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哪些门诊疑似急性感染性腹泻患者应接受胃肠道病原体小组检测？
一名 65 岁的男性因腹泻 7 天而来诊所就诊。他的病史表明他患有使用阿巴西普治疗的银屑病、高血压和胃食管反流病。医生安排了聚合酶链反应 (PCR) 胃肠道病原体检测，结果显示沙门氏菌呈阳性。多重 PCR 检测技术的进步显著提高了适合检测的患者的腹泻诊断率。这些检测技术能够在短短 1 小时内从单个粪便样本中同时检测出多种病原体，包括细菌、病毒和寄生虫。大多数急性腹泻病例都是轻度且可自行缓解的。需要进行胃肠道病原体检测的情况包括发烧、粪便带血、脓毒症、严重腹痛、住院、持续性腹泻（≥ 7 天）、高龄和免疫功能低下。 1–3 如果患者持续腹泻且检测结果为阴性，则应考虑炎症性肠病。1,2
数字病理学进展综合回顾
数字病理学已成为一个革命性的领域，它通过整合先进的成像技术、计算工具和人工智能 (AI) 改变了传统的诊断实践。采用数字载玻片取代传统玻璃载玻片可以实现高分辨率成像，方便远程会诊、第二意见和远程病理学。病理实验室的数字化提高了工作流程效率，并允许大规模数据存储、检索和分析，为开发强大的诊断算法铺平了道路。数字病理学最具变革性的方面之一是它与人工智能和机器学习 (ML) 的协同作用。这些技术使重复过程实现了自动化，包括患病特征检测、生物标志物量化和组织分割。这降低了观察者之间的差异性并提高了诊断准确性。人工智能驱动的算法在复杂病例中特别有用，可以帮助病理学家检测出可能通过人工检查遗漏的细微模式。
使用增强现实和脑电图检测中风引起的视觉忽略并预测目标反应
摘要 —我们旨在构建一个结合脑电图 (EEG) 和增强现实 (AR) 的系统，该系统能够识别视觉空间忽视 (SN) 的存在并映射估计的忽视视野。基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 用于识别那些最能通过脑电图反应在卒中幸存者中检测出 SN 的空间频谱特征，这些反应来自患者对同侧和对侧视觉刺激的 EEG 反应。发现额叶中央 delta 和 alpha、额叶顶叶 θ、Fp1 beta 和左额叶 gamma 是忽视检测的重要特征。此外，对响应的时间分析表明，所提出的模型在检测潜在被忽视的目标方面是准确的。使用常见的空间模式作为特征提取算法来预测这些目标，并使用正则化判别分析结合核密度估计进行分类。根据我们的初步结果，我们的系统有望可靠地检测 SN 的存在并预测患有 SN 的卒中患者的视觉目标反应。
电力电子模块中绝缘栅双极晶体管的热评估和现场监测：预印本
绝缘栅双极晶体管 (IGBT) 电源模块是常用于切换高电压和电流的设备。使用和环境条件可能会导致这些电源模块随着时间的推移而性能下降，而这一渐进过程最终可能导致设备发生灾难性故障。这一性能下降过程可能会导致一些与电源模块健康状况相关的早期性能症状，从而可以检测出 IGBT 模块的可靠性下降。测试可用于加速这一过程，从而可以快速确定是否可以表征设备可靠性的特定下降。在本研究中，同时对多个电源模块进行热循环，以评估热循环对电源模块性能下降的影响。使用高温热电偶从每个电源模块内部进行现场温度监测。执行设备成像和特性分析以及温度数据分析，以评估电源模块内的故障模式和机制。虽然实验旨在评估热循环对芯片连接的潜在损坏影响，但结果表明引线键合性能下降是限制寿命的故障机制。
根据神经技术检测学习障碍...
学习障碍 (LD) 是一种神经处理障碍，会导致信息处理和理解障碍。LD 不仅影响学业成绩，还会影响与家人、朋友和同事的关系。因此，在学年之前检测出儿童的学习障碍非常重要，可以避免焦虑、欺凌和其他社交问题。本研究旨在根据从脑电图 (EEG) 捕获的情绪实现学习障碍检测，以识别自闭症谱系障碍 (ASD)、注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 和阅读障碍的症状，以便尽早诊断并协助临床医生评估。结果显示，ASD 儿童的几种症状包括 Alpha 功率低（Alpha-Beta 测试 (ABT) 功率比和 ASD U 形图），ADHD 儿童的 Theta-Beta 测试 (TBT) 功率比高，而阅读障碍的左心室 Theta 功率高于右心室 Theta 功率 (LRT)。可以得出结论，本研究提出的学习障碍检测方法适用于 ASD、ADHD 和阅读障碍的诊断。
一种早期检测阿尔茨海默病的新方法......
已确定的风险因素是遗传易感性，即家族史（5）。AD 的进展有四个不同的阶段，即早期轻度认知障碍 (EMCI)、轻度认知障碍 (MCI)、晚期轻度认知障碍 (LMCI) 和 AD（6）。EMCI 患者无法诊断为痴呆症，因为他们没有表现出足以干扰日常生活的症状；因此，在 MCI 的早期阶段检测出疾病对于减缓疾病进展、减轻不良症状和改善生活质量至关重要（7）。MCI 的常见症状包括健忘以及难以集中注意力、管理财务和完成任务。在这个阶段，受影响的人经常否认他们的症状，但在疾病进展到最后阶段之前检测出这个阶段是至关重要的（7,8）。由于 MCI 阶段的症状很容易被误诊为额颞叶痴呆 (FTD)、精神疾病、血管性痴呆或帕金森病，因此在这个阶段区分 AD 进展至关重要（9）。为了克服诊断困难，研究人员正在研究脑脊液，并使用计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和正电子发射断层扫描 (PET) 等技术来检测 MCI 患者大脑的早期变化。其中，MRI 是最常用的，因为它完全无创且广泛可用。MRI 扫描可提供大脑结构异常变化的图片并检测大脑区域的收缩。理论上，MRI 可提供解析淀粉样蛋白-β 斑块所需的空间分辨率 (8-10)。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，它允许计算机使用统计数据、概率和算法从感兴趣的数据中学习，从而解决复杂的现实问题。具有计算机辅助诊断的 ML 算法已广泛用于开发高性能医学图像处理系统 (10-11)。 ML 技术被发现对 AD 的诊断非常有用，许多研究已经使用了经典的 ML 方法，例如随机森林 (12) 和支持向量机 (SVM) (13) 来分析和解释 MRI 扫描、对模式进行分类和对数据进行建模。在这个领域使用 ML 有一些限制，因为这些算法通常涉及手动选择大脑 MRI 图像上的预选感兴趣区域 (ROI)。手动选择 ROI 需要大量劳动力和时间，并且容易出错 (14)。深度学习是 ML 的一个子集，它使我们能够解决
感染性腹泻 – 调查指南
虽然临床症状和接触史可以缩小感染性腹泻的可能病因范围，但以前可能需要进行多次粪便检查和医疗访问才能确定病因。感染性腹泻检测组 (IDP) 是一种新的粪便检测，结合了粪便培养、虫卵与寄生虫 (O&P) 以及艰难梭菌。IDP 可在单个样本中检测一组标准化的 14 种病毒、细菌和原生动物病原体（表 1：每个实验室的感染性腹泻检测组 [IDP] 中包含的病原体）。IDP 不仅比以前的方法检测出更广泛的病原体，而且更快、更灵敏。它在功能上取代了粪便培养和 O&P；但是，独立的艰难梭菌测试仍然可用。考虑到 IDP 是一种昂贵的测试，本指南旨在描述 IDP 的最合适用途。由于对 CDI 的理解有所进步，该指南还描述了艰难梭菌测试的使用和解释。
较小的语言模型是更好的零弹药机 -
随着大型语言模型越来越嵌入到不同的面向用户的服务中，因此能够区分人类编写和机器生成的文本以验证新闻文章的真实性，产品评论等。因此，在本文中，我们着手探索是否可以使用一种语言模型来以零声明的方式识别由另一种语言模型所作的机器生成的文本，即使两者具有不同的体系结构并接受了不同的数据培训。我们发现，总体而言，较小的模型是更好的通用机器生成的文本探测器：它们可以更精确地检测出从较小和大型模型生成的文本，而无需任何其他培训/数据。有趣的是，我们发现在相同数据上对检测器和发电机模型进行培训，对检测成功并不重要。ec.forgess Opt-125m模型的AUC为0.90，在DECTIND GPT4代中为0.90，而GPT家族GPTJ-6B的较大模型的AUC为0.65。
结核分枝杆菌培训手册
为了区分不同的分枝杆菌种属以及进行药物敏感性和鉴定试验，培养检查必不可少。痰液培养通过确定生物体的活力和身份来提供结核病的明确诊断。然而，与通常在几分钟内繁殖的其他细菌相比，结核分枝杆菌的增殖速度极慢（世代时间为 18-24 小时）。此外，生长要求使得它无法在简单的化学定义培养基上进行初级分离。唯一允许结核分枝杆菌大量生长的培养基是富含甘油和天冬酰胺的鸡蛋培养基（即 Lowenstein-Jensen）或补充有牛白蛋白的琼脂培养基（即 Middlebrook、7H10 或 7H11）。培养可增加发现的结核病病例数，通常增加 30-50%，并可检测出涂片阴性的病例。由于培养技术检测到的杆菌较少，因此可以大大提高诊断治疗结束时失败病例的效率。培养还为药物敏感性和鉴别测试提供了足够的材料。但是，培养方法成本高昂，需要相当多的专业知识。
复苏的未来
可穿戴设备可以获得多种个性化的健康数据，例如血压，血氧仪，心电图或脑电图[5]。尽管担心在医疗保健中使用可穿戴设备的安全性和依赖能力，但这些“几乎不舒服的监测系统”仍可用于检测心脏突然死亡的预警信号。使用智能手机扬声器的被动激动呼吸软件已显示出很高的准确性，可检测和侵蚀性呼吸症，中央呼吸暂停或阻塞性呼吸暂停[6]。基于机器学习的调度员对OHCA的识别表明，在一项随机临床试验中有可能超越人类识别[7]。一项移动应用程序（APP）旨在识别患有急性心脏事件风险最高的患者的前途症状，包括急性心肌梗塞或心脏猝死（SCD）。该系统可以同时提醒个人和EMS [8]。单个深度摄像头检测胸腔和腹部呼吸可以是通过使用不足监测系统在医疗设施中检测出意外紧急情况的工具[9]。该技术可用于在住宅护理环境中检测心脏骤停。