临床营养学是研究人体营养需求和营养与健康关系的学科。它关注人体在不同生理状态下的营养需求,以及营养与疾病之间的关系。临床营养学的目标是通过合理的营养干预,改善人体健康状况,预防和治疗疾病。
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作者:CHRISTIE ASCHWANDEN 选文:Aileen 编译:张远园 小丛 Aileen 米格机 导语 新年伊始,很多人想要改变饮食习惯。这常常需要将食物分类为好或坏,健康或不健康,营养或放纵,瘦身食物或致胖食物等。然而,食物属于哪个类别常常取决于你咨询了谁。 美国膳食指南咨询委员会(U.S. Dietary Guidelines Advisory Committee )最近发布了最新的指导手册,将健康饮食定义为着重蔬菜、水果、全麦食品、低脂或脱脂牛奶产品、海鲜、豆类和坚果,同时要减少红肉、精制
印度初创企业HealthifyMe获1200万美元B轮融资以开发其人工智能营养师功能
基因慧的行业报告整体上不错,这次《基因大数据智能生产及分析》也不例外,一口气读完,感受是智能化是行业趋势,打工人的日子更难了。文章有点长,没时间看的话你可以拉到文后看我的一点感想。
世界卫生组织(WHO)在最新的报告《World HealthReport》中,从“医疗水平”,“接受医疗服务的难度”,“医药费负担公平性”等方面对世界各国的医疗体系进行了综合比较。
【新智元导读】IBM 中国研究院认知医疗研究总监谢国彤是新智元的老朋友。有感于“搞人工智能技术的人不知道医疗里重要又可解的问题是什么,搞医疗的人不知道技术究竟能帮到什么程度”,谢博士特别撰写了这部述评医疗 AI 应用场景、应用案例、关键技术和未来技术前景的“连续剧”。今天为大家带来第一集。 大咖小传: 谢国彤,IBM 中国研究院认知医疗研究总监、IBM 全球研究院医疗信息战略联合领导人。作为 IBM 中国研究院负责智能医疗方向的研究负责人,谢国彤博士在过去十年都在做医疗方向的研究,参与 IBM Watson
关于转载授权 大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈,自媒体、媒体、机构转载务必申请授权,后台留言“机构名称+文章标题+转载”,申请过授权的不必再次申请,只要按约定转载即可,但文末需放置大数据文摘二维码。 作者:By Mellisa Dahl 选文:孙强 翻译整理:孙强,丁一,Dr. Guo, 汪霞 你的一位朋友削减了食物中糖的摄入,并感觉到惊人变化。另一位朋友,正相反,依旧坚持着高糖饮食,但看上去依旧健康苗条。而你则尝试了这两种不同的饮食策略,但并没有感觉自己的身体发生真正的改变。 同样的结论可以用于乳
久违的孟德尔随机化开始更新了,在今天的内容中,我将向大家介绍孟德尔随机化的基本概念及其背景知识,并举例说明何时可以使用该方法以及该方法为何能有效解释因果关系。本系列讲解内容主要基于Stephen Burgess和Simon G. Thompson共同撰写的孟德尔随机化图书。
最近在深度学习方面的进展使人工智能系统的发展能够在许多任务中超越人类,并开始为科学家和医生提供新的工具。Alex(CEO of Insilico Medicine)等人讨论了最近人工智能在老龄化研究中的应用是如何导致长寿医学领域的出现的。
本周硬科技领域投融资事件一共42起,人工智能、生物医药领域分别发生14起融资事件,分别占比34%;区块链领域发生7起融资事件,占比16%;3R(VR/AR/MR)、物联网领域分别发生3起融资事件,分别占比7%;新能源领域发生1起融资事件,占比2%。
至今,全球三大半导体企业中已经有两家(英特尔、SK Hynix)均已成为地平线机器人的投资者。
image.png 中国信息通信研究院与腾讯研究院AI联合课题组 赵淑珏 中国信息通信研究院互联网法律研究中心研究员 近年来,智能医疗在国内外的发展热度不断提升。有人提出,“尽管安防和智能投顾最为火热,但 AI 在医疗领域可能会率先落地。”一方面,图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能技术新一轮的发展。大大推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。另一方面,随着社会进步和人们健康意识的觉醒,人口老龄化问题的不断加剧,人们对于提
Konrad J. Karczewski, and Michael P. Snyder撰写的关于整合多组学在疾病研究中的应用一文《Integrative omics for health and disease》,于2018年2月26日发表在nature reviews genetics (Nature系列综述, 2018 IF: 41.465)。
尽管大家对「哪些问题是重要的」上达成了共识,但在如何解决这些问题方面,我们要想达成共识的话,还有很长的路要走。一个多世纪以来,两种明显对立的「疾病研究模式」主导着我们的研究领域。
为了培养 Watson 医生,IBM 已经花了几十亿美元。IBM 给 Watson 购买了大量病例,用循证问答的方式,类比大量相似的病例,给患者开出对应的医疗诊断。根据 IBM 的说法,目前在某些领域已经达到了顶级医生的水平。 可是即便花了那么多钱,你敢让 Watson 这个机器人医生看病吗? IBM近日宣布收购Truven Health Analytics,收购价高达26亿美元。这是自Watson Health成立以来的第四次大型收购。 2014年4月,在IBM收购了Phytel和Explorys之
导读:辞旧迎新,胖了几斤?年夜饭都吃了啥?除了大餐里的各种硬菜,手边是不是还有取之不尽的零食?肥宅快乐水之类的含糖饮料,是不是又喝多了?
大数据 (big data) 是指由于容量太大和过于复杂,无法在一定时间内用常规软件对其内容进行抓取、管理、存储、检索、共享、传输和分析的数据集。 大数据具有“4V”特征:①数据容量 (Volume) 大,常常在 PB(1 PB=250 B)级以上;②数据种类 (Variety) 多,常常具有不同的数据类型(结构化、半结构化和非结构化)和数据来源;③产生和更新速度 (Velocity) 快(如实时数据流),时效性要求高;④科学价值 (Value) 大,尽管利用密度低,却常常蕴藏着新知识或具有重要预测价值。
整体上,医疗产业可以分为医疗服务和医药商业两大类,其行业痛点主要在于医疗服务方面的数据未能被充分利用,以及医药商业中医药产品的防伪溯源难题。 传统医疗数据在信息化发展方面遇到诸多难题,相比其他传统行业,发展进度极为缓慢。究其根本,是因为目前医疗数据孤岛化且缺乏标准体系、数据安全难以保障、数据确权不明晰导致的传统参与者信息化的意愿低,医疗服务中的医疗数据未能被充分利用。 而医药行业供应链由于参与主体众多,存在大量交互协作,信息被离散地保存在各自环节各自系统中,缺乏透明度。信息的不流畅导致各参与主体难以准确了解相关事项的实时状况及存在的问题,影响供应链协同效率。当各主体间出现纠纷时,举证和追责耗时费力。 而区块链在数据保密、智能合约、生态激励等方面具有天然的优势,与医疗行业具有较高的契合度,能为医疗行业提供多环节安全解决方案,同时也能助推医疗行业智能化发展。
本周硬科技领域投融资事件一共45起,人工智能领域发生24起融资事件和1起收购事件,占比56%;生物医药领域发生10起融资事件和1起收购事件,占比25%;区块链领域发生3起融资事件,占比7%;新材料领域发生1起融资事件和1起收购事件,占比4%;物联网、航空航天领域分别发生1起融资事件,新能源、半导体领域分别发生1起收购事件,分别占比2%。
是什么样的契机让这位基因组学及其蛋白质组学领域的泰斗开始致力于个体化医疗及其精准医疗领域的?
“相信这是里程碑的一天,未来会有越来越多的人在自己的身体里植入芯片,以便于更好的了解自己。”
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