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一种基于深度学习的方法，使用音频分类诊断轻度创伤性脑损伤
轻度创伤性脑损伤 (mTBI 或脑震荡) 越来越受到关注，因为这种损伤在接触性运动中发病率较高，而且主观诊断方法 (纸笔) 也存在局限性。如果 mTBI 未被诊断出来，而运动员过早恢复比赛，则可能导致严重的短期和/或长期健康并发症。这表明提供更可靠的 mTBI 诊断工具以减少误诊的重要性。因此，需要开发可靠、高效的客观方法和计算稳健的诊断方法。在此初步研究中，我们建议从收集的参加橄榄球联盟的运动员的语音录音中提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 特征，无论这些运动员是否被诊断患有 mTBI。这些特征是在我们新颖的粒子群优化 (PSO) 双向长短期记忆注意力 (Bi-LSTM-A) 深度学习模型上进行训练的。在训练过程中几乎没有发生过拟合，表明该方法对于当前测试数据集分类结果和未来测试数据具有很强的可靠性。区分 mTBI 患者的敏感性和特异性分别为 94.7% 和 86.2%，AUROC 得分为 0.904。这表明深度学习方法具有强大的潜力，未来分类结果的改进将依赖于更多的参与者数据和 Bi-LSTM-A 模型的进一步创新，以充分确立该方法作为实用的 mTBI 诊断工具的地位。
性传播的葡萄球菌的争议...
伊巴丹大学，伊巴丹，尼日利亚伊巴丹抽象草药越来越流行，但传统/草药医生的最典型主张与革兰氏阳性细菌，葡萄球菌，葡萄球菌，被描述为一种致命的性传播疾病，表现为可享受的疾病和其他症状的形式；伴随着不孕，性功能障碍和阳ot的作用。他们进一步吹嘘自己是唯一拥有葡萄球菌性传播祸害的疗法（草药）的人。在没有区分表型分类工具，葡萄球菌和念珠菌属的情况下。可能会彼此混淆。但是，葡萄球菌是一种细菌，而不是感染。因此，传统医生的夸耀必须有更多的能力治愈最初不是感染的感染。总的来说，常识是念珠菌或念珠菌病很可能是误诊性传播的葡萄球菌疾病，这是人类临床健康的重要问题。关键词：念珠菌，念珠菌，临床传染病，性传播感染，葡萄球菌引言1草药在全球越来越流行，尤其是在撒哈拉以南非洲的几个国家（David，1997年； Orisatoki和Oguntibeju，2010年））。随着草药药物的日益普及，尼日利亚政府颁布了医学和牙科医生（修订）法令号78，1992年9月30日，将天然药物（传统医学和替代医学）与东正教并排放置。，但从那以后，尼日利亚传统/草药医生成为传统和替代医学的直言不讳的拥护者，无与伦比的数量增加了
最初发表于以下网址：GASTALDI，GIACOMO； Lucchini，芭芭拉； Thalmann，Sebastien；阿尔德（Stephanie）； Laimer，马库斯；布莱德尔，迈克尔；威斯利，彼得；
作为第一步，作者强调生活方式的改变（增加体育锻炼，停止吸烟），血压控制和降低胆固醇）。初始医疗应始终是二甲双胍和钠葡萄糖转运蛋白2（SGLT-2）抑制剂或胰高血糖素样1肽（GLP-1）再生动物激动剂激动剂的组合治疗。二甲双胍先于首先和上吐剂，并由SGLT-2抑制剂或GLP-1受体激动剂。在患有2型糖尿病的人中，如果初始双重组合不够，则建议使用三重组合（SGLT-2抑制剂，GLP-1受体激动剂和二甲双胍）。这种三重组合尚未在心血管结局试验中进行正式测试，但是在欧洲和美国，有越来越多的现实世界经验证明，与二甲双胍，SGLT-2抑制剂和GLP-1受体受体激动剂的三重组合是最佳的治疗方法，可降低3点MACE MACE，MACE MACE MACE，MACE MACE，MEACT ERSTATY和其他组合。与SGLT-2抑制剂和GLP-1受体激动剂相比，不再建议使用磺酰尿素治疗其副作用和更高的死亡率。如果三组合不足以将HBA1C降低到所需的靶标，则胰岛素治疗是必不可少的。所有2型糖尿病患者中四分之一（有时误诊）需要胰岛素治疗。如果胰岛素缺乏症是2型糖尿病开始时的主要因素，则必须逆转药物的顺序：胰岛素首先，然后是心肾脏保护药物（SGLT-2抑制剂，GLP-1受体受体激动剂）。
T1D索引：初始结果，数据限制和未来开发的含义
审查的摘要目的是有关1型糖尿病（T1D）的发病率，患病率和死亡率的当前全球信息，尤其是在低收入和中等收入国家。为了解决证据，JDRF，儿童的生命，国际儿科和青少年糖尿病学会以及国际糖尿病联合会的差距，已经开发了T1D指数，该指数使用了Markov数学模型以及机器学习模型以及所有可用的数据，以提供T1D负担的全球估计。本综述评估了指数的方法，局限性，当前发现和未来方向。最新发现全球流行率在2021年为840万，有150万<20年（y）。T1D患病率从1.5到534每100,000，T1D占不同国家所有糖尿病的0.1-17.8％。估计总共35,000名<25岁的年轻人因非诊断而在T1D发作时死亡。估计有435,000人<25岁，正在接受“最低限度的护理”。卫生调整后的生活年（HALY）损失了2021年诊断为T1D的人，范围为14至55 y。总结这些结果表明，减少非诊断死亡的干预措施，并提高至少中级护理水平的机会，以减少预计的终身损失。由于所需的输入中的无数数据，结果具有明显的不确定性。获得最近的发病率，流行率和死亡率数据，以及解决数据质量问题，误诊和缺乏成人数据，对于维持和提高准确性至关重要。随着新数据可用，该索引将定期更新。
主要抑郁症中的线粒体代谢
摘要：重度抑郁症（MDD）是世界上最残疾的疾病之一。MDD传统上是根据患者的症状诊断的，这可能导致误诊。尽管MDD的致病机制尚不清楚，但一些研究将线粒体功能障碍确定为MDD发作和进展的核心因素。在MDD的背景下，线粒体代谢的替代可能导致能量产生和氧化应激失衡，从而导致这种疾病的基本病理生理机制。因此，将线粒体功能障碍作为早期和准确诊断MDD的关键生物标志物的识别是一个重大挑战。面临着抗抑郁药的传统治疗局限性，正在研究新的药理学治疗靶标，例如氯胺酮/埃斯酮胺，迷幻药或抗炎药。所有这些药物由于其作用速度和调节神经可塑性和/或运动加工的能力而显示出潜在的抗抑郁作用。并行研究了非药物治疗靶标，例如经颅磁刺激（TMS）和深脑刺激（DBS），以调节神经元活性并提供治疗替代方案而被公认为。最后，对这些方法的优势，劣势，机会和威胁进行了详细分析，突出了必须解决的主要挑战。作为细胞活性与线粒体呼吸直接相关，本综述的目的是检查线粒体功能障碍与MDD之间的联系，评估线粒体生物标志物如何提供更客观和更精确的诊断工具，并探索传统的抗抑郁剂以及针对特定型号的传统抗抑郁剂的其他治疗方法。
遗传性三阶层肌动蛋白淀粉样变性的诊断和管理的新颖方法
抽象的遗传性经性淀粉样蛋白病（ATTRV）是一种严重的成人常染色体显性遗传遗传性全身性疾病，主要影响周围和自主神经系统，心脏，肾脏和眼睛。ATTRV是由经腹蛋白（TTR）基因的突变引起的，导致包括周围神经系统在内的多个器官中淀粉样蛋白原纤维的细胞外沉积。通常，与ATTRV相关的神经病变的特征是迅速进行性和致残的感觉运动轴突神经病，并早期纤维介入。腕管综合征和心脏功能障碍经常作为ATTRV表型的一部分共存。尽管神经病学家中对Attv多神经病的认识有所提高，但误诊的率仍然很高，导致诊断的重大延迟和应计性残疾。及时诊断很重要。ttr蛋白稳定剂差异和tafamidis可以延迟疾病的进展。此外，TTR基因沉默药物，patisiran和Inotersen导致TTR产生降低了80％，导致周围神经病和心脏功能障碍的稳定或略有改善，以及生活质量和功能的改善。相当大的治疗进展提出了其他挑战，包括优化ATTRV神经病中的诊断技术和管理方法。本评论重点介绍了诊断技术，当前和新兴管理策略以及ATRV疾病进展的生物标志物发展的关键进展。
对信任人工智能的态度 防止全科医生被动遵守的见解和因素：一项初步研究
摘要：人工智能 (AI) 系统可以通过支持临床医生做出适当的转诊来提高系统效率。然而，它们本质上并不完善，如果不能正确识别误诊，可能会对患者护理产生影响。本文介绍了一项在线调查的结果，以了解全科医生 (n = 50) 在评估皮肤病变时是否信任虚构的基于 AI 的决策支持工具的输出，并确定哪些个人特征可以使全科医生不太容易坚持错误的诊断结果。研究结果表明，当人工智能正确时，全科医生在获得正确的人工智能信息后正确诊断皮肤病变的能力显著提高，从 73.6% 提高到 86.8% (X 2 (1, N = 50) = 21.787 , p < 0.001)，对良性 (X 2 (1, N = 50) = 21 , p < 0.001) 和恶性病例 (X 2 (1, N = 50) = 4.654, p = 0.031) 均有显著影响。然而，当AI提供错误信息时，只有10%的全科医生能够正确地不同意AI在诊断方面的指示（d-AIW M：0.12，SD：0.37），尽管有AI的见解，但只有14%的参与者能够正确决定管理计划（d-AIW M：0.12，SD：0.32）。对群体间个体特征差异的分析表明，具有皮肤病学领域知识的全科医生更善于拒绝AI的错误见解。
集成深度学习用于脑肿瘤检测
随着医疗技术的快速发展，医学大数据时代正在迅速到来。对这些数据的分析和挖掘对肿瘤疾病的预测、监测、诊断和治疗有重大影响。由于脑肿瘤具有多种特征、低存活率和侵袭性，因此被认为是最致命和最具破坏性的疾病。误诊脑肿瘤会导致治疗不充分，从而降低患者的生命机会。由于区分异常组织和正常组织的能力，脑肿瘤检测极具挑战性。正确的诊断使患者能够得到有效的治疗和长期生存。尽管进行了广泛的研究，但由于病变的分布模式不寻常，检测脑肿瘤仍然存在一定的局限性。找到病变数量较少的区域可能很困难，因为小区域往往看起来很健康。它直接降低了分类准确性，并且提取和选择信息特征具有挑战性。利用深度学习和机器学习方法自动对早期脑肿瘤进行分类具有重要意义。本文提出了一种混合深度学习模型卷积神经网络-长短期记忆 (CNN-LSTM)，用于通过磁共振图像 (MRI) 对脑肿瘤进行分类和预测。我们在 MRI 脑图像数据集上进行了实验。首先，对数据进行有效的预处理，然后应用卷积神经网络 (CNN) 从图像中提取重要特征。所提出的模型对脑肿瘤的预测准确率为 99.1%，准确率为 98.8%，召回率为 98.9%，F1 测量值为 99.0%。
通过共识记录标准的临床指南...
2。简介12铅心电图（ECG）是心脏电活动的图形显示。通常是通过小型便携式机器记录的。ECG具有许多重要用途，主要用于诊断和评估一系列心脏和非心脏疾病，同时也有助于确定预后和指导治疗。尽管该测试易于执行，但通常会错误地进行，这可能导致误诊和不当治疗决定1-7。现代心电图机器的可移植性，低成本和易于使用，使ECG能够记录在各种环境中，包括医院病房和部门，全科医生的外科手术，救护车，体育设施和患者的家园，以及许多员工，许多人都没有经过正式培训和评估录音技术8。这样的人员可能会认为自己有能力9-10，但缺乏有关如何正确记录ECG 11-14的知识。有证据表明，适当的培训导致ECG记录错误15。SCST建议所有记录ECG的人员都接受适当的培训，评估和资格。本文档旨在为从业者提供有关如何记录高质量和技术上正确的ECG的指导，同时观察良好的临床治理，患者隐私和尊严的原则。该指南基于现有的国家和国际标准，研究的证据以及缺乏证据的专家共识。该指南特别适用于记录大多数心电图的医院环境，但有关ECG记录的技术方面的建议具有广泛的适用性。
在...
帕金森氏综合症是一组涉及黑质纹状体多巴胺能途径的进行性神经退行性疾病，其特征是多种运动和非运动症状。这些综合征很普遍，可以深刻影响患者及其家人的生活。除了经典的帕金森病外，帕金森氏综合症还包括多种其他疾病，共同称为帕金森氏症综合症或非典型帕金森氏症。这些特征是帕金森氏帕金森运动症状，具有其他明显的临床特征。多巴胺转移者SPECT已开发为评估纹状体中多巴胺转运蛋白水平的诊断工具。使用碘123（123 I）ioflupane的成像评估可用于区分由黑质性变性引起的帕金森氏综合症与其他临床MIMICS，例如必需震颤或精神震颤。多巴胺转运蛋白成像在诊断帕金森氏综合症中起着至关重要的作用，尤其是在不明确符合诊断临床标准的患者中。诊断澄清可以使适当的患者早期治疗并避免误诊。目前，只有美国食品和药物管理批准了多巴胺转运蛋白SPECT的定性解释，但经常使用定量解释来补充定性解释。替代方法，以评估ni毛变性。作者提供了患者制备，常见成像发现以及放射科医生和核医学医师在执行和解释多巴胺转运蛋白检查时应知道的潜在陷阱的概述。