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地理独特性：高跷房屋的结构身份
主动脉狭窄（AS）是一种普遍的且潜在的威胁生命的心血管疾病，需要准确的诊断才能进行最佳管理。传统的诊断方法虽然有效，但就精确，及时检测和临床医生工作量而言面临限制。机器学习的出现（ML）为这些挑战提供了创新的解决方案，提高了诊断准确性并改善了患者的结果。本文探讨了如何利用ML算法来完善作为诊断，尤其是通过医学成像和预测性建模。此外，健康信息系统中ML的集成必须与可靠的数据安全指标相结合，以保护敏感的患者信息。我们讨论了机器学习和医疗保健IT安全性的交集，重点是保护健康数据的创新方法，同时提高诊断效率。本文研究了适用于AS的各种ML技术，评估它们对临床工作流程的影响，并确定确保遵守隐私法规所需的安全协议。最后，该研究提出了将ML和健康信息安全整合到临床实践中的潜在挑战和未来方向。
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。