XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System早期发现
PAD 国家行动计划 - Professional Heart Daily
许多导致冠状动脉疾病 (CAD) 的疾病也与 PAD 的发生和发展有关，包括吸烟、糖尿病、高胆固醇血症和高血压。4 PAD 患者通常患有其他部位的血管疾病，包括心脏和大脑，这些多血管疾病患者的事件风险最高，治疗的潜在益处也最大。然而，即使是临床诊断为 PAD 的患者，接受指导性药物治疗的频率也不如临床诊断为 CAD 的患者，例如他汀类药物或抗血小板药物。13,14 患者和医疗保健专业人员之间的健康差异以及对 PAD 预防、早期发现和管理标准缺乏了解，也导致了治疗不足。8,13-18
ACS CAN 支持 Nancy Gardner Sewell 医疗保险...
MCED 检测是自 2028 年 1 月 1 日起提供的用于同时检测多个器官部位的多种癌症类型的检测。该检测已获得 FDA 批准或认可。该检测是基因组测序血液或血液制品检测，包括无细胞核酸分析或部长确定的类似检测。部长必须确定该检测对于预防/早期发现疾病或残疾是合理且必要的，并且适合有权享受 A 部分福利/参加 B 部分福利的个人。流程明确指出部长必须使用现有的 NCD 流程来做出承保决定。报销金额
儿科神经心理学博士后住院医师培训
住院医生与一支由言语病理学、职业治疗、社会工作和医学专业人士组成的跨学科团队合作，为患有自闭症和其他各种复杂医疗和行为疾病的儿童提供诊断明确。住院医生还参与独立的神经心理学评估，并与研究所和整个社区的提供者、学校和治疗师进行咨询。轮岗期间，还将接受治疗（例如社交技能小组）和自闭症诊断观察表 2 (ADOS-2)。该中心是联邦政府资助的国家卓越中心，其研究项目积极研究自闭症的早期发现和干预、自闭症中心的实践标准、感觉运动功能和各种其他主题。
使用机器的多种疾病预测...
摘要：机器学习方法通过实现精确和及时的疾病预测来改变医疗保健。同时预测多种疾病可以大大增强早期发现和治疗，改善患者的结果并降低医疗保健费用。该系统研究了机器学习算法在预测多种疾病，解决其优势，障碍和未来前景时的使用。它提供了通常用于疾病预测的各种机器学习模型和数据源的概述，强调了特征选择，模型评估以及多种数据类型的融合以改善疾病预测。研究结果强调了多疾病预测中机器学习的希望及其提高公共卫生的潜力。
家庭中的精神疾病和神经疾病
家庭医生在医疗保健中占据关键地位。他们是最早遇到具有多种心理和神经系统症状的患者之一。初级保健提供者通常负责对情绪和焦虑症，神经退行性疾病以及神经系统疾病的早期发现，诊断和管理以及诸如癫痫，偏头痛和痴呆症早期阶段等神经系统疾病的重要责任。鉴于与诊断和治疗不同失误的诊断和治疗相关的复杂性，家庭医生必须对细节有明显的目光以及根据临床和分子方面观察疾病的知识，通常涉及非常复杂的神经化学平衡，遗传倾向的可能性，以及遗传倾向和后期环境刺激物的可能性。
Has-miR-107及ZFPM2在胰腺癌中的潜在研究价值
对放射疗法和化学疗法的晚期检测和有限的敏感性，5年的存活率小于5％。随着科学技术的发展，miRNA在癌症中的关键作用已得到证实。miRNA已迅速成为新型抗癌疗法发展的有希望的靶标。中，发现miR-107及其潜在的下游靶基因ZFPM2与各种癌症有关，但是对它们在胰腺癌中作用的研究仍然有限。它们具有改善胰腺癌早期检测和治疗中当前挑战的潜在价值。本文回顾了其他肿瘤中有关miR-107和ZFPM2的现有研究，旨在为胰腺癌的早期发现和靶向治疗提供新的见解。
斯洛文尼亚肿瘤学杂志
的目的是在日常肿瘤学实践的框架内促进知识的快速运动，《多学科期刊》介绍了肿瘤学的所有理论和实际方面 - 从初级和次要的预防和次要预防和治疗恶性肿瘤，早期发现和治疗，以及癌症患者的康复和抑制性，到各种社交和道德问题。通过专业审查的文章，该杂志为临床医生提供了有关其职业发展的最新信息和基本指南，从而在其专业日常工作范围内有了更好的理解和改进的实践。通过以斯洛文尼亚语言发表文章，该期刊在Slovene医学术语的发展和丰富中起着至关重要的作用。
人工智能在眼科领域的应用
人工智能 (AI) 正在利用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术，特别是人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 来模拟人类大脑功能并通过数据曝光提高准确性，从而改变眼科。这些人工智能系统在分析眼科图像以进行早期疾病检测、提高诊断精度、简化临床工作流程以及最终改善患者预后方面特别有效。本研究旨在探索人工智能在青光眼、角膜疾病和眼整形领域的具体应用和影响。本研究回顾了眼科当前的人工智能技术，研究了 ML 和 DL 技术的实施。它评估了人工智能在早期疾病检测、诊断准确性、临床工作流程增强和患者预后方面的作用。人工智能显著促进了各种眼部疾病的早期发现和管理。在青光眼方面，人工智能系统提供了标准化、快速的疾病特征识别，减少了观察者内和观察者之间的偏差和工作量。对于角膜疾病，AI 工具增强了角膜炎和圆锥角膜等疾病的诊断方法，改善了早期发现和治疗计划。在眼整形领域，AI 有助于诊断和监测眼睑和眼眶疾病，促进精准的手术计划和术后管理。AI 与眼科的结合通过提高诊断精度、简化临床工作流程和改善患者治疗效果，彻底改变了眼科护理。随着 AI 技术的不断发展，其在眼科领域的应用有望不断扩大，为各种眼部疾病的诊断、监测、治疗和手术结果提供创新解决方案。
人工智能在乳腺癌筛查/成像中的创新应用作为应对癌症挑战的工具
人工智能 (AI) 的基本含义是“机器展现的智能”，已成为一种流行且快速发展的技术形式。乳腺癌筛查中的人工智能是一种工具，它与当前的筛查模式一起被考虑，有可能解决一些癌症筛查挑战，从而加强医疗保健系统，特别是发达国家和发展中国家的肿瘤学和癌症中心。由于检测较晚、假阳性或假阴性、报告延迟、缺乏资源和筛查设施，早期检测乳腺癌存在一些局限性。人工智能已经展示了以高精度学习和解释数据的能力；因此，它在乳腺和胸部成像放射学模式中的应用表明它可以有益于 - 早期发现癌症、减少平均报告时间、分类 x 射线、减少假阳性，并且正在增加更多研究。人工智能在乳腺癌筛查中的一些更具创新性的应用；热源代替辐射源模式、解释射线照片的免费开源人工智能软件等等。所有上述好处都可以解决癌症挑战，但要考虑人工智能应用的道德问题。根据（Benjamin O. Anderson MD，2003）“早期发现乳腺癌可以缩短诊断阶段，潜在地提高生存和治愈的几率，并使治疗更简单、更具成本效益”和“当有资源可用于筛查时，应该投资于筛查乳房 X 线照相检查，因为它是迄今为止唯一被证明可以降低乳腺癌死亡率的方式。”
REVIT-IT2：实施非侵入性循环肿瘤DNA分析，以优化Colorect
内发生转移最常见于肝脏和肺部，如果以治愈性为例，则5年的相对存活率约为50-60％。2–5但是，如果检测到预期治疗的转移量为时已晚，而患者接受姑息化疗或最佳支持，那么5年后，少于10％的人还活着。 2–4,6–8切除和切除后的存活能力受到增加的转移部位和转移大小的负面影响。 2,3,5因此，当肿瘤负担低的时候早期发现复发是至关重要的，不仅是为了提高治愈性切除率，而且还可以增加切除后的生存率。 转移的局部治疗（例如 射频消融）很小，但在不符合大手术的患者中不可切除或可能可切除，其生存率高达40-60％。 9–12这意味着，也认为被认为没有符合治疗切除的患者可能会受益于早期复发检测。2–5但是，如果检测到预期治疗的转移量为时已晚，而患者接受姑息化疗或最佳支持，那么5年后，少于10％的人还活着。2–4,6–8切除和切除后的存活能力受到增加的转移部位和转移大小的负面影响。2,3,5因此，当肿瘤负担低的时候早期发现复发是至关重要的，不仅是为了提高治愈性切除率，而且还可以增加切除后的生存率。转移的局部治疗（例如射频消融）很小，但在不符合大手术的患者中不可切除或可能可切除，其生存率高达40-60％。9–12这意味着，也认为被认为没有符合治疗切除的患者可能会受益于早期复发检测。