• 物聯網在醫療領域特別有用,但互操作性仍然是一個挑戰

    隨著物聯網的發展,醫學家發現物聯網在醫療界將會大有用處,物聯網將會給醫療界帶來極大地幫助,但是凡事都有兩面,物聯網即給醫療領域帶來了幫助,也給來了一些挑戰。 從遠程醫療預約到家庭健康監測儀,物聯網(IoT)在醫療保健領域得到了廣泛的應用。所有這些收集到的數據正在不斷累積,然而,它們可能存在于各自的孤島中。 與醫療保健機構合作的數據和分析公司HealthCatalyst產品管理副總裁Dan Soule表示:“改善醫療保健的互操作性是醫療系統、臨床醫生、患者甚至立法者的當務之急”。 “政府為解決互操作性所做的最新努力來自國家衛生信息技術協調員辦公室(ONC),該辦公室于2019年2月發布了一項擬議的互操作性和信息阻止規則。雖然這項立法的某些方面很有希望,但改善互操作性的嘗試失敗了,因為醫療保健數據的主要來源(電子病歷)產生了非標準化的、異質的數據?!? 電子病歷確實是互操作性的絆腳石。它們是供應商試圖在自己的系統孤島中捕獲用戶的典型例子,與其他系統的互操作性非常有限,以至于在醫院收編其他醫療機構的情況下,系統集成的任務非常艱巨,以至于每個獨立的機構繼續使用自己的電子病歷。 這和物聯網有什么關系?醫療保健組織使用許多不同種類的物聯網設備,因此將數據整合在一起仍然是一項艱巨任務。 TigerConnect首席執行官布拉德·布魯克斯(Brad Brooks)表示:“醫療保健提供了數字監測設備的完美組合,能夠提供需要實時傳輸和分析(通過物聯網)的重要數據,以便盡快做出響應”?!吧硖卣鞅O測是該技術在醫療保健領域的最好例證?!? 此外,物聯網設備可用于監測在家中的患者,并促進患者與其醫療保健服務提供者之間的遠程醫療預約。 布魯克斯堅持認為,通過使用一個具有開放式API的公共協作層(或網絡),可以與各種數據系統進行互操作,進而使醫療保健組織解決系統互操作性問題。但是,這取決于網絡為各種醫療保健系統提供的API數量,以及醫療保健工作人員改變其操作流程以適應這些新系統的靈活性。 這也不是一蹴而就的。醫療保健系統改革緩慢,而且很少能夠無縫地做到這一點。盡管有多年的壓力,但醫療保健系統并不處在互操作性的最前沿。此外,整合物聯網本身也很復雜,因為物聯網市場擁有大量不同的設備、供應商和操作系統。 不過,如果基于云的協作平臺能夠克服這一難題,那么對醫療機構、從業者和患者的好處將是巨大的。 布魯克斯說:“我們正進入一個圍繞醫療服務交付取得快速進展的時期,因為互操作性和向云的遷移正在慢慢成為現實”?!皩π畔底只耐顿Y現已基本完成,現在,我們需要在護理站將數據與護理人員聯系起來,以便更好地了解情況,更有效地協作,進而做出更好的治療決策。在患者方面,遠程醫療和遠程患者監測將以顯著更好的方式改變患者與醫療系統和醫護人員的互動方式?!? 以下是醫療保健服務提供者可以做的一些事情,以便更好地為這些新進展做好準備。 1、與供應商溝通 醫療機構與系統和物聯網供應商溝通的越多,并且要求互操作性,他們可能看到的系統互操作性的進步也就越大。(來源物聯之家網)盡管政府和行業都對醫療系統和物聯網供應商施加了壓力,要求他們實現標準化和互操作,但最有效的壓力來自那些為這些技術付費的人。 2、將網絡協作視為中間平臺 如果基于云的協作平臺可以為不同的醫療保健和物聯網系統提供數百個API,那么這對于醫療機構來說是一個很好的方法,可以避免集成帶來的痛苦和成本。 3、永遠不要忘記操作流程 系統互操作是一回事,而醫療機構、診所、醫生和患者之間的互操作是另一回事。所有這些都有預先定義的操作方式,以及要遵循的政府法規,很顯然,走出舒適區并學習新流程并不容易。 我們不能因為物聯網帶來的挑戰就否定物聯網在醫療領域的貢獻,雖然帶給我們醫療領域一些挑戰,但是我相信,只要積極地面對總會克服,我們期待物聯網帶給我們的幫助。

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  • AI將會改變醫療領域的哪些運作方式

    人工智能(簡稱AI)又稱智能機械和機器智能,是指由人制造的機器所顯示的智能。一般來說,人工智能是指通過普通的計算機程序來表現人類智能的技術。這個詞還指出了這樣一個智能系統能否實現以及如何實現。 AI滲入各個層面 醫療資源供需矛盾是我國醫療行業面臨的根本問題,也是AI醫療發展的主要驅動力。隨著“AI+醫療”駛入快車道,我國醫療行業發生了巨大變革。在AI賦能的時代,我國各個領域都發生了巨大的變化,呈現出廣闊的發展前景,主要表現在以下幾個方面。 從技術層面來看,AI專利的申請在2006年、2008年、2010年分別達到了高峰期。在醫院,我們看到許多AI專利應用的案例,這說明AI技術已經開始滲入這個行業,正在逐漸展現它的應用??梢哉f,AI已經正式打開了新醫療的大門。 從政策層面來看,國內各部委都出臺了相關政策來促進AI醫療的發展。例如,2017年7月國務院發布《新一代人工智能發展規劃》,將新一代人工智能放在國家戰略層面進行部署,描繪了面向2030年的我國AI發展路線圖,旨在構筑AI先發優勢,把握新一輪科技革命戰略。 從醫療領域來看,醫療供給端資源不足、分布不均勻,嚴重制約著我國醫療行業的發展。AI的出現可將醫療效果提高30%~40%,減少多達50%的醫療成本,主要通過強大的計算能力、成熟的算法和海量的數據,使AI加速應用在醫療行業。此外,在醫療制度上的落地,國家衛生健康委員會也在積極推進AI的應用。5G牌照的發放讓我們看到AI與5G的聯合使用可以形成更多智能的設備,尤其是可穿戴設備。眾多的創業公司在醫療行業發展的各個階段相繼涌現,都試圖通過AI來催生企業的發展。 從場景驅動層面來看,AI在藥物研發方面彰顯優勢。例如,通過AI進行虛擬藥物篩選,可以減少實際篩選的藥物分子數量。此外,利用AI還可以預測藥物分子可能的活性,發現潛在的化合物,構建具有性能合理的化合物。除應用在藥物研發方面外,AI還可以應用在疾病的輔助診斷、風險預測以及醫院管理等場景。 AI賦能各個領域 從以上幾個方面來看,AI與醫療健康領域的融合不斷加深,應用場景更加廣泛。我國醫療行業形成了“新模式”,出現了醫療服務模式“新常態”,主要體現在疾控領域、公共衛生領域、診療領域以及保險領域。 ●疾控領域 本次新型冠狀病毒肺炎疫情的防控是疾控領域的重大事件。我們公司“啄醫生”在這次疫情防控期間做了諸多工作。例如,在篩查階段,我們將疑似患者分成輕級、中級及危重級等3個等級。根據患者的等級,當地政府可以及時采取不同措施進行防控。輕級患者可以送入方艙醫院,危重級患者可以送入重癥加強護理病房(ICU)進行急救。此外,我們還會對確診患者進行病情評估、量化分析及定期的隨訪。我們可以從AI輔助的量化分析中看到,患者在用藥之后的不同治療階段有著不同的變化,醫生可以針對每名患者進行個性化的精準治療。這就是AI給我們帶來的便利。 ●公共衛生領域 在公共衛生領域,我們看到各個部門對慢性疾病的預防、管理付出了巨大的努力。在我國,18歲以上的人群中約有25%的高血壓患者、10%的糖尿病患者。這些疾病給人們的健康帶來了威脅。我們公司“啄醫生”推出了針對糖尿病視網膜病變的檢測技術,檢出率、準確率在90%以上。該項技術的應用非常廣泛,目前正在各個地方幫助公共衛生部門進行疾病篩查,讓人們可以早發現、早治療相關疾病。此外,5G與AI的結合在慢性疾病的管理中有著越來越多的應用。例如,可穿戴設備與AI的結合讓高血壓、心血管等慢性疾病進入了新的管理模式,為慢性疾病的預防及相應的治療提供了非常好的解決方案。 ●診療領域 目前,AI醫療影像已成為我國AI醫療領域最為成熟的細分領域。門診從篩查到確診再到住院,大部分的檢查都涉及影像,其中的影像數據是非常龐大的。我國現階段采用的AI輔助診斷工具近60%集中在肺部。例如,我們公司“啄醫生”的“數字肺”不僅可以幫助醫生進行疾病診斷,還可以輔助外科醫生進行肺部手術,可以非常好地自動分割肺部支氣管、肺動脈及靜脈,然后進行提取并對相應的手術路徑進行各方面的計算。 此外,婦產科、骨科等領域也都已經借助AI進行輔助診斷。在骨科輔助診斷上,AI可以一鍵式、一站式地生成所有參數指標,極大地減少了臨床醫生的工作量;在手術規劃上,AI可以自動分割與計算,幫助醫生規劃每一次手術要采用的最優方案。 總之,AI輔助診斷從病灶識別和標注、靶區的自動勾畫和自適應量化分析以及影像三維重建等幾個方面解決了醫療影像需求,推動了診療領域的發展,提高了醫生的診治效率。 ●保險領域 在過去30年,我國的基本醫保做到了幾乎覆蓋14億人的偉大成就。然而,一些重大疾病的個人支付比例還是相對較高,這就需要我們大力發展市場化的商業健康保險領域。然而,商業健康保險領域的發展一直比較緩慢,關鍵的一點是我們對一些醫療知識了解得不夠全面,所以很難對一些疾病進行預測,對其未來的治療效果也很難把握。AI的出現可以對這方面進行彌補,它可以預測健康狀況的變化以及疾病的生長情況,從而為各類人群設計個性化險種。例如,AI可以對高血壓患者進行專業險種設計,也可以對不同階段的糖尿病患者進行疾病預測及對應的險種設計??傊?,AI與醫療的結合可以說是精準醫保的開始,真正可以做到從以疾病治療為中心到以健康預防為中心的跨越,這也是我國醫療服務一直在努力的方向。 人工智能為我國的醫療服務提供了一條新的路徑和方法,也給醫療行業帶來了巨大的變革。人工智能作為新一代的創新技術,改變了醫療領域的供給側和傳統醫療機構的運作模式,使醫療更加高效、便捷、個性化,創造了巨大的增量市場。

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  • 智慧醫院時代、醫療行業數字化轉型將是大勢所趨

    最近幾年,隨著人工智能,云計算的發展,許多醫院的模式發生了變化,越來越多的醫院選擇運用新技術以創造更好的醫療技術與服務 然而在數字化轉型過程中,各級醫院終端設備數量迅速增長,經常困擾于傳統PC維護成本高、恢復時間長等問題。 傳統PC問題突出,醫療云桌面應運而生 在醫院計算機應用領域中,桌面PC是最普遍也是必需的辦公設備。隨著醫院業務快速發展,醫院信息化體系與業務應用系統建設更加完善,辦公PC上安裝的軟件程序及外設的種類與數量不斷增加。 但在實際運行過程中,暴露出傳統PC在運維、成本及安全管理上的弊端,主要表現為安全邊界難以防護、數據泄漏難以防范、總體擁有成本高、資源利用效率低等問題。 作為云計算的典型應用,云桌面成為解決傳統桌面終端問題的首選方案。云桌面技術又稱為虛擬桌面技術,它能夠在云端為用戶提供遠程的計算機桌面服務。 服務提供者在虛擬化服務器上運行用戶所需的操作系統和應用軟件,然后采用桌面顯示協議將操作系統桌面視圖以圖像的方式傳送到用戶端設備上。與傳統PC相比,云桌面在成本、維護、安全等方面具有明顯的優勢。 結合醫院實際情況來看,醫療云桌面主要應用場景包括醫院行政辦公、醫療信息管理、信息運維管理、教學科研、培訓等。 1.醫院行政部門人員使用虛擬桌面進行日常辦公,訪問醫院門戶、協同辦公等業務系統,收發內網郵件,使用Office軟件編輯文檔和PPT演示文稿。 2.醫院各科室醫生、護士人員使用虛擬桌面訪問醫院HIS、電子病歷等業務應用系統;各醫技、醫輔人員使用虛擬桌面訪問掛號、收費相關業務應用系統。 3.醫療信息服務人員使用虛擬桌面進行信息網絡運維管理;外部廠商技術服務人員使用虛擬桌面進行業務應用系統維護。 4.醫生、護士、醫技人員使用虛擬桌面進行業務應用使用培訓 當下,云桌面以便捷運維、數據安全、移動辦公等特點,正在醫療數字化轉型中廣泛應用。 立人NUC云終端系列有著眾多外觀款式,憑借其小巧的身型,可輕松應用于醫院各類復雜場景,便攜、易裝配。 基于立人科技迷你主機云終端的醫療云桌面解決方案,能夠在不改變醫護工作者使用習慣的前提下,搭配相應服務器,通過VDI(桌面虛擬基礎架構)和IDV(智能桌面虛擬化)等技術架構,為醫院搭建基于云服務的虛擬化辦公平臺。 與傳統PC相比,這種方式的本質區別在于使用的電腦實際上都是運行在云端的一臺虛擬終端機。 在軟件系統上,立人迷你主機云終端能兼容Windows、Linux等計算機系統,對目前市面上主流醫院應用系統提供了可靠支撐。 在安全性上,即使處于極端環境下,網絡、機房全部癱瘓,云終端也能正常操作,保障醫護人員能夠采取醫院應急預案正常開展工作。 在性能上,相對于傳統云終端配置低,功能相對單一的缺點,立人NUC迷你主機云終端具備完整的“電腦”屬性,可根據客戶需求選配高性能CPU,如“10代酷睿i7”,以應對不同醫療場景對云終端的計算需求。 此外,IDV和VDI均提供云盤服務,用戶在任意云端登入,均可通過操作系統內硬盤盤符的形式直接訪問個人云盤,在保障數據不落地的安全策略基礎上,實現用戶級數據隨身攜帶。 在后續使用升級時只需升級服務器即可。云終端本身不需要升級即可獲得升級后的高性能。而且耗電量遠遠小于傳統PC。 截至目前,基于立人NUC迷你主機云終端的云桌面解決方案已成功應用于眾多醫院,終端數量超過數萬臺。 例如某醫療系統集成商,通過采購立人科技NUC迷你主機V6,結合IDV桌面虛擬化協議軟件,最后應用于某大型三甲醫院,助力業務高效運行。 100多個業務應用均運行于服務器虛擬化系統上,基本覆蓋了醫院的各個醫療場景 1000多個虛擬桌面、終端為醫院的醫療業務人員提供日常操作界面。 業務相關的復雜多樣的外設設備也得到了很好的支持。 說在最后: 在智慧醫療時代,云桌面將幫助醫院實現業務系統的便捷、高效管理,保障醫院安全性及業務連續性,同時提高資源利用率,全面助力智慧醫院建設與數字化發展。 2021年,智慧醫院時代、醫療行業數字化轉型已是大勢所趨,立人科技將抓住這一歷史機遇,鍛造出更多的智慧醫療所需的計算機硬件精品,攜手各級醫院用戶、醫療系統集成商展開合作,共同打造新醫療時代的“新智慧”。

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  • 智能醫療在未來的發展將不可估量。

    隨著人工智能的發展,在醫療界中的應用也越來越廣泛,智能醫療在未來的發展將不可估量。 目前,人工智能在智能醫療中的應用主要有三種:一是虛擬輔助系統,幫助醫生、護士和技術人員進行診斷和護理;二是大數據集成和挖掘,特別是數據端的開放性、安全性問題等;三是智能成像,這是目前最成功的一個。人工智能圖像可以說比人工準確得多,它基本上不會漏診。 現在全球社會正進入一場偉大的健康科技革命,未來智能醫療將有一個巨大的市場。從中美兩國醫療資源分布比較來看,我國95%的醫療資源用于醫院服務,而在美國這一比例僅為19%。我認為未來中國將在疾病預防、疾病康復、養老、家庭保健、醫療器械、健康風險管理等方面調動更多的醫療資源,市場前景可觀。 接下來,我將介紹智能醫學未來的幾個應用方向 首先是為健康老人設計的機器人?,F在日本已經研制出一種老年機器人,它可以響應老年人的語音要求。比如,如果接到命令扶老人起床,它會走到床前,伸出一只機器人手,根據老人的身高和床的高度將他扶起來,然后把他送到指定的地方,比如客廳、衛生間,甚至把他抬上輪椅。未來,老年保健機器人的深入發展將是智能醫療發展的方向之一。 二是模擬醫療系統。目前,美國已將模擬醫學單獨設立為一個學科,廣東省也在努力推進這一學科的建設。例如,我們可以通過電腦合成建立一個三維數據模型,將病人的檢查圖像、心電圖等個人檢查數據輸入模擬系統,模擬真實的手術環境,讓醫生模擬手術現場可能遇到的情況,比如血管在哪里安全切開,注射多少麻醉劑,多少合適。模擬醫療系統會給出相應的模擬反饋,對醫生的實際操作情況做出預測,從而幫助醫生更準確地選擇治療措施。今后,在這些技術更加成熟的時候,我們需要把這些技術從三級醫院推廣到基層醫院,真正實現醫療下沉。 第三,智能化多學科會診也是未來重點發展趨勢之一。智能多學科會診可以幫助部分患者進行網上基礎疾病篩查,指導合理用藥,判斷患者是否需要送醫院治療,從而緩解醫療資源短缺的局面。 我認為,未來醫療領域有六大技術將影響傳統技術的變革:人工智能、機器人、區塊鏈、數據安全與可靠性、3D打印技術和醫療大數據。大健康是讓人回歸健康的源頭。未來的智能醫療市場前景廣闊,可以做的事情很多,不僅在治療過程中,在醫院的物流管理上也是如此。人工智能從各個方面提高了為群眾提供醫療服務的質量。 醫療保健的未來 一是智慧醫療醫院體系。未來智能醫療將在醫院系統的許多地方得到應用。比如藥品及耗材管理系統、醫療安全監控系統解決病房人員短缺等。 二是衛生防疫領域。比如疾病控制,通過發熱門診數據的自動連接和報警,分析病人的主要來源,從而找出病源,及早采取源頭控制措施。在那些年里,人們花了很長時間才找到非典的源頭。在智能醫學的幫助下,可以清楚地看到傳播途徑,從香港引入SARS后不久就會發現SARS的來源。這是科學技術的進步。 三是衛生監督。目前,很多醫院的污水處理效果可以說不合格。如果我們在排污口安裝傳感器,實時監控并公布數據,在這樣的壓力下,醫院會自覺處理污水排放,否則很快就會承擔相應的責任。如今,治理環境污染是一場攻堅戰,智能醫療可以起到輔助作用。 四是建立個人健康體系。例如,睡眠呼吸暫停綜合征檢測儀已經投入實際應用。我有一個好朋友,他很胖,有一天喝了很多酒,被呼吸暫停綜合癥帶走了。如果將來有更多類似的儀器和產品來全面監測個人的健康狀況,甚至具備救援能力,很多這樣的人可能會得救。 如今,智能醫療正如火如荼地進行著。我們還應該看到,目前市場上很多健康智能產品還沒有經過科學論證,其權威性和誤導性還需要進一步論證。傳統醫療模式向大健康模式的轉變還需要一個過程。未來,我國醫療系統應建立醫療數據互聯共享平臺,不僅為老百姓提供生活和健康管理服務,還應改善醫生就業、患者治療和慢性病管理的生態,傳播健康生活理念。 生活在這個創新的時代,最可怕的不是那些慢慢接受創新的人,而是那些羨慕別人、阻礙發展、不愿付出代價的人。我們愿攜手共創醫療新時代。

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  • 新型人工智能技術是如何揭開病毒控制細胞內部改變的

    隨著新型人工智能技術的提高,越來越多的醫學人員運用其中,醫學家利用人工智能探索出了極為重要的貢獻。 2020年9月29日——西北大學的科學家和其他人在《自然》雜志上報道,人類巨細胞病毒利用人工智能技術對核內極性進行細胞質控制,這可能有助于識別病毒如何控制細胞的變化。研究人員指出,病毒可以控制細胞核的結構和遺傳極性,這一發現強調了感染期間基因組組織的重要性,以及人工智能技術可以在多大程度上幫助科學家識別復雜的細胞內變化。 病毒可以控制細胞在許多方面,存在于細胞核直接控制的病毒蛋白的基因表達,在細胞表面或細胞質中可以扮演一個角色在控制細胞信號網絡的蛋白質,例如,研究人員說,在每個情況下(包括在病毒感染),核將如何以及為什么和重組,5月底仍需要深入研究的問題。研究任何細胞的過程是一個核心的問題,活動的每一個細胞在細胞培養多少異質性,我們可以有一些沒有發生在感染細胞感染的過程中,一些失敗的感染,感染細胞,每個細胞在感染的不同階段,也許在實驗,很難控制和同步。 圖片來源:CC0公共領域 研究人員可以對單個細胞進行成像,但這一過程需要分析大量細胞才能了解實際情況,而這往往是容易出錯的。作為人類,我們很難不關注那些非常引人注目和更明顯的表達形式,但這可能導致更主觀的分析,或無意中夸大更容易被人類看到和研究的表現型。為了簡化這一過程,研究人員開發了一種自動細胞成像系統,使用基于人工智能的網絡(卷積神經網絡)來識別和分析感染細胞的特性。由于現有圖像分析工具的局限性,研究人員試圖利用正在迅速改變我們世界的計算機視覺技術的最新進展,開發新的分析管道。 具體來說,研究人員可以向該系統提供大量的訓練數據,幫助了解如何識別受感染的細胞以及細胞內感染的不同階段;一旦這個網絡被訓練好,研究人員就會重新編程顯微鏡,以搜索含有細胞培養物的蓋玻片并對其成像,這樣系統就可以分類哪些細胞被感染,以及感染的階段。研究人員可以對該系統進行編程,以識別特定參數,如細胞核中特定蛋白質的高度和位置,并生成對整個細胞特定區域的強度或“平均投影”的“行掃描”。沃爾什說:“當你對數千個細胞這樣做時,你會得到一個用戶獨立的、完全公正的“空間免疫印跡”,它可以檢測到受感染的細胞,而不是未受感染的細胞,或者與你的分析無關的細胞?!? 使用這個系統,研究人員可以從感染細胞的樣本中識別廣泛的調整方法,這種方法可以產生強大的乙?;⒐芙Y構(也就是說,存在于細胞質中的管狀結構),它將堅持核膜及核細胞中的蛋白質來幫助控制肌動蛋白絲,這反過來,重組原子核內部結構,可以控制結構和遺傳極性。令研究人員驚訝的是,這種病毒能夠在細胞質中形成微管,有效地抓住細胞核表面,然后利用這一點從內到外重新編程細胞核的內部結構,形成受控形式。研究人員還發現肌動蛋白絲似乎也參與其中。 這項研究的結果可能會提高研究人員對感染細胞基因組組裝的基本分子機制以及這種組裝如何促進體內整體感染的認識。研究人員希望通過提供一個相對公正的人類巨細胞病毒復制階段的神經網絡來促進進一步的研究,以幫助建立可常規使用的基于社區的標準。

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  • 改善人類疾病的治療也需要靠人工智能

    人類疾病隨著人工智能的發展得到了一定的改善,在人類疾病的治療中,科學家利用人工智能得到極大的突破。 【1】Nat Med:開發出新型AI診斷工具 不需要進行檢測就能預測COVID-19的感染風險 doi:10.1038/s41591-020-0916-2 近日,一項刊登在國際雜志Nature Medicine上的研究報告中,來自倫敦大學國王學院等機構的科學家們通過研究開發了一種人工智能診斷技術,其能根據機體癥狀來幫助預測個體患COVID-19的可能性。這種AI模型能利用來自COVID癥狀研究app中的數據,通過對比個體的癥狀和傳統COVID檢測的結果來預測一個人患COVID-19的風險,這就能幫助檢測受限的確的人群進行COVID-19的篩查,目前在英國和美國的兩項臨床試驗即將開始。 全球有超過330萬人下載了該app,并且利用其來記錄自身每天的健康狀態,比如其是否感覺良好或有什么新的疾病癥狀,比如持續咳嗽、發燒、疲勞及味覺喪失等。文章中,研究人員對定期在app中記錄自身健康狀況、來自英國和美國250萬人的數據進行分析,其中約有三分之一的人群記錄了與COVID-19相關的癥狀,有18374名個體表示曾經接受過冠狀病毒的檢測,有7178人為陽性結果。 【2】Cell:AI從超1億個分子中預測強力抗生素,殺傷超級耐藥細菌 doi:10.1016/j.cell.2020.01.021 一項開創性的機器學習方法已經從1億多個分子中識別出了強大的新型抗生素,包括一種可以對付多種細菌的分子--包括肺結核和被認為無法治愈的菌株。研究人員表示,這種名為halicin的抗生素是第一個被人工智能發現的抗生素。盡管人工智能以前曾被用于協助抗生素發現過程的某些部分,但他們表示,這是人工智能首次在不使用任何人類假設的情況下,從零開始識別出全新種類的抗生素。這項研究由劍橋麻省理工學院的合成生物學家Jim Collins領導,發表在Cell雜志上。 研究者Jacob Durrant表示,這項研究意義非凡。目前研究小組不僅確定了候選分子,還在動物實驗中驗證了有希望的分子。更重要的是,這種方法也可以應用于其他類型的藥物,如用于治療癌癥或神經退行性疾病的藥物。細菌對抗生素的耐藥性在全球范圍內急劇上升,研究人員預測,除非緊急開發新的藥物,否則到2050年,耐藥感染每年可能導致1000萬人死亡。但在過去的幾十年里,新抗生素的發現和監管審批都有所放緩。"人們不斷地發現同樣的分子,我們需要新的化學反應和新的作用機制。 【3】Nat Biomed Engine:科學家有望利用人工智能技術來預測人群患心血管疾病的風險 doi:10.1038/s41551-020-00626-4 近日,一項刊登在國際雜志Nature Biomedical Engineering上的研究報告中,來自新加坡全國眼科中心等機構的科學家們通過研究開發了一種新方法利用人工智能技術來預測個體患心血管疾病的風險,文章中,研究者描述了如何利用視網膜血管掃描作為深度學習系統的數據源,從而教會該系統如何識別人群患心血管疾病的跡象。 100多年來,臨床醫生一直會觀察病人的眼睛來尋找其視網膜血管的變化,這些變化能夠反映個體在一段時間內遭受高血壓所帶來的影響,而諸如這種影響或許是心血管疾病即將發生的征兆,而隨著時間推移,醫學科學家們就開發出了特殊儀器來幫助眼科大夫更好地觀察眼睛中最容易受到高血壓影響損傷的部分,并能將其作為診斷高血壓患者的一個關鍵部分,但諸如此類工具仍然需要醫療專業技術人員對患者的診斷做出最后的決定,這項最新研究中,研究人員就能夠教會人工智能系統識別人群機體出現的相同類型的癥狀,其并不需要人類人為地干預。 【4】GigaScience:在全球首次開發基于人工智能技術的VariantSpark平臺 能對一萬億個基因組數據進行分析并找出多種致病基因 doi:10.1093/gigascience/giaa077 日前,一篇發表在國際雜志GigaScience上的研究報告中,來自澳大利亞聯邦科學與工業研究組織(CSIRO)等機構的科學家們在世界上首次通過利用基于人工智能技術的VariantSpark平臺來處理一萬億個基因組數據,該平臺還能幫助鎖定人類基因組中特定疾病致病基因的具體位點。 人類基因組是一個完整的DNA集合,其包含超過30億個DNA堿基對,研究者表示,通過分析大規模的基因組數據庫,人工智能(AI)要比傳統方法在更短的時間內對多種復雜疾病進行更加深入地分析,VariantSpark平臺能分析諸如疾病和易感性等特性,從而揭示誘發疾病的具體基因;這或許就能在分子水平上提供關于疾病發病機制的重要信息,以便后期開發新型靶向性療法,VariantSpark平臺目前已經被用來識別與心血管疾病、運動神經元疾病、癡呆癥及阿爾茲海默病相關的致病基因了。 【5】Hypertension:科學家有望利用人工智能技術篩選患心血管疾病的高風險人群 doi:10.1161/hyp.76.suppl_1.MP10 如今越來越多的研究證據表明,生活在機體消化道中的細菌會對機體心血管健康產生深遠的影響效應;近日,一項刊登在國際雜志Hypertension上的研究報告中,來自托雷多大學等機構的科學家們通過研究表示,如今我們或許就不需要進行專門的檢測,而是利用這些微生物就能幫助診斷心臟和血管疾病。 研究者Bina Joe說道,目前我們非常清楚個體機體腸道菌群與其患諸如高血壓和心力衰竭等多種疾病之間的關聯,盡管我們并不是完全清楚其中涉及的所有的機制;利用人工智能技術,研究者就能開發出一種新型的機器學習模型,其能簡單地利用糞便中的細菌特性來對人群的心血管疾病進行篩查。文章中,研究人員利用計算機算法對來自大約1000名個體的糞便樣本中的細菌組成進行了分析,其中有大約一半人群被診斷為某些形式的心血管疾病,而另一半人群則報告并未患上心血管疾病。 【6】Nature解讀!新型人工智能技術如何揭開病毒控制細胞內部改變的奧秘! doi:10.1038/s41586-020-2714-x 日前,一項刊登在國際雜志Nature上題為“Cytoplasmic control of intranuclear polarity by human cytomegalovirus”的研究報告中,來自美國西北大學等機構的科學家們通過研究開發了一種新型的AI技術(人工智能技術),其或能幫助識別病毒如何控制細胞內的變化。研究者指出,病毒可以控制細胞核內的結構和遺傳極性,這一研究結果強調了感染過程中基因組組織的重要性,以及AI技術到底能在多大程度上幫助科學家們識別復雜的細胞內改變。 病毒能以多種方式控制細胞,從存在于細胞核中能直接控制基因表達的病毒蛋白,到能在細胞表面或細胞質中發揮作用能控制細胞信號網絡的蛋白等,研究者表示,在各種情況下(包括在病毒感染期間),細胞核如何以及為何會移動并重組,或許還是后期需要進行深入研究的一個問題。研究任何細胞內過程的一個核心問題就是,在細胞培養物中的每個單一細胞發生的事件到底有多大的異質性,在感染過程中我們可以有一些未發生感染的細胞,其中一些感染失敗,而在那些被感染的細胞中,每個細胞都處于不同的感染階段,這在實驗上或許很難控制或者同步化。 【7】Nat Rev Neurol:人工智能技術或有望加速并改善阿爾茲海默病的診斷 doi:10.1038/s41582-020-0377-8 近日,一項刊登在國際雜志Nature Reviews Neurology上的研究報告中,來自謝菲爾德大學等機構的科學家們通過研究表示,利用人工智能(AI)或能幫助快速診斷阿爾茲海默病并改善患者的預后;文章中,研究人員分析了在醫療領域中如何使用AI來幫助改善常見神經變性疾病給英國國民健康保險制度(NHS)所帶來的時間和經濟的影響,比如阿爾茲海默病和帕金森疾病等。 很多神經性障礙的主要風險因素是年齡,隨著全球人群預期壽命的延長,患有神經變性疾病的患者的數量預計也會達到前所未有的數量,研究者預測,截止到2050年,僅阿爾茲海默病患者的數量就會增加兩倍,達到1.15億,這對健康衛生系統會帶來一定的挑戰;這項研究中,研究人員利用AI技術(比如機器學習算法)在疾病癥狀惡化前檢測神經變性疾病,這就能夠改善患者因成功疾病修飾療法而獲益的機會。 【8】Nat Metabol:新型算法或能利用人工智能技術來幫助管理1型糖尿病患者 doi:10.1038/s42255-020-0212-y 近日,一項刊登在國際雜志Nature Metabolism上的研究報告中,來自俄勒岡健康與科學大學等機構的科學家們利用人工智能和自動化的監測手段開發出了一種新方法,其或能幫助1型糖尿病患者更好地管理自身的血糖水平。研究者Nichole Tyler博士表示,我們的系統設計非常獨特,文章中我們完全利用特殊的數學模擬器來設計人工智能算法,然而,當這種算法在1型糖尿病患者的真實數據上得到驗證時,其所產生的建議與內分泌學家提出的建議高度相似。這一點非常重要,因為糖尿病患者常常需要3-6個月時間才能與內分泌科的醫生進行預約和診治。 在這段時間里,如果患者機體血糖水平過高或過低的話,其就可能存在出現危險并發癥的風險,1型糖尿病患者自身無法產生足夠的胰島素,因此其就必須通過使用胰島素泵或每天多次胰島素的注射來控制血糖,這項研究中,研究人員所開發出的這種新型算法能利用從連續葡萄糖監測設備和無線胰島素筆收集的數據從而為患者的治療提供指導。當與一種名為DailyDose的手機app配合使用時,該算法的推薦結果顯示,其在67.9%的時間里與醫生的意見一致。 【9】Nature:診斷乳腺癌 人工智能完勝人類專家! doi:10.1038/s41586-019-1799-6 近日,一項刊登在國際雜志Nature上的研究報告中,來自谷歌健康公司的科學家們通過研究開發出了一種新型的計算機程序,其能通過常規掃描,以比人類專家更高的準確率對乳腺癌進行診斷和檢測。乳腺癌是女性群體中最常見的一種癌癥類型,僅去年一年就有超過200萬的新確診病例,在沒有明顯癥狀的患者群體中,進行定期篩查對于發現疾病的早期癥狀至關重要;在英國,50歲以上的女性會被建議每三年進行一次乳腺X光檢查,同時檢查結果由兩位獨立的專家進行分析。 但對掃描結果的解讀往往留有出錯的余地,而且在所有乳腺X光檢查中,有一小部分結果會被出現假陽性(將健康人群誤診為患有癌癥)或假陰性(將疾病陽性誤診為陰性)。這項研究中,研究人員通過研究,成功利用人工智能模型對英國和美國的數千名女性進行乳腺癌的掃描檢測;這些圖像在現實生活中已經被醫生分析檢查過了,但與臨床環境不同的是,機器(人工智能算法)并沒有依據病人的病史來進行疾病的診斷。 【10】Nature子刊:人工智能助力白血病的診斷 doi:10.1038/s42256-019-0101-9 每天,醫學實驗室或診所等機構都要對數百萬個單細胞的診斷工作。大部分重復性工作仍由受過訓練的細胞學家手動完成,他們通過檢查染色涂片中的細胞并將其分為大約15個不同類別。為了順利完成上述工作,需要具備專業知識且訓練有素的細胞學家。 為了提高細胞分類以及檢測效率,Helmholtz Zentrum München和慕尼黑LMU大學醫院的一組研究人員“訓練”了一個具有近20,000個單細胞圖像的深層神經元網絡。在這項研究中,來自Helmholtz ZentrumMünchen的計算生物學研究所的Carsten Marr博士與Christian Matek博士以及來自LMU慕尼黑大學醫院的med Karsten Spiekermann和Simone Schwarz教授對 100例患有侵襲性血液病AML的患者和100例對照志愿者的血液涂片中提取了相關的圖像并且進行分析。通過比較其與人類專家的檢測準確性,從而評估AI驅動的檢測方法的效果。結果表明,由AI驅動的解決方案能夠取得與訓練有素的細胞學家一樣好的成績。 以上新聞,不難發現人工智能將會給醫療界帶來極大的幫助,人工智能無時無刻影響著我們的生活。

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  • 科學家利用人工智能研究出了什么成果

    現在已經步入2021年了,回顧過去2020整年,科學家們在利用人工智能研究出了多項重要成果,本文對2020年度科學家在人工智能研究中取得的重磅級研究進行了整理。 【1】Nat Med:開發出新型AI診斷工具 不需要進行檢測就能預測COVID-19的感染風險 doi:10.1038/s41591-020-0916-2 近日,一項刊登在國際雜志Nature Medicine上的研究報告中,來自倫敦大學國王學院等機構的科學家們通過研究開發了一種人工智能診斷技術,其能根據機體癥狀來幫助預測個體患COVID-19的可能性。這種AI模型能利用來自COVID癥狀研究app中的數據,通過對比個體的癥狀和傳統COVID檢測的結果來預測一個人患COVID-19的風險,這就能幫助檢測受限的確的人群進行COVID-19的篩查,目前在英國和美國的兩項臨床試驗即將開始。 全球有超過330萬人下載了該app,并且利用其來記錄自身每天的健康狀態,比如其是否感覺良好或有什么新的疾病癥狀,比如持續咳嗽、發燒、疲勞及味覺喪失等。文章中,研究人員對定期在app中記錄自身健康狀況、來自英國和美國250萬人的數據進行分析,其中約有三分之一的人群記錄了與COVID-19相關的癥狀,有18374名個體表示曾經接受過冠狀病毒的檢測,有7178人為陽性結果。 【2】Cell:AI從超1億個分子中預測強力抗生素,殺傷超級耐藥細菌 doi:10.1016/j.cell.2020.01.021 一項開創性的機器學習方法已經從1億多個分子中識別出了強大的新型抗生素,包括一種可以對付多種細菌的分子--包括肺結核和被認為無法治愈的菌株。研究人員表示,這種名為halicin的抗生素是第一個被人工智能發現的抗生素。盡管人工智能以前曾被用于協助抗生素發現過程的某些部分,但他們表示,這是人工智能首次在不使用任何人類假設的情況下,從零開始識別出全新種類的抗生素。這項研究由劍橋麻省理工學院的合成生物學家Jim Collins領導,發表在Cell雜志上。 研究者Jacob Durrant表示,這項研究意義非凡。他說,研究小組不僅確定了候選分子,還在動物實驗中驗證了有希望的分子。更重要的是,這種方法也可以應用于其他類型的藥物,如用于治療癌癥或神經退行性疾病的藥物。細菌對抗生素的耐藥性在全球范圍內急劇上升,研究人員預測,除非緊急開發新的藥物,否則到2050年,耐藥感染每年可能導致1000萬人死亡。但在過去的幾十年里,新抗生素的發現和監管審批都有所放緩。人們不斷地發現同樣的分子,我們需要新的化學反應和新的作用機制。 【3】Nat Biomed Engine:科學家有望利用人工智能技術來預測人群患心血管疾病的風險 doi:10.1038/s41551-020-00626-4 近日,一項刊登在國際雜志Nature Biomedical Engineering上的研究報告中,來自新加坡全國眼科中心等機構的科學家們通過研究開發了一種新方法利用人工智能技術來預測個體患心血管疾病的風險,文章中,研究者描述了如何利用視網膜血管掃描作為深度學習系統的數據源,從而教會該系統如何識別人群患心血管疾病的跡象。 100多年來,臨床醫生一直會觀察病人的眼睛來尋找其視網膜血管的變化,這些變化能夠反映個體在一段時間內遭受高血壓所帶來的影響,而諸如這種影響或許是心血管疾病即將發生的征兆,而隨著時間推移,醫學科學家們就開發出了特殊儀器來幫助眼科大夫更好地觀察眼睛中最容易受到高血壓影響損傷的部分,并能將其作為診斷高血壓患者的一個關鍵部分,但諸如此類工具仍然需要醫療專業技術人員對患者的診斷做出最后的決定,這項最新研究中,研究人員就能夠教會人工智能系統識別人群機體出現的相同類型的癥狀,其并不需要人類人為地干預。 【4】Nature解讀!新型人工智能技術如何揭開病毒控制細胞內部改變的奧秘! doi:10.1038/s41586-020-2714-x 日前,一項刊登在國際雜志Nature上題為“Cytoplasmic control of intranuclear polarity by human cytomegalovirus”的研究報告中,來自美國西北大學等機構的科學家們通過研究開發了一種新型的AI技術(人工智能技術),其或能幫助識別病毒如何控制細胞內的變化。研究者指出,病毒可以控制細胞核內的結構和遺傳極性,這一研究結果強調了感染過程中基因組組織的重要性,以及AI技術到底能在多大程度上幫助科學家們識別復雜的細胞內改變。 病毒能以多種方式控制細胞,從存在于細胞核中能直接控制基因表達的病毒蛋白,到能在細胞表面或細胞質中發揮作用能控制細胞信號網絡的蛋白等,研究者表示,在各種情況下(包括在病毒感染期間),細胞核如何以及為何會移動并重組,或許還是后期需要進行深入研究的一個問題。研究任何細胞內過程的一個核心問題就是,在細胞培養物中的每個單一細胞發生的事件到底有多大的異質性,在感染過程中我們可以有一些未發生感染的細胞,其中一些感染失敗,而在那些被感染的細胞中,每個細胞都處于不同的感染階段,這在實驗上或許很難控制或者同步化。 【5】Nat Rev Neurol:人工智能技術或有望加速并改善阿爾茲海默病的診斷 doi:10.1038/s41582-020-0377-8 近日,一項刊登在國際雜志Nature Reviews Neurology上的研究報告中,來自謝菲爾德大學等機構的科學家們通過研究表示,利用人工智能(AI)或能幫助快速診斷阿爾茲海默病并改善患者的預后;文章中,研究人員分析了在醫療領域中如何使用AI來幫助改善常見神經變性疾病給英國國民健康保險制度(NHS)所帶來的時間和經濟的影響,比如阿爾茲海默病和帕金森疾病等。 很多神經性障礙的主要風險因素是年齡,隨著全球人群預期壽命的延長,患有神經變性疾病的患者的數量預計也會達到前所未有的數量,研究者預測,截止到2050年,僅阿爾茲海默病患者的數量就會增加兩倍,達到1.15億,這對健康衛生系統會帶來一定的挑戰;這項研究中,研究人員利用AI技術(比如機器學習算法)在疾病癥狀惡化前檢測神經變性疾病,這就能夠改善患者因成功疾病修飾療法而獲益的機會。 【6】Nat Metabol:新型算法或能利用人工智能技術來幫助管理1型糖尿病患者 doi:10.1038/s42255-020-0212-y 近日,一項刊登在國際雜志Nature Metabolism上的研究報告中,來自俄勒岡健康與科學大學等機構的科學家們利用人工智能和自動化的監測手段開發出了一種新方法,其或能幫助1型糖尿病患者更好地管理自身的血糖水平。研究者Nichole Tyler博士表示,我們的系統設計非常獨特,文章中我們完全利用特殊的數學模擬器來設計人工智能算法,然而,當這種算法在1型糖尿病患者的真實數據上得到驗證時,其所產生的建議與內分泌學家提出的建議高度相似。這一點非常重要,因為糖尿病患者常常需要3-6個月時間才能與內分泌科的醫生進行預約和診治。 在這段時間里,如果患者機體血糖水平過高或過低的話,其就可能存在出現危險并發癥的風險,1型糖尿病患者自身無法產生足夠的胰島素,因此其就必須通過使用胰島素泵或每天多次胰島素的注射來控制血糖,這項研究中,研究人員所開發出的這種新型算法能利用從連續葡萄糖監測設備和無線胰島素筆收集的數據從而為患者的治療提供指導。當與一種名為DailyDose的手機app配合使用時,該算法的推薦結果顯示,其在67.9%的時間里與醫生的意見一致。 【7】Nature:診斷乳腺癌 人工智能完勝人類專家! doi:10.1038/s41586-019-1799-6 近日,一項刊登在國際雜志Nature上的研究報告中,來自谷歌健康公司的科學家們通過研究開發出了一種新型的計算機程序,其能通過常規掃描,以比人類專家更高的準確率對乳腺癌進行診斷和檢測。乳腺癌是女性群體中最常見的一種癌癥類型,僅去年一年就有超過200萬的新確診病例,在沒有明顯癥狀的患者群體中,進行定期篩查對于發現疾病的早期癥狀至關重要;在英國,50歲以上的女性會被建議每三年進行一次乳腺X光檢查,同時檢查結果由兩位獨立的專家進行分析。 但對掃描結果的解讀往往留有出錯的余地,而且在所有乳腺X光檢查中,有一小部分結果會被出現假陽性(將健康人群誤診為患有癌癥)或假陰性(將疾病陽性誤診為陰性)。這項研究中,研究人員通過研究,成功利用人工智能模型對英國和美國的數千名女性進行乳腺癌的掃描檢測;這些圖像在現實生活中已經被醫生分析檢查過了,但與臨床環境不同的是,機器(人工智能算法)并沒有依據病人的病史來進行疾病的診斷。 【8】Cell:綜述深度解讀!機器學習如何帶來生物醫學研究的變革! doi:10.1016/j.cell.2020.03.022 日前,一篇刊登在國際雜志Cell上題為“How Machine Learning Will Transform Biomedicine”的綜述文章中,來自俄勒岡健康科學大學的研究人員論述了機器學習技術在改善疾病診斷和治療方面的應用,文章中,研究人員概述了機器學習如何改變生物醫學三大領域的,即臨床診斷、精準療法和健康監測;其目的是通過監測一系列疾病的發生和正常衰老過程來維持人類機體健康,對于每一個領域而言,研究人員討論了機器學習的早期成功應用案例,以及機器學習所面臨的機遇和挑戰,當這些挑戰得到滿足時,機器學習或有望成為一種嚴格、機遇結果的醫學手段,其有望不斷適應個體和環境的差異來進行疾病的診斷并開發有效的策略。 機器學習技術能利用復雜的算法在大規模、異質性數據集中進行運行,從而發現那些即使是訓練有素的研究人員也很難或不可能識別出的有用模式,這種方法已經在整個科學和社會上有很多應用,比如從玩游戲、到產品推薦、再到控制自動駕駛汽車上等;在生物醫學方面、人類基因組項目、癌癥全基因組項目、國際機器學習競賽項目等項目上都表現出了巨大的潛力,收集并分析與醫學療法和患者預后相關的大量數據集或能將醫學轉化稱為一種數據驅動、以結果為導向的學科,其對于疾病的檢測、診斷都有著非常深遠的影響。 【9】Nature:科學家成功利用機器學習技術對肺癌患者進行早期診斷 doi:10.1038/s41586-020-2140-0 日前,一項刊登在國際雜志Nature上的研究報告中,來自斯坦福大學等機構的科學家們通過研究或有望利用機器學習手段來檢測人類患者機體中的早期肺癌,文章中,研究人員分析并檢測了這種機器學習系統,以及其尋找血液樣本中的循環腫瘤DNA(ctDNA)的能力。肺癌是一種最常見的致死性癌癥,與很多癌癥一樣,肺癌發現得越早,患者的生存機會就越大;但很不幸的是,目前研究人員僅能通過CT掃描來對肺癌進行診斷,這種檢測手段不僅昂貴而且假陽性率較高,基于這一原因,研究人員一直想通過研究開發出能在早期階段對肺癌進行診斷的血液檢測手段。 新型的血液檢測手段將會涉及對血液樣本中的ctDNA進行篩查,隨后研究者開始轉向開發機器學習系統,此前研究結果表明,利用機器學習技術有望識別出早期乳腺癌和其它類型的癌癥。這項研究中,研究人員訓練機器學習模型,使其能夠識別出與非小細胞肺癌相關的數據參數,一旦該機器模型進行了訓練,其就能對既定患者的肺癌風險進行有效評估。 【10】GigaScience:在全球首次開發基于人工智能技術的VariantSpark平臺 能對一萬億個基因組數據進行分析并找出多種致病基因 doi:10.1093/gigascience/giaa077 日前,一篇發表在國際雜志GigaScience上的研究報告中,來自澳大利亞聯邦科學與工業研究組織(CSIRO)等機構的科學家們在世界上首次通過利用基于人工智能技術的VariantSpark平臺來處理一萬億個基因組數據,該平臺還能幫助鎖定人類基因組中特定疾病致病基因的具體位點。 人類基因組是一個完整的DNA集合,其包含超過30億個DNA堿基對,研究者表示,通過分析大規模的基因組數據庫,人工智能(AI)要比傳統方法在更短的時間內對多種復雜疾病進行更加深入地分析,VariantSpark平臺能分析諸如疾病和易感性等特性,從而揭示誘發疾病的具體基因;這或許就能在分子水平上提供關于疾病發病機制的重要信息,以便后期開發新型靶向性療法,VariantSpark平臺目前已經被用來識別與心血管疾病、運動神經元疾病、癡呆癥及阿爾茲海默病相關的致病基因了。 人工智能將不斷影響我們的生活,未來人工智能更加普遍。

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  • 人類疾病研究3D將會發揮什么作用

    誰會想到3D打印會與醫療關系密切,本文整理了科學家發表的多篇研究報告,共同解讀3D打印是如何在人類研究疾病中發揮作用的 在一項發表于Advanced Materials雜志的研究中,貝勒醫學院的研究人員發現當前用于疝氣修復軟組織網片極易引發炎癥和內臟粘連,因此他們開發了一種用于軟組織修復與炎癥調節的新型生物材料網片。該生物網片是通過原位磷酸鹽交聯的聚乙烯醇聚合物的3D生物打印制成的。在大鼠腹疝模型中生物網片充當炎癥陷阱并捕獲植入部位分泌的促炎細胞因子,有效調節局部炎癥,而無需外源性抗炎劑。該生物網片在抑制內臟粘連形成和最小化術后并發癥方面非常有效。 疝氣是最常見的軟組織損傷之一。腹內內容物(如腸環)通過腹壁薄弱、缺損或受傷部位擠壓時形成疝氣。這種情況可能會發展成嚴重的并發癥,因此需要行疝氣修補術。修復包括通過外科手術植入人工網片來支撐和加固受損的腹壁,促進愈合過程。然而,目前使用的網片植入物與潛在的不良術后并發癥有關。貝勒醫學院外科助理教授,這項研究的主要作者Crystal Shin博士說:“雖然疝氣網植入物的機械強度很強,能夠支撐腹部組織,使患者一開始感覺很舒服,但手術后大約三天,植入物會引發炎癥,在兩到三周內會影響附近的器官,這是一個常見的問題?!?,Shin正在尋找解決術后疝氣并發癥的方法。 【2】Adv Funct Mat:科學家有望利用新型墨水3D打印出含有活細胞的骨組織! 近日,一篇發表在國際雜志Advanced Functional Materials上題為“Synthetic Bone‐Like Structures Through Omnidirectional Ceramic Bioprinting in Cell Suspensions”的研究報告中,來自新南威爾士大學等機構的科學家們通過研究開發出了一種基于陶瓷的墨水,未來有望幫助外科醫生打印出能攜帶活細胞的3D骨骼部分,而這些活細胞能被用來修復損傷的骨組織。 文章中,研究人員使用了一種由磷酸鈣組成的特殊墨水的3D打印機進行開發出了一種新技術—細胞懸浮液中的陶瓷全向生物打印技術(COBICS,ceramic omnidirectional bioprinting in cell-suspensions),該技術能幫助他們打印出骨骼樣結構,這種結構在水中放置幾分鐘后就會被硬化。盡管3D打印仿骨結構的想法并不新鮮,但這是研究人員首次在室溫下創建攜帶活細胞的材料。 【3】Bioprinting:3D打印用于創造心臟細胞 人類新生命的誕生起始于單個細胞,然后分裂并最終形成胚胎。根據它們相鄰細胞發送的信號,這些分裂的細胞隨后發育或分化為特定的組織或器官。在再生醫學中,控制細胞的分化至關重要,干細胞可以分化以允許器官的體外生長并替代受損的成年細胞,特別是復制能力非常有限的成年細胞,例如大腦或心臟。 科學家在分化干細胞時采用的一種常見方法是使用化學刺激。盡管這種方法對于制造一種單一類型的細胞非常有效,但它缺乏復制復雜生物體的能力,在生物體中,多種細胞類型共存并協同形成一個器官。另外,受細胞發育的自然過程啟發,另一種方法涉及將干細胞包裝成小的細胞聚集體或稱為胚狀體的球體。類似于真實的胚胎,類胚體中的細胞間相互作用是分化的主要驅動力。從這些胚狀體的產生,發現諸如胚狀體的細胞數量,大小和球形度的參數影響所產生的細胞的類型。 【4】Sci Adv:3D打印技術有助于大腦膠質瘤的研究 膠質母細胞瘤,尤其是快速生長的惡性腫瘤,其內部組成十分復雜。即使采用激進的治療手段(通常包括手術,放療和化療),膠質母細胞瘤也難以得到完全清除,因此患者平均生存期僅有11至15個月。 近日,在Science Advance雜志上發表的研究中,倫斯勒大學生物醫學工程教授Xavier Intes等人展示了一種3D打印與高分辨率看成像相結合的研究手段,能夠有效地模擬人體內部膠質母細胞瘤的發生情況。Intes加收說:“已知膠質母細胞瘤的構成非常復雜,而且不同患者引人而異,因此,我們有必要了解膠質母細胞瘤的生物學特性和復雜性?!? 【5】Cell Rep:3D打印大腦結構揭示神經回路結構 在最近一項研究中,作者通過開發自動化的3D腦成像數據分析技術提供了對復雜神經回路的空間組織的更可靠和標準化的分析。KAIST研究人員開發了一種用于大腦成像數據分析的新算法,該算法能夠將復雜的神經回路精確定量地映射到標準化的3D模型上。 腦成像數據分析在神經科學研究中必不可少。但是,獲得的大腦成像數據的分析在很大程度上取決于手動處理,這不能保證結果的準確性,一致性和可靠性。常規的腦成像數據分析通常從發現二維的腦圖像開始,該圖像在視覺上與實驗獲得的腦圖像相似。然后,將圖集圖像的感興趣區域(ROI)與獲得的圖像手動匹配,并計算ROI中標記的神經元的數量。 【6】Sci Rep:3D打印技術助理快速個性化治療 為什么同樣的治療對每個患者都不一樣?如何優化藥物的性能而不會因劑量過大而引起副作用?為了回答這些問題,瑞士日內瓦大學(UNIGE)的研究人員設計了一種細胞共培養平臺,以3D形式復制患者的腫瘤結構??茖W家們可以用它在腫瘤發展的不同階段測試多種藥物或藥物組合的有效性。相關結果發表在最近的Scientific Reports雜志上。 結腸直腸癌是目前診斷出的第三種最常見的癌癥形式,也是世界上第四大致命癌癥類型。有一系列治療方法,包括化療,但高劑量的化療會引起許多副作用,而且患者通常會產生耐藥性。為了進一步模仿腫瘤的發展過程以及精確衡量藥物的有效性,科學家們已經建立了腫瘤3D培養模型。 【7】JCCT:3D打印有助于預測心臟瓣膜的泄漏 在美國,超過八分之一的75歲及以上的人在心臟中發生中度至重度的主動脈阻塞,通常是由于瓣膜小葉上積聚的鈣化沉積物造成的,并阻止它們完全打開和關閉。許多這些老年患者的健康狀況不足以進行心臟直視手術;相反,他們使用稱為經導管主動脈瓣置換術(TAVR)的手術將人工瓣膜植入其心臟,該手術通過插入主動脈的導管展開瓣膜。然而,這個過程存在挑戰,包括需要選擇完美尺寸的心臟瓣膜,而不是真正看病人的心臟:太小,瓣膜可能會在邊緣移動或泄漏;太大了,閥門可以撕裂心臟,帶來死亡的危險。因此,心臟病專家一直試圖尋找一種“恰到好處”的TAVR瓣膜尺寸。 哈佛大學Wyss生物啟發工程研究所的研究人員創造了一種新穎的3D打印工作流程,允許心臟病專家在實際執行醫療程序之前評估不同瓣膜尺寸與每位患者獨特解剖結構的相互作用。該協議使用CT掃描數據生成個體患者主動脈瓣的物理模型,此外還有“sizer”裝置以確定完美的替換瓣膜尺寸。這項工作是與布萊根婦女醫院,華盛頓大學,馬薩諸塞州綜合醫院和馬克斯普朗克膠體與界面研究所的研究人員和醫生合作完成的,并發表在Journal of Cardiovascular Computed Tomography雜志上。 【8】Cell System:3D打印技術改變篩選抗生素的方法 最近,來自麥克馬斯特大學實驗室開發的一個“小型黑盒子”可以改變科學家尋找新抗生素的方式。印刷熒光成像盒(簡稱PFIbox)能夠收集大量數據,這將有助于Michael G. DeGroote傳染病研究所的研究人員尋求發現新的抗生素。該盒子允許科學家一次分析超過6,000個細菌樣本。 從原理上來講,該工具使用LED燈激發細菌中的熒光蛋白。然后,它將數據無線發送給研究人員,研究細胞隨時間對抗生素的反應。PFIbox的九個結構部件可以在大約一天內進行3D打印,在幾分鐘內拼接在一起,成本約為200美元。 【9】Arch Toxicol:干細胞+3D打印 可用于肝臟移植 來自愛丁堡大學醫學研究委員會(MRC)再生醫學中心的科學家結合干細胞技術與3D打印技術,成功培育出了人源3D肝臟組織,并且在小鼠水平顯示出治療的潛力??茖W家表示,除了為開發人體肝臟組織植入物方面進行早期的探索,這一研究還可以通過搭建平臺來研究人類肝臟疾病以及實驗室中的測試藥物的藥效,從而減少對動物研究的需求。 在這項發表在Archives of Toxicology雜志上的研究中,科學家們采集了人類胚胎干細胞并誘導形成多能干細胞(已被誘導轉變為干細胞的成體細胞),通過定向誘導形成為肝細胞。負責這項研究的愛丁堡大學MRC再生醫學中心的David Hay教授說:“這是有史以來第一次有人在實驗室中將干細胞來源的肝組織體外培育一年多的時間。細胞長時間存活和穩定是非常困難的,但對于在人體中使用則至關重要?!? 【10】Adv Materials:3D打印生物工程化血管研究新突破 最近來自BWH的研究者們開發出了一種新型的維管結構制備方法,能夠得到更符合生理要求的血管。這種3D打印技術能夠精細模仿組織的生理特性,例如細胞的成熟以及能否運輸營養物質等。這一技術將能夠被用于進行受損組織的置換。相關結果發表在最近一期的Advanced Materials雜志上。 許多疾病都會造成管道組織的損傷,例如動脈炎、動脈粥樣硬化以及血栓等。此外,泌尿組織也會因為炎癥反應產生損傷。為了制備3D組織材料,研究者們將人體細胞與水溶膠進行混合,水溶膠的化學性質經過了反復的摸索,使其能夠允許細胞的增殖。之后,研究者們將這些混合好的材料注入管道組織3D打印系統,并且通過程序設置使其能夠連續打印三層。當管道打印完畢之后,研究者們經過其它方法驗證了其能夠允許營養物質穿透的特性。 不可否認,3D打印將會在未來醫療中占據著不可磨滅的作用,醫療人員將會利用它給人們帶來更多的福祉。

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  • 消息稱:英國又發現一種變異新冠病毒

    說起新冠病毒,全世界人民感受頗深。2019新型冠狀病毒,2020年1月12日,世界衛生組織正式將其命名為2019-nCoV [1] 。冠狀病毒是一個大型病毒家族,已知可引起感冒以及中東呼吸綜合征(MERS)和嚴重急性呼吸綜合征(SARS)等較嚴重疾病。新型冠狀病毒是以前從未在人體中發現的冠狀病毒新毒株。 近期,英國的疫情現在越來越麻煩了,之前變異病毒還沒搞定,現在又出現了新的變異新冠病毒。 英國政府23日發布的數據顯示,該國過去24小時新增新冠確診病例39237例,累計確診2149551例。 據英國廣播公司(BBC)、《衛報》等英媒當地時間12月23日報道,英國衛生大臣馬特·漢考克(Matt Hancock)當天在唐寧街首相府的新聞記者會上證實,英國發現了兩例另一種變異新冠病毒病例。 漢考克介紹,這兩個病例都與去過南非的人有接觸。英國已經將這兩個病例隔離,并限制從南非來的旅行。過去兩個星期到過南非的人、過去兩個星期與去過南非的人有密切接觸者,都必須立即隔離。 據央視新聞,英國衛生大臣漢考克23日召開記者會表示,英國檢測到兩例感染另一種變異新冠病毒的病例,兩例病例都與去過南非的人有接觸。漢考克稱,這種病毒的傳染性更強,且比此前在英國發現的變異病毒變異程度更高。 據環球時報,世衛組織21日表示,南非發現的新冠病毒變種,雖然與英國發現的變種幾乎同一時間出現,但它們屬于不相關的變種,彼此沒有關系。 據海外網,早前,英國首相鮑里斯·約翰遜和科學家們證實,在英國發現的一種新冠病毒新變種的傳染性比普通的新冠病毒高70%。英國方面表示,新變種有可能已傳到國外,目前最迫切工作是確保這一變種病毒不會導致更高的死亡率。 中國工程院鐘南山院士在活動中表示,往后的局勢越來越分化還是融合,這是嚴峻的考驗。世界上新冠肺炎病人越來越多,9月就發現變種的病毒,但不是打完疫苗之后發現的。 在英國出現的變異病毒據說增加70%傳染率,全世界100多個國家禁止英國航班。但在病死率等方面是否改變還沒有具體內容,對于疫苗的有效性是否影響也沒有進一步的證據。 通常來說,病毒出現更多變種可能使得疫苗產生的免疫效果減弱,這和流感病毒與疫苗的關系類似,所以每年接種一次流感疫苗是多國通行的做法。 但病毒不會突然出現一個突變就讓疫苗完全失效。美國西雅圖弗雷德·哈欽森癌癥研究中心專家杰西·布魯姆介紹說,即使是流感病毒也需要五到七年的時間才能發生足夠的變異完全逃脫人體免疫識別,冠狀病毒也類似。 英國首席科學顧問瓦倫斯說,初步結論表明新變種不太可能影響疫苗效力?!昂侠淼募僭O是,疫苗對這種病毒的反應應該夠用,但我們需要對此保持警惕?!? 因此,在新冠病毒疫情結束之前,我們應該加強預防和做好個人防護。

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  • 全世界194個國家首次承諾消除一種癌癥!

    說起癌癥,大家不禁談癌色變,在大家心里,大部分癌癥目前是不治之癥,實在令人頭疼。不過據了解,隨著疫苗和篩查的普及,未來,宮頸癌或將徹底消除。 11月17日,世界衛生組織發布《加速消除宮頸癌全球戰略》(簡稱“全球戰略”),提出到2030年要實現三大目標,包括90%的女孩在15歲前完成人乳頭狀瘤病毒疫苗(即HPV疫苗)接種等。世衛組織稱,全球戰略的發布是一個歷史性的里程碑,標志著全世界194個國家根據今年世界衛生大會通過的決議,首次承諾消除一種癌癥。 據了解,宮頸癌也成為子宮頸癌,是發生在子宮頸部門的惡性腫瘤,也是女性生殖道最常見的婦科惡性腫瘤。而幾乎所有宮頸癌病例(99%)都與高風險人類乳頭瘤病毒(HPV)感染有關,HPV是一種通過性接觸傳播的極其常見的病毒。 世衛生組織指出,有效的一級預防(HPV疫苗接種)和二級預防方法(篩查和治療癌前病變)將預防大多數宮頸癌病例。只要早期發現并有效治療,宮頸癌是最容易治愈的癌癥之一。 該戰略表示,通過全面的預防、篩查和治療方法,宮頸癌可以在一代人的時間內作為一個公共健康問題被消除。到2050年,成功實施疫苗接種、篩查和治療這三項措施可以減少40%以上的新病例和500萬相關死亡。 近年來,已經有了預防性疫苗、篩查和治療宮頸癌癌前病變的低成本辦法,以及外科培訓的新辦法。通過對可持續發展目標作出共同的全球承諾,世界各國正在開辟一條消除宮頸癌的新道路。全球戰略強調,對實現這些目標的干預措施進行投資,可以產生巨大的經濟和社會回報。由于婦女參與勞動的增加,到2050年及以后,每投資1美元將帶來3.2美元的回報。如果考慮到婦女健康狀況改善對家庭、社區和社會的好處,這一數字將上升到26美元。

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  • 挪威證實了新冠病毒新變種:傳播速度更快,傳播能力更強

    近日消息,挪威證實了一種新冠病毒的新變種,傳播速度更快。 據國內媒體報道,挪威衛生機構證實,在該國中部城市特隆赫姆發現一種新冠病毒的新變種,這一新變種的傳播能力更強。 此外,挪威衛生機構認定,這種變異新冠病毒的傳播速度更快。 特隆赫姆首席醫師托弗·羅斯塔德表示,他們16日把病毒樣本送至挪威公共健康研究所,根據初步分析結果顯示,這是一種新變種。 在接受挪威國家廣播電臺采訪時,羅斯塔德說:“我們不知道這種病毒從哪里來,它從來沒有在挪威出現過。我們還搜索了國際數據庫,也沒有發現它出現過?!? 挪威國家廣播電臺報道,特隆赫姆出現疫情后,這座城市上周大約1000人接受隔離,其中800人去過郊區一家酒吧。 目前,當地疫情已經得到控制。

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  • 每逢佳節胖三斤,如何越吃越瘦?

    你是否每逢佳節最憂傷的不是胖三斤,而是只有自己胖了三斤? 每當這時候就聽到靈魂在吶喊:為什么別人怎么吃都不胖,而我喝口涼水都能變成肥肉。 其實這都是有原因的,還真不能怪你。 有人怎么吃都不胖,有人喝水都胖? 其實這與人體的基礎代謝率有關。 基礎代謝率,指的是人體在不動時消耗的能量,攝入同樣熱量時,基礎代謝率比較高的人,為了維持生命所消耗的熱量就多,就不易長胖。 相反,基礎代謝率比較低的人,所消耗的熱量少,就容易長胖。也就是平時所說的喝水都長肉的易胖體質。 吃進去的食物是如何變成肥肉的? 體內的肥胖即脂肪主要來自過多的碳水化合物和高脂食物。 人體攝入過多碳水化合物時,其在體內經各種酶類的消化后變成葡萄糖,而過多的葡萄糖可以轉化為甘油三酯,儲存在脂肪細胞中,即囤積脂肪。 機體攝入過多的油脂類及高脂肪食物時,脂肪經脂肪酶及膽汁的作用后,被分解成脂肪酸和甘油。 過多的脂肪酸,也會被用來合成甘油三酯,在肝細胞以及脂肪細內里儲存起來,此時,身上的脂肪就很容易從外觀以及血液中被發現。 如何防止“每逢佳節胖三斤”? 假期里親朋好友聚會時,少吃零食糕點、果脯蜜餞、煎炸熏烤等高糖、高脂的食物。 注意飲食順序,先吃菜再吃飯,細嚼慢咽,吃飽了及時放下碗筷,不要在餐桌旁逗留 具體來說,多吃蔬菜:蔬菜能量整體偏低,每天可以吃300-500g,其飽腹感很強。主食類要粗細搭配,我國居民膳食指南推薦的每日全谷類和雜豆類攝入為50~150g。 膳食指南推薦的每日畜禽肉攝入量為40-75g、魚蝦肉40~75g、蛋類40~50g。 控制酒精的攝入量,男性每天不超過25g,女性不超過15g,比如50度的白酒,男性每天小于50g,女性每天小于30g。 少喝可樂、雪碧、加工的果汁等。 萬一胖了,如何越吃越瘦? 1、間歇性飲食 有研究對間歇性飲食和地中海飲食等3種飲食方式做了比較,結果發現,間歇性飲食的減重效果最顯著。 間歇性飲食是指每周選兩天將能量攝入限制為平時飲食的 25%。 2、隔日禁食,月瘦6斤 低卡路里飲食雖然能減肥,但很難遵循。其實有更簡單的減肥飲食方法:隔日禁食(ADF),即每隔一天停止進食。 2019年8月27日發表在Cell Metabolism的研究證實,隔日禁食的志愿者,在一個月內減了6斤。盡管隔日禁食組的人在被允許進食的日子里比正常時多吃了30%的食物,體重會下降了。 ADF 改善了心血管標志物,臨床資料顯示,對健康人群是安全有益的。要不要選擇這種方式,還是要看個人飲食習慣。 3、地中海膳食 美國新聞周刊U.S.News的2020年最佳食譜推薦地中海膳食。地中海膳食強調天然食物,尤其是減少紅肉和糖類的攝入,適當增加魚類和奶酪,同時攝入足夠的蔬菜、水果、橄欖油以及堅果。 4、少吃紅肉 “紅肉”,就是顏色為紅色的肉,例如豬肉、牛肉和羊肉等。膳食指南建議控制紅肉攝入。 2020年6月10日國際權威期刊《高血壓》(Hypertension)發表的研究表明紅肉中因富含膽堿、肉堿和卵磷脂,在消化時會氧化三甲胺(TMAO),進而發生心血管疾病。 紅肉導致肥胖的主要原因是,紅肉中含有大量的飽和脂肪酸。 為了控制體重,可以用白肉、魚肉或豆腐等植物性蛋白質作為替代選擇。 您懂了嗎?

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  • 世衛組織估算表示:全球10%的人口或已感染新冠病毒

    據央視新聞最新報道,當地時間10月5日,世衛組織召開執行委員會特別會議,世衛組織衛生緊急項目負責人邁克爾·瑞安表示,流行病學曲線顯示,新冠肺炎大流行仍在發展,北半球疫情呈上升趨勢,全球新冠肺炎死亡病例數量在上周達到了100萬例。 邁克爾·瑞安指出,全球各地區疫情形勢顯著不同,東南亞區域病例數量持續激增。 據美國約翰斯·霍普金斯大學統計數據顯示,截至美東時間5日16:30,美國累計新冠肺炎確診病例近745萬例,達到7447363例,累計死亡超21萬例,達到210043例。 4日17:23至5日16:30,美國新增確診31237例,新增死亡256例。 10月2日,特朗普在個人社媒上宣布:“我和我的夫人梅拉尼婭的新冠檢測結果為陽性。我們將立即開始接受隔離和治療,我們將一起度過這個難關!” 此外,目前最佳估算顯示,全球10%的人口或已感染新冠病毒,但各國之間有所差異,這意味著全球大部分人仍然處于感染風險中。

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  • 被蜂蟄差點沒命?這些救命知識學起來

    本文專家:汪小歡,復旦大學醫學博士 國慶長假來襲,相信很多朋友都會選擇戶外游玩。 不過,眼下這個時間段正是蜂類動物的活躍期,蜂群傷人的新聞也屢見不鮮。 如果在野外不幸被蟄,輕者出現發紅腫脹、瞬間強烈的刺痛和瘙癢,嚴重還會頭暈、惡心嘔吐、全身水腫、血壓下降、呼吸麻痹甚至死亡。 為什么被小小的蜂蟄了一下會有這么大的危害?被蟄后又該如何自救?趕快來學! 被蜂蟄了為啥危害這么大? 蜂蟄時,會將其蟄針刺入皮膚,通過蟄針里的中央空管將毒囊里的毒液注入機體。 蜂的毒液成分極其復雜,對機體的肌肉、神經和免疫系統都具有非常強的刺激作用,會引起一系列不適癥狀。 其實,被蜂蟄后的嚴重危害主要是由于體內發生了變態(過敏)反應引起的。 蜂在蟄咬處留下的毒液或毒刺,屬于一種外源性過敏原。當這些過敏原進入到身體里,免疫系統便會做出反應,攻擊自身的組織器官,進而引發一些嚴重癥狀。 常見的哪些蜂是有毒的? 蜂的種類繁多,目前已知的有10萬多種。 大部分蜂都帶有毒刺、能蜇人。我國常見的毒蜂包括蜜蜂、黃(馬)蜂、地雷蜂、牛角蜂等。 - 蜜蜂 毒液為酸性,毒性較小。被蜜蜂蟄后,毒刺會留在皮膚中,一般只會引起輕微的局部癥狀。 - 黃蜂 又稱“馬蜂”、“胡蜂”。黃蜂分布廣泛,當受到人類攻擊時,它們會對目標進行群體作戰,導致被蟄人發生嚴重的過敏反應,嚴重者會死亡。 - 地雷蜂 毒性極大,被蟄后會有較大的生命危險。多存在于我國廣東、海南、江西等地區的山區叢林地帶,飛行時會發出非常響的嗡嗡聲。 如果被地雷蜂叮咬,蟄口處會立馬血肉模糊,幾分鐘后,便會產生眩暈、麻木的癥狀,接著傷口處會有強烈的疼痛感,甚至暈厥。 - 牛角蜂 在廣西岑溪等地又被稱為“三眼針”。牛角蜂在受到外界刺激時會有強烈的攻擊性,其毒液中有大量的組織胺,可能會引發休克。 如果被蟄了該怎么自救? 首先,要保持冷靜。盡快將留在皮膚中的毒刺取出,因為毒液進入身體的速度非???,有時僅需要幾秒的時間。建議使用鑷子拔出,不要擠壓傷口,避免在此過程中注入更多的毒液。 對于輕微的蜇傷,可以嘗試冷敷、使用清水或肥皂水清洗蟄咬處,也可以服用止痛藥來緩解疼痛癥狀。一般的輕微癥狀會在數小時或1天內消失。 如果傷口在一兩天之內紅腫范圍擴大,則需要服用抗組胺藥物,防止瘙癢和腫脹的加劇,但需要關注藥物使用的注意事項。最好及時就醫,在專業醫生的指導下用藥。 如果出現嚴重癥狀,則很可能是過敏反應,必須立即就醫。對于曾經出現過蜂蟄過敏反應的朋友,再次被蟄還會發生過敏反應的概率約為30-60%,應避免再次被蜂蜇傷。 去野外還要小心哪些蟲子? - 蜱蟲 一種寄生蟲,多出沒于丘陵地區。 蜱蟲咬人時,會將整個口器牢牢地嵌入皮膚中,以此來吸血、分泌有害物質。被叮咬兩三天后,蜱蟲產卵或蛻皮時才會脫落。 傷口可能會出現輕微紅腫甚至無癥狀,其潛伏期可長達一個月。所以,戶外出游后,建議回家先仔細檢查身體,當發現蜱蟲感染時,切忌暴力拍打蟲體或者硬拔,這樣只會加重癥狀,甚至感染。 可以將酒精擦在叮咬處上,等到蜱蟲死亡后,用鑷子拔出。為了避免處理不當,發現蜱蟲叮咬后應及時就醫。 - 螞蟥 螞蟥也是通過吸盤,緊緊附著在皮膚上,吸取血液。螞蟥叮咬雖然不痛,但會引發水腫性丘疹。 處理傷口時,切忌直接暴力強拉,否則螞蟥斷裂,其口盤仍吸附在皮膚內會引起感染。 建議用食醋或鹽水涂在叮咬處,使螞蟥放松吸盤而易脫落。當然,最好的處理方式還是盡快就醫。 - 隱翅蟲 隱翅蟲的體液不論是直接或間接的接觸皮膚,都會導致損傷。表現為條狀或片狀的水腫性紅斑,可能帶有丘疹、水泡或膿點,還會引起附近淋巴結腫大。 如果有隱翅蟲落到皮膚上,應盡量彈走,不要直接拍死,否則蟲體液會與皮膚接觸。如果被叮咬,則需要服用抗組胺藥物或糖皮質激素,就近就醫。 戶外游玩,謹防昆蟲叮咬,更不可主動攻擊或騷擾。一旦被蟄,盡快先將毒刺取出。如果出現嚴重癥狀,建議直接就醫。 最后,祝大家假期愉快,也要注意安全。

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  • 為什么長期熬夜會長胖? 原因找到了!

    眾所周知,熬夜傷身,但是熬夜依然成為了很多大城市人的常態。 一句經典詩詞“為伊消得人憔悴”,讓大家都以為“睡少了會瘦”。 然而,研究結果卻啪啪打臉。 熬夜的危害千千萬,但是萬萬想不到的是,最近有研究表明:長期熬夜會讓人變胖! 長期熬夜不僅不會瘦,反而會更容易胖,且容易出現各種代謝性疾病和精神心理疾病等。 為什么長期熬夜會長胖? 長期熬夜會長胖,主要的原因有: 1、熬夜可引起機體各大系統的晝夜節律改變 簡單來說,“饑餓-進食-消化-能量存儲”的時間點和過程發生紊亂,容易導致脂代謝紊亂、腸道菌群失調等。 也就是說,很難保證半夜三更不吃東西以及次日三餐規律飲食,而且吃什么都很容易變脂肪。 2、熬夜可能伴隨更多的進食 事實上沒有干熬的夜,與之相伴最多的是進食。 一般到熬夜的時候,晚餐基本上消化完了,餓了自然會找各種東西來吃,零食有時不足以果腹,宵夜就登場了。 如果熬夜是為了工作,需要保持清醒和思維活躍,很多人會選擇咖啡、濃茶等,或不停地吃東西來保持清醒,且偏愛選擇辛辣、高能量的食物。 與白天不同的是,晚上吃吃喝喝少了“消食兒”的時間和步驟。長期熬夜,夜間“入量”就越多,胖就是遲早的事了。 3、熬夜的人次日往往多臥床、少動 長期熬夜,得不到充足的休息,會導致工作效率下降,注意力不集中,從而導致更多的久坐和更大的心理壓力,結果甚至是報復性熬夜和進食等,造成惡性循環。 熬夜還有什么危害? 睡不夠對機體的危害已經被越來越多的人知曉了,不僅傷腦傷身還傷心(心血管和心理這雙心)。 傷腦 新近的一些研究表明,睡眠時大腦清除代謝廢物的活動有所增加,睡眠不足會導致大腦組織的“垃圾”清理不及時、不充分,容易出現記憶力差等腦功能受損。 傷心 睡眠中斷的動物會出現更多的動脈病變,動脈斑塊和脂肪沉積更大,出現心血管系統疾病的風險增加。睡眠不足會令個體的憤怒感和挫敗感增加,引發或加重精神心理疾病。 到底幾點睡才算熬夜? 熬夜是一種個體化的行為,通常指的是困了卻不睡,去做一些與睡覺無關的事。 每個人的睡眠需求量不同,慣常睡眠時間點不同,很難用絕對的時間點來界定熬夜。 比如,習慣于晚上10點睡覺的成年人,且綜合評估10點睡可以實現足夠的夜間睡眠的話,如果熬到11點才肯去睡覺的話,可以算是一種熬夜的行為。 但如果一個孩子尤其是嬰幼兒,晚上眼睛都睜不開呵欠連天還是要等10點鐘才肯去睡覺的話,也可以算是一種熬夜的行為。 但對于某些職業的人就算自覺規律睡眠但也要11點之后才有條件睡覺的話,到了10點鐘沒去睡覺也不能算是一種熬夜行為。 所以,幾點睡才算熬夜,是要依據個體的年齡、睡眠需求量、習慣等原因來定。 如何彌補熬夜帶來的傷害? 熬夜對身心健康所造成的傷害,哪些是可逆的哪些是不可逆的,目前尚不得而知。 如果不經常熬夜,或是短暫熬夜,及時休整可以減弱影響。 但不應因此有僥幸心理,認為反正機體有調節能力所以放肆地去熬夜。睡眠這張信用卡,禁不起長期或過量透支。 有不少人在知曉熬夜的危害后,開始擔憂自己的身體各個系統和器官是不是已經出現嚴重問題。情緒問題導致出現睡眠問題,反倒加重損害。 如何避免熬夜長胖? 1、當然是盡量避免或減少熬夜。因睡眠不足和節律紊亂造成的脂代謝紊亂得以避免或減少。 2、不得已熬夜時,盡量控制攝入的“量”和“類”?!肮茏∽臁笔强刂企w重的法寶之一。 所以,要改變通過吃東西讓自己保持清醒的習慣、行為模式和認知,不得不吃的話,盡量少進食高熱量的食品,也可以通過訓練強化進食行為本身與飽感的聯系,讓嘴而不是胃“告訴”大腦“我飽了”。 3、避免進食后直接睡覺,放慢進食速度也是可以嘗試的方法。 4、保持白天接受足夠的光照、運動時間,避免久坐和打盹。 5、如果不得已的短暫熬夜后盡快補一短覺(如下夜班的人先小睡后再安排白天的活動),有助于整個白天“滿血復活”,以及夜晚更好的睡眠。 文章最后,提醒大家重視以下預警信號: 比如疲勞、多夢、困倦、肥胖、記性差、多慮、情緒不穩、血糖血壓不穩、腸胃或周身不適等。如果出現,請先自我審視近期是否有熬夜行為,及時調整。善待自己,從不熬沒必要的夜開始。 關于熬夜,你懂了嗎?

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