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World File Search System疾病监测
2025 年 2 月 5 日格兰扁疫苗接种和免疫......
格兰扁。该报告旨在提供疫苗可预防疾病监测数据的年度监测报告，以及格兰扁地区每种疫苗的接种数据。这些数据将提交给阿伯丁郡 IJB 进行验证。5. 摘要 5.1 世界卫生组织 (WHO) 将疫苗描述为对世界健康影响最大的两项公共卫生干预措施之一，另一项是清洁水。疫苗接种可以预防或减轻疾病的严重程度，最大限度地减少残疾并挽救生命，通常对社会上许多最弱势的人群都有帮助。它通过减少当前和未来的公共医疗和社会护理支出，提供了极高的性价比。5.2 有效控制疫苗可预防疾病需要整个卫生和护理系统采取行动，这与改善结果和减少不平等的努力一致。5.3 苏格兰和许多离家近的国家以及世界各地的国家一样，疫苗接种率正在下降。在苏格兰，许多常规疫苗接种的接种率基本保持不变或略有下降，季节性疫苗接种的接种率下降幅度更大。格兰扁也呈现出同样的趋势，几乎与全国的情况完全一致。
整合人工智能进行临床和实验室诊断——综述
摘要简介：医学人工智能 (AI) 的发展与旨在帮助临床医生制定诊断、做出治疗决策和预测结果的程序有关。它正在为医疗保健带来范式转变，这得益于医疗保健数据的日益普及和分析技术的快速进步 (1)。人工智能技术包括结构化数据的机器学习方法，例如经典支持向量机和神经网络、现代深度学习 (DL) 和非结构化数据的自然语言处理。方法论：审查了 50 多篇文章，其中 41 篇入围。该评论基于 PubMed、Embase、Google Scholar 和 Scopus 数据库中的文献检索。评论：实验室医学采用新技术来帮助临床决策、疾病监测和患者安全。临床微生物信息学正在逐步使用人工智能。分离细菌的基因组信息、原始标本的宏基因组微生物结果、从生长的细菌分离物记录的质谱和大型数码照片都是临床微生物学中可用于建立 AI 诊断的庞大数据集的例子。结论：医疗保健领域的技术创新正在加速，并且与我们的日常生活和医疗实践（如智能健康追踪器和诊断算法）日益交织在一起。
轴向脊椎关节炎中机器学习的进入点
抽象的轴向脊椎关节炎（AXSPA）是一种全球流行且具有挑战性的自身免疫性疾病。以阴险的发作和缓慢的进展为特征，缺乏特定的临床表现和生物标志物通常会导致误诊，从而使AXSPA的早期检测和诊断复杂化。此外，AXSPA的高异质性，其复杂的发病机理和缺乏特定药物意味着传统的分类标准和治疗指南难以满足个性化治疗的需求。最近，机器学习（ML）在医疗领域取得了迅速的进步。通过将大规模数据与不同的算法集成并使用多维数据，例如患者医疗记录，实验室检查，放射学数据，药物使用和分子生物学信息，可以根据现实世界中的临床问题进行建模。这可以使AXSPA的诊断，分层，治疗功效预测和预后评估，将其定位为一个新兴的研究主题。本研究从五个角度探索了ML在AXSPA诊断和治疗中的应用和进展：早期诊断，分层，疾病监测，药物疗效评估和合并症预测。这项研究旨在为探索AXSPA的理性诊断和治疗策略提供新的方向。
利用目标捕获 DNA 折纸砖进行电化学 DNA 生物传感器中的信号放大
摘要：电化学 DNA (e-DNA) 生物传感器是可行的疾病监测工具，它能够将所需核酸靶标和功能化传感器之间的杂交事件转化为可记录的电信号。这种方法提供了一种强大的样品分析方法，具有在低分析物浓度下快速产生响应的巨大潜力。在这里，我们报告了一种与 DNA 杂交相关的电化学信号放大策略，通过利用 DNA 折纸方法的可编程性来构建夹层分析来提高与目标检测相关的电荷转移电阻 (R CT )。与传统的无标记 e-DNA 生物传感器设计相比，这使传感器的检测限提高了两个数量级，并且无需探针标记或酶支持，即可在 10 pM 至 1 nM 之间的目标浓度下实现线性。此外，事实证明，这种传感器设计能够在具有挑战性的富含 DNA 的环境中实现高度的链选择性。这种方法是一种实用方法，可满足低成本即时诊断设备所必需的严格灵敏度要求。关键词：DNA 纳米技术、DNA 杂交、电化学阻抗谱、抗菌素耐药性基因、靶标选择性、灵敏度增强、即时诊断设备
转甲状腺素淀粉样变性心肌病的诊断和治疗：波兰心脏学会的立场声明
考虑到波兰的转甲状腺素蛋白淀粉样变性心肌病 (ATTR-CM) 发病率较低，患者在诊断和治疗阶段会遇到困难。为了成功诊断，必须怀疑患有 ATTR-CM，即识别典型的临床情况，例如射血分数保留的心力衰竭或淀粉样变性的危险信号。在大多数情况下，可以根据非侵入性测试确定诊断。本文介绍了推荐的诊断算法，包括实验室检查、影像学检查（特别是同位素扫描）和基因测试。由于 ATTR-CM 应与轻链淀粉样变性区分开来，我们还讨论了与血液学表现和侵入性诊断相关的方面。我们描述了淀粉样变性患者的神经系统体征和症状，并提出了治疗方案，包括使用目前唯一获批的药物 tafamidis 对 ATTR-CM 进行病因治疗。我们还讨论了正在进行的临床试验中正在评估的药物。我们概述了 ATTR-CM 患者心力衰竭对症治疗的差异以及非药物治疗和疾病监测建议。最后，我们强调需要像其他罕见疾病一样，将使用 tafamidis 进行致病治疗作为药物计划的一部分，以便 ATTR-CM 患者能够根据欧洲心脏病学会关于心力衰竭和心肌病的指南接受治疗。
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额颞叶变性（FTLD）是早期发作早期痴呆的最常见原因之一，并具有早期社会情感 - 行为 - 行为和/或语言变化，可以伴有锥虫或外锥体外运动障碍。估计有大约20-25％的FTLD个体具有与特定FTLD病理相关的突变。这些突变的发现导致了潜在的疾病改良治疗方法的重要进展，旨在减缓进展或延迟疾病发作，并提高了对大脑功能的理解。在突变携带者和零星疾病的携带者中，最常见的基础诊断与含有tau（FTLD-TAU）或TDP-43（FTLD-TDP）的神经元和神经胶质夹杂物有关，尽管5-10％的患者可能具有含有FUS的蛋白质的蛋白质（sarcoma – ew sarcoma – ew – ew firmes）（FTLD）（FTLD）（FTFLD）（FTAFD）（FTAFT）。生物标志物明确地识别零星疾病中的特定病理实体是难以捉摸的，这阻碍了疾病改良治疗的发展。然而，疾病监测生物流体和成像生物标志物正在变得越来越复杂，并且很可能在调整疾病的治疗试验期间可以作为治疗反应的有用度量。使用新方法（例如经颅直流刺激）进行的症状试验也开始显示出希望。
肯塔基州的Covid-19疫苗接种计划
SARS-COV-2，导致COVID-19的病毒，于2019年12月首次在中国武汉出现。从那时起，它已经传播到许多国家，并于2020年3月11日被世界卫生组织（WHO）宣布为大流行。为了限制Covid-19的传播，包括美国在内的许多国家都实施了增强的疾病监测和控制措施，例如在家中订单，以鼓励身体疏远，需要使用面部掩护，并促进手动卫生的增加。使用安全有效的疫苗免疫是包含和限制相关疾病的传播的另一个关键组成部分。美国已经建立了一个目标，可以为希望接种疫苗的所有人提供足够的疫苗。肯塔基州公共卫生部（KDPH）正在制定一项计划，为所有肯塔基人实现这一目标。这是肯塔基州的Covid-19疫苗接种计划（版本2.0）的第二稿，该计划基于草稿1，并在疾病控制与预防中心（CDC）COVID-19 COVID-19疫苗接种计划中的假设，指导和需求结合了辖区的Interim Playbook，于9月16日发行，于2020年9月16日发行。由于提供了其他信息和指导，该计划将不断发展并进行更新，以满足所有肯塔基人的需求。计划活动正在进行中，随着行动扭曲速度的时间表和规划假设继续发展。
通过对细胞学阴性脑脊液进行纳米孔测序快速诊断脑淋巴瘤
影响中枢神经系统的血液系统肿瘤，最突出的是侵袭性 B 细胞淋巴瘤，需要快速诊断（通常通过立体定向活检）以启动治疗，从而促使采用非侵入性方式 [6]。在具有挑战性的病例中，脑脊液 (CSF) 的 DNA 甲基化 (DNAmeth) 和拷贝数变异 (CNV) 分析可能满足这一需求。健康和肿瘤细胞，包括中枢神经系统淋巴瘤 [11]，可能会将 DNA 片段脱落到血液和脑脊液中作为无细胞 DNA (cfDNA)。此外，细胞碎片可以形成沉淀 DNA (seDNA)。在几例儿童高级别脑肿瘤中，CSF 含有足够量的肿瘤衍生 cfDNA (cf-tDNA)，可通过基于连接的纳米孔测序进行基于甲基化和 CNV 的肿瘤分类 [ 1 ]，并通过各种方法进行疾病监测 [ 15 ]。目前，这些方法需要费力的样品处理和昂贵的基础设施。在这里，我们已经将我们的快速无监督机器学习 (ML) 方法 [ 9 ] 改编为 CSF，用于对淋巴瘤和其他恶性脑肿瘤（包括转移瘤）进行鉴别诊断的病例。我们在两例 CNS 淋巴瘤病例中展示了它的临床应用。允许第二天将纳米孔测序衍生的甲基化模式与泛癌表观基因组和 CNV 数据进行比较
尿路上皮癌全身治疗反应的分子标记
摘要 在任何癌症领域，寻找可靠的分子生物标志物来补充临床实践都是一项极具挑战性的工作。尿路上皮癌是一种非常异质性的疾病，全身治疗的反应和根治性膀胱切除术后的结果都很难预测。下一代测序和全基因组或转录组分析等分子生物学的进展为全面了解疾病背后的生物学提供了有希望的平台，并可以识别出新兴的预测性生物标志物。此外，对患者治愈性治疗后的复发风险进行分类，甚至预测传统或靶向治疗的益处，是一项极具挑战性的工作，可能会重塑个性化治疗的选择和疾病监测。虽然已经取得了进展，但目前在临床环境中没有使用分子生物标志物来预测新辅助或辅助环境中对全身药物的反应，突显出相关的未满足需求。在这里，我们旨在介绍分子生物标志物在预测尿路上皮癌对全身药物的反应方面的新兴作用。ª 2021 年《亚洲泌尿外科杂志》编辑部。由 Elsevier BV 制作和托管 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
人工智能与 COVID-19
医院（美国）于 2019 年 12 月 30 日拉响了第一批警报之一，比新发疾病监测计划 (PMED) 的一位科学家发出警报早了大约 30 分钟（参见 Naudé 2020 中的讨论）。然而，对于进一步跟踪和预测 COVID-19 将如何传播，AI 迄今为止并没有太大用处。这是出于多种原因。首先，AI 需要 COVID-19 数据进行训练。2015 年寨卡病毒就是一个可以做到这一点的例子，其传播是使用动态神经网络事后预测的（Akhtar 等人2019 ）。因为 COVID-19 与寨卡病毒或其他感染不同，而且在撰写本文时，仍然没有足够的数据来构建可以跟踪和预测其传播的 AI 模型。到目前为止，越来越多的关于使用 AI 进行诊断和预测的出版物大多倾向于使用小样本、可能有偏见的样本，而且大多是基于中国的样本，而且没有经过同行评审。然而，已经启动了许多有前途的举措来收集和共享数据 - 包括现有数据、新数据以及训练新的 AI 模型。其中包括世界卫生组织 (WHO) 的全球冠状病毒疾病研究数据库，该数据库还提供其他类似举措的链接。其中之一是 GISAID 倡议（以前称为全球共享所有流感数据倡议）的开放获取数据。在其他举措中，或许最雄心勃勃的是语义学者、艾伦人工智能研究所、微软、Facebook 等公司联合发起的一项举措，旨在公开提供