MODICA，一种由线粒体短开放阅读框编码的肽，通过抑制电压依赖性阴离子通道（VDAC）寡聚化、减少细胞凋亡和纤维化，保护心脏功能免受多柔比星毒性的影响，突显了一种新的心脏保护治疗靶点。
这项多中心研究强调了2D斑点追踪超声心动图在MIS-C中早期检测和预后评估左心室功能障碍的实用性，为心血管风险和管理提供了信息。
一项为期20年的前瞻性研究表明，经历过跟踪和获得保护令的女性患心血管事件的风险增加，强调暴力是心血管疾病预防中的关键因素。
高水平的脂蛋白(a)显著预测外周动脉疾病和颈动脉狭窄的发生，以及进展为主要肢体事件，强调其作为非冠状动脉粥样硬化性血管并发症的预后生物标志物的价值。
最新研究发现，PIEZO1 过表达是 2 型遗传性出血性毛细血管扩张症中动静脉畸形的关键驱动因素，揭示了靶向治疗的新途径。
最初设计用于特定心脏诊断的人工智能增强心电图模型，揭示了更广泛的心血管风险检测和预测能力，挑战了其作为特定条件工具的使用，并支持其作为全面心血管生物标志物的角色。
MITRACURE 国际注册研究显示，二尖瓣手术患者通常在疾病进展晚期出现严重症状，修复率较低且住院死亡率显著，强调了早期干预和改进管理策略的必要性。
BHF PROTECT-TAVI随机试验揭示，脑栓塞保护（CEP）装置不能防止经导管主动脉瓣植入（TAVI）后的认知下降，挑战了其神经保护益处的假设。
与标准护理相比，基于生物标志物的ABC-AF风险评分指导的治疗并未改善房颤患者的卒中或死亡结局，这强调了在临床实施前对精准医疗工具进行前瞻性验证的必要性。
这项多中心试验显示，序贯使用COX-2抑制剂帕瑞昔布和伊美昔布显著降低了重症急性胰腺炎（SAP）的发生率，缩短了器官功能障碍持续时间，减少了局部并发症，并降低了30天死亡率，且安全性良好。
一项全面的瑞典研究表明，显微镜下结肠炎（MC）患者发展为抑郁症和焦虑症等精神障碍的风险显著增加，强调了综合临床管理的重要性。
心脏磁共振成像（MRI）T1映射和细胞外体积分数（ECV）提供了心肌纤维化的无创标志物，在心力衰竭各亚型和非缺血性扩张型心肌病中对不良心血管结局显示出一致的预后价值。
了解器官钙化的原因，区分无害与危险类型，并学习如何根据专家建议解读您的健康报告。
探索微妙的肝脏症状如何预示严重疾病，从肝炎到肝癌的发展过程，以及有效习惯保护肝脏健康的方法。
PANDA II 研究表明，流感疫苗接种显著降低了急性心力衰竭患者的死亡率和再住院率，支持将其作为全球心力衰竭管理的标准组成部分。
根据最近的科学研究，仅仅将就寝时间提前一小时就可以帮助体重管理、降低抑郁风险并保护心脏。
一支多学科的中国团队开发了一种基于AI的MRI-病理学基础模型，能够准确、无创地诊断和分级前列腺癌，显著改善临床决策并减少不必要的活检。
了解每天仅需10分钟的靠墙坐如何显著降低血压并带来令人惊讶的好处，从心脏健康到关节护理和体重管理。
间歇性禁食因其代谢和减肥益处而受到欢迎，但新的研究表明，缩短进食窗口可能增加心血管风险，提示需要谨慎并采取个性化方法。
微塑料，直径小于5毫米的塑料颗粒，已悄无声息地通过饮用水、空气和食物渗透到我们的身体中。它们在器官中积累，加速细胞老化，并增加炎症。了解隐藏来源并采取实用措施减少暴露。
<div class="markdown-heading" dir="auto"> <h1 class="heading-element" dir="auto" tabindex="-1" align="center">docext</h1> <a id="user-content-docext" class="anchor" href="https://github.com/NanoNets/docext#docext" aria-label="Permalink: docext"></a></div> <p><img src="https://raw.gitcode.com/img_proxy?p=https://raw.githubusercontent.com/NanoNets/docext/main/assets/demo.jpg" alt=""></p> <div class="markdown-heading" dir="auto"> <h2 class="heading-element" dir="auto" tabindex="-1">Overview</h2> <a id="user-content-overview" class="anchor" href="https://github.com/NanoNets/docext#overview" aria-label="Permalink: Overview"></a></div> <p class="marklang-paragraph">&zwnj;docext&zwnj;是一个基于视觉语言模型（VLM）的本地无结构数据提取工具，特别适用于处理各种文档，如发票、护照等。它无需传统的OCR技术，通过深度学习的视觉语言模型，能够准确识别并提取文档图像中的字段数据和表格信息&zwnj;<span class="cosd-citation-citationId">1</span><span class="cosd-citation-citationId">2</span>。</p> <h3>技术特点和应用场景</h3> <ul> <li>&zwnj;<strong>无需OCR</strong>&zwnj;：docext利用视觉语言模型，无需传统的OCR技术，能够更好地处理复杂格式和布局的文档，甚至可以识别手写文本&zwnj;<span class="cosd-citation-citationId">2</span>。</li> <li>&zwnj;<strong>高精度和效率</strong>&zwnj;：通过训练的视觉语言模型，docext能够理解图像中的文本内容及其上下文关系，大大提高了信息提取的准确性和效率&zwnj;<span class="cosd-citation-citationId">2</span>。</li> <li>&zwnj;<strong>灵活的提取</strong>&zwnj;：用户可以定义自定义字段，或使用预建的模板来提取信息。提供REST API，便于与用户的应用程序集成&zwnj;<span class="cosd-citation-citationId">2</span>。</li> <li>&zwnj;<strong>多场景应用</strong>&zwnj;：适用于自动化财务处理、身份验证、文档归档等多个场景。例如，可以从发票中自动提取关键信息，用于财务流程的自动化；从护照或身份证中提取个人信息，用于身份验证和注册流程&zwnj;<span class="cosd-citation-citationId">2</span>。</li> </ul> <div class="markdown-heading" dir="auto"> <p>在当今信息化时代，从各种文档中提取结构化信息的需求日益增长。docext就是这样一款工具，它利用先进的视觉语言模型（VLMs），能够准确识别并提取文档图像中的字段数据和表格信息，无需传统的OCR技术。</p> <h3>项目介绍</h3> <p>docext是一个开箱即用的本地文档信息提取工具，特别适用于处理发票、护照等多种类型的文档。它通过深度学习的视觉语言模型，实现了从文档图像中自动提取结构化信息的功能。这一突破性技术大大提高了信息提取的准确性和效率。</p> <h3>项目技术分析</h3> <p>docext的核心是视觉语言模型，这些模型经过训练，能够理解图像中的文本内容及其上下文关系。与传统的OCR技术相比，docext的优势在于能够更好地处理复杂格式和布局的文档，即使是手写文本也能有效识别。此外，docext支持自定义字段定义和预定义模板，使得它可以灵活应对不同类型的文档。</p> <h3>项目技术应用场景</h3> <p>docext的应用场景广泛，包括但不限于：</p> <ul> <li>自动化财务处理：自动从发票中提取关键信息，如发票号码、日期、金额等，从而实现财务流程的自动化。</li> <li>身份验证：从护照或身份证中提取个人信息，用于身份验证和注册流程。</li> <li>文档归档：在文档数字化和归档过程中，自动提取文档中的关键信息，以便于检索和管理。</li> </ul> <h3>项目特点</h3> <ul> <li><strong>灵活的提取</strong>：用户可以定义自定义字段，或使用预建的模板来提取信息。</li> <li><strong>表格提取</strong>：能够从文档中提取结构化的表格数据。</li> <li><strong>置信度评分</strong>：为提取的信息提供置信度评分，帮助用户判断结果的可靠性。</li> <li><strong>本地部署</strong>：支持在用户自己的基础设施上运行，确保数据安全和隐私。</li> <li><strong>多页支持</strong>：可以处理包含多页的文档。</li> <li><strong>REST API</strong>：提供REST API，便于与用户的应用程序集成。</li> <li><strong>预建模板</strong>：提供针对常见文档类型的预建模板，如发票和护照，并允许用户添加或删除字段/列。</li> </ul> <p>docext是一个强大而灵活的文档信息提取工具，它的设计和功能都旨在为用户提供高效、准确的文档处理能力。无论是企业还是个人开发者，都可以通过docext来提升工作效率，减少手动处理文档的耗时。通过本地部署和API接口，docext可以轻松集成到现有的工作流程中，为用户带来便捷和高效的文档处理体验。</p> </div>
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