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用贝叶斯定理方法诊断频繁使用电脑引起的眼部疾病的专家系统
频繁使用电脑导致的眼疾是危害健康的疾病之一，因为如果不及时治疗，会导致失明。这些眼疾可以通过人类出现的症状或临床表现来诊断，通过这些症状，专家系统可以做出诊断。专家系统是一种试图将人类知识应用到计算机中的系统，该系统旨在像专家一样解决问题。在进行诊断时，专家系统使用贝叶斯定理方法，根据从观察结果和专家那里获得的影响来计算事件发生的概率。该系统是使用 PHP 和 MySQL 编程作为数据库构建的。用于跟踪的方法是贝叶斯定理。而诊断结果将告知有关诊断结果的信息，其中包含输入的症状列表、有关所患眼疾规则结果的信息以及有关可以进行的可能治疗以及治疗解决方案的信息。
Janus激酶抑制剂在非感染性炎症性眼疾病中的功效和安全性：国际AIDA网络注册表的一项前瞻性队列研究
调查奥古斯塔免疫效率，自身弹药和自身免疫性疾病（RITA）中心]，巴塞罗那大学，巴塞罗那，西班牙，西班牙7 Neuroscience Research Group（Neuros），Neurovitae Center，Escuela de Medicine y Medicincina y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias y Ciencias西班牙巴斯克大学。西班牙，10意大利锡耶纳大学
商业研究公司通过监管批准扩展了视网膜疾病的Beovu选择：2025年的关键行业趋势
为什么全球对Beovu Brolucizumab的需求增加？AMD的上升率上升是推动Beovu brolucizumab的需求的主要因素。amd是一种主要影响老年人的进行性眼疾，导致视力中心的视力障碍。随着预期寿命的上升，出生率的下降以及医疗保健的持续进步，全球老龄化人口的持续增长。beovu brolucizumab通过抑制血管内皮生长因子（VEGF）来治疗AMD，这有助于维持视网膜健康并减缓视力丧失。
人工智能和深度学习对眼部疾病的影响：综述
在不久的将来，由于人口老龄化，预计患眼疾的患者数量将急剧增加。在这种情况下，及早发现和正确治疗眼疾是保护视力和提高生活质量的主要目标。人工智能 (AI) 与眼科的深度融合可能有助于实现这一目标，它有可能加快诊断过程并减少所需的人力资源。人工智能是计算机科学的一个子集，它涉及使用计算机开发试图模拟人类智能的算法。人工智能的概念于 1956 年首次提出 ( 1 )。从那时起，该领域取得了令人瞩目的进步，以至于它被定义为“人类历史上的第四次工业革命” ( 2 )。人工智能、机器学习和深度学习 (DL) 这三个术语有时被用作同义词；然而，区分这三个术语很重要 ( 图 1 )。人工智能是最通用的术语，指的是“开发能够通过模仿人类智能执行任务的计算机系统，例如视觉感知、决策和语音识别”（3）。机器学习出现于 20 世纪 80 年代，是人工智能的一个子领域，它允许计算机通过经验提高执行任务的能力，或“无需明确编程即可自行学习”（4）。最后，深度学习是指“机器学习的一个子领域，由使用多层人工神经网络级联进行特征提取和转换的算法组成”（5、6）。“深度”一词指的是神经网络中的许多深层隐藏层：拥有更多分析层的好处是能够分析更复杂的输入，包括整幅图像。换句话说，深度学习使用具有多层抽象的表示学习方法来阐述和处理输入数据并生成输出，而无需手动进行特征工程，从而自动识别高维数据中嵌入的复杂结构（7）（图 2）。
2023 年年度报告 - 眼科和视觉科学
作为一名退休护士，朱迪·特洛亚知道治疗她的眼疾很可能意味着每月都要注射眼药水。这位威斯康星州菲奇堡的居民患有老年性黄斑变性 (AMD)，这是老年人视力丧失的主要原因。虽然 AMD 通常不会导致完全失明，但会导致中央视力波浪状或模糊，使看清面部、阅读、驾驶或近距离工作变得更加困难。AMD 有两种类型：湿性和干性。大多数 AMD 患者属于干性 AMD，即黄斑（视网膜中央部分，负责更集中的视觉和色彩感知）的退行性变薄。湿性 AMD 是指异常形成的视网膜血管生长和破裂，导致渗漏到黄斑，从而导致肿胀和随后的疤痕。它通常与更快的视力丧失有关。
黑箱辅助医疗决策：人工智能的力量与道德......
众所周知，机器学习算法在众多应用中利用大数据集进行模式识别、预测和解决问题方面有着巨大的前景。医疗领域，尤其是医疗决策，只是机器学习算法可以成为非常强大工具的重要领域之一。人工智能的这种应用已经在广泛的医疗应用中产生了一些令人兴奋的成果，从诊断眼疾（Gulshan 等人，2016 年）或通过图像诊断皮肤癌（Esteva 等人，2017 年），到使用临床数据库预测自杀风险（Walsh 等人，2017 年）。人们希望使用人工智能算法可以使医疗诊断和治疗建议更快、更准确。支持者可能会指出，人工智能将胜过人类医生，不仅是因为人工智能拥有强大的计算能力，还因为人类临床医生容易犯诊断错误并屈服于认知偏见（Topol，2019 年）。请注意，机器学习是人工智能 (AI) 的一个子领域，其
普通眼科服务（GOS）薪酬提升
• 提高一般眼科服务 (GOS) 薪酬 • 提高社区青光眼服务 (CGS) 薪酬 • 提高注册前实习验光师主管补助金和索赔流程 • 继续专业发展 (CPD) 津贴金额 • 第一停靠港责任 • 冬季流感和 COVID-19 疫苗接种摘要 1. 本信函就以下事项提供建议： • 提高 GOS 的薪酬； • 提高 CGS 的薪酬； • 提高注册前实习验光师主管补助金金额，以及自 2024 年 4 月 1 日起由主管接任的实习验光师的索赔流程； • 验光师和眼科医生在 2023 年进行的 CPD 的 CPD 津贴金额； • 提醒您有关管理有紧急眼疾患者的“第一停靠港”责任； • 提醒一线卫生和社会护理工作者（包括社区验光执业人员）接种冬季流感和 COVID-19 疫苗。行动 2. 要求卫生委员会立即将本信备忘录复印并发送给所有人： • 其眼科名单上的验光师、眼科医生和法人团体，他们是其主办卫生委员会的负责人； • 其卫生委员会辖区内的社区验光执业机构。此致，汤姆·费里斯 牙科和验光部副主任
文章探讨了青光眼中的眼表面微生物组和撕裂蛋白质组
摘要：尽管青光眼是全球不可逆性失明的主要原因，但其发病机理尚不完全理解，而眼内压（IOP）是靶向这种疾病的唯一可修改的危险因素。已经提出了包括IOP在内的肠道微生物组和青光眼之间的几个关联。越来越多的证据表明，在眼表面上的微生物之间的相互作用称为眼表面微生物组（OSM）和泪液蛋白质（统称为泪液蛋白质组），也可能在诸如青光眼等眼疾病中起作用。这项研究旨在在青光眼患者中找到OSM和撕裂蛋白的特征。32个结膜拭子的全元基因组shot弹枪测序鉴定出肌动杆菌，富公司和蛋白质细菌是同类中的主要门。该物种仅在健康对照中发现，与青光眼患者相比，它们的结膜微生物组可能富含磷脂酶途径的基因。尽管OSM在OSM中存在较小的差异，但与对照组相比，患者表现出与免疫系统相关的许多撕裂蛋白的富集。与OSM相反，这强调了蛋白质组的作用，并可能引起免疫过程在青光眼中的参与。这些发现可能有助于设计针对青光眼和其他相关疾病的新治疗方法。
高级临床见解的创新自动糖尿病性视网膜病变严重程度分级
[2]电子和电气工程可爱的专业大学，旁遮普省，印度摘要：糖尿病性视网膜病（DR）是一种影响视网膜的危险眼疾，可能导致视力丧失和失明，尤其是在糖尿病患者中。早期识别对于良好的结果至关重要，但是只能通过耗时和劳动密集的彩色眼镜图片来诊断糖尿病性视网膜病。为了克服这一挑战，这项研究提出了一种基于深度学习的策略，该策略通过增强的神经网络（IDR-ENN）使用糖尿病性视网膜病变分级，将视网膜图片分类为糖尿病性视网膜病的不同阶段。在一个数据集中对所提出的方法进行了培训，该数据集包括测试集中的2200张照片和训练集中的11000个彩色视网膜图像。模拟结果表明，基于IDR的算法可以达到极好的准确性，灵敏度和特异性。在这项研究中，我们提出了一种方法来显着减少糖尿病性视网膜病变检测的计算时间。一种NovelIdr-enn方法可在糖尿病性视网膜病变检测的训练计算时间中显着减少85％。本文的总体结论强调了深度学习的潜力，以改善糖尿病性视网膜病的诊断和分级，这可能会对预防由这种疾病引起的失明产生重大影响。关键字：深度学习，糖尿病性视网膜病，盲型跨跨神经网络+，诊断，分级，预防1。简介
处方信息的亮点
n（％）血液和淋巴系统疾病 - - 高热中性粒细胞减少A 49（73％）49（73％）心脏病 - - - - 心动过速B 10（15％）0眼疾 - - 视力模糊7（10％）0胃部疾病 - 胃部疾病 - mucosea -mucose c＃62％51％（92％）34％（92％）（56）（92％） 17（25％）呕吐51（76％）12（18％）腹痛D 30（45％）2（3％）便秘28（42％）0腹泻19（28％）1（1％）一般疾病和给药地点条件 - - Pyrexia 24（36％）3（36％）3（4％）3（4％）3（4％）3（4％）3（4％），中毒，及时的复杂性e，3（3（3（3））营养障碍 - - 食欲降低43（64％）27（40％）神经系统疾病 - - 头痛19（28％）0焦虑f＃10（15％）0呼吸道，胸腔和纵隔疾病 - epistaxis 13（Epistaxis 13（19％）5（19％）5（19％）5（7％）口交g＃12（18％）3（18％）3（18％）3（4％）0（4％）cock 7（4％）cock 7（4％）cough 7（4％）cough 7（4％）cough 7（4％）疾病 - - 脱发48（72％）1（1％）皮疹H 14（21％）0瘙痒I＃13（19％）0皮肤色素沉重化12（18％）0血管疾病 - - 高血压8（12％）1（1％） *包括与条件相关的不良事件。高热中性粒细胞减少症包括发热的骨髓性植物和热中性粒细胞减少症。b心动过速包括窦性心动过速和心动过速。c粘膜炎包括肛门炎症，结肠炎，胃肠道炎症，粘膜炎症，肠炎和气孔炎。d腹痛包括腹部不适，腹痛和腹痛上部。e输血反应包括过敏输血反应和过敏反输血反应。f焦虑包括akathisia，躁动，焦虑和烦躁。h皮疹包括皮疹，皮疹红斑，皮疹麦克鲁帕皮和荨麻疹。g口咽疼痛包括口腔溃疡，口腔疼痛和口咽疼痛。瘙痒包括肛门瘙痒，瘙痒和瘙痒过敏。＃包括多个系统器官类。