2025.05.07文章学习

一、
文章名称：Revolutionizing Utility of Big Data Analytics in Personalized Cardiovascular Healthcare
文章链接：https://www.mdpi.com/2306-5354/12/5/463
关键词：大数据分析、心血管疾病、个性化医疗
摘要：我们使用 Google 和 Cochrane 搜索引擎检索了 PubMed 并发表了研究，以评估已用于 CVD 预测模型的现有 BDA 模型。我们批判性地分析了使用人工智能 （AI）、机器学习 （ML） 和人工神经网络 （ANN） 的各种 BDA 模型的陷阱和优势。BDA 整合了广泛的数据源，例如基因组、蛋白质组学和生活方式数据，可以帮助理解 CVD 背后复杂的生物学机制，包括风险暴露个体的风险分层。预测建模被提出来帮助开发个性化药物，特别是在药物基因组学方面;了解遗传变异可能有助于指导药物选择和剂量，从而改善患者的预后。总而言之，将 BDA 纳入心血管研究和治疗代表了我们 CVD 预防、诊断和管理方法的范式转变。通过利用大数据的力量，研究人员和临床医生可以更深入地了解疾病机制，改善患者护理，并最终减轻心血管疾病对个人和医疗保健系统的负担。
二、
文章名称：Deepfake-Driven Social Engineering: Threats, Detection Techniques, and Defensive Strategies in Corporate Environments
文章链接：https://www.mdpi.com/2624-800X/5/2/18
关键词：深度伪造、社会工程学、检测技术
摘要：深度伪造技术的发展有可能通过实现高度令人信服的数字冒充来重塑企业环境中的威胁态势。在本文中，我们探讨了人工智能生成的人工媒体如何被滥用来承担权威角色，从而使传统的网络安全程序具有重大漏洞。通过对各行各业网络安全专业人士的采访，我们发现，大多数组织仍然容易受到攻击，因为他们采用了广泛的、以供应商为中心的安全解决方案，而这些解决方案并非专门为防止深度伪造攻击而设计。为了应对不断变化的威胁形势，我们引入了 PREDICT 框架 — 一个周期性的迭代理论模型。该模型结合了明确的政策方向、组织准备、有针对性的员工培训和先进的 AI 检测工具。此外，它还将有效的事件响应计划与持续改进和模拟相结合。我们的研究结果强调了修改当前安全协议的必要性，并为加强企业防御以应对深度伪造带来的日益动态的威胁形势提供了实用建议。
三、
文章名称：Physiologically Based Pharmacokinetic Modeling to Predict Lamotrigine Exposure in Special Populations to Facilitate Therapeutic Drug Monitoring and Guide Dosing Regimens
文章链接：https://www.mdpi.com/1424-8247/18/5/637
关键词：拉莫三嗪、基于生理学的药代动力学模型、特殊人群
摘要：拉莫三嗪在成人和儿童癫痫和双相情感障碍的治疗中起着至关重要的作用。然而，其在儿科患者首次或长期治疗中的药代动力学 （PK） 行为以及肾功能不全患者药物暴露的变化尚未得到很好的表征。该研究的目的是建立一个强大的基于生理学的拉莫三嗪药代动力学 （PBPK） 模型，用于预测不同人群的药物暴露，以促进治疗药物监测 （TDM） 并指导给药方案。