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版权所有 ©2024 艾尔朗加大学公共卫生学院，CC BY-SA 许可下开放获取 | 由 IAGIKMI 和艾尔朗加大学联合出版
并发症 6 。2 型糖尿病通常与高糖消费习惯有关，这会导致血糖负荷升高。这反过来又会引发炎症、葡萄糖不耐症和胰岛素抵抗 7 。根据 2013 年印度尼西亚基础健康研究，53.1% 的 10 岁及以上人士每天食用甜食和饮料超过一次 8 。到 2018 年，对于那些习惯每天饮用添加甜味剂的饮料超过一次的人来说，这一数字已上升到 61.3% 9 。此外，30.2% 的受访者表示平均消费频率为每周一至六次。印度尼西亚食品消费调查还显示，青少年中糖消费量超过 50 克的患病率略高于儿童，为 0.4% 10 。从生物学上讲，与成年人相比，青少年往往对甜味的敏感度较低，但对甜味的偏好更高 11 。因此，他们被确定为
2025-2026 年密歇根州经济展望
自今年春季以来，密歇根州的经济明显放缓，甚至在本月选举之前就处于不确定的境地。我们认为选举结果加剧了密歇根州经济前景的不确定性。我们预计密歇根州的就业人数将在 2024 年下半年小幅下降，而 2025 年和 2026 年将出现适度的就业增长，但前景主要取决于不确定的政策决策和随后的市场反应。就业增长集中在医疗保健、休闲和酒店业以及政府等行业，这些行业历来对商业周期的敏感度较低。我们预计，制造业、专业和商业服务等周期性行业在未来两年内将基本维持现状。随着就业增长回升，密歇根州的失业率将从今年第四季度的 4.6% 下降到 2026 年底的 4.3%。由于移民政策的变化，劳动力增长放缓。
过敏转变中的人工智能
人工智能 (AI) 正在对多个行业产生革命性影响，包括医疗保健。如今，AI 在慢性病管理中发挥着越来越重要的作用。《柳叶刀数字健康》杂志发表的一项研究强调了 AI 驱动的虚拟健康助手在提高慢性病患者服药依从性方面的有效性 ( 1 )。Downing 等人的研究 ( 2 ) 表明，Livongo 的 AI 驱动方法显著改善了血糖控制，降低了糖尿病相关并发症的发生率。《自然》杂志最近发表的一项研究表明，AI 可以通过分析电子健康记录来预测不良心血管事件，从而比传统方法更有效地制定预防措施 ( 3 )。AI 有可能彻底改变我们对哮喘等过敏性疾病的理解、诊断、治疗和管理 ( 4 – 6 )。AI 已被证明可用于治疗儿童过敏性疾病。在 Smith 等人的研究中，人工智能被用于分析电子健康记录数据，以诊断 500 名出现呼吸道症状的儿科患者的哮喘。将结果与传统诊断方法进行了比较。人工智能工具在诊断哮喘方面的准确率为 92%、敏感度为 89% 和特异性为 94%，优于传统方法的准确率为 85%、敏感度为 82% 和特异性为 88% ( 7 )。用作机器学习的人工智能在过敏性鼻炎、慢性咳嗽和呼吸道感染方面也表现出优于传统诊断方法 ( 8 – 10 )。相反，截至目前，尚无关于人工智能在管理过敏性疾病从儿童期到成人期的过渡方面的有效性的研究。这种过渡是哮喘和过敏患者及其家人面临的最大障碍之一。欧洲过敏和临床免疫学会 (EAACI) 为医疗保健专业人员制定了循证指南，以支持患有过敏性疾病和/或哮喘的青少年和年轻人的过渡护理。这些建议提倡尽早开始过渡（11-13 岁）、采用结构化的多学科方法、患者教育、简化用药、心理支持以及让同龄人和家人参与自我管理 (11)。
皮质铁积累作为临床认知障碍谱系神经退行性疾病的影像标记：定量磁化率映射
目的：最近有研究表明阿尔茨海默病 (AD) 会出现皮质铁沉积。在本研究中，我们旨在评估使用定量磁敏感度映射 (QSM) 测量的皮质灰质铁在临床认知障碍谱中的差异。材料和方法：这项回顾性研究评估了 73 名认知正常 (NC) 的参与者（平均年龄±标准差，66.7±7.6 岁；52 名女性和 21 名男性）、158 名轻度认知障碍 (MCI) 患者和 48 名 AD 痴呆患者。参与者在 3-T 扫描仪上使用三维多动态多回波序列进行脑磁共振成像。我们采用了深度神经网络 (QSMnet+) 并使用基于 FreeSurfer v6.0 的自动分割软件来提取皮质中的解剖标签和感兴趣的体积。我们使用协方差分析来研究每个大脑区域临床诊断组之间的磁敏感度差异。采用多元线性回归分析研究敏感性值与简易精神状态检查表（MMSE）等认知评分之间的相关性。结果：三组中，MCI 合并 AD 患者的额叶（P < 0.001）、颞叶（P = 0.004）、顶叶（P = 0.001）、枕叶（P < 0.001）和扣带皮层（P < 0.001）的平均敏感性高于 NC 患者。在 MCI 合并 AD 组中，在校正年龄、性别、受教育程度、区域体积和 APOE4 携带者状态后，扣带皮层（β = -216.21，P = 0.019）和岛叶皮层（β = -276.65，P = 0.001）的平均敏感性是 MMSE 评分的独立预测因子。结论：通过 QSMnet+ 测量，AD 和 MCI 患者的皮质铁沉积高于 NC 参与者。扣带回和岛叶皮质中的铁沉积可能是认知障碍相关神经变性的早期影像学标志。关键词：铁；定量评估；认知障碍；磁共振成像
使用机器学习算法自动检测和分析硬膜下血肿
目的机器学习算法在神经影像学领域已显示出突破性成果。本文，作者评估了一种新开发的卷积神经网络 (CNN) 的性能，用于检测和量化非造影头部 CT (NCHCT) 中硬膜下血肿 (SDH) 的厚度、体积和中线移位 (MLS)。方法回顾性地确定了 2018 年 7 月至 2021 年 4 月期间在单个机构进行的用于评估连续患者头部创伤的 NCHCT 研究。根据神经放射学报告确定了 SDH、厚度和 MLS 的真实值。主要结果是 CNN 在外部验证集中检测 SDH 的性能，使用受试者工作特征曲线下面积分析来衡量。次要结果包括厚度、体积和 MLS 的准确性。结果 在符合研究标准的 263 例有效 NCHCT 病例中，135 例患者（51%）为男性，平均（± 标准差）年龄为 61 ± 23 岁，70 例患者经神经放射科医生评估诊断为 SDH。SDH 厚度中位数为 11 毫米（IQR 6 毫米），16 例患者的 MLS 中位数为 5 毫米（IQR 2.25 毫米）。在独立数据集中，CNN 表现良好，敏感度为 91.4%（95% CI 82.3%–96.8%），特异度为 96.4%（95% CI 92.7%–98.5%），准确度为 95.1%（95% CI 91.7%–97.3%）；对于 SDH 厚度超过 10 毫米的亚组，敏感度为 100%。最大厚度平均绝对误差为 2.75 毫米（95% CI 2.14–3.37 毫米），而 MLS 平均绝对误差为 0.93 毫米（95% CI 0.55–1.31 毫米）。计算用于确定自动和手动分割测量之间一致性的 Pearson 相关系数为 0.97（95% CI 0.96–0.98）。结论所述 Viz.ai SDH CNN 在独立验证成像数据集中识别和量化 SDH 的关键特征方面表现非常出色。
具有 8×10-19 系统不确定度的时钟
我们报告了一种光晶格钟，其总系统不确定度为 8.1×10-19（以分数频率单位表示），是迄今为止所有时钟中最低的不确定度。该时钟依赖于询问垂直取向的浅一维光晶格中捕获的稀疏费米子锶原子集合中的超窄 1 S 0 → 3 P 0 跃迁。利用成像光谱，我们之前展示了创纪录的原子相干时间和测量精度，这是通过精确控制碰撞位移和晶格光位移实现的。在这项工作中，我们通过评估 5 s 4 d 3 D 1 寿命来修改黑体辐射位移校正，这需要精确表征和控制 5 s 4 d 3 D 1 衰变中的多体效应。最后，我们测量了磁敏感度最低的时钟跃迁上的二阶塞曼系数。所有其他系统效应的不确定性均低于 1 × 10 − 19。
医疗设备应用的低 EMI 隔离
医疗系统中的隔离 为确保医疗电子系统不受局部场和其他现象的干扰，隔离器根据一系列 IEC-61000 标准进行安全测试，测试使用 IEC 60601-1-2 规定的测试限值，如表 2 所示。例如，静电放电 (ESD) 根据 IEC 61000-4-2 进行测试，并使用 IEC 60101-1-2 规定的测试限值。使用 CISPR11 测试方法（汽车规范 J1750 的一个子集）中的方法来测试射频发射和电源线扰动。（CISPR 未指定测试限值 - 它只是一种测试方法标准。IEC 60601-1-2 中规定了发射和电源线敏感度的限值）。通过这些测试的标准非常严格。系统不能出现任何组件故障、参数变化、配置错误或误报。除了外部场免疫力外，被测系统本身不能产生显著的辐射或传导发射。表 2。IEC 60601-1-2 免疫力要求
差异化战略在实现市场竞争力中的作用：以梅赛德斯奔驰为例
与非差异化市场相比，差异化市场充斥着使用特殊技术和创造特殊产品的生产商，他们都在自己的市场上使用类似的营销计划。竞争优势的驱动力在于研发活动和真正差异化的产品或针对特定客户群调整的产品。现代营销提供解决方案，帮助企业获得竞争优势，并以最佳方式确保增长和发展（Kotler，1999）。差异化的目的是创造客户的偏好和忠诚度，以降低他们对所提供的工业产品之间价格差异的敏感度。差异化应该为客户提供其他生产商无法提供的独特而有价值的东西。公司可以根据各种不同的标准建立其工业差异化，这些标准可以是产品特性、产品交付系统、营销方法或价值链的其他因素、设计、产品持久性、品牌等等（Kotler，2006）。
基于先验知识的深度学习填补空白......
简介：推测血管来源的腔隙，也称为腔隙性梗塞，对于评估脑小血管病 1 和痴呆症等认知疾病 2 非常重要。然而，由于腔隙规模小、稀疏且模仿，从图像数据中对腔隙进行目视评级具有挑战性、耗时且依赖于评级者。虽然自动算法的最新发展已证明可以在保持灵敏度的同时更快地检测出腔隙，但它们也显示出大量的假阳性 3,4 ，这使得它们不适合用于临床实践或大规模研究。在这里，我们开发了一个新颖的框架，除了检测腔隙之外，还可以输出分类负担分数。该分数可以提供更实用的腔隙存在估计，从而简化并有效加速腔隙的成像评估。我们假设检测和分类分数的结合会使程序对噪声标签的敏感度降低。
前列腺素A
随着电源电压的降低，集成存储单元的辐射敏感度急剧增加。尽管有一些纠错码 (ECC) 研究可以防止用于空间应用的存储器出现故障，但是对于选择最佳的具有二维汉明码的 ECC 产品类型来缓解存储器中的数据故障，并没有达成共识。这项工作引入了空间应用产品代码 (PCoSA)，这是一种基于汉明码和行和列奇偶校验的 ECC 产品，用于具有空间应用可靠性要求的存储器。通过注入 (i) 文献中已有的三十六种错误模式和 (ii) 最多七位翻转的所有可能组合来评估 PCoSA 的潜力。PCoSA 已经纠正了三十六种错误模式的所有情况，它对任何三位翻转的纠正率为 100%，对四位翻转的纠正率为 82.67%，对五位翻转的纠正率为 69.7%。