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World File Search System疾病诊断
2024 年夏季科学营
生物技术带来光明：荧光生物学 PM 课程：下午 1:00-4:00 通过亲身体验实验室，了解令人兴奋的生物技术领域！学生将参与学术和工业实验室常用的实验室技术，同时探索生物医学和农业领域的应用！这些活动包括：CRISPR-Cas9 基因编辑、疾病诊断、DNA 转化（我们将使细菌发光！）以及使用 PCR 识别食品中的转基因生物！
IMPH -270免疫学 - 课程大纲
向学生介绍参与免疫的分子和细胞玩家，并讨论他们如何在捍卫身体免受感染和癌症的捍卫中相互作用使用例子来解释这些相互作用在获取抗原能力方面的重要性，以识别抗原的能力以及这些参与者如何参与自动疾病，过敏和移植的习惯，以审查某些工具和移植型工具免疫疾病诊断和治疗解释科学研究在免疫学领域的价值
糖尿病患者（HBD）患者的血红蛋白A1C对照
成员符合以下标准，将其排除在措施之外：•截至测量年度12月31日，成员66岁及以上的成员既脆弱又有晚期疾病诊断。•在测量年或测量年前年度或测量年份中，在测量年或测量年份诊断出多囊卵巢综合征，妊娠糖尿病或类固醇诱导的糖尿病的成员，在测量年份或测量年份的测量年度没有诊断糖尿病。
人工智能在医学中的应用
此时，只有一些医学专业和疾病开发了基于人工智能的算法，例如：心房颤动、癫痫发作的检测，或者基于组织病理学检查或医学图像的疾病诊断。这种技术工具的实施是患者所期待的，因为它可以提供更大的自主权和更个性化的治疗，但它遇到了没有为医学的这种演变做好准备的医生的抵制。同样，它需要通过传统的临床和实验室实践来验证这些现代工具，讨论更新课程
2025; 15（8）：3655-3672。 doi：10.7150/thno.102014研究论文等离子体携带LDHA的复发性GBM的细胞外囊泡以激活胶质母细胞
1。广东省级医学诊断省主要实验室实验室医学诊断，快速诊断生物传感器，广东省级诊断生物传感器的工程和技术研究中心，广东省级单细胞技术和应用主要实验室，南方医学院，南部医学院，广州南部医学院，广州，510515，中国。2。脑部疾病机构，南方医院，南科尔大学，广东，广东，510515，中国。3。约翰·霍普金斯大学医学院分子与比较病理生物学系，美国马里兰州马里兰州。4。中国广州南科医学院Nanfang医院神经外科系。 5。 神经外科中心，国家关键临床专业，中国工程技术研究中心关于脑血管疾病诊断和治疗，广东省脑功能修复和再生的关键实验室，脑血管疾病，脑血管疾病，脑功能修复和再生，神经外科研究所，广东省南部医学院，南部医学院，北部医学院。中国广州南科医学院Nanfang医院神经外科系。5。神经外科中心，国家关键临床专业，中国工程技术研究中心关于脑血管疾病诊断和治疗，广东省脑功能修复和再生的关键实验室，脑血管疾病，脑血管疾病，脑功能修复和再生，神经外科研究所，广东省南部医学院，南部医学院，北部医学院。
分子印迹聚合物用于检测挥发性生物标志物
在癌症检测领域，负担得起，快速和用户友好的传感器的发展能够检测到包括肺癌（LC）在内的各种癌症生物标志物（包括肺癌）具有最大意义。传感器有望在各种疾病的早期诊断中发挥关键作用。在选项范围内，传感器由于其成本效益，简单性和有希望的分析性能而尤其吸引了各种疾病的诊断。对分子印刷聚合物（MIP）的应用作为气体传感器中有希望的识别元件的兴趣越来越大。mips作为一种用于感测分析物的领先技术，在不存在合适的生物感受器的情况下，通常在人工传感中使用，可以根据挥发性生物标志物的检测来应用于早期疾病诊断等关键领域。对各种疾病的早期，无创发现和对健康状况的自我监控的需求很大。在护理点模式下对生物标志物的检测仍然具有挑战性，并且受到各种因素的限制。因此，由于其成本相对较低，非侵入性抽样方法和快速检测能力，呼吸分析在医疗保健中受到了极大的关注。在本综述中，对基于MIP的传感器的最新发展及其在疾病诊断方面的效用是对疾病诊断的。此外，基于MIP传感器的挑战和观点得到了详细说明，以期介绍市场和成功的商业化。
引文：Shirali B、Nasrollahi M、Ali Jalali M。人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用：系统评价。伊朗生物医学杂志 2024；28(7): 133。
简介：人工智能（AI）作为医学领域的一项先进技术发挥着至关重要的作用，尤其是在诊断和预测口腔和牙科疾病方面。人工智能算法和模型可以高精度、快速地分析和预测口腔和牙科疾病。本研究的目的是研究人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用。搜索策略：这项系统评价于 2024 年进行，关键词为“AI”、“诊断”、“预测”、“口腔疾病”和“牙科疾病”。在可靠的数据库中搜索关键词，包括 PubMed、Web of Science 和 Google Scholar 搜索引擎，没有时间限制。为了确保搜索结果的完整性，检查了文章的来源，在从 endnote 软件中删除重复的标题并检查标题和摘要后，使用 JBi 工具检查了相关文章。在审查了文章的质量后，记录了清单中的发现。结果：共审查了 2,710 篇文章，选择了 12 篇相关文章。研究结果表明，AI 可以帮助诊断和预测口腔和牙科疾病。通过对医学图像的分析，机器学习模型可以检测出异常模式和危险疾病，例如口腔癌。它们还可以利用有关既往疾病及其症状的数据来发现表明某些疾病发生的模式，例如拥挤和牙龈疾病。结论与讨论：根据获得的研究结果，使用 AI 诊断和预测口腔和牙科疾病可以改善疾病的诊断和治疗，提高口腔和牙科医疗服务的质量。这项技术还可以帮助医生和牙医，提供建议和支持。但是，需要不断更新和改进 AI 模型。
回顾电子医疗中的人工智能：回顾医疗保健的现状和未来可能的研究范围
摘要：由于软件算法、硬件使用和许多领域的应用，人工智能 (AI) 目前正在迅速兴起。医疗保健行业正从行政、商业、金融、记录保存、决策和服务等多学科角度吸引医疗保健专业人员和研究人员的关注。电子健康记录的广泛使用产生了大量的临床数据。为了患者的福祉，疾病诊断对于适当的治疗至关重要，但由于复杂的医疗信息，人为的不准确性可能会妨碍准确诊断。信息和通信技术的使用共同发展了电子健康。人工智能在电子健康中的集成缓解了医疗保健系统面临的各种挑战。在这篇评论中，作者试图总结人工智能在电子健康各个领域的应用：改进电子健康记录、疾病诊断和决策、远程患者监测和远程医疗。医疗保健专家可以了解人工智能如何有效地工作和支持以更高的效率改进任务执行，最大限度地减少工作量压力，并优化资源，最好的例子是在大流行的 COVID-19 场景中观察到的。研究人员将接受更多工作和创新，并鼓励突破界限，这将拓宽医疗保健领域和人工智能算法的自由度。关键词：人工智能、医疗保健应用、电子健康记录、远程患者监控、远程医疗、COVID-19 简介
心脏病学的亚专业：特定培训领域
由于人口衰老和治疗方法的进步，包括新药，更多的重新固定装置以及较少的侵入性程序（例如，经皮，经皮和/或外科手术跨皮阶段的干预措施），心血管疾病在最近几十年中变得越来越普遍。 由于患者人群的增长和治疗选择的扩展，已经开发出更复杂的心血管疗法，需要适当的患者选择以及需要高水平的能力和技能的程序的执行。 必须有足够的熟练服务来提供最佳的医疗服务。 有能力的医疗保健服务需要适当的培训，有效地整合知识，提出建议的能力以及获得广泛的技术技能。 随着时间的流逝，教育标准和各种能力水平的培训中的变化无疑已成为心血管疾病诊断和管理的恒定而广泛的一部分。心血管疾病在最近几十年中变得越来越普遍。由于患者人群的增长和治疗选择的扩展，已经开发出更复杂的心血管疗法，需要适当的患者选择以及需要高水平的能力和技能的程序的执行。必须有足够的熟练服务来提供最佳的医疗服务。有能力的医疗保健服务需要适当的培训，有效地整合知识，提出建议的能力以及获得广泛的技术技能。随着时间的流逝，教育标准和各种能力水平的培训中的变化无疑已成为心血管疾病诊断和管理的恒定而广泛的一部分。
利用深度神经网络进行生物医学成像的可解释人工智能技术综述
深度学习的人工智能 (AI) 技术以其出色的图像分类性能彻底改变了疾病诊断。尽管取得了出色的成果，但这些技术在临床实践中的广泛采用仍处于中等速度。主要障碍之一是经过训练的深度神经网络 (DNN) 模型提供了预测，但关于为什么以及如何做出该预测的问题仍未得到解答。这种联系对于受监管的医疗保健领域至关重要，可以提高从业者、患者和其他利益相关者对自动诊断系统的信任。由于健康和安全问题，深度学习在医学成像中的应用必须谨慎解读，类似于自动驾驶汽车事故中的归咎问题。假阳性和假阴性病例对患者的福祉影响深远，不容忽视。最先进的深度学习算法由复杂的互连结构、数百万个参数和“黑匣子”性质组成，与传统机器学习算法不同，人们对其内部工作原理的理解很少，这加剧了这种情况。可解释的人工智能 (XAI) 技术有助于理解模型预测，从而有助于建立对系统的信任，加速疾病诊断并满足监管要求。本综述全面回顾了生物医学成像诊断领域 XAI 的前景。我们还对 XAI 技术进行了分类，讨论了尚未解决的挑战，并提供了 XAI 的未来方向，这将引起临床医生、监管机构和模型开发人员的兴趣。