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World File Search System肺不张
传染性脊椎下张炎，这是疼痛的忽视
传染性脊椎关节炎是通过通过各种路线传播微生物的，从而导致脊柱的感染。在任何所需的MRI上进行诊断，并显着增加白细胞，红细胞淋巴结粘量（ESR）和C反应蛋白（CRP）实验室参数。确定性诊断是通过活检材料中微生物的证明进行的。由于这种疾病很少见，腰痛在人群中非常普遍，因此诊断通常会被遗漏和延迟。[1]因此，它仍然是合并症的重要原因。可以通过适当的抗生素疗法治疗该疾病的延迟诊断，可能通过引起神经系统后遗症而导致残疾。[2]
纵向培养的精确切割肺切片作为肺的预测离体模型
探索体内模型的替代方案，本研究验证了精确切割肺切片（PCLS）是可行的肺癌研究的可行的离体平台。我们确定了PCLS的长期活力和结构保存，对于准确的药物反应研究至关重要。使用紫杉醇作为基准药物和一种与免疫疗法结合使用的具有治疗良好的银纳米颗粒，我们对其对PCLS对PCLS的治疗作用进行了开创性的比较分析。结果表明，PCL在体内反应中紧密模仿，表明肿瘤生长抑制作用中的药物疗效可比。这种直接比较不仅证实了PCL在模拟现实结果中的实用性，而且还强调了其在减少动物测试中的潜力。通过为肺癌研究提供可靠，道德和有效的替代方案，PCL可以显着增强临床前研究和药物的开发，这标志着迈向更人性化和代表性的科学研究的关键一步。
解读肺腺癌异质性
摘要：肺癌是全球最常见的癌症之一，也是癌症相关死亡的主要原因。2021 年世界卫生组织 (WHO) 分类对肺腺癌进行了详细和更新的分类，特别关注罕见的组织学类型，包括肠型、胎儿型和胶体型，以及未另行指定的腺癌，总体上约占所有病例的 5-10%。然而，如今大多数中心都难以诊断出罕见实体，并且仍然缺乏针对这些患者的最佳治疗管理的证据。近年来，随着对肺癌突变特征的了解不断增加，以及不同中心下一代测序 (NGS) 的普及，有助于识别肺癌的罕见变体。因此，希望在不久的将来会有几种新药可用于治疗这些罕见的肺癌，例如靶向治疗和免疫治疗，这些药物在临床实践中经常用于治疗多种恶性肿瘤。本综述的目的是总结目前关于最常见的罕见腺癌亚型的分子病理学和临床管理的知识，以便提供一份简明、最新的报告，为临床医生在日常实践中的选择提供指导。
人工智能 - 指导肺超声
UNG超声（LUS）越来越多地用于诊断，评估和监测呼吸短暂的患者。1 LUS是便携式的，是低成本，并且不会使患者暴露于辐射，同时允许对肺进行病理的快速，实时检查。1-6与胸部X射线照相相比，LU在检测正确使用时具有更好的准确性，可在检测肺炎，气胸，胸膜炎和肺炎时具有更好的准确性。7-11，特别是，识别B线伪像的鉴定，以及其他护理点超声音评估，例如超声心动图或下腔静脉直径的评估和可折叠性，可以帮助诊断和监测条件，包括肺部水肿的急性心力衰竭。11-14证据插曲，限制部门，IntensiveCare单位和OutOutPatientClinicSettingScrossseveralMedicalSpeialties（例如，初级保健，肾脏病，心力衰竭，心力衰竭诊所）。15-18
肿瘤内mycobiome如何调节肺...
在导致癌症发病机理和预后的无数因素中，微生物组已成为调节肿瘤发生和对治疗反应的关键参与者。尽管许多研究强调了细菌的作用，并在某种程度上强调了肿瘤进展中的病毒，但真菌或真菌组在这种复杂的景观中的影响仍然是一个很大程度上未知的领域。1尽管与细菌组相比其生物量较低，但对健康和疾病的影响不可否认。不仅真菌在人体内有重要的份额，而且它们也可以表现为机会性病原体，尤其是在具有免疫功能低下的免疫系统（例如癌症患者）的患者中。2值得注意的是，已在广泛的人类癌症中鉴定出了mycobiome。3然而，尽管有这些见解，但深入的研究询问了真菌微生物组和癌症之间的联系。4-6
肺结节的机器学习评估
AI 被定义为计算机科学的一门学科，其重点是创造能够感知世界并表现得像人类的机器 (13)。最初的 AI 算法用于简单的数据分析，由程序员硬编码，无法识别未专门编程的模式 (14)。ML 是 AI 的一个子领域，其中算法可以识别和学习复杂数据集中的模式以产生智力预测，而不是通过显式编程 (14,15)。然而，大多数传统的 ML 算法仍然需要人工输入，并且此类算法能够评估的模式仍然相当简单。DL 可以被概念化为 ML 的一类，其中算法基于人工神经网络组织成许多处理层，类似于人脑。医学成像最常用的 DL 模型是卷积神经网络 (CNN) (16)（图 1），最初由 Fukushima 于 1980 年描述 (17)。LeCun 等人于 1989 年首次描述了使用反向传播训练 CNN 进行图像识别 (18)。2012 年，Krizhevsky 等人首次使用图形处理单元 (GPU) 训练 CNN 对物体进行分类，并因此赢得了 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (19)。CNN 不需要人工干预即可进行复杂的数据分析 (20)。CNN 模仿人类大脑，神经元组织成多层 (21)
胸外科及肺科中心
然而，肺癌仍然是全国男性和女性癌症死亡的主要原因。朱庇特医疗中心认识到了这一挑战，并建立了胸外科和肺卓越中心。这一战略举措的目的是成功地建立了一种多学科方法来诊断和治疗肺癌和其他胸部恶性肿瘤。我们致力于为患有肺、气管、食道、胸壁和纵隔疾病的患者提供最优质、最先进、最全面的护理。我们被《美国新闻与世界报道》评为肺癌手术高绩效（最高分），被美国放射学院指定为肺癌筛查中心，并被肺癌联盟认可为卓越筛查中心。担心或有患肺癌风险的患者可以接受快速、无痛、非侵入性的筛查方法。如果 CT 肺部扫描有任何发现，患者将被转诊到我们的肺结节诊所，在那里他们将接受准确的评估和快速干预，以获得最佳结果。
间质性肺异常的临床意义及...
ILA。193 名接受 ICI 单药治疗的患者中有 18 名 (9.3%) 出现早发性 ICI-ILD，71 名接受 ICI 和化疗的患者中有 3 名 (4.2%) 出现早发性 ICI-ILD。7 名患者 (2.7%) 在出现早发性 ICI-ILD 之前接受了胸部放射治疗。患有和未患有早发性 ICI-ILD 的患者基线特征之间的差异并不显著。患有和未患有 ILA 的患者中出现早发性 ICI-ILD 的比例之间的差异并不显著 (p = 0.765)。
研究文章 Qure.ai 自动分类器针对各种类型结核病患者的大型注释数据库的性能
在结核病肆虐的地区，缺乏训练有素的放射科医生来快速处理 CXR 一直是一个挑战，影响及时诊断和患者监测。结核病患者肺部注释图像的缺乏阻碍了将面向数据的算法应用于研究和临床实践的尝试。结核病门户计划数据库 (TBPP，https://TBPortals.niaid.nih.gov) 是一个全球合作项目，整理了大量最危险、难以治愈的耐药结核病 (DR-TB) 患者病例。TBPP 拥有 1,179 例 (83%) 耐药结核病患者病例，是一个独特的集合，非常适合作为深度学习分类器的试验场。截至 2019 年 1 月，TBPP 数据库包含 1,538 张 CXR，其中 346 张（22.5%）由放射科医生注释，104 张（6.7%）由肺科医生注释，剩下 1,088 张（70.7%）没有注释。Qure.ai qXR 人工智能自动 CXR 解释工具在 TBPP 数据库中 346 张放射科医生注释的 CXR 上进行了盲测。Qure.ai qXR 对空腔、结节、胸腔积液、肺门淋巴结肿大的 CXR 预测与人类专家注释成功匹配。此外，我们还测试了 12 个 Qure.ai 分类器，以确定它们是否与治疗成功率相关（治疗医生提供的信息）。发现十个描述符具有重要意义：异常 CXR（p = 0.0005）、胸腔积液（p = 0.048）、结节（p = 0.0004）、肺门淋巴结肿大（p = 0.0038）、空洞（p = 0.0002）、不透明度（p = 0.0006）、肺扩张（p = 0.0074）、实变（p = 0.0004）、结核病指标（p = < .0001）和纤维化（p = < .0001）。我们得出结论，应用全自动 Qure.ai CXR 分析工具可用于快速、准确、统一、大规模的 CXR 注释辅助，因为它即使对于未用于初始训练的 DR-TB 病例也表现良好。在 TBPP 等不同数据集上测试人工智能算法（包括机器学习和深度学习分类器）对于临床采用的医疗数据分析自动助手至关重要。