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人工智能 (AI) 和肺部超声在传染性肺部疾病中的应用
深度学习算法已准备就绪，可帮助解释随访期间监测变化的放射学发现。然而，超声的转化方法很困难，目前受到很大限制。计算机辅助报告程序可以提供很大的帮助，在专家机器学习的适当背景下，它可以构建未来的诊断方向背景。肺超声是一种严重依赖操作员能力的诊断方法，其中人类专业知识部分必须伴随着最合适的设备和适当设置的质量。然而，在阅读肺部图像时，这种严格的临床和定性解释是一个弱点，因为我们的医疗专业人员在执行该程序时具有不同程度的知识和专业知识。在抗击 2019 年冠状病毒疾病 (COVID-19) 的过程中，由于需要预防传染，因此患者状况以及援助和警告方法也存在特殊困难。患者，尤其是家中、救护车和急诊室设施中资源有限的患者，即使对于专业操作员来说也是非常困难的对象，这也是因为胸部超声检查是全接触程序。定量分析使放射学报告更加全面。实际上，一些研究小组已经开始将人工智能 (AI) 视为读取和分析 X 射线和计算机断层扫描 (CT) 扫描的工具，并通过多种深度学习方法帮助诊断和监测 COVID-19。这样做是为了克服诊断程序和干预背景的固有限制。不幸的是，在超声检查中，基于对伪影（尤其是 b 线）的自动读取，使用不适当方法的建议已经得到解决：这是许多人出乎意料地、毫无理由地提出的建议。在这方面，必须强烈重申，量化不稳定和不可靠的伪影，通过机器计数方法测量它们，只是一种神秘和误导的方法，没有任何优势，而且在患者管理中实际上是危险的。目前，所提出的算法不太可能直接取代医生，即放射科医生在超声诊断过程中的判断以及个人责任。这是因为这些方法对明确发现进行分类的特殊性有限甚至缺乏，并且这种诊断具有法医学含义。
改善澳大利亚人的肺部健康
尽管 COPD 无法治愈，但这种疾病本质上是可以治愈的。早期诊断和干预可以减缓疾病的进展，让人们过上好日子。今年早些时候，澳大利亚肺脏基金会委托进行了一项研究，以更好地了解患有肺病或照顾肺病患者的人们的生活经历。参与者报告说，由于服务有限和等待时间长，他们在获得初级医疗保健服务方面面临巨大困难。四分之一的 COPD 患者表示，找到一位对肺病有很好了解的全科医生是有效管理他们病情的障碍，缺乏有关如何管理肺病的信息和理解也是一大障碍。有必要扩大获取结构化信息和支持服务的渠道，以补充和加强全科医生提供的护理。
慢性肺部疾病 早产
类固醇 这些药物有助于控制和预防呼吸道肿胀。它们还能减少呼吸道中的粘液量。按照处方，吸入性皮质类固醇是通过定量吸入器或雾化器给药的。它们通常每天给药以控制慢性呼吸道症状。您的医疗保健提供者会告诉您何时可以停止给孩子服用此药。最常见的副作用是鹅口疮（口腔酵母菌感染）。服用此药时，应始终使用储雾罐（也称为气室），因为这可以帮助预防鹅口疮并使药物输送到肺部。给孩子服用此药后，还应该漱口以预防鹅口疮。类固醇的例子包括倍氯米松 (Q-Var ® )、氟替卡松 (Flovent ® ) 和布地奈德 (Pulmicort ® )。有时需要口服或通过饲管给予皮质类固醇，如泼尼松或地塞米松 (Decadron ® )。如果您的孩子因呼吸道病毒性疾病而出现严重呼吸问题，通常会开这些类固醇。对于此类疾病，将使用泼尼松或地塞米松。
kimberley-smith-分发和多样性 - 肺部...
1个儿童健康研究中心，昆士兰州布里斯班大学，昆士兰州，2个呼吸道健康小组，微生物组和寄主健康，南澳大利亚卫生医学研究所，南澳大利亚州阿德莱德，昆士兰州菌群菌群3号，昆士兰州昆士兰州病理学，昆士兰州昆士兰病理学，昆士兰州昆士兰病理学，昆士兰，昆士兰，昆士兰州，昆士兰州，昆士兰州，昆士兰州，昆士兰州，昆士兰州，昆士兰州，昆士兰州病理学病。 （SNP），布里斯班，昆士兰州，5个成人囊性纤维化中心，查尔斯王子医院，布里斯班，昆士兰州，昆士兰州6加利波利医学研究基金会6，昆士兰州布里斯班，7 Greenslopes临床单位，昆士兰大学，昆士兰大学，皇后区昆士兰州昆士兰大学，皇后区皇后区，布里斯兰，布里斯巴恩，布里斯巴恩，布里斯巴恩，布里斯巴恩，布里斯巴恩，布里斯巴恩，布里斯巴恩，布里斯巴纳，吉市，quenland
肺部医学中的人工智能
摘要 人工智能 (AI) 正在改变医疗保健服务。医学和医疗保健信息的数字革命正促使数据以惊人的速度增长，这些数据与基因组学、医学成像和电子健康记录等许多数字来源的元素交织在一起。如此巨大的增长引发了越来越多可用于临床实践的基于 AI 的应用程序的开发。熟悉 AI 原理及其应用的肺科专家将有能力并准备好抓住未来的实践和研究机会。本综述的目的是为肺科专家和其他读者提供与 AI 在肺科医学中的应用相关的信息。首先，我们描述 AI 的概念以及机器学习和深度学习的一些先决条件。接下来，我们回顾一些与计算机视觉在医学成像中的应用、使用机器学习的预测模型以及使用 AI 抗击新型严重急性呼吸系统综合症-冠状病毒-2 大流行相关的文献。我们在评论的最后讨论了将人工智能进一步纳入临床肺部实践的局限性和挑战。
国家心脏和肺部研究...
01 ABDUL QAYYUM心脏功能无监督的领域适应引起的生成性和高效的3D体积概率的概率扩散模型，用于四座室的全心脏分割和重构02 Alex Cucco Cucco的炎症，对图和歧视数据的使用，并开发了整体的整体综合学，职业暴露于PM2.5对伦敦地下的不良健康影响04 Benedict Reilly-O'Donnell心脏功能新型平台多发性检测血清血清生物标志物05 Kavitha vimalesvaran心血管疾病试验和SSFP血液信号比例的较高率升级的ATRICTIONT ARTRICTIONT ARTRICTICS ARTRICTICS ARTRICTICTION：分析
肺部呼出气检测更新...
肺癌 (LC) 是人类最常见和最致命的癌症；诊断后 5 年的总体存活率为 10-15%。然而，如果在疾病过程中及早诊断，可以通过手术切除肿瘤，肺癌是可以治愈的。不幸的是，这种情况发生在不到 25% 的患者身上，因为肺癌在晚期之前通常都是无症状的。一项使用胸部计算机断层扫描 (CT) 筛查有肺癌风险的吸烟者的大型研究令人信服地表明，死亡率可以降低 20-40%。然而，CT 筛查费用昂贵，后勤难以实施，并且不能免除辐射暴露。因此，需要适合在护理时使用的替代 LC 诊断方法。我们的建议是使用挥发性代谢组学。这种方法背后的原理在于，当病理过程发生时，人类代谢组会表现出明显而即时的变化，并通过氧化应激、细胞色素 p450、肝酶以及碳水化合物和脂质代谢的组合改变身体的生物化学。挥发性代谢物在肺泡中从血液转移到呼吸中。人类呼吸中存在的挥发性有机化合物 (VOC) 源自正常和异常细胞，尽管混合物的成分不同。VOC 的一个子集可能只出现在异常细胞中，而不会出现在健康细胞中。我们将在这种方法中利用的一个特别重要的特性是，每种疾病可能具有独特的 VOC 模式，因此该技术可以针对某种疾病的选择性进行优化，而不考虑其他疾病。VOC 的研究融合了多学科领域（生物医学、分析化学、气相色谱-质谱 (GC-MS)、微电子学、纳米技术、计算代谢组学和基于人工智能 (AI) 的机器学习）的尖端科学和技术知识。现在的挑战是开发一种用于临床实践的新型独立工具。这一工具将是多种复杂技术的组合，这些技术仍面临许多实际挑战，包括但不限于以下领域：1）快速发展的人类代谢组领域，2）快速成熟的纳米技术领域，为生物样本提供前所未有的传感解决方案和非常低的检测水平，3）对具有极高维数据且示例数量有限的组学数据的分析具有挑战性，这些条件需要最新的模型开发和验证技术，以避免错误的发现或乐观的结果，因此，我们才刚刚开始一段漫长的旅程。
肺部纤维化的肺细胞移植
特发性肺纤维化是死亡的主要原因，几乎没有治疗选择。在这里，我们证明了使用整个肺部的单细胞悬浮液在两个不同的小鼠系统中的单细胞悬浮液来证明成人肺细胞移植的肺纤维化：Bleyomycin治疗和缺乏端粒重复结合因子1在肺泡2型中缺乏端粒重复结合因子1（SPC-CRE TRF1 TRF1 FL/FL/FL）的小鼠，Spontane，Spontane，Spontane，Spontane。在这两种模型中，纤维化的进展与宿主肺祖细胞的水平降低有关，与我们先前的研究相比，可以植入DO-or-Ocenitors而没有任何其他条件。转移两个月后，植入的祖细胞膨胀，形成了包括AT1和AT2肺泡细胞的许多供体衍生的斑块，以及供体衍生的间质和内皮细胞。这种肺嵌合与纤维化的衰减有关，如组织学，生化，通过计算机断层扫描成像和肺功能测量所证明的。我们的研究为使用肺部细胞移植治疗肺纤维化提供了有力的理由。
Sutherland心脏和肺部团队（Shalt）
推荐标准客户患有慢性心力衰竭，慢性心脏病或肺动脉高压，需要以下服务之一：1。客户需要监测和教育，以使其慢性心力衰竭，慢性心脏病或肺动脉高压的自我管理，2。客户将在门诊健身房或家庭设置中进行监督的康复运动计划，以提高其运动能力和生活质量。排除标准：1。居住在老年护理设施中的人。2。居住在萨瑟兰郡外面的人。（愿意参加愿意参加医院门诊体育馆计划的客户的豁免）。3。体育馆：需要常数1：1监督的人，例如高跌落风险，失明，无法遵循指示。