【#全家人适用的失眠拯救指南】#这三类人常受失眠困扰# 中国睡眠研究会发布的最新数据显示，我国有59%的人存在失眠症状。近日

【#全家人适用的失眠拯救指南# 】#这三类人常受失眠困扰# 中国睡眠研究会发布的最新数据显示，我国有59%的人存在失眠症状。近日，发表在《中国临床药理学与治疗学》期刊的《特定人群失眠诊断与治疗专家共识》指出，老年人、女性和儿童等人群常受失眠困扰，各自都有不同临床表现，治疗方法也各有侧重。 全家人适用的「失眠拯救指南」，吃药不是首选 via 生命时报的微博

#视频 冷水浴和冰浴正风靡全世界，据称这种方式可以缓解压力并提高新陈代谢。科学研究显示，低温可以刺激人体内的白色脂肪转化为棕色脂

#视频 冷水浴和冰浴正风靡全世界，据称这种方式可以缓解压力并提高新陈代谢。科学研究显示，低温可以刺激人体内的白色脂肪转化为棕色脂肪，这或许可以支撑冷水浴有益于健康的说法。《华尔街日报》解读了有关于低温曝露的科学原理，以及需要注意的事项。

世卫组织多次警告的“X疾病”，是种什么病？

世卫组织多次警告的“X疾病”，是种什么病？ “X疾病”为何让世卫组织警惕？其暴发是否是必然？我们可以做哪些准备？什么是“X疾病”？实际上，“X疾病”并非当下真实存在的特定疾病。根据世卫组织的解释，“X疾病”指一种未知的病原体引发严重国际大流行的可能性。它有机会在任何时间、由多种来源触发，恐会夺去数百万人的生命。这一概念并非首次被提出。早在2018年，世卫组织就发出过类似警告，将“X疾病”列为可能引发疫情或大流行的“重点病原体”。与之并列的还有埃博拉病毒、寨卡病毒、严重急性呼吸综合征（SARS）病毒等。世卫组织官网消息称，列入“X疾病”是为了涵盖可能导致严重国际流行病的未知病原体。关于提出“X疾病”概念的初衷，南方医科大学公共卫生学院生物安全研究中心主任赵卫在接受中新健康采访时指出，这一概念的提出意在尽可能避免或减少新现或变异病原体如新冠病毒对人类的危害。“在我们有生之年，我们有可能，甚至很有可能会面临另一场大流行病。我们不知道它会有多严重，但我们可以做好准备。”谭德塞近日在2024年世界政府峰会上说，尽管在监测、大流行基金、疫苗生产能力等方面取得了一些进展，但就目前的情况来看，世界仍然没有为下一种“X疾病”和下一次大流行做好准备。“X疾病”一定会到来吗？谭德塞在上述大会上称，下一次大流行病暴发“并非是否会发生的问题，而是什么时候发生的问题 ”。“自然界的病毒时刻威胁着人类的健康。尽管目前已经发现了300来种可以感染人类的病毒，但是仍然有大量未知病毒待确证，其中就有很多病毒可能具有突破物种间的障碍感染人的能力。”国家感染性疾病临床医学研究中心主任、深圳市第三人民医院院长卢洪洲告诉中新健康，一项研究显示，在被调查的25个病毒家族中，有约167万种未知病毒有待发现，其中63.1万到82.7万种可能感染人类。卢洪洲指出，随着国际交流日益频繁，新的病原微生物正加速出现，大规模传染病的预防难度也越来越大。此前他在接受采访时介绍，全球的专家普遍认为，也许不久的将来可能会暴发另一种新的传染病。赵卫表示，由于人类活动的不确定性以及病原体变异的不定向，很难准确预测未来“X疾病”的出现时间。但从长远看，“X疾病”未来一定会在某地发生，人类应持续加大在公共卫生领域的投入，以从容应对。如何应对可能到来的“X疾病”？赵卫指出，“X疾病”因为病原体不确定，其应对存在极大的困难。首先需要提升公共卫生应急能力，包括建立未知病原的检测技术，形成更敏感有效的监测预警网络。其次，提升医务人员的临床救治水平和服务能力，能够应对突发的医疗需求激增的情况。第三，提升新疫苗的研发技术和生产能力，能够在“X疾病”暴发后在人群中快速建立免疫屏障。他还表示，如果能够减少与自然界新病原体接触的机会，降低已知病原体在人群中的感染率，就可以减少新现病原体或已知病原体在人群传播过程中导致的变异，从而降低“X疾病”出现的概率。因此，人类对自然界的开发或研究要有更加谨慎的态度，尽可能符合生物安全和伦理规范。在应对可能到来的新发突发传染病方面，卢洪洲建议，建立成熟的新发突发重大传染病的诊防治及创新研究体系，形成新发突发重大传染病病原鉴定、检测方法开发、发病机制研究、疫苗及新药研发闭环，实现快速转化，科学、及时、有效应对突发疫情。另外，构建起强大的公共卫生体系，包括着力培养能解决病原学鉴定、实验室检测等实际问题的人才；全面加强公立医院传染病救治能力建设，提升应急医疗救治储备能力；加大卫生健康领域科技投入，集中力量开展核心技术攻关；密切同世界卫生组织和相关国家的合作等，将有助于抗击未来可能出现的新发突发传染病大流行。（完） ... PC版： 手机版：

研究显示AI大语言模型在处理医疗编码方面有着明显局限性

研究显示AI大语言模型在处理医疗编码方面有着明显局限性 这项研究从西奈山医疗系统 12 个月的常规护理中提取了 27000 多个独特的诊断和手术代码，同时排除了可识别的患者数据。通过对每个代码的描述，研究人员促使 OpenAI、Google和 Meta 的模型输出最准确的医疗代码。研究人员将生成的代码与原始代码进行了比较，并分析了错误的模式。研究人员报告说，所研究的所有大型语言模型，包括 GPT-4、GPT-3.5、Gemini-pro 和 Llama-2-70b 在再现原始医疗代码方面都显示出有限的准确性（低于 50%），这突出表明这些模型在医疗编码的实用性方面存在很大差距。GPT-4 的性能最好，ICD-9-CM（45.9%）、ICD-10-CM（33.9%）和 CPT 代码（49.8%）的精确匹配率最高。GPT-4 还生成了最高比例的错误代码，但仍然表达了正确的含义。例如，当给出 ICD-9-CM 中"结节性前列腺，无尿路梗阻"的描述时，GPT-4 生成了"结节性前列腺"的代码，展示了其对医学术语相对细微的理解。然而，即使考虑到这些技术上正确的代码，仍然存在大量令人无法接受的错误。其次是 GPT-3.5 模型，该模型的模糊倾向最大。与准确的代码相比，它错误生成的代码中准确但较为笼统的代码比例最高。在这种情况下，当提供 ICD-9-CM 描述"未指定的麻醉不良反应"时，GPT-3.5 生成的代码为"其他未在别处分类的特定不良反应"。研究报告的通讯作者、伊坎山西奈医院数据驱动与数字医学（D3M）和医学（消化内科）助理教授、医学博士、理学硕士阿里-索罗什（Ali Soroush）说："我们的研究结果突出表明，在医疗编码等敏感业务领域部署人工智能技术之前，亟需进行严格的评估和改进。虽然人工智能拥有巨大的潜力，但必须谨慎对待并不断开发，以确保其在医疗保健领域的可靠性和有效性。"研究人员说，这些模型在医疗保健行业的一个潜在应用是根据临床文本自动分配医疗代码，用于报销和研究目的。"以前的研究表明，较新的大型语言模型在处理数字任务时非常吃力。然而，这些模型从临床文本中分配医疗代码的准确程度尚未在不同的模型中得到深入研究，"共同第一作者、D3M 的生成式人工智能研究项目主任、医学博士 Eyal Klang 说。"因此，我们的目的是评估这些模型能否有效地完成将医疗代码与其相应的官方文本描述相匹配的基本任务。"研究报告的作者提出，将 LLM 与专家知识相结合可以实现医疗代码提取的自动化，从而有可能提高账单的准确性并降低医疗保健的管理成本。"这项研究揭示了人工智能在医疗保健领域的现有能力和挑战，强调了在广泛采用之前进行仔细考虑和进一步完善的必要性，"共同第一作者、西奈山伊坎大学医学教授、查尔斯-布朗夫曼个性化医学研究所所长兼 D3M 系统主管艾琳-费什伯格博士（Irene and Dr. Arthur M. Fishberg）医学博士、医学博士吉里什-纳德卡尔尼（Girish Nadkarni）说。研究人员提醒说，这项研究的人工任务可能并不能完全代表真实世界的情况，在这种情况下，LLM 的表现可能会更糟。下一步，研究团队计划开发量身定制的 LLM 工具，用于准确提取医疗数据和分配账单代码，以提高医疗运营的质量和效率。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家称，一名澳大利亚妇女的大脑中被发现有一条8厘米长的活体蛔虫，为世界首例。

科学家称，一名澳大利亚妇女的大脑中被发现有一条8厘米长的活体蛔虫，为世界首例。 去年堪培拉一家医院的医生在手术时，从这名64岁患者受损的脑额叶组织中取出了一条红色寄生虫。它可能已经寄生了两个月之久。 研究人员警告说，该病例突显了从动物传染给人的疾病的危险性增加。 “当（外科医生）用镊子夹起异常物时，手术室里的每个人都感到无比震惊，结果发现这是一条蠕动的、活的8厘米浅红色蠕虫。”堪培拉医院传染病医生桑贾亚·塞纳纳亚克（Sanjaya Senanayake）说。 “即使你去掉令人厌恶的因素，这也是一种以前从未在人类身上记录过的新感染。” 这种名为“Ophidascaris robertsi”的蛔虫通常寄生在澳大利亚常见的地毡蟒体内。 澳大利亚寄生虫学专家梅赫拉布·侯赛因（Mehrab Hossain）在《新发传染病》（Emerging Infectious Diseases）杂志上撰文称，他怀疑该女士在烹食了被蟒蛇粪便和寄生虫卵污染的植物后成为“意外宿主”。 据报道，该女士先开始出现了胃痛、咳嗽、盗汗和腹泻等“不寻常症状”，后来病情升级为健忘和抑郁症恶化。 患者于2021年1月下旬入院。后来的扫描显示“大脑右额叶出现非典型病变”。直到2022年6月，外科医生在活检中才找到她的病因。她目前恢复情况良好。 侯赛因博士写道：“以前没有关于Ophidascaris幼体入侵大脑的报告。”他称该情况值得注意。