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人工智能在医院急诊科分诊中的应用：范围审查
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的整合已成为一个主要关注点，并引发了其对急诊科 (ED) 分诊过程的影响的问题。人工智能模拟人类认知过程的能力加上计算技术的进步已在医疗保健的各个方面显示出积极成果，但人们对人工智能在急诊科患者分诊中的应用知之甚少。人工智能算法可以实现更早的诊断和干预；然而，过于自信的答案可能会给患者带来危险。本综述的目的是全面探索最近发表的关于人工智能和机器学习在急诊科分诊中的影响的文献，并找出研究空白。2023 年 9 月，使用电子数据库 EMBASE、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统化搜索。为了符合纳入标准，文章必须经过同行评审、用英语撰写，并基于 2013-2023 年在美国期刊上发表的原始数据研究。其他标准包括 1) 研究中的患者需要入住医院急诊科，2) 在对患者进行分诊时必须使用人工智能，3) 必须体现患者的结果。搜索使用医学主题词 (MeSH) 中的受控描述符进行，其中包括术语“人工智能”或“机器学习”和“急诊病房”或“急救护理”或“急诊科”或“急诊室”和“患者分诊”或“分诊”或“分诊”。搜索最初确定了 1,142 条引文。经过严格、系统的筛选过程和对证据的严格评估，最终选择了 29 项研究进行审查。研究结果表明：1) ML 模型始终表现出优于传统分诊系统的识别能力；2) 将 AI 整合到分诊流程中可显著提高预测准确性、疾病识别和风险评估；3) ML 可准确确定需要紧急救治的患者是否需要住院；4) ML 可改善资源分配和患者护理质量，包括预测住院时间。ML 模型在急诊室患者优先排序方面的优势有望重新定义分诊精度。
将电子病历与急诊室记录合并，以使用急诊科患者的机器学习预测结果
收集EMR从NTUH ED收集2013年至2017年之间的深度学习模型。采用分层矢量化器（HVEC）模型来提取患者信息并预测严重程度，包括入院后7天内的ICU入院和死亡率，并在入院急诊患者后30天内再入院。使用Text2Node将医疗记录的文本医学概念嵌入到模型中，并将所有医疗概念代码的分布式表示形式计算为128维向量。
在急诊科和重症监护室进行的人工智能注册试验：ClinicalTrials.gov 上的横断面研究
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扩大糖尿病筛查以识别急诊科患者中未诊断的病例
筛查的研究人群患者包括已经接受了血液工作的任何人接受临床护理的人，他们符合USPSTF糖尿病筛查指南。在研究时，这些准则建议对40 - 70岁的成年人进行体重指数（BMI）≥25的筛查。符合条件的患者没有糖尿病病史（基于问题清单，通过共享的健康记录系统护理（Care Whiewerevery Davery Davery Davery）[Care Whieware where LLC，Natick，MA]或通过患者在Ed triage的患者表现出的病史（Ed triage）和以前的六个月进行了六个月的测试。HBA1C测试是免费提供的，尽管没有跟踪有关下降的数据，但患者有机会拒绝测试。
mRNA COVID-19 双价加强疫苗安全性更新
预先指定的结果 设置 急性播散性脑脊髓炎 急诊科，住院 急性心肌梗死 急诊科，住院 急性呼吸窘迫综合征 急诊科，住院 过敏反应* 急诊科，住院 阑尾炎 急诊科，住院 贝尔氏麻痹 急诊科，住院，门诊 脑静脉窦血栓形成 急诊科，住院 弥漫性血管内凝血 急诊科，住院 脑炎/脊髓炎/脑脊髓炎 急诊科，住院 格林-巴利综合征 急诊科，住院 免疫性血小板减少症 急诊科，住院，门诊 川崎病 急诊科，住院 儿童/成人多系统炎症综合征 (MIS-C/MIS-A) 急诊科，住院 心肌炎/心包炎* 急诊科，住院 发作性睡病/猝倒症 急诊科，住院，门诊肺栓塞 急诊，住院 癫痫/抽搐（包括 0-7 天最小年龄） 急诊，住院 出血性中风 急诊，住院 缺血性中风 急诊，住院 血栓形成伴随血小板减少综合征 急诊，住院 血栓性血小板减少性紫癜 急诊，住院 横贯性脊髓炎 急诊，住院 静脉血栓栓塞症 急诊，住院，门诊 *所有结果均为 ICD-10 时代的首次，但过敏反应和心肌炎/心包炎除外，前者为 7 天内首次发生
中国传统疗法的有效性和安全性，使肌萎缩性侧索硬化症患者综合患者：系统审查和荟萃分析的方案
1 ，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院，中国武汉，武汉，中国武汉，2急诊室，河内中药省医院2号急诊科，中国武汉，急诊科3急诊科，中国医学院，中国武汉大学，中国急诊科4急诊科，中国北部急诊室，沃哈尼，沃赫。中国成都，中国成都的传统医学，湖北部中国康纳和康复医学系6，中国武汉省医学院，中国，武纳7级，沃汉大学中医学院，武汉分校，中国武汉大学，武汉大学，中国武纳州和康复医学部8号。中国安康医学医院
引用：Naemi A，Schmidt T，Mansourvar M等。急诊科死亡率预测的机器学习技术：系统评价
摘要目的这一系统评价旨在评估机器学习（ML）算法在预测医疗患者院内死亡率（使用急诊科（EDS））的院内死亡率方面的性能和临床可行性。设计进行了系统的审查。在2010年至2021年之间搜索了包括Medline（PubMed），Scopus和Embase（OVID）在内的数据库，以提取英文发表的文章，描述了利用生命体征变量的基于ML的模型来预测EDS接受的患者的院内死亡率。对预测建模研究检查清单的系统评价的批判性评估和数据提取用于研究计划和数据提取。使用偏见评估工具的预测风险评估了纳入论文的偏见风险。参与者接纳了ED的患者。主要结果措施院内死亡率。结果将15篇文章包括在最终审查中。我们发现，该域已应用八个模型，包括逻辑回归，决策树，k-nearest邻居，支持向量机，梯度提升，随机森林，人工神经网络和深层神经网络。大多数研究未报告基本的主要分析步骤，例如数据预处理和处理丢失值。14种研究在统计分析部分中具有很高的偏见风险，这在实践中可能导致绩效差。尽管所有研究的主要目的是开发了死亡率的预测模型，但九篇文章并未为预测提供时间范围。结论本评论提供了最新的最新概述，并揭示了研究差距；基于这些，我们为将来的研究提供了八项建议，以使ML在实践中更可行。通过遵循这些建议，我们希望将来会看到更多可靠的ML模型，以帮助临床医生较早地识别患者恶化。
西班牙急诊室针对人类免疫缺陷病毒感染的筛查：流行病学和经济影响分析
自 20 世纪 90 年代以来，西班牙开始为孕妇和监狱囚犯常规提供 HIV 检测 13 ；然而，我们今天看到的诊断延迟表明必须开发新的方法。医院急诊科 (ED) 是 HIV 感染者获得医疗保健系统的主要途径之一 17 。急诊科会接诊许多疑似感染 HIV 或与 HIV 传播途径相同的患者。因此，急诊科对于通过对具有某些临床特征的个体进行常规 HIV 血清学检查来提高早期诊断率的方法至关重要 18 。然而，目前急诊科很少安排血清学检查，除非结果会改变临床过程的管理方式。据估计，西班牙急诊科错过了 28.4% 的诊断机会 19 ，表明这一级别的筛查项目仍然很少 19 。
急诊和创伤科的疼痛管理。......
博士博士Fauzi Che Hussin 急诊医师 急诊医师 安顺医院 Raja Perempuan Zainab 医院 Dr. Iskasymar Ismail @ Ismail Dr. Rashdan Rahmat 医学讲师/急诊科医生 急诊科医生 马来西亚博特拉大学苏丹伊斯梅尔医院 Dr.塞西莉亚·安东尼萨米博士Nik Ahmad Shaiffudin Nik Him 急诊医师 医学讲师/顾问 急诊医师 苏丹再纳阿比丁大学医院 Serdang Dr.博士Abdul Kursi Abdul Latif 急诊科医生 急诊科医生 双溪毛糯医院 Raja Permaisuri Bainun 医院 Dr. Arman Hawari 急诊科医生 苏丹娜巴希亚医院 评论员
反复出现的心肌梗塞和急诊科访问：一项关于斯德哥尔摩地区胸痛队列的回顾性研究
经历急性心肌梗塞（AMI）的抽象背景患者有经常性AMI的风险。需要关于反复AMI的当代数据及其与返回急诊科（ED）有关胸痛的访问。方法，瑞典回顾性队列研究将患者级的数据从六家参与医院联系到四个国家记录，以构建斯德哥尔摩地区胸痛队列（SACPC）。AMI队列包括SACPC参与者，访问ED的胸痛被诊断为AMI并已活着（在研究期间对AMI的第一次初级诊断），不一定是患者的第一个AMI）。在INDEX AMI出院后的一年中，确定了复发性AMI事件的速率和时间，胸痛的回访和全因死亡率。在2011年至2016年的主要投诉中，有137 706例出现胸痛的患者中的结果，5.5％（7579/137 706）与AMI住院。总共有98.5％（7467/7579）的患者被活着出院。在索引AMI出院后的一年中，AMI患者的5.8％（432/7467）经历了≥1个经常性AMI事件。回访胸痛的回访发生在27.0％（2017/7467）的指数AMI幸存者中。在返回访问期间，在13.6％（274/2017）的患者中诊断出反复的AMI。AMI队列中的一年全因死亡率为3.1％，在复发性AMI队列中为11.6％。在此AMI人群中得出的结论，在AMI出院后的一年中，有10名AMI幸存者返回ED进行胸痛。这项研究证实了AMI幸存者的高残余缺血风险和相关的死亡率。此外，在此访问期间，超过10％的返回访问的患者被诊断出患有反复发生的AMI。