🔹حمله سوگ به موج ناگهانی و شدیدی از اندوه پس از فقدان گفته می‌شود که ممکن است با علائمی مانند لرزش، تعریق، سرگیجه، دلتنگی عمیق و گریه‌های کنترل‌ناپذیر همراه باشد. پژوهشی درباره تجربه سوگ نشان می‌دهد که این لحظات شدید معمولاً دو جنبه اصلی دارند: واکنش‌های جسمی شبیه حمله وحشت و اشتیاق عمیق برای دیدار دوباره فرد ازدست‌رفته.

🔹 هرچند این پژوهش درمان مشخصی را بررسی نکرده است، تنفس آرام، تمرکز بر لحظه حال و مواجهه تدریجی با یادآورهای فقدان ممکن است به برخی افراد کمک کند. البته این یافته‌ها اولیه‌اند و اگر چنین تجربه‌هایی مکرر یا مختل‌کننده زندگی باشند، مراجعه به متخصص می‌تواند مفید باشد./virauniversitycom

🔸 مقام‌های بهداشتی ایالت پنسیلوانیای آمریکا از افزایش شمار تجمعی موارد سرخک به ۱۲۸۶ نفر خبر داده‌اند. بر اساس آمار منتشرشده، تاکنون ۲۴۷ مورد بستری و پنج مورد مرگ مرتبط با این بیماری گزارش شده است. همچنین شمار مبتلایان نسبت به گزارش قبلی ۲۶ نفر افزایش یافته که نشان‌دهنده تداوم انتقال بیماری در این ایالت است.
🔸 سرخک یکی از مسری‌ترین بیماری‌های ویروسی شناخته‌شده است و می‌تواند به عوارض جدی مانند ذات‌الریه، التهاب مغز و حتی مرگ منجر شود. انتقال ویروس از طریق هوا صورت می‌گیرد و افراد فاقد ایمنی کافی، به‌ویژه کودکان واکسینه‌نشده و افراد دارای نقص ایمنی، در معرض خطر بیشتری قرار دارند.
🔸 کارشناسان بهداشت عمومی تأکید دارند پوشش بالای واکسیناسیون دو دوزی MMR، شناسایی سریع موارد مشکوک، جداسازی بیماران و ردیابی تماس‌ها از مؤثرترین اقدامات کنترل شیوع هستند. افزایش موارد ابتلا بار دیگر اهمیت تقویت نظام مراقبت بیماری‌های واگیر و مقابله با کاهش پوشش واکسیناسیون را برجسته کرده است./ رویترز

🔸 پژوهشگران با استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل ویژگی‌های صوتی انسان، روشی نوین برای شناسایی نشانه‌های احتمالی دیابت نوع دو بررسی کرده‌اند. در این مطالعه، ۱۴ هزار و ۷۵۹ فایل صوتی متعلق به ۴۶۱ بزرگسال تحلیل شد تا مشخص شود آیا تغییرات ظریف در الگوهای گفتاری می‌توانند با ابتلا به دیابت ارتباط داشته باشند.
🔸 نتایج نشان داد مدل هوش مصنوعی توانسته است با دقت متوازن حدود ۷۱ تا ۷۲ درصد، الگوهای صوتی مرتبط با دیابت را شناسایی کند. پژوهشگران معتقدند تغییرات فیزیولوژیک ناشی از بیماری ممکن است بر ویژگی‌هایی مانند فرکانس، شدت و کیفیت صدا اثر بگذارند؛ تغییراتی که لزوماً برای گوش انسان قابل تشخیص نیستند، اما الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند آن‌ها را تحلیل کنند.
🔸 با وجود نتایج امیدوارکننده، این فناوری هنوز در مرحله پژوهشی قرار دارد و دقت آن برای جایگزینی آزمایش‌های استاندارد قند خون و HbA1c کافی نیست. در صورت تأیید نتایج در جمعیت‌های بزرگ‌تر، تحلیل صدا می‌تواند در آینده به ابزاری کم‌هزینه، غیرتهاجمی و در دسترس برای غربالگری اولیه افراد در معرض خطر دیابت تبدیل شود./ مدیکال اکسپرس / IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics