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眼睛健康和糖尿病
糖尿病患者的任何人都有患视网膜病变或刺激性疾病的风险 - 1型和2型糖尿病以及其他形式，以及其他形式，例如年轻人（Mody）的成熟 - 发作性糖尿病（Mody），内部自身免疫性糖尿病，成人（LADA）（LADA）和3C糖尿病型糖尿病（由其他医疗疾病引起的疾病），但对其他疾病却不影响gestrep gest。您患有糖尿病的时间越长，患视网膜病变或大肿瘤病的风险就越高。但是，大多数发展视网膜病的人都会发展出轻度的非视野威胁形式。对于那些确实发展了视网膜病变或大baculopathy视力范围的人，可以使用治疗。因此，发展视网膜病并不意味着您会失去愿景。由于糖尿病而导致的视力丧失是可以预防的，保护自己的最佳方法是通过自我保健和参加医疗保健任命。
意义在于旁观者的眼睛
为了在不断变化的社会文化环境中保持竞争力，企业经常引入新的含义——客户使用其产品或服务的新原因——这些必须嵌入到他们的战略中。然而，客户是价值创造过程的积极参与者，而不是被动的接受者。在服务领域尤其如此，因为价值是在提供者和消费者之间的互动中创造的。因此，在设计商业模式时，企业必须考虑客户的意义创造活动，这些活动具有高度的主观性，并受到文化框架和个人特征的影响。然而，商业模式文献在很大程度上忽视了企业如何设计商业模式来表达新的含义并塑造客户的看法。在本研究中，我们探讨了商业模式设计在决定企业如何表达客户随后感知的新含义方面的作用。我们对同一位企业家开发的两个商店概念进行了比较案例研究，这两个概念都引入了相同的新含义。通过对创始人和首席执行官的深入访谈、店内观察和档案数据，我们分析了他们引入新含义的策略。此外，我们将主题建模应用于在线评论，以检查客户如何解释这些新含义。我们的研究结果表明，企业可以通过商业模式设计来塑造客户对新意义的看法，特别是通过利用与价值交付相关的价值创造机制。这项研究丰富了商业模式设计文献，并将其与意义话语的创新联系起来。它还为从业者提供了如何利用公司战略向客户传达预期意义的见解。
眼睛是心脏的镜子
人眼是一种独特的感觉器官，是感觉神经系统的一部分。但是，有许多器官系统也可以与眼睛一起使用。在我的书《超越人眼》和《人眼的额外视觉功能》一书中，我试图强调视觉不仅是人眼的功能。眼睛的大部分外部由角膜和巩膜组成；中间部分 - 镜头系统，没有血液供应，并封闭在光学清晰的水性水中。视网膜的最内向部分含有眼睛的主要血液供应。人眼是体内唯一能够“看到”光波长并将其变成视觉图像的器官。，如果没有眼睛的科学家，我们无法在利兹大学获得视觉图像，从而成功地训练了人工智能（AI）系统，以检测视网膜扫描的迹象，这些视网膜扫描相对便宜，并且由配备医生和眼科诊所进行。“如果我们可以用眼睛作为评估我们的心血管健康的窗户，那不是很好吗？”亚历杭德罗·弗兰吉（Alejandro Frangi）问。眼睛扫描签证之间的关系表明，年龄较大的人在视网膜（小动脉）和更宽，更扭曲的较大的大血管（venules）中更狭窄和扭曲的小血管。视网膜中的小动脉每10 mm Hg的收缩压增加（p <.001），每种毫米Hg的眼压升高每10 mm Hg缩小0.13像素（p <.05）（p <.05）。随访时的眼压增加与这些小血管的扭曲相比，比基线时的扭曲更大（每毫米Hg 0.59％； P = .024）。
眼睛内肿块患者的眼睛特异性定量动态增强MRI分析
抽象的客观动态对比增强（DCE）-MRI当前通常不用于眼内肿块，因为病变很小，具有不均匀的t 1，并且眼睛容易运动。本文的目的是应对这些特定眼睛的挑战，从而实现准确的眼睛DCE-MRI。使用脂肪抑制的3D损坏的渐变层序（与随机轨迹序列的时间分辨血管造影）使用脂肪抑制的3D损坏的渐变序列获得了19个紫veal黑色素瘤（UM）患者的材料和方法DCE-MRI。分析由两步登记方法组成，以校正头部和眼睛运动。t 1映射以将信号强度转换为浓度。随后，将TOFTS模型拟合了Voxel，以获得K trans和v e。结果注册显着提高了浓度曲线质量（p <0.001）。T 1的T 1明显低于肿瘤病变（888 ms vs 1350 ms，p = 0.03）。病变中达到的B 1 +的平均值为91％。平均K trans为0.46 min -1（范围0.13-1.0），平均V E为0.22（范围0.10–0.51）。使用这种特异性分析的结论，可能有助于诊断，进一步和随访的人眼内肿块DCE。
微生物-肠道-眼睛轴
摘要 人体的每个器官都有自己的微生物群，眼睛作为一个复杂的多组分器官也不例外。由于传统研究方法的局限性，对眼部微生物组 (OM) 的详细研究直到 2010 年才作为眼部微生物组项目的一部分开始，当时研究方法的进步使得获得详细数据成为可能，尽管之前一直存在争议，即微生物是否能够附着在眼部表面——具有抗菌特性的泪膜层上。眼球表面的结构由角膜、结膜、泪腺及泪膜、睑板腺以及睑板膜组成；它们共同对抗刺激物、过敏原和病原体。眼部微生物群的稳态对于维持视觉器官的健康至关重要。大多数微生物位于角膜和结膜上，包括16S rRNA测序在内的现代研究方法已经能够确定眼表微生物群的“核心”，并确定最常见的类型：葡萄球菌、棒状杆菌、丙酸杆菌和链球菌，尽管“核心”的具体组成仍然存在争议。 MB的组成受多种因素影响，包括年龄、佩戴隐形眼镜、服用眼科药物和抗生素。与许多其他器官一样，眼表面的微生物群受到肠道微生物群的影响：这种联系被称为“微生物-肠道-眼睛”轴。在肠眼轴内，健康的肠道微生物群会产生短链脂肪酸、吲哚、多胺和其他对免疫系统和视网膜健康有益的物质。菌群失调会导致体内平衡被破坏，而炎症反应的加剧会导致视神经受损和眼部疾病的进展。一些眼科疾病，如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、脉络膜新生血管、葡萄膜炎、原发性开角型青光眼、干燥综合征和干眼症，可能与肠道微生物组成的变化有关。使用各种方法纠正肠道菌群失调可以降低患眼疾的风险，尽管还需要进一步研究来发现沿“微生物-肠道-眼”轴治疗眼科疾病的新方法。
使用基于用户控制的眼睛眨眼
Quito，厄瓜多尔摘要 - 由联合国等不同组织出版的数据表明，有很多人患有不同类型的运动障碍。在许多情况下，残疾是如此严重，以至于无法进行任何形式的运动。面对这种情况，大脑计算机界面技术已经面临着开发解决方案的挑战，这些解决方案允许为这些人提供更好的生活，最重要的领域之一就是移动性解决方案，其中包括大脑计算机接口使电动轮椅作为最有用的解决方案之一。面对这种情况，目前的工作开发了一种大脑计算机接口解决方案，该解决方案允许用户使用眨眼时产生的脑电波来控制轮椅的运动。为了创建本解决方案，增量原型方法已用于通过生成独立的模块来优化开发过程。该解决方案由几个组件，即EEG系统（OpenBCI），主控制器，轮椅控制器和轮椅，允许模块化以简单的方式进行其功能的更新（改进）。开发的系统表明它需要较低的培训时间，并且具有现实世界中适用的响应时间。实验结果表明，用户可以在一段时间内使用可接受的错误等级执行不同的任务，这可以被认为是系统可接受的。考虑到原型是为残疾人创建的，该系统可以授予他们一定程度的独立性。
心脏、眼睛和人工智能：评论
心脏病仍然是美国的第一大死亡原因。基于深度学习的人工智能 (AI) 方法在研究心血管疾病的各种因素中变得越来越普遍。使用视网膜扫描技术诊断视网膜疾病（如糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性、青光眼等）的使用已得到广泛记录，使用眼底照片和光学相干断层扫描血管造影 (OCTA)。研究人员现在正在寻求将 AI 的强大功能与视网膜扫描的非侵入性便捷性相结合，以检查心脏的运作并根据微血管的特征和功能预测大血管的变化。在这篇综述中，我们总结了使用视网膜成像诊断心血管问题和其他疾病领域的现状。
通过患者的眼睛进行医疗保健
长期以来，我们一直缺乏对人们的医疗保健体验和结果的有意义的洞察。尽管拥有丰富的全球医疗保健数据，但卫生系统绩效指标历来侧重于投入和过程，而不是医疗保健对人们生活和福祉的影响。患者报告指标调查 (PaRIS) 是填补这一空白的首个此类国际调查。它提供了一组独特的指标，揭示了 45 岁及以上患有慢性疾病的人如何体验医疗保健以及这对他们的生活有何影响。PaRIS 为初级保健模式如何为人们提供服务提供了新的见解，无论性别、收入水平或教育程度如何。PaRIS 数据收集正在 20 个国家/地区进行。最终数据集将包含在 1,500 多家初级保健机构接受护理的 100,000 多名患者。本简报重点介绍了来自 15 个国家/地区的 60,000 多名患者和 1,200 家初级保健机构的一些早期发现。