Akiba R,Masuda T,Yokota S,Yonemura S,Nishida K,Takahashi M,Kurimoto Y,MandaiM。干细胞报告。2024 doi:10.1016/j.stemcr.2024.09.002。※epub在印刷前。pmid:39366379。
ELEVATUM 临床试验 (NCT05224102)。a 在基线访视(即首次研究治疗当天)前 28 天内进行筛查。如果需要 > 28 天,筛查期可延长最多 5 个工作日。b 如果患者在第 56 周完成 SFV,则视为已完成研究。提前(第 56 周之前)退出研究或治疗的患者应在最后一次研究治疗后 ≥ 28 天返回接受 ETV。BCVA,最佳矫正视力;CST,中央亚区厚度;DME,糖尿病性黄斑水肿;ETDRS,早期治疗性糖尿病视网膜病变研究;ETV,提前终止访视;Q8W,每 8 周一次;SFV,安全性随访访视。
的目的:使用模式电子图数据来评估一种大型语言模型Claude-3(一种大语言模型)的诊断准确性,并评估了病理特征和色素性视网膜炎和锥体杆状营养不良的诊断。方法:来自健康个体的模式电子模拟测量的子集,色素性视网膜炎和锥体棒性营养不良的患者是从PERG-IOBA数据集中随机选择的。向Claude-3提供了模式的电视图和临床数据,包括年龄,性别,视力,以进行分析和诊断预测。在两种情况下评估了模型的准确性:“第一选择”,评估了主要差异诊断的准确性和“前三名”,评估了是否包含在前三名鉴别诊断中的正确诊断。结果:研究中总共包括46名受试者:20个健康个体,13例色素性视网膜炎患者,13例锥体-ROD营养不良患者。Claude-3在检测病理学的存在或不存在时达到了100%的准确性。在“第一选择”方案中,该模型在诊断色素性视网膜炎(61.5%)和锥体棒性营养不良(53.8%)方面表现出适度的准确性。然而,在“前3个”方案中,该模型的性能显着提高,色素性视网膜炎的精度为92.3%,锥体-ROD营养不良症的精度为76.9%。结论:这是第一个证明大语言模型,特别是Claude-3的潜力的研究,分析模式电子模拟数据以诊断视网膜疾病。未来的研究应集中于整合多模式数据,并与人类专家进行比较分析。尽管有一些局限性,但该模型在检测病理学和区分特定疾病方面的高精度突出了大语言模型在眼生理学中的潜力。关键词:色素性视网膜炎,锥杆营养不良,模式电子图,大语言模型
摘要糖尿病性视网膜病(DR)和糖尿病性黄斑水肿(DME)是糖尿病(DM)患者的微血管并发症之一,如果没有早期诊断并进行适当治疗,可能会导致失明。可以使用各种技术诊断和治疗这两种疾病。治疗方式包括激光光凝治疗,玻璃体切除术手术,眼内类固醇注射和抗血管内皮生长因子(抗VEGF)注射。这些方法与代谢控制结合使用时可以帮助避免失明。这些建议是通过使用基于证据的医学原则来帮助医学专业人员(尤其是眼科医生)来识别和治疗DME案件的。主要目标是提供共识建议,并希望减少印度尼西亚DR和DME引起的失明发病率。
摘要 在治疗癌症、心脏病、神经系统疾病或视网膜血管病等慢性和危险疾病时,我们经常需要最有效的剂量方案,并具有足够的精度和足够的治疗潜力。适体是这些能够以靶向方式发挥作用的实体之一。通常,它们是由一种名为“指数富集配体系统进化 (SELEX)”的迭代筛选程序产生的,该程序用于复杂化核酸库。对于包括靶向治疗在内的多种生物目的,适体具有潜力,并且可以轻松塑造成所需的需求,也可以以不太奢侈或昂贵的方式进行测试。可以采用化学修饰来增强其药理作用或防止酶促降解,从而保证其在生理环境中的化学完整性和生物利用度。最近在药物靶向和使用适体的设计方面取得的进展是本综述的主要主题。本综述将重点介绍当前的发展,并讨论基于适体的靶向治疗(包括适体疗法)领域的前景和问题。关键词:适体、SELEX、靶向治疗、药物发现、慢性病。国际药物输送技术杂志(2024 年);DOI:10.25258/ijddt.14.3.81 如何引用本文:Mishra A、Abdullah SM、Koley S、Modak S、Das A。适体在治疗药物靶向和设计中的见解。国际药物输送技术杂志。2024;14(3):1829-1835。支持来源:无。利益冲突:无
摘要:计算机视觉是医学图像分析中的强大工具,支持对眼部疾病的早期检测和分类。糖尿病性视网膜病(DR)是继发于糖尿病的严重眼科疾病,伴随着危险性疾病的几个早期迹象,例如微型神经疗法(MAS),出血(Hemos)和渗出液(EXS),这些症状已被广泛研究并靶向由计算机视觉模型检测的对象。在这项工作中,我们测试了最先进的Yolov8和Yolov9 Architectures DR Feldus功能分割的表演,而无需编码经验或编程背景。我们从公共Messidor数据库中获取了一百个DR图像,并手动标记并准备了它们以进行像素分割,并测试了不同模型变体的检测能力。我们通过数据增强增加了训练样本的多样性,包括平铺,翻转和旋转眼底图像。在检测诸如MA,Hemo和ex之类的DR病变时,提出的方法达到了可接受的平均平均精度(MAP),以及眼睛后极的标志,例如视盘。我们将我们的结果与涉及不同神经网络的文献中的相关作品进行了比较。我们的结果是有希望的,但尚未准备好进入临床实践。必须进行准确的病变检测,以确保早期和正确的诊断。未来的工作将进一步研究病变检测,尤其是MA分割,并通过改进的提取技术,图像预处理和标准化数据集进行研究。
简介。糖尿病性视网膜病的发作和发展在怀孕期间更为普遍。怀孕对糖尿病性视网膜病没有长期影响;但是,在50-70%的病例中,视网膜病变的变化仍在继续。在妊娠中期,恶化的可能性最高,产后一年。与疾病进展相关的其他因素包括糖尿病的持续时间,受孕时的视网膜病程度,高血糖治疗,贫血,贫血和相关高血压的发育。在严重的非增生性视网膜病例的情况下,建议迅速启动激光光凝,而不是等待早期增殖。在怀孕前后,保持良好的糖尿病控制可以帮助防止疾病进展和严重的视力丧失。
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效果超出了健康和特殊的道德优先事项*,尽管目前可用的治疗方法,但仍有很大的未满足需求。这种情况对于来自医疗保健系统尚未公平服务的种族/族裔的人们具有很大的相关性。这种治疗可能会在照顾者的生活质量和/或追求自己的教育,工作和家庭生活的能力方面取得重大改善。该治疗通过其作用机理或交付方法来改善有效治疗的机会。*在某种程度上,将如何判断任何有效治疗方法的任何有效治疗方法的价值在某种程度上如何判断,并旨在反映特定治疗对患者,护理人员和社会的更广泛影响。有关其他信息,请参阅ICER价值评估框架。ICER鼓励利益相关者在其公众评论中提供有关这些要素的意见。
1 Aragon Research(IIS Aragon),50009 Zaragoza,西班牙;图片。 Mariasopipila@gmail。 M.A.-Á ); A.B.-M。); M.D.-B.-B.-B。 ); A.-C.-C。 Valencia,6015 Valencia, Zaragoza,50000, pilipa@unitzar.s(i.p.)1 Aragon Research(IIS Aragon),50009 Zaragoza,西班牙;图片。 Mariasopipila@gmail。 M.A.-Á); A.B.-M。); M.D.-B.-B.-B。); A.-C.-C。 Valencia,6015 Valencia, Zaragoza,50000, pilipa@unitzar.s(i.p.)