從風險因子和症狀到斑塊分析：冠狀動脈疾病預防的新思維
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從風險因子和症狀到斑塊分析：冠狀動脈疾病預防的新思維
🔴 傳統上，我們依靠 風險因子 和 症狀 來評估和預防冠狀動脈疾病 (CAD)。然而，越來越多的證據顯示，這種方法並不可靠，因為許多心肌梗塞 (MI) 發生在無症狀且風險評分低的人群中。
🔵 這是因為風險因子和 MI 之間並不存在直接的因果關係。動脈粥樣硬化 的形成和進展才是導致 MI 的關鍵因素。
🔴 因此，我們需要 從關注風險因子和症狀轉變為關注斑塊本身。
斑塊形成和進展：了解 CAD 的關鍵
🔵 CAD 的病理生理學始於 穩定斑塊 的形成，然後是斑塊進展，最終導致 易損斑塊 破裂並引發 MI。
🔴 斑塊的 總體負擔 非常重要，因為它增加了易損斑塊存在的可能性。
🔵 斑塊進展是一個必要且可改變的步驟。降低低密度脂蛋白膽固醇 (LDL) 可以有效阻止斑塊進展。
高風險斑塊：結合形態學和生理學特徵
🔵 高風險斑塊具有較大的 富含脂質的壞死核心，導致 纖維帽變薄，並暴露於 高剪切應力 下。
🔴 為了更準確地預測風險，我們需要結合斑塊的 形態學 和 生理學 特徵。
基於斑塊的治療：邁向精準醫學
🔵 未來，我們可以使用 CT 掃描 來全面分析斑塊，包括其總體負擔、形態學特徵和生理學特徵。
🔴 這種基於斑塊的方法將使我們能夠對治療進行個性化設置，包括 調整 LDL 目標、使用 抗炎藥物 和考慮 血運重建。
總結
為了更有效地預防 CAD 和 MI，我們需要從僅關注風險因子和症狀轉變為關注動脈粥樣硬化斑塊的形成和進展。通過全面分析斑塊的形態學和生理學特徵，我們可以更準確地識別高風險患者並進行個性化治療，最終改善患者的預後。
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正文
引言
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以此來窺探算法的訓練數據隱私。
有另外一類的研究，叫做數據拷貝，
則是直接觀察算法的輸出，
看看算法輸出是否有過於靠近訓練數據的情形。
這種數據拷貝的觀察，
也轉成另一種成員推論攻擊的形式。
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