Lege Artis Medicinae

Sakk-matt

SZIGETI Zoltán

2006. NOVEMBER 19.

Lege Artis Medicinae - 2006;16(11)

- Mondja, Füzesi, hol tanult meg ilyen jól sakkozni? - Már a gimnáziumban jó játékos voltam, a háború alatt meg állandóan játszottam. Amikor fogságba estem, már nem volt fegyverem, csak egy sakktáblát találtak nálam az oroszok.

HOZZÁSZÓLÁSOK

0 hozzászólás

A kiadvány további cikkei

Lege Artis Medicinae

A kiégés jelensége a kutatási eredmények tükrében

KOVÁCS Mariann

Nemzetközi viszonylatban a segítő foglalkozású szakemberek kiégésének óriási szakirodalma van. Magyar nyelven különösen a legátfogóbb tanulmány ebben a témakörben Fekete Sándor pszichiáter tizenöt évvel ezelőtt született írása. Az elmúlt tizenöt évben az egészségpszichológiai, a magatartás-tudományi, az egészségszociológiai és az életminőség-vizsgálatok, valamint a munkastressz egészségkárosító hatása egyre nagyobb hangsúlyt kapnak a tudományos és a közéletben. A tanulmány első részében a kiégés fogalom határainak tisztázása, kialakulása, folyamata, mérése, kezelésének fő irányai kerülnek bemutatásra, a második részben pedig a kiégéskutatás harminc évének történetét ismerteti a szerző, különös tekintettel a legújabb nemzetközi és hazai kutatásokra, a kutatási trendek változásaira.

Lege Artis Medicinae

Gerő Sándor emlékezetére (1904-1992)

EMED Alexander

Gerő Sándor egyetemi tanár, az orvostudományok doktora, a Budapesti Orvostudományi Egyetem III. Számú Belklinikájának igazgatója 1904. április 12-én, Budapesten született.

Lege Artis Medicinae

Cataflam Művészeti Szalon

A Novartis Hungária Kft. 2005 őszétől kezdve félévenként más és más művészeti ágban hirdeti meg a Cataflam Művészeti Szalon nevű pályázatot, amelyre orvosok nyújthatják be pályaműveiket a „fájdalom” témakörben. Az elbírálást öttagú szakmai zsűri végzi. A képzőművészeti fordulóra beküldött alkotások díjnyertesei közül mutat be néhányat válogatásunk. A 2006. szeptember közepétől december végéig tartó vándorkiállítás kórházakban és a Ráday, valamint a Scheffer Galériában tekinthető meg.

Lege Artis Medicinae

A nagy zabálás Az evés lélektana és szimbólumai

TÚRY Ferenc, PÉTER Orsolya Márta

Az ételek, az evés (vagy annak zavarai) a filmművészetben is gyakran ábrázolt tematikát képviselnek. E téren Marco Ferrerinek, a jeles olasz filmrendezőnek A nagy zabálás című, 1973-ban készült filmje klasszikussá vált.

Lege Artis Medicinae

A gastrooesophagealis reflux betegség kezelése

PAPP János

A gastrooesophagealis reflux betegség savas formájában a kezelés alapja a protonpumpagátló szerek alkalmazása. A terápia eredményességét elsősorban a tünetek alakulásán mérjük le. Szinte mindig tartós, folyamatos gyógyszerelés szükséges. Emelt dózis alkalmazására és kombinációs kezelésre típusos esetekben ritkán kerül sor, extraoesophagealis tünetek esetén azonban a nagyobb adag alkalmazása vált be. A gyógyszerek legkisebb hatékony mennyiségét ma már többnyire fokozatos csökkentéssel keressük meg. A műtéti kezelés elsősorban fiataloknak ajánlható, de nélkülözhetetlen a szövődmények megoldására és volumenrefluxban. Az endoszkópos antireflux-terápia jelenleg inkább csak klinikai kísérlet. A Barrett-oesophagus kezelése gyógyszerekkel vagy antirefluxműtétekkel nem csökkenti a Barrett-carcinoma gyakoriságát; jelenleg leginkább az endoszkópos ablatív terápia ajánlható.

Lapszám összes cikke

Kapcsolódó anyagok

Lege Artis Medicinae

Második játszma 37. lépés és negyedik játszma 78. lépés

VOKÓ Zoltán

Mi köze a gónak a klinikai döntéshozatalhoz? A klinikai orvoslás egyik legjelentősebb intellektuális kihívása a bizonytalanságban történő döntéshozatal. A hagyományos orvosi döntéshozatal intuitív és heurisztikus mivoltának pszichológiai csapdáin kívül az információhiány, az erőforrások szűkössége, az adott orvos-beteg kapcsolat jellemzői egyaránt hozzájárulnak annak bizonytalanságához. A formális, matematikai számításokon alapuló döntéselemzés, amelyet széles körben használnak a klinikai irányelvek fejlesztésében, illetve az egészségügyi technológiák értékelésében, elvben jó lehetőségeket kínál az intuitív dön­téshozatal hibáinak elkerülésére, ugyan­akkor az egyéni döntési helyzetekben többnyire nehezen alkalmazható,és az orvosok többségétől idegen. Ennek a módszernek is vannak korlátai, különösen az egyéni döntéshozatalban, beleértve a számításokhoz felhasznált input adatok esetleges hiányát, illetve jelentős bizonytalanságát, valamint a matematikai modellek korlátait abban, hogy egy komplex rendszer folyamatait és a folyamatok egyéni variabilitását megfelelően tudják reprezentálni. A klinikai döntéstámogató rendszerek mindezek ellenére hasznos segítséget jelenthetnek az egyéni orvosi döntéshozatalban, ha megfelelően integráltak az egészségügyi információs rendszerekbe, és nem szüntetik meg az orvosok döntési autonómiáját. A klasszikus döntéstámogató rendszerek tu­dásalapúak, szabályrendszerekre, problé­ma­­specifikus algoritmusokra épülnek. Szá­mos területen alkalmazzák az orvosi adminisztrációtól a képfeldolgozásig. A nap­jainkban zajló informatikai forradalom eredményeképpen olyan mesterséges intelligenciaként emlegetett gépi tanulási módszerek jönnek létre, amelyek már ténylegesen képesek tanulni. A mesterséges intelligencia ezen új generációja nem konkrét szabályrendszerekre épül, hanem hatalmas adatbázisokon magukat tanító neurális hálózatokra és általános tanulási algoritmusokra. Ezek a mesterséges intelligenciák egyes területeken, mint például a sakk, a gó, vagy a va­dászrepülőgép vezetése, már jobb teljesítményre képesek, mint az em­berek. Fej­lesztésük bővelkedik kihívásokban, veszélyekben, ugyanakkor olyan technológiai át­törést jelentenek, ami megállíthatatlan és át­alakítja világunkat. Alkal­mazásuk és fej­lesztésük az egészségügyben is megkezdődött. A szakmának részt kell vennie ezek­ben a fejlesztésekben és megfelelő irányba kell, hogy terelje azokat. Lee Sedol 18-szoros gónagymester visszavonult há­rom évvel AlphaGo mesterséges intelligenciától elszenvedett veresége után, mert „Hiá­ba lettem világelső, van egy entitás, amit nem lehet legyőzni”. Ne­künk szerencsére nem versengenünk vagy győznünk kell, hanem el kell érnünk, hogy a mesterséges intelligencia biztonságos és megbízható legyen és az emberekkel együtt­mű­ködve ez az entitás eredményesebbé és hatékonyabbá tegye az egészségügyet.