病预测-IJRPR 自动除颤器对心脏患者的远程监控-IJRPR AI驱动的车辆电池故障检测，监视和预测 开发自动电动汽车-IJRPR 电动两轮车的设计和模拟。 -ijrpr 印度采用电动汽车：评估当前状态和客户看法 来自Makurdi Metropolis选定市场出售的未经糊化牛奶的细菌分离株的细菌学评估。 遗传疾病治疗基因治疗的进步
一名没有心血管危险因素或特定病史的42岁患者，也没有传染病的史。该患者被送入心脏病学部门，用于治疗与接受抗SARS COV 2 DNA疫苗的第一次剂量后四天发生的四天相关的腹部疼痛。患者报告了持续的胸骨后胸痛，在静止和劳累期间发生，躺在左侧而没有任何特定的辐射，从而恶化。这与增加心跳的感觉有关，没有晕厥史或前同步史。
Scemblix的医生讨论指南
•心脏和血管（心血管）问题：Scemblix可能会导致心脏和血管问题，包括心脏病发作，中风，血液凝块或动脉阻塞，心力衰竭和心跳异常，这可能是严重的，有时可能导致死亡。在大多数情况下，这些心脏和血管问题发生在具有危险因素或这些问题病史的人中，并且以前用其他酪氨酸激酶抑制剂（TKI）药物治疗。您的医生可能会监视您的心脏和血管问题，并在Scemblix治疗期间根据需要对您进行治疗。如果得到：
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您对其他人对AFIB的建议有什么建议，并进行定期检查和健康筛查？至关重要的是倾听您的身体并注意症状。如果您经历了不规则的心跳，心脏运动，胸痛，呼吸急促，疲劳或头晕，那么与医疗保健专业人员进行讨论很重要。只有他们才能确定症状是否表示AFIB或其他医疗状况。尽早寻求医疗护理可能有助于降低AFIB造成更严重状况（例如中风）的风险。现在您需要做最适合自己和健康的事情。
新冠肺炎疫苗接种同意书
• 有过敏症，尤其是过敏反应（严重的过敏反应）。过敏是指当您接近或接触某种东西时，您的身体会对其产生反应，并很快生病。这可能包括发痒的皮疹、舌头变大、呼吸加快、喘息或心跳加快等症状。• 如果您有肾上腺素笔或以前用过。• 如果您免疫功能低下。这意味着您的免疫系统较弱，可能使您更难抵抗感染和其他疾病。有时，糖尿病或癌症等疾病或您服用的某些药物或治疗（如抗癌药物）也会导致这种情况。
移动心态提取的机器学习心电图
摘要：背景：本互联网技术正在重塑医疗保健应用程序。我们对基于心电图（ECG）的心脏健康管理（ECG）的长期，超临床，心电图（ECG）的特殊兴趣，并提出了一个机器学习框架，以从嘈杂的移动ECG信号中提取关键模式。方法：提出了一个三阶段混合机器学习框架，用于估计与心脏疾病相关的ECG QRS持续时间。首先，使用支持向量机（SVM）从移动心电图中识别出原始的心跳。然后，QRS边界使用新型模式识别方法，多视图动态时间翘曲（MV-DTW）定位。为了增强信号中运动伪影的鲁棒性，MV-DTW路径距离也用于量化心跳特异性的失真条件。最后，对回归模型进行了训练，可以将移动ECG QRS持续时间转换为常用的标准胸部ECG QRS持续时间。结果：通过提出的框架，ECG QRS持续时间估计的性能非常令人鼓舞，并且相关系数，平均误差/标准偏差，平均绝对误差和根平均绝对误差分别为91.2％，0.4±2.6，1.7和2.6 ms，与传统的基于胸部ECG基于传统的基于胸部ECG的测量相比。结论：证明有希望的实验结果表明框架的有效性。这项研究将极大地将基于机器学习的ECG数据挖掘到智能医疗决策支持。
系统评价包括
摘要：人工智能 (AI) 在体外受精 (IVF) 领域越来越受欢迎。尽管现有数据很有希望，但人工智能还不能声称拥有黄金标准地位，这也是本研究的理由。本系统评价和数据综合旨在评估和报告基于人工智能的 IVF 结果预测模型的预测能力。该研究已在 PROSPERO (CRD42021242097) 中注册。在 Pubmed/Medline、Embase 和 Cochrane 中央图书馆对文献进行系统检索后，确定了 18 项研究符合纳入条件。关于活产，总结接收者操作特征 (SROC) 的曲线下面积 (AUC) 为 0.905，而部分 AUC (pAUC) 为 0.755。观察值：预期值为 1.12（95%CI：0.26-2.37；95%PI：0.02-6.54）。对于有胎儿心跳的临床妊娠，SROC 的 AUC 为 0.722，而 pAUC 为 0.774。O：E 比率为 0.77（95%CI：0.54-1.05；95%PI：0.21-1.62）。根据这些数据综合，大多数基于 AI 的预测模型能够准确预测 IVF 的活产、临床妊娠、有胎儿心跳的临床妊娠和倍性状态结果。本综述试图比较 AI 和人类的预测能力，尽管研究不允许进行荟萃分析，但本系统综述表明基于 AI 的预测模型的表现与胚胎学家的评估非常相似。虽然人工智能模型看起来略有更有效，但要想声称显著超越临床胚胎学家的预测能力，还有一段路要走。
社区：哈罗国际基督教中心的哈罗数字包容和糖尿病社区俱乐部
• 为什么心电图 (ECG) 测试中有那么多导联，为什么需要将导联连接到身体的特定位置？ • 每个人的心脏跳动是否有一个标准频率？如果有，那是什么？ • 每个人的心跳都不同，还是大致相同？ • 正常范围是多少 - 每分钟心跳次数？ • 我们为什么要进行血液测试？它们实际上告诉我们什么？ • 随着新糖尿病药物的问世，它们会取代二甲双胍等旧药物吗？ • 计算机模拟与现实生活中的人有何关联？模拟与患者自己的心脏有多接近？ • 您是否在寻找确诊为糖尿病的患者来进行这项研究？ • 当您进行研究时，如果您发现该患者的问题所在，您会将其转达给他们的全科医生吗？当您发现这些信息后，您会怎么做？ • 边缘糖尿病是什么意思？ • 如果您愿意自愿参与研究，您的年龄重要吗？您是否是心脏病患者重要吗？• 您的研究多久才能应用于现实世界？• 您将获得多长时间的预算来继续您的研究？• 对于患有高血压的老年人，为什么 130/160 的血压测量值是正常的？• 心脏病是遗传性的吗？• 进行预防性研究以阻止疾病发生不是更好吗？• 如果您已经患糖尿病 15 年，您是否有可能摆脱糖尿病？您的糖尿病是否可能导致心脏病？• 为什么学校不进行这种培训/讲座？• 在这个阶段，是怀疑糖尿病会导致心脏病，还是已经知道？• 如果您有心脏病，糖尿病是否会使病情恶化？
迈向脑心计算机接口 - ARPI
摘要。目的：脑机接口 (BCI) 利用脑信号的计算特征来执行给定任务。尽管最近的神经生理学和临床研究结果表明大脑和心血管动力学之间的功能相互作用在运动中起着至关重要的作用，但心跳信息仍未包含在常见的 BCI 系统中。在本研究中，我们利用脑电图和心跳频谱之间的方向性和功能性相互作用的多维特征将上肢运动分为三类。方法：我们收集了 26 名健康志愿者的数据，他们进行了 90 次运动；使用最近提出的基于合成生理数据生成的脑心相互作用 (BHI) 评估框架对数据进行处理。提取的 BHI 特征用于通过顺序前向选择方案和 k-最近邻算法根据与物体的交互类型在静息状态和三类运动之间进行分类。主要结果：结果表明，所提出的脑心计算机接口 (BHCI) 系统可以自动区分休息和运动类别，平均准确率为 90%。意义：此外，这项研究提供了神经生理学见解，表明源自皮层水平的功能相互作用在上肢神经控制中起着至关重要的作用。纳入功能性 BHI 见解可能会大大提高有关运动控制的神经科学知识，并可能导致高级 BHCI 系统性能。
新冠肺炎疫苗接种同意书
• 有任何过敏，尤其是对之前接种的 COVID-19 疫苗、COVID-19 疫苗成分或其他疫苗或药物的过敏反应（严重过敏反应）。过敏是指您接近或接触某种物质后，身体对其产生反应，并很快生病。这可能包括发痒的皮疹、舌头变大、呼吸加快、喘息或心跳加快等症状。 • 如果您免疫功能低下。这意味着您的免疫系统较弱，可能使您更难抵抗感染和其他疾病。有时，糖尿病或癌症等疾病或您服用的某些药物或治疗（例如抗癌药物）也会导致这种情况。