环球医讯

本文全面阐述了人体心脏的解剖结构与生理功能，详细介绍了心脏作为人体循环泵的工作原理，包括心包结构、心脏壁的三层组织（心外膜、心肌层和心内膜）、四个腔室（左右心房与左右心室）的构造特点、瓣膜系统（房室瓣与半月瓣）的工作机制、心脏传导系统（窦房结与房室结等）的信号传递过程，以及心动周期、血液流动路径、心电图原理、心音产生机制和心输出量计算等核心生理概念，为读者提供了系统了解心脏运作的专业知识框架，对理解心血管健康维护和疾病预防具有重要医学参考价值。

本研究通过绿色合成法成功制备了纯氧化钨及不同比例(3%、5%和7%)硒掺杂纳米棒，经PXRD和XPS分析表明硒掺杂能增加结晶尺寸并提升光敏性；UV-Vis、拉曼光谱和FESEM表征结果显示，7%硒掺杂样品在pH3条件下对甲基橙的光催化降解效率达96%，展现出处理含阴离子有机染料废水的巨大潜力；细胞毒性测试表明该材料对LnCap前列腺癌细胞系有显著抑制作用，IC50值为132.2 µg/mL；抗菌实验显示其对金黄色葡萄球菌和肺炎克雷伯菌均表现出强效抑制能力，为开发新型环境治理与癌症治疗纳米材料提供了重要参考，具有显著的生物医学和环境应用价值。

本研究由西班牙巴塞罗那庞培法布拉大学、巴塞罗那超级计算中心—国家超级计算中心(BSC-CNS)和罗维拉-比尔吉利大学联合PRISMA协会开展，探索如何开发包容跨性别者的医疗人工智能系统。研究发现当前AI常复制创建者的二元性别偏见，导致跨性别者在使用语音应用等医疗技术时产生情感不适，可能影响其心理健康与生活质量。研究建议通过让跨性别者参与AI设计过程、实现个性化激素治疗方案、改善医疗专业人员培训等方式，开发更具包容性的医疗AI，确保人工智能在医疗领域的突破能公平惠及所有人群，特别是历史上被边缘化的跨性别群体。

本文系统解析了硒中毒的早期症状（如脱发、疲劳、胃肠道不适）与严重表现（神经问题、麻痹），指出土壤营养流失导致现代人普遍依赖补充剂而易引发轻度中毒，特别警示甲状腺疾病患者需谨慎控制剂量；文章明确区分了硒缺乏与中毒症状的相似性，提供安全摄入量建议（每日100-200微克），强调停用后轻微症状2-3个月可消退，并指导通过饮食获取硒源以避免过量风险，为公众科学补充微量元素提供关键指南。

约翰霍普金斯大学凯瑞商学院的一项新研究揭示，尽管生成式人工智能在推进医疗保健领域具有显著潜力，但医生在临床决策中过度依赖该技术会引发同行的严重质疑，被视为临床技能与整体能力不足的象征，导致患者护理质量感知下降；研究通过276名执业临床医生的随机实验发现，AI依赖程度越高，"能力惩罚"效应越明显，将AI定位为"第二意见"仅能部分缓解负面评价，而不使用AI反而获得最有利的同行认可，这突显了社会心理障碍对医疗AI adoption的实际阻碍，同时临床医生仍认可AI在提升评估精确性方面的价值，强调需平衡技术创新与专业信任维护。

科学家们开发出名为Delphi-2M的人工智能模型，该模型通过分析医疗记录中的模式，能够预测未来十年内1231种疾病的发病风险，其原理类似于天气预报中的概率预测。该技术已在英国生物银行40多万人的数据集和丹麦190万人的医疗记录中得到验证，尤其在2型糖尿病、心脏病发作等具有明确进展路径的疾病上表现突出。研究人员计划利用此AI早期识别高风险患者以实施干预，例如通过药物或生活方式建议预防疾病，并帮助医院预测未来医疗需求，如2030年诺里奇地区的心脏病发作数量，从而优化资源规划。目前该模型仍处于研究阶段，需解决数据偏差（主要基于40-70岁人群）并经过严格测试后才能临床应用，预计从技术成熟到常规使用将经历约十年过程，标志着人类健康预测进入新纪元。

本文详细阐述了规律运动对胆固醇水平的积极影响，包括提升高密度脂蛋白(HDL)“好胆固醇”、降低低密度脂蛋白(LDL)“坏胆固醇”和甘油三酯，从而改善整体血脂比例并减少动脉粥样硬化风险；同时指出运动能有效降低血压、控制炎症及糖代谢异常等心血管风险因素，显著减少心脏病和中风发生率，研究显示规律运动者心血管疾病风险降低21%，死亡风险降低36%；文章强调任何运动量均优于无运动，但建议每周至少进行150分钟中等强度有氧运动或75分钟高强度有氧运动配合两次以上力量训练，以实现最佳健康效益，具体运动类型包括快走、游泳、深蹲等，初学者应循序渐进并在基础疾病情况下咨询医疗专业人员。

杜克大学医疗系统首席护理执行官特里·麦克唐奈阐述了该机构在人工智能应用方面的核心策略，强调尽管人工智能无法替代医护人员的临床经验判断，但能通过自动化处理行政事务显著减轻其负担，使临床人员更专注于患者护理；杜克采取自主构建与外部采购相结合的方式开发AI工具，包括监测患者病情恶化的内部模型、脓毒症预警系统以及与Artisight合作的计算机视觉应用，同时开展与微软Nuance和Abridge的临床文档自动化试点，其所有AI项目均以解决实际问题为起点，优先评估市场现有方案，再考虑合作开发或自主构建，确保技术真正优化工作流程并持续改善患者治疗效果，避免盲目追逐技术潮流。

本文深入探讨人工智能在医疗转录领域的革命性应用，指出AI技术通过自然语言处理解析医患对话并生成结构化电子健康记录，使医生日均节省3小时文书时间，显著降低职业倦怠率并提升患者满意度；同时对比了传统转录服务、语音识别软件与AI辅助系统的核心差异，阐明AI医疗转录以可承受成本实现人类转录员质量的技术突破，正在重塑现代医疗中"照护之乐"的回归路径，全文基于美国医疗体系现状展开分析。

美国技术政策助理部长办公室（ASTP）最新报告显示，2024年71%的非联邦急性护理医院在其电子健康记录中集成预测性人工智能，较2023年上升5个百分点，主要应用于计费自动化、预约安排及高风险患者识别；然而临界接入医院和乡村医院采用率分别仅为50%和56%，独立医院仅37%，凸显持续存在的数字鸿沟。医院普遍开展AI准确性评估（82%）和偏差检查（74%），但用于健康监测和治疗推荐的应用仍较少，主要受限于高错误风险及治理结构复杂性，反映出医疗资源分配不均与技术落地挑战。