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装备临床专家与技术工具驱动阿尔茨海默氏症的解决方案

Article-Equip临床专家与技术工具驱动阿尔茨海默氏症的解决方案

图像通过画布职业 老年痴呆症
创新见解和干预给医务人员治疗阿尔茨海默病的新渠道。

大量的人口转变正在进行中在阿联酋和很大一部分的人口预计将患有老年性痴呆和阿尔茨海默氏症。据统计,2050年将看到一个老年人激增,大约16%的人口——二百万人——将在60岁以上的年龄段,添加一个卫生保健系统的负担。

阿尔茨海默氏症护理人员教育和培训

进步的、不可逆的神经紊乱,阿尔茨海默氏症是最常见的痴呆症,影响大脑引起记忆丧失和认知能力下降。在接下来的三十年,患老年痴呆症的人数在阿联酋可能达到220000人,在医学杂志《柳叶刀》上的一项研究表明。这些统计数据不仅使它至关重要的增加对疾病的严重程度,还需要鼓励政府机构,医疗机构和医务人员专注于解决与人口老龄化的挑战。

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医疗保健专业人员扮演了一个重要的角色在帮助个人和社区教育与阿尔茨海默氏症相关的风险因素,特拉维夫Zemer Wang博士说医疗主任诊所迪拜。通过定期的检查和评估,他们可以识别认知衰退的早期症状和体征,允许及时干预和更好的管理风险因素导致这种疾病的发展。他们可以协助管理症状,延缓疾病进展通过处方适当的药物和推荐生活方式修改个人先前诊断。

早期干预可以让医护人员有效地连接病人和他们的家属相关资源和支持服务和提供情感支持和咨询患者和他们的家庭。

新技术对阿尔茨海默氏症

虽然教育和早期干预导致控制疾病进展,科技的进步也越来越多地帮助改善沟通和跟踪在阿尔茨海默氏症护理。

研究人员正在探索使用数字生物标志物,这是客观的、可量化的措施是从收集的数据通过数字设备。“生物标记物可以提供连续和远程监测的认知能力,使早期发现与疾病相关的变化,“王博士说。

他进一步补充说,先进的大脑成像技术,如正电子发射断层扫描(PET)扫描和磁共振成像(MRI),大大促进了了解阿尔茨海默氏病的发展。这些成像方法可以想象大脑结构的变化,检测淀粉样蛋白斑块和τ缠结,和评估脑代谢和血液流动模式。集成人工智能和机器学习算法进一步提高这些图像数据的分析和解释,协助在早期检测和监控。

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此外,将人工智能和机器学习技术应用于大规模数据包括电子健康记录、遗传图谱,生活方式的数据,和成像的数据,可以帮助研究人员识别模式,风险因素,和预测标记与老年痴呆症有关。这可以导致个性化的方法监测和干预。

正在进行的研究和临床试验的目的是更好地了解阿尔茨海默氏症的潜在机制,开发更有效的治疗和预防策略。

在医疗方面,选择像高压氧疗法(HBOT),一次,一位病人呼吸100%的氧气在高压室显示显著的进步,王博士说。“HBOT的新协议被证明能对感冒诱发新血管的生成,减少炎症,并促进大脑的生长新的神经元,从而扭转的一些核心,常见的元素,被认为是负责阿尔茨海默病和痴呆的发展,”他补充道。

美国食品和药物管理局(FDA)最近还批准新药,Leqembi,旨在减缓阿尔茨海默氏病的发展。也被称为Lecanemab,这是第二个主要药物治疗了疾病和目标蛋白淀粉样蛋白在大脑中建立在阿尔茨海默氏症的人。

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