《众病之王癌症》读后感_20161201

本书以时间为线索,回顾了从公元前2000年至今人类对抗癌症的历史。从最初的迷信疗法到现代医学手段,如手术、放疗、化疗及基因药物的应用,尽管过程艰难,但近百年来已取得突破性进展。
书以时间为主线,记录了人们对于癌症的治疗历史。
大约公元2000年前发现了癌症。
一直到17世纪,基本都是靠跳大绳来治疗的(无法对抗感染,想做切割却无能为力)。
后来有了麻醉剂,再后来有了手术消炎药,然后病人的恶梦就开始了。
陆续有以下治疗思路为主导的方法登场:
1.坏了就割掉。结果:割完好了,没多久又复发了,仍然没法存活。
2.割掉更多的。结果:最严重的案例是乳腺癌被割掉了3根肋骨,割掉了锁骨(半个身子都没有了),这么差的体验下,还是复发了,仍然没法存活。
3.放射性治疗。结果:放射多了,会新获得其它癌症,放射少了,不管用。
4.化学治疗。结果:大剂量治疗,多种化学药品一起大剂量治疗。在一堆剧毒化学药品下,只有少部分人存活了,大部分仍然死掉了(可能是 被毒死了)。
5.放疗、化疗、手术一起来。结果:只有少部分存活了,大部分仍然活不过两年。
6.骨髓移植。化疗的加强版。结果:成活率仍然很低。
7.基因药物。结果:少部分癌症,已经可以有效治疗了,但存在变异问题,需要不停研究新药(新药的研究和上市的速度通常过慢,病人等不到药就死了)。
目前最新的治疗思想:
1.注重早期检查,虽然大部分癌症仍然没法治疗,但有一部分癌症在早期是可以完全治愈或者被控制住的。
2.注重治疗体验,会更合理的运用各种治疗方案(化疗、放疗、手术、移植、基因药物)。
总结:癌症很难治,但近100年已经有了突破性的进展,未来有可能被完全攻克。
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内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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