自动化相关资讯-临床研究进展，文献-MedSci.cn

CCLM：miRNA在检验医学中的应用—检验科miRNA检测的工作流程，检测技术及<font color="red">自动化</font>

CCLM：miRNA在检验医学中的应用—检验科miRNA检测的工作流程，检测技术及自动化

miRNA是调节真核生物基因表达的短序列非编码RNA分子。它们的表达差异可以作为各种病理过程（包括癌症或心血管疾病）的指示性标记物。由于其重要的生物学功能，miRNA成为一种极具前景的新型生物标志物，可用于诊断疾病，并监测疾病进程。此外，它们可以指导药物的选择或剂量。

MedSci原创 - 工作流程，检测技术，自动化 - 2017-04-19

MagBio Genomics Inc.面向Mawi iSWAB-RNA v2开发用于Thermofisher KingFisher™ Flex的<font color="red">自动化</font>RNA纯化方法

MagBio Genomics Inc.面向Mawi iSWAB-RNA v2开发用于Thermofisher KingFisher™ Flex的自动化RNA纯化方法

癌症药物开发将受益于相关研究中的iSWAB-RNA v2样本

国际文传 - 癌症药物，癌症药物开发 - 2021-05-13

ADA 2016：<font color="red">自动化</font>释放胰高血糖素可降低1型糖尿病患者的低血糖风险

ADA 2016：自动化释放胰高血糖素可降低1型糖尿病患者的低血糖风险

美国糖尿病协会科学年会称，对于1型糖尿病患者，自动仿生胰腺释放的胰高血糖素相比安慰剂，有更少的症状性低血糖事件。参与者自己管理胰岛素，随机分配到自动化仿生胰腺释放胰高血糖素组或安慰剂组（每天随机）。主要研究结果是曲线下面积（AOC）和血糖低于60 mg/dL。数

MedSci原创 - 胰高血糖素，糖尿病，低血糖，仿生胰腺 - 2016-06-18

CLIN CHEM LAB MED：全面<font color="red">自动化</font>整合一线实验室测试对诊断性失血的影响

CLIN CHEM LAB MED：全面自动化整合一线实验室测试对诊断性失血的影响

实验室失血检测可能会导致医院获得性贫血。

MedSci原创 - 诊断性失血 - 2019-11-03

PIVAS信息<font color="red">化</font>、<font color="red">自动化</font>建设的基本原则和应重视的问题——《静脉用药调配中心建设与管理指南》系列解读文章（十一）

PIVAS信息化、自动化建设的基本原则和应重视的问题——《静脉用药调配中心建设与管理指南》系列解读文章（十一）

结合我国静脉用药集中调配中心(pharmacy intravenous admixture service, PIVAS)现状和医院药学发展趋势，从实际应用角度对《静脉用药调配中心建设与管理指南(试行

中国医院药学杂志 - 静脉用药调配中心 - 2023-04-27

北京天坛医院单凯博士：全<font color="red">自动化</font>、互联网质控管理是POCT两大发展趋势

北京天坛医院单凯博士：全自动化、互联网质控管理是POCT两大发展趋势

POCT以其便捷、易操作的特点，在危重病、急救患者的快速诊断、动态监测、治疗效果评估等方面得到越来越广泛的认可。但同时POCT也面临着质量管理不规范、不完善的问题亟待解决。

动脉网 - 天坛医院，POCT，互联网质控 - 2020-12-05

JAMA Pediatr：计算机<font color="red">自动化</font>在诊断和管理的儿童2型糖尿病的有效性

JAMA Pediatr：计算机自动化在诊断和管理的儿童2型糖尿病的有效性

2型糖尿病（T2D）在年轻人中越来越常见。推荐对T2D有重大风险的儿童和青少年进行初步预防和筛查，但目前在儿科初级保健机构中进行T2D的筛查并不常见。近期，一项发表在杂志JAMA Pediatr上的文章旨在研究计算机化临床决策支持系统识别、筛查和诊断T2D高风险的儿科患者的可行性和有效性。此项随机临床试验包括4个初级保健儿科诊所的患者。两个诊所被随机分配到计算机化的临床决策支持干预组；2个被随机分

MedSci原创 - 计算机，儿科，糖尿病 - 2017-02-15

Sci Rep：肌肉侵入性膀胱癌预后中，机器学习<font color="red">自动化</font>肿瘤芽殖定量能够改善TNM分期

Sci Rep：肌肉侵入性膀胱癌预后中，机器学习自动化肿瘤芽殖定量能够改善TNM分期

肿瘤芽殖在一些肿瘤类型中是一个独立的预后特征。最近，有研究人员在肌肉侵入性膀胱癌患者中首次报道了肿瘤芽殖与生存评估之间的关系。研究人员利用基于机器学习的方法学来精确的对肿瘤芽进行定量，具体是100名肌肉浸润性膀胱癌患者的所有免疫荧光标签的整张图片分析。更多的是，肿瘤芽殖与TNM（p=0.00089）和pT（p=0.0078）阶段相关。研究人员还基于疾病特异性生存，建立了一个新的分类和回归树模型来对

MedSci原创 - 膀胱癌，机器学习，定量 - 2019-04-12