XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System急诊室
范围评论
医疗保健中人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合已成为主要的兴趣点，并提出了其对急诊科（ED）分类过程的影响的问题。AI模仿人类认知过程以及计算进步的能力在医疗保健的各个方面都表现出了积极的结果，但是对于ED中AI中使用AI的使用知之甚少。AI算法可能允许较早的诊断和干预；但是，过度自信的答案可能会对患者造成危险。这篇综述的目的是探索有关AI和ML在ED分类中的影响并确定研究差距的全面发表的文献。使用电子数据库，OVID MEDLINE和Web of Science进行了系统化的搜索。要符合纳入标准，必须根据美国期刊2013 - 2023年发表的主要数据研究进行同行评审，用英语编写的文章。其他标准包括1）对需要入院的患者进行研究，2）必须在患者进行分解时使用AI； 3）必须代表患者的结局。搜索是使用来自医学主题标题（网格）的受控描述进行的，其中包括“人工智能”，“机器学习”，“急诊病房”，“急诊室”，“急诊室”，“急诊室”，“急诊室”，“患者分类室”，“ Triage”或“ Triage”或“ Triage”或“ Triaging”。搜索最初确定了1,142次引用。经过严格的，系统的筛选过程和对证据的批判性评估，选择了29项研究进行最终审查。The findings indicated that 1) ML models consistently demonstrated superior discrimination abilities compared to conventional triage systems, 2) the integration of AI into the triage process yielded significant enhancements in predictive accuracy, disease identification, and risk assessment, 3) ML accurately determined the necessity of hospitalization for patients requiring urgent attention, and 4) ML improved resource allocation and quality of patient care, including predicting length of stay.在ED中优先考虑的ML模型的建议优势具有重新定义分类精度的潜力。
一种基于人工智能的新型 COVID-19 识别方法
背景 导致 COVID-19 的 SARS-CoV-2 病毒对全球医疗保健系统构成了重大挑战。尽管政府采取措施遏制疾病传播，但一些国家对 ICU 病床、医疗设备和更大检测能力的需求仍在难以控制地增长。有效的 COVID-19 诊断使医疗保健系统能够为患者提供更好的护理，同时保护护理人员免受疾病侵害。然而，许多国家受到可用检测试剂盒数量有限、缺乏设备和训练有素的专业人员的限制。对于因疑似 COVID-19 而前往急诊室 (ER) 的患者，及时诊断可能会改善结果，甚至为有效的医院管理提供信息。在这种情况下，在急诊室进行快速、廉价且随时可用的初步分诊测试可以帮助顺畅患者流动，提供更好的患者护理，并减少检查积压。
制作案例实施 - linational-clas-standards。 ...
•使用实时解释4和通信技术5降低了英语能力有限（LEP）和残疾人的护理成本。•通过减少急诊室就诊和再入院以及缩短住院时间，在文化和语言上实施适当的护理可降低医院就诊的成本6。7
急诊医学和重症监护中的人工智能和机器学习
和生命体征，帮助根据紧急程度确定护理优先级，改善繁忙急诊室的患者流量。预测模型：通过检查历史数据模式，AI 可以预测患者结果和潜在并发症，从而实现对高风险患者的主动管理。临床决策支持：AI 系统提供针对个体患者情况的实时、循证建议，帮助临床医生做出治疗决策，尤其是在不熟悉的病例中。培训和模拟：AI 为急救人员创建逼真的培训场景，增强他们对从创伤到心脏骤停等各种情况的准备。远程医疗集成：变革性 AI 提高了远程医疗能力，促进了远程会诊和监测，以确保患者无法前往急诊室时及时护理。资源管理：AI 通过预测患者激增和管理供应链物流来优化人员和资源分配，确保急诊室高效运作。患者随访和护理协调：AI 通过安排随访和与初级保健提供者协调来帮助管理紧急后护理，确保护理的连续性。自然语言处理：AI 通过语音识别和自动笔记简化文档处理，使医疗保健提供者能够更多地关注患者护理而不是行政任务。道德考虑和合规性：AI 通过监测治疗建议和数据处理中的潜在偏见来帮助维持法规遵从性和道德标准。
医学科学杂志，第2卷，第10期
和生命体征，根据紧迫性并改善繁忙急诊室的患者流量来帮助确定护理的优先级。预测建模：通过检查历史数据模式，AI可以预测患者的结果和潜在的并发症，从而积极地管理高危患者。临床决策支持：AI系统提供了针对个别患者情景的实时，基于证据的建议，可帮助临床医生做出治疗决策，尤其是在陌生的情况下。培训和模拟：AI为紧急人员创建了现实的培训场景，增强了他们为从创伤到心脏骤停的各种情况的准备。远程医疗整合：变革性AI提高远程医疗能力，促进远程咨询并进行监测，以确保何时无法访问急诊室。资源管理：AI通过预测患者的潮流和管理供应链物流来优化人员配置和资源分配，从而确保急诊室的有效运营。患者随访和护理协调：AI通过安排后续行动并与初级保健提供者进行协调，帮助管理急诊后的护理，以确保护理的连续性。自然语言处理：AI通过语音识别和自动笔记来简化文档，使医疗保健提供者可以更多地专注于患者护理而不是管理任务。道德考虑和合规性：AI通过监视治疗建议和数据处理中的潜在偏见来协助维持法规依从性和道德标准。
cav-16-27428-男性与女性心脏病发作症状传单-...
每一秒都至关重要！如果您或您认识的人出现任何这些症状，请立即拨打 911 或尽快前往急诊室。我们的 Summa 医生随时准备在患者到达后几分钟内对其进行评估，并提供正确的治疗。我们每天 24 小时为您服务。
抗体图2022克阴性/克阳性
一般说明： *从2022年1月1日至2022年12月31日分离的革兰氏阴性细菌的抗体图。*所有数据均来自震中微生物管理计划。*数据来自从急诊室，急诊室，患者和诊所患者那里收集的标本。*易感性基于单个微生物的CLSI（临床实验室标准研究所）的断点。*针对每个微生物组报告的抗生素基于CLSI M100出版物。*每个分析期，只有每个患者给定物种的第一个分离物应包括在抗体图报告中。*这些数字代表了易受抗微生物的分离株的百分比。少于75％的抗生素不被认为是一种选择的药物。*如果<30个分离株，请注意推断结果：数据对于治疗功效和经验治疗的选择可能尚无定论。*尿液标本的抗生素：仅通过电子螺旋螺旋记录在尿液上报道硝基氟烷。
ADT™ 助推器 (ay-dee-tee boo-ster)
如果您认为您或任何其他人服用了过量此药， 立即咨询您的医生或 致电毒物信息中心（澳大利亚请拨打 13 11 26，新西兰请拨打 0800 POISON（0800 764 766））寻求建议，或 前往最近医院的急诊室。
奥克西塔尼亚的百日咳。截至 2024 年 7 月 26 日更新。
过去两周内因疑似百日咳而到急诊室就诊的人数减少。这些就诊主要针对儿童（自 2024 年初以来，15 岁以下和 1 岁以下儿童分别占就诊次数的 43% 和 29%），其中 1 岁以下儿童的住院率最高（73%）（图 1）。