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妊娠糖尿病女性预测性血糖监测的长期短期记忆方法
摘要：妊娠糖尿病（GDM）是糖尿病的亚型，在预疾病期间发展。在健康的生理范围内管理血糖（BG）可以减少妊娠糖尿病女性的临床并发症。这项研究的目标是（1）开发具有长期短期记忆（LSTM）复发性神经网络模型的基准葡萄糖预测模型，使用从GDM-Health平台收集的时间序列数据，（2）将预测准确性与已发表的结果进行比较，（3）表明，（3）表明，优化的临床审查时间可在降低水平测试的潜在范围内，以降低测量的效果，以降低整体数量的测试和启发。在三种不同的预测方案下，总共使用了1110名患者的1110名患者的190,396 bg读数：BG读数7天，以预测接下来的7或14天14天，以预测14天。Our results show that the optimized BG schedule based on a 7-day observational window to predict the BG of the next 14 days achieved the accuracies of the root mean square error (RMSE) = 0.958 ± 0.007, 0.876 ± 0.003, 0.898 ± 0.003, 0.622 ± 0.003, 0.814 ± 0.009 and 0.845 ± 0.005 for the after-breakfast,后午餐，餐后，早餐前，午餐前和餐前预测。这是第一个机器学习研究，它提出了优化的血糖监测频率，该研究是根据血糖预测的准确性来监测接下来14天的7天。总而言之，堆叠的LSTM模型是捕获时间序列数据模式的有前途的方法，从而准确地预测了BG水平。此外，与使用连续的葡萄糖监测（CGM）读数相比，我们提出的基于纤维葡萄糖测试的模型的准确性与预测准确性相当。使用常规纤维化葡萄糖收集的深度学习模型是针对妊娠糖尿病女性的BG监测的一种有希望，可预测和低成本的解决方案。
学校安全®：学校环境中使用连续血糖监测的指导
本指导文件旨在提供有关在学校环境中使用连续血糖监测仪 (CGM) 监测学生血糖的一般信息。学生的个性化糖尿病医疗管理计划 (DMMP) 由学生的糖尿病提供者或糖尿病提供者的医嘱制定和批准，其中包含在学校管理学生 CGM 的指示，学校应遵循和实施该计划。学生的个性化第 504 条、个性化教育计划 (IEP) 或其他书面安排计划应与 DMMP/提供者的医嘱一致。针对个别学生的具体问题应直接咨询学生的糖尿病护理提供者。随着新的循证研究的出现和设备获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的批准，本文件将进行更新，因此我们鼓励您经常回来查看。
FDA 哨兵系统中妊娠药物安全监测的新方法
• 哨兵计划：由美国 FDA 牵头，旨在开发新方法来评估已获批准的医疗产品（包括药品、疫苗和医疗器械）的安全性 • 哨兵系统：使用标准化分析程序和电子医疗数据的通用数据模型来回答有关已获批准药物的问题的系统 • 信号识别方法的开发和调整是当务之急 • 我们的任务是将信号识别方法应用于妊娠药物暴露监测
联合连续葡萄糖监测的影响 - ...
背景：糖尿病患者的Bluestar（WellDoc）数字健康解决方案结合了来自多个设备的数据，并使用人工智能生成教练消息。Bluestar App从G6（DEXCOM）实时连续葡萄糖监测（RT-CGM）系统中同步葡萄糖数据，该系统每5分钟提供一次葡萄糖测量。目的：使用数字健康解决方案和RT-CGM对2型糖尿病患者（T2D）的现实世界研究的目的是评估三个月内血糖控制和与该计划的参与的变化。方法：参与者是雇主赞助的健康计划中的现任或以前的参与者，年龄在18岁或以上，患有T2D诊断，并且不使用奶酪胰岛素。结果包括基于CGM的血糖指标和与Bluestar应用程序的参与，包括采集的记录药物，运动，食物细节，血压，体重，体重和睡眠时间。结果：符合我们分析标准的计划的参与者（n = 52）的年龄为53（SD 9）年； 37％（19/52）是女性，大约50％（25/52）服用糖尿病药物。RT-CGM系统在3个月内穿着90％（SD 8％）。在基线下具有次优血糖控制的个体（定义为平均葡萄糖> 180 mg/dl），观察到血糖控制的临床意义改善，包括减少葡萄糖管理指标（–0.8个百分点）的减少，时间高于181-250 mg/dl（–4.4 dl（–4.4％）和上述时间> 250 mg/d.250> 250; <.05）。在为期3个月的研究中，每周至少有一项参与活动的参与者为29％（15/52）。范围70-180 mg/dl的时间在该人群中也增加了15个百分点（p = .016），这对应于目标范围内每天约3.5小时。药物记录最常由参与者（23/52，44％）以12.1（SD 0.8）/周的速度完成，这紧随其后的是锻炼和食物记录。结论：具有人工智能的数字健康解决方案和RT-CGM的结合帮助T2D患者改善了血糖结果和糖尿病的自我管理行为。
对贝类中人类致病微生物的监测的全面综述
摘要：Bivalve Molluscan壳的鱼被消耗了几个世纪。作为过滤器，它们可能会自然或通过排放人或动物污水来生物累积的一些微生物。尽管制定了法规，以避免壳鱼中的微生物污染，但仍会发生人类暴发。提供了概述显示它们对疾病的影响后，该评论的目的是强调在壳细菌中检测到的细菌或肠道病毒的多样性，包括新兴的病原体。在对可用方法及其局限性的批判性讨论之后，我们使用基因组学预测病原体的出现的技术发展的兴趣。在接下来的几年中，需要进行进一步的研究，并需要开发方法，以设计监视的未来并帮助风险评估研究，并最终目的是保护消费者并增强双壳软体动物壳的微生物安全性作为健康食品。
建立定量月经周期监测的黄金标准
Abstract: Background and Objectives : The Quantum Menstrual Health Monitoring Study will mea- sure four key reproductive hormones in the urine (follicle-stimulating hormone, FSH; estrone-3- glucuronide, E 1 3G; luteinizing hormone, LH; and pregnanediol glucuronide, PDG) to characterize patterns that predict and confirm ovulation, referenced to正常循环的参与者，血清激素和超声排卵日的金标准。这些正常周期将提供参考，以与多囊卵巢综合征（PCOS）和运动员的受试者中的不规则周期进行比较。材料和方法：参与者将跟踪其月经周期3个月，并配备一个家庭尿激素监测仪（MIRA监测器）以预测排卵。排卵的日子将与社区诊所完成的连续超声一起确认。尿液结果将与血清激素值进行比较。将使用自定义应用程序确定月经健康的其他标记，例如出血模式和温度变化。将招募三个小组。第1组将包括具有一致的常规循环长度（在24-38天之间）的那些，并将与两组不规则循环长度（周期长度变化增加且周期更长）进行比较。第2组将包括患有多囊卵巢综合征（PCOS）的患有不规则周期和第3组的人，将包括参加不规则循环的高水平运动的人。结论：预计对月经周期的精确监测会影响想要提高月经健康素养的个人，并指导有关生育能力的决策。假设：MIRA监测的定量尿激素模式将与血清激素水平准确相关，并将在具有常规循环以及不规则循环的患者中预测（使用LH）和构造（带有PDG）（带有PDG）的超声排卵日。理由：一旦超声验证完成，具有定制应用程序的MIRA监视器之类的工具可能会成为对月经周期的远程和远程临床监测的新标准，而无需使用劳动力密集型滤泡超声超声或遵循血清激素的变化。
海上和海洋结构健康监测的最新进展
本文讨论了海上和海洋结构中结构健康监测 (SHM) 方法的最新进展。大多数 SHM 方法都是为陆上基础设施开发的。很少有研究将 SHM 技术应用于海上和海洋结构。本文旨在填补这一空白，并强调在海上和海洋结构中实施 SHM 方法的挑战。本研究对在石油钻井平台、海上风力涡轮机结构、海底系统、船舶、管道等中建立 SHM 模型的可用技术进行了分类。此外，最近出版物中提出的想法的功能分为三大类：基于模型的方法、基于振动的方法和数字孪生方法。本文回顾了最近开发的新型信号处理和机器学习算法，并讨论了它们的能力。本文还介绍和讨论了基于视觉和基于种群的方法中开发的方法。本文的目的是为在海上和海洋结构中选择和建立 SHM 提供指导。
国际人工智能活动监测的必要性
本文主要关注监测人工智能（AI）双重用途风险的必要性。双重用途人工智能技术能力使其适用于国防系统，因此可能对国家和国际范围造成重大安全风险，无论是有意还是无意的。虽然人工智能的国内使用仍然是各个国家的特权，但不受监管和不受监控的人工智能的国际使用引起了特别的担忧。一个负责监测人工智能活动潜在威胁的国际组织可以帮助化解与人工智能相关的风险，并促进全球在开发和部署人工智能技术方面的合作。本文回顾了国际监测人工智能活动所涉及的因素、双重用途技术监管策略、挑战和潜在解决方案。关键词：人工智能、国际、监测
环境DNA作为在高能环境中捕鱼监测的一种经济高效的替代方法
由于海上能量转换器（例如，波浪和潮汐设备，海上风力涡轮机，浮动太阳能）具有影响周围海洋栖息地的潜力，监管机构通常需要进行固定前后的监测以跟踪潜在的变化。对海洋栖息地和物种进行海洋影响评估（MRE）项目（MRE）项目的常见方法包括主动和被动齿轮类型和方法。传统的主动采样方法包括底部和上层拖网，网和抓取，而被动抽样可以包括非侵入性水下视觉调查或声音声音。虽然后者很少为物种水平提供真正可靠的识别，但前者是杀死大部分捕获物的固有缺点。结合通常针对MRE部署的高能环境，抽样可能特别具有挑战性（例如，时间，成本，观察的可靠性）。环境DNA（EDNA）方法不仅可以提供更可靠的方法来检测生物体，还可以减轻这些挑战，还可以提供比传统抽样技术可节省大量成本的方法[1]。为了鉴定本地生物，每只动物都会在其环境中脱离其环境中的细胞，并从中提取DNA。在过去的十年中，这种非侵入性方法被称为Edna Metabarcoding（类似于使用宽网捕获所有内容）或EDNA分析（类似于目标的挂钩钓鱼）。虽然与Edna相关的科学和技术已应用于众多水生环境，但在水生环境中，该方法已用于检测和监测罕见[2]和/或入侵物种[3]，并且在许多情况下已显示出优于其他几种抽样方法[1]。尽管Edna脱落和衰减率在生物体之间有所不同[4]，但Edna社区在抽样位置内似乎稳定，并且在抽样位置内潮汐周期[5]。
用于采集脑外伤监测的脉动光信号的头部模型
摘要：（1）背景：组织模型可以提供一种严格、可重复且方便的方法来评估光学传感器的性能。本研究描述了血管头部/脑模型的开发、特性和评估。（2）方法：该方法包括开发大脑和颅骨的模铸和 3D 打印解剖模型以及用于模拟大脑血液动力学变化的定制体外血液循环系统。将开发的模型的光学特性与文献值进行了比较。还加入了人工脑脊液来引起颅内压的变化。（3）结果：成功开发了一种新型头部模型，以模拟大脑和颅骨的解剖结构及其在近红外范围（660-900 nm）内的光学特性。所开发的循环系统模拟正常动脉血压值，平均收缩压为 118 ± 8.5 mmHg，舒张压为 70 ± 8.5 mmHg。同样，脑脊液循环允许颅内压在 5 至 30 mmHg 之间进行受控变化。成功获取了来自模型脑动脉的多波长脉动光信号（光电容积图 (PPG)）。结论：这种独特的头部模型技术为研究脑脉动光信号与颅内压和脑血流动力学变化之间的关系奠定了基础。