Norvég agykutatók vizsgálati eredményei szerint a kézírással lejegyzett tartalom jobban rögzül az agyban, ezért tanítása nem nélkülözhető.

Az autista gyermek tartós gondozása igazi teher a családok számára. Egyes gyógyszerek segíthetnek a gyermekek bizonyos funkcióiban, de csak alapos megfontolást és mérlegelést követően adhatóak.

Egyetlen mellkasröntgen felvételből megjósolható, hogy a páciensnek az elkövetkezendő 10 évben mekkora a szívinfarktus- vagy stroke-kockázata - egy új deep learningen alapuló modell segítségével.

Rudolf Virchow kiterjedt, szisztemati­kus kutatásai alapján 1856-ban közöl­te elméletét, miszerint „minden esetben a vér többé-kevésbé kiterjedt rögöt képez a beillesztett [idegen] test köré... ...az [ide­gen test okozta] elzáródás következményei három csoportba oszthatóak, melyek az ér és környezetének irritációja, a vér alvadása és a véráram megszakadása.”¹

Érdekesség, hogy ezzel lényegében a vérrögképződés következményének tartotta e három tényezőt és csak vénás stasisnak tulajdonított szerepet a de novo thrombus-képződésben.² 

Bár a mesterséges intelligencia igen jó segítséget nyújt a bőrgyógyászati problémák diagnosztizálásában, jelenleg mindenképp szükséges a bőrgyógyász szakember tudása és felügyelete.

A mesterséges intelligencia és az adattudomány a mindennapi életünk részévé vált a gyógyítás területén is. Cikkünkben bemutatunk néhány, a GE Healthcare Magyarország Kft. Edison AI (mesterséges intelligencia), azaz Data Science (adattudomány) csapata által vagy a részvételével fejlesztett, mesterséges intelligencia alapú orvosi alkalmazást.

A mesterséges intelligencia alapú módszerek az egészségügy számos terü­letén is alkalmazhatók, például rutinfeladatok automatizálására, orvosi ké­pek elemzésére és kiértékelésére, különböző rendellenességek automatikus észlelésére vagy akár személyre szabott terápiás döntések támogatására. A terület érdemes az orvostársadalom figyelmére, mert ezen megoldások­kal együttműködve a munka megkönnyíthető, minősége és pontossága pedig javítható.

Bemutatjuk a mesterséges intelligencián (MI) alapuló módszerek egy lehetséges klinikai alkalmazását, mely képes a jelentős zajjal terhelt csontszcintigráfiás felvételek hatékony zajszűrésére. A speciális MI-alkalmazás az előzetes vizsgálatok alapján lehetővé teszi, hogy számottevően csökkenthessük a vizsgálati időt vagy a betegnek beadott aktivitást, így csökkentheti a beteget, asszisztenst, orvost ért sugárterhelést. Bemutatjuk az MI-szűrő alkalmazása működésének sajátosságait, tanítási folyamatát, melyet fontos érteni ahhoz, hogy a leletező orvos biztonsággal, „másodlagos megbízható véleményként” figyelembe vehesse az MI-feldolgozott képet, és ezáltal pontosabb diagnózist fogalmazhasson meg a segítségével. Kitérünk az algoritmus robusztusságvizsgálatára, valamint a komplex klinikai ellenőrzés sajátosságaira és kihívásaira is. Magy Onkol 64:153–158, 2020
Kulcsszavak: mesterséges intelligencia, csontszcintigráfia, klinikai validáció, zajcsökkentés, jel-zaj viszony javítása

Egy új randomizált vizsgálat igazolta, hogy egyes latin-amerikai kórházakban relatíve olcsó beavatkozással javítható az ischaemiás stroke bizonyítékokon alapuló ellátása.

Az utóbbi években véletlen besorolásos, kontrollcsoportos vizsgálatok, valamint rendszerezett áttekintések és metaanalízisek erősítették meg, hogy különféle mozgásterápiás eljárások és egyéb működésorientált be­avatkozások nyilvánvalóan hatásosak mind a klinikai tünetek értékelése, mind pedig a betegek beszámolói alapján.