Inczeffy Patika

és magán szakorvosi rendelő

2131 Göd, Pesti út 86.

Telefon: +36 27 336 150
E-mail: kalabe@inczeffypatika.hu
Nyitva tartás:
Hétfő - Péntek: 7:30 - 19:30
Szombat: 7:30 - 12:00

Az időskori demencia könnyebb előrejelzése

Érdekességek2019. február 05.

A fotók illusztrációk: pixabay.comA Magyar Tudományos Akadémia (MTA) Természettudományi Kutatóközpontjának (TTK) munkatársai a kóros agyi öregedés mesterséges intelligenciával történő hatékonyabb előrejelzésében értek el fontos előrelépést.

A Nemzeti Agykutatási Program által támogatott vizsgálat eredményeiről a GigaScience című tudományos folyóiratban számoltak be a TTK Agyi Képalkotó Központ kutatói.

Az Agyi Képalkotó Központ munkatársai kutatásuk során azt vizsgálták, hogy hány éves az ember agya valójában.

Agyunk az életünk során folyamatosan változik, fiatalkorunkban az agy hálózatainak szerkezete és működése egyre összehangoltabbá és kifinomultabbá válik, ahogy pedig öregedni kezdünk, ellenkező irányú folyamatok játszódnak le benne. A változások nemcsak az agy fizikai szerkezetében tapasztalhatók, hanem az egyes agyterületek működése közti összehangoltság mértékében is, amely az agyterületek között mérhető funkcionális kapcsolatok erősségének megváltozásával jól jellemezhető” – olvasható a közleményben.

A kutatás szerint e kapcsolatokat funkcionális mágneses rezonanciás képalkotással (fMRI) jól vizsgálhatóak, és az eredmények megmutathatják, hogy a vizsgált agy kapcsolati mintázatának jellemzői mennyire felelnek meg a vizsgált személy valós életkorának. Ha az eltérés jelentős, az a kutatások szerint jól előre jelzi a kóros agyi öregedési folyamatokat, köztük a demenciát. Fontos, hogy az efféle folyamatokra idejében fény derüljön, mivel a korai gyógyszeres beavatkozások és életmódváltás sokkal hatásosabb, mint a súlyosabb tünetek megjelenése utáni “tűzoltás”.

A kutatás szerint az agyterületek működése közti kapcsolatok meglehetősen bonyolult hálózatot alkotnak, így egyáltalán nem nyilvánvaló, hogy milyen tulajdonságaik vannak kapcsolatban az életkorral. Ennek elemzésére mesterséges intelligenciát vetettek be a kutatók.

Vidnyánszky Zoltán kutatócsoportja a mélytanulásos rendszerek működési elvét használta fel a vizsgálatok során. Az ilyen elven működő tanuló rendszerek ugyanis több egymásra épülő absztrakciós szinten dolgozzák fel a bemenet információit. Míg a legelső szinteken még sokat számítanak a bemenő adatok konkrét részletei, a felsőbb szinteken egyre elvontabb összefüggések jelennek meg a tanulás során.


A kutatócsoport eljárása sikeresnek bizonyult, eredményüket az egészségügyi informatika területének legrangosabb folyóirata, a GigaScience közölte tavaly decemberben.
Az eljárás segítségével 5 évvel sikerült javítani a funkcionális konnektivitáson alapuló agyéletkorbecslés átlagos pontosságát.

“Ezt úgy sikerült elérnünk, hogy felhasználtuk a korábban, más adatbázison elsajátított tudást a becsléshez használt mesterséges neurális hálózat tanítása során. Ezt a korábban tanult kapcsolati súlyok átvételével és finomhangolásával végeztük a hálózat megfelelő rétegeiben. Kutatási eredményeink megoldást szolgáltattak a különböző MRI-berendezéssel, mérési paraméterekkel és eltérő szempontok szerint beválogatott embercsoportokon gyűjtött adatbázisok közötti tudástranszferre” – idézik a közleményben Vidnyánszky Zoltánt.

A módszer fontos előrelépést jelent a kóros agyi öregedés mesterséges intelligenciával történő hatékonyabb előrejelzésében. Emellett segítséget nyújthat olyan, idegrendszeri képalkotáson alapuló speciális diagnosztikai feladatok megoldásában, ahol kevés adat áll rendelkezésre a mesterséges intelligenciák tanításához.

A kutatócsoport, amelynek munkájában kiemelkedő szerepet játszott két fiatal kutató, Meszlényi Regina és Vakli Pál, jövőbeli kutatásainak célja, hogy módszertani fejlesztéseik eredményeire építve kidolgozzanak egy multimodális, strukturális és funkcionális MRI-képalkotáson alapuló mesterséges intelligenciával támogatott eljárást a kóros agyi öregedés korai kiszűrésére és típusainak osztályozására.


forrás: Patika Magazin
hírek, aktualitások

Önéletrajzküldés e-mailben

2021. november 26.

Az álláspályázatok küldésének egyik gyors és praktikus eszköze az elektronikus levél. Az Internetes közegben az önéletrajz küldés ezen formája megszokott, így megnyugodhat, ugyanis az önéletrajzok elektronikus postázása nem csodaszer, sőt önmagában az interjúra való behívás esélyeit sem növeli.  

Ha önmagunk mesterségének, felsőfokú szaktudásának vagy diplomájának értékesítéséről van szó, az Internetes álláshirdetés-bányászat és a számszerűen több elküldött CV vagy resumé a sikeres találatok esélyét megsokszorozhatja.

A kapcsolatépítő folyamatok, networking

Azt igazolja a világháló: minél többen ismernek, ha csak magánlevelezés szintjén is, - pláne, ha egyéb csatornáink is vannak - és tudnak szakmai kínálatunkról, annál többen vevők lehetnek rá(nk). Ezért érdemes ma már nem csak egyetlen dokumentumot tartani erre a célra, de minél több olyan adatbázisban ott lennünk, ahol az álláskereséshez szükséges infók hozzáférhetővé válnak azok számára, akik bennünket keresnek.

Diplomás pozíciók esetében ma már szinte kötelező a Linkedinen jelen lenni, sőt szakmai publikációkat is érdemes kitenni, az esély növelése érdekében. 
Ha pedig munkát keresünk, jó, ha készítünk egy oldalt, ami zárt elérésű, de akinek szüksége van az adatainkra, az bepillantást nyerhet.

A célirányos önéletrajz-küldés

Fontos szabály, hogy mindig tudjuk, hogy mely cégnek illetve mely vezetőnek küldjük a levelet, de legalább azt, hogy a HR osztály, vagy a főnök titkárnője gyűjti az anyagokat. 

Az e-mail lehetőség szerint legyen névre szóló, és csatolt dokumentumok ellenére mindig tartalmazzon egy rövid  felvezető szöveget, amely a levél küldésének apropójáról (nem csak hirdetéshre, hanem pl. találkozásra vagy telefonbeszélgetésre hivatkozva), az álláshirdetés lelőhelyéről, a megpályázott munkakörről és esetleg egy rövid személyes ambícióról (kulcs- illetve ún. hívószavakkal) szól. Nem szabad hosszú lére ereszteni, maximum három mondat (hivatkozás, hogy miért küldöm, ki vagyok és hogy mit küldök csatolva.) 

A nevünk és a pontos e-mail elérhetőség mellett egy telefonszámunkat is praktikus ideírni.

Ha netes szörfözés közben találtuk az ajánlatot, akkor érdemes a hirdetésből kikopizni a cég és a munkakör adatait a saját levelünk elejére, hasonlóan a klasszikus üzleti levélnél, mert ez számunkra is megkönnyíti a visszakeresést. ha van az állásnak hivatkozási száma, azt mindenképp tüntessük fel. 

A csatolt anyag ékezetes magyar helyesírású legyen, sőt előny, ha legalább a helyesírás ellenőrzőt végigzavarjuk rajta, de még jobb, ha egy jó helyesírású ismerőssel átnézetjük.

Mesterséges intelligenciát használó eszköz készül a melanóma korai felismerésére

2021. november 26.

Mesterséges intelligenciát használó eszköz készül a melanóma korai felismerésére az ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) munkatársainak közreműködésével.

Az iToBoS az Európai Unió (EU) Horizont 2020 kutatási és innovációs programja által finanszírozott kutatási projekt, amelynek célja egy olyan, új diagnosztikai eszköz létrehozása a melanóma korai felismerésére, amely a betegről rendelkezésre álló összes információt hasznosítja –  olvasható a SZTAKI közleményében.

“Ennek az úgynevezett holisztikus értékelőeszköznek minden egyes beteg sajátos jellemzőit meg kell értenie, ezzel megnyílik az út a melanóma személyre szabott, korai felismerése előtt” – tették hozzá a közleményben.

A bőrrákok általános kategóriáján belül  pedig a melanóma okozza a legtöbb halálozást. A legfrissebb statisztikák szerint a bőrmelanóma jelenleg a hatodik leggyakoribb ráktípus Európában, 2018-ban több mint 144 ezer új esetet diagnosztizáltak.

A melanóma gyógyítható, ha korai stádiumban kezelik. Ebben az esetben a melanómás betegek több mint 90 százaléka még 5 év múlva is életben van. Ha a rákos sejtek terjedése megtörtént (áttétes melanóma), az 5 év után életben lévő betegek aránya 23 százalék, vagy még ennél is alacsonyabb. Ezért a gyors diagnózis elengedhetetlen ahhoz, hogy a kezelésre még a helyi és áttétes terjedés előtt sor kerüljön – írták.

Az iToBoS projekt célja egy olyan mesterséges intelligencia (MI) rendszer létrehozása, amely képes a különböző forrásokból származó információk integrálására, a dermoszkópiás képektől kezdve a teljes orvosi nyilvántartáson át a genomikai adatokig.

Az iToBoS projektben új diagnosztikai eszközt fejlesztenek, emellett elkészül egy MI-t használó kognitív asszisztens is. Ezekkel az eszközökkel az egészségügyi szakemberek képesek lehetnek a bőrrák átfogó, betegre szabott diagnózisára, illetve nagyobb arányban felismerhető lesz a melanóma. “A nagyszabású nemzetközi projektben kutatóink hasznosíthatják az adatmenedzsment, az informatikai felhők és a mesterséges intelligencia területén eddig megszerzett tapasztalataikat” – idézték a közleményben Lovas Róbertet, az ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) igazgatóhelyettesét.

Az új diagnosztikai eszközben a mesterséges intelligencia legújabb vívmányait is felhasználják, hogy ezzel megkönnyítsék a jelenleg rendelkezésre álló technológiákkal (dermoszkópiás felvételek) már kinyert adatok, illetve az iToBoS-ban javasolt új hardverrel szerzett adatok felhasználását.

Az alapul szolgáló algoritmusok integrálni fogják a különböző forrásokból származó további beteginformációkat (ilyen például a beteg kórtörténete, genomika, minden anyajegy elhelyezkedése, életkor, nem satöbbi) azért, hogy figyelembe véve az egyes betegek sajátosságait, átfogó, holisztikus értékelést adjanak az egyes anyajegyekről.

A fájdalomtest - miért okozunk fájdalmat egymásnak?

2021. november 25.

Azt gondoljuk, amikor egy gyermek megszületik, tiszta lappal indul az életbe. Pedig korántsem. A gyermek sejtszinten, tudatalatt a fogantatás pillanatától kezdve őrzi az emlékeket, az anyaméhben őt ért hatások mintáját. Az anya, az apa hangulati mintáit, félelmeit, fájdalmait. Mikor megszületik, már egy kész kis "fájdalomcsomagot" hoz magával.  

Ha tovább megyünk, akkor rájövünk, hogy nem csak a szülők fájdalmait hordozza a gyermek, hanem távolabbi ősök fájdalmas emlékeit is. Hisz az anya és az apa ezeket az emlékeket őrzi sejtszinten, amely továbbadódik a gyermeknek. Családállításokon éppen ezeket a generációs blokkokat, fájdalmas mintákat oldjuk.

Megszületése után a gyermeket aztán további hatások érik. Növekedve rá is hatnak az élet dolgai, az óvoda, iskola, később a párkapcsolat, baráti kapcsolatok, ahol további sérüléseket szerez. Ezek a sérülések fájdalom- és energiamező-maradékot hagynak hátra. A hasonló érzelmi fájdalmak pedig egy energiamezővé állnak össze és azonos frekvencián mozognak. Ezt a becsomósodott energiamezőt nevezzük fájdalomtestnek, amely néha passzív és néha aktív.

Ennek az energiamezőnek folyamatosan utánpótlás kell, további fájdalmas élményeket létrehozva. A fájdalomtest is életenergia, de olyan életenergia, melynek a szabad áramlása elakadt. Az utánpótlást pedig leginkább a párkapcsolatból nyeri. Amikor két ember találkozik, és kialakul a szerelem, a fájdalomtest még alvó állapotban van. Később, kinél rövidebb, kinél hosszabb idő múlva kezd el aktiválódni.

Egy példa arra, hogyan hatunk egymásra. Van egy férfi, aki gyermekkorában sosem tudott megfelelni az anyjának, mert az mindig többet és jobbat várt tőle. Ezért később, felnőve a férfi úgy érzi, nem tud megfelelni egyetlen nőnek sem.

Van egy nő, akivel az apa nem törődött, ezért elhanyagolva, elutasítva érezte magát. Később, kapcsolataiban keresi azt a szeretetet és törődést, amit apjától nem kapott meg. Ha ez a férfi és ez a nő találkozik, fájdalomtestjeik előbb utóbb aktiválni fogják egymást. A nő folyamatosan a férfitől fogja várni a visszaigazolást arra, hogy ő szerethető, tőle szeretné megkapni azt a törődést, amit az apától nem kapott meg. Mivel azonban itt az érzelmi rendszer sérült, a férfi bárhogy mutatja ki a szeretetét, a nőnek nem lesz elég, nem fogja elhinni. Ismét az elutasítottság érzése fog eluralkodni rajta. A férfi pedig ebben a szituációban ismét szembetalálkozik azzal az érzéssel, hogy ő nem elég, nem felel meg.