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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。
一款基于人工智能的急诊分诊护士应用
背景：在本文中，我们介绍了 i-TRIAGE，这是一种用于对急诊科患者进行分诊的智能决策支持系统。i-TRIAGE 是一个智能系统，它根据国际使用的分诊协议指南（名为“急诊严重程度指数”）创建。目的：目的是创建一个用户友好的应用程序，以协助分诊护士在程序中做出快速和正确的分诊决策，并为每个健康问题推荐最合适的专科医生，因为该国没有急诊医生的医学专业或专业化。此外，它可以作为医学或护理学生的教育分诊场景工具。方法：使用来自希腊帕特雷大学医院的 616 名分诊患者的数据库来开发和测试该系统。i-TRIAGE 用两种人工智能方法（机器学习、模糊逻辑）进行了测试。结果 该系统的评估基于国际通用指标，并被证明具有很高的成功率，尤其是在模糊逻辑的应用中。讨论 研究团队认为，i-TRIAGE 将来可能成为急诊科所有护士的有用工具，以协助分诊决策。
理解和解释人工智能，机器学习和急诊医学中的深度学习
在2015年至2021年之间，Medline中有超过500个出版物涉及AI的急性和急诊护理，其中一半以上在过去的两年内出版。人们认识到，AI技术可能在ED决策，工作流和运营中起重要作用。2–4然而，人们对非结构化且经常不透明的报告，不适当的算法选择，代理偏见，数据隐私和安全性的担忧导致呼吁对涉及AI的研究进行更好的努力和报告。5–9对于执业ED临床医生，这将有助于在模型部署或概括之前对AI研究的解释和理解。 本文的目的是作为临床医生和研究人员在理解与EM有关的常见AI方法方面的入门，并提供解释AI研究的框架。 同伴论文在EM上下文中提供了AI模型构建管道的更详细的利用。5–9对于执业ED临床医生，这将有助于在模型部署或概括之前对AI研究的解释和理解。本文的目的是作为临床医生和研究人员在理解与EM有关的常见AI方法方面的入门，并提供解释AI研究的框架。同伴论文在EM上下文中提供了AI模型构建管道的更详细的利用。
重症监护和急诊环境中的 COVID-19 人工智能应用：系统评价
1 莫纳什大学医学、护理与健康科学学院，维多利亚 3800，澳大利亚；tche0014@student.monash.edu 2 新加坡国立大学杜克-新加坡国立大学医学院，新加坡 169857，新加坡；marcus.ong.e.h@singhealth.com.sg (M.E.H.O.); fahad.siddiqui@duke-nus.edu.sg (F.J.S.); andrew.ho@mohh.com.sg (A.F.W.H.)3 新加坡中央医院急诊医学部，新加坡 169608，新加坡 4 浙江大学医学院邵逸夫医院急诊医学部，杭州 310016，中国； zh_zhang1984@zju.edu.cn 5 新加坡国立大学心脏中心心脏病学系，新加坡 119074，新加坡； shir_lynn_lim@nuhs.edu.sg 6 新加坡卫生服务局卫生服务研究中心，新加坡 169856，新加坡 7 新加坡国立大学数据科学研究所，新加坡 117602，新加坡 * 通讯地址：liu.nan@duke-nus.edu.sg
理解和解释急诊医学中的人工智能、机器学习和深度学习
2015 年至 2021 年间，MEDLINE 索引中涉及急诊和急救护理中 AI 的出版物超过 500 篇，其中超过一半是在过去 2 年内发表的。人们认识到 AI 技术可以在 ED 决策、工作流程和运营中发挥重要作用。2–4 然而，由于对非结构化且通常不透明的报告、不适当的算法选择、代理偏差、数据隐私和安全的担忧，人们呼吁制定更好的标准来开展和报告涉及 AI 的研究。5–9 对于执业的 ED 临床医生来说，这将有助于在模型部署或推广之前解释和理解 AI 研究。本文旨在为临床医生和研究人员提供入门知识，帮助他们了解与 EM 相关的常见 AI 方法，并提供解释 AI 研究的框架。配套论文更详细地探讨了 EM 环境中的 AI 模型构建流程。
翡翠（急诊医学心血管疾病的心血管风险评估）IRB00091989 NCT05742841 07JUN2023
Study Title: EMERALD (Emergency Medicine Cardiovascular Risk Assessment for Lipid Disorders Principal Investigator, Co-investigator(s): Dr. Nicklaus Ashburn, Dr. Simon Mahler Sponsor or funding source: Atrium Health Wake Forest Baptist Background, Rationale and Context EMERALD (Emergency Medicine Cardiovascular Risk Assessment for Lipid Disorders) is a pilot study seeking to determine the feasibility of在急诊科（ED）中启动高脂血症（HLD）的药物治疗，并将收集对未来的随机对照试验的信息，将ED HLD治疗与常规护理（未来的NHLBI提交）进行了比较HLD是一种关键的心血管疾病（CVD）危险因素，与动脉粥样硬化心血管疾病（ASCVD）有因果关系，这是美国死亡率和发病率的主要原因。1–3估计，近40％的ED患有胸痛的ED患者管理不佳或无法识别的HLD。4然而，在HLD的ED和ED启动医疗疗法中，很少对患者进行HLD筛查并不常见。由于很少筛选HLD，因此处方他汀类药物不是急诊科的护理标准。因此，当前未解决HLD的ED Care范式代表了预防ASCVD事件的错失机会。低密度脂蛋白 - 胆固醇（LDL-C）的每38.7 mg/dl降低与ASCVD事件减少21％，死亡率降低24％。5,6因此，对于每年有未诊断和/或未经管理的HLD的数百万患者，有明显的机会来改善数百万患者的健康。这项研究的具体目的是：目标1：测试翡翠的可行性。7,8诊断和管理CVD风险因素，例如ED中的HLD将是创新的和范式的转移。为了解决ASCVD预防差距，我们开发了一种基于ED的新型HLD筛查和治疗计划：Emerald（急诊医学心血管风险评估脂质疾病）。该计划将2013 AHA/ACC和2022 US预防服务工作组指南的HLD建议调整为ED设置。翡翠干预涉及1）订购ED脂质面板，2）使用合并的队列方程式计算10年ASCVD风险9，3）开处方中等或高强度的他汀类药物，如果适用，以及4）将患者转介患者（预防心脏病学，预防性心脏病学，或一般心脏病学，依靠风险级别）。10–12我们的初步数据表明，> 90％的急性胸痛患者认为，ED是评估HLD的合适场所，> 80％的人认为这是开始为HLD开始药物治疗的合理场所。但是，在ED环境中筛查HLD和启动治疗的可行性尚不清楚。尚不清楚患者开处方的HLD治疗是否会填充这些处方，服用药物和完整的计划随访。此外，尚不清楚忙碌的急诊医生是否会采用并遵循预防性HLD护理计划的步骤。目的现在需要的是一项试点研究，研究ED是否可以筛选HLD并估算降低LDL-C中翡翠的预期效应大小。我们提出了一项针对20名患者的试点研究，旨在评估祖母绿的可行性，并通过在ED中启动医疗治疗来探索LDL-C的变化。我们将确定接受完整翡翠评估的患者的比例（ED脂质面板，10年ASCVD风险
急诊医学中的人工智能：当前应用观点及可预见的机遇与挑战
由于 COVID-19 疫情，急诊科 (ED) 和重症监护病房和紧急医疗调度 (EMD) 等相关服务最近备受关注。服务过度拥挤、等待时间过长以及工作人员疲惫不堪，难以应对特殊情况，这些都暴露了急诊系统的脆弱性。即使在正常活动期间，国家为缩短等待时间和优化患者医疗途径所做的努力也凸显了重新考虑急诊系统的必要性。事实上，在过去几十年里，全球急诊就诊人数的增长速度超过了人口增长速度 [1-3]。急诊就诊人数增加的原因包括非紧急就诊、频繁就诊、住院时间延长、工作人员短缺以及下游床位一再减少 [4]。急诊拥挤的负面影响包括影响几个以患者为中心的结果，例如
社论：人工智能在急诊和重症监护医学中的临床应用，第四卷
Guiot 等人对 COVID-19 患者进行了一项有趣的回顾性研究。在过去几年中，COVID-19 病例数达数百万，许多人死亡（1）。为了帮助减轻放射科医生的负担，实施了基于人工智能 (AI) 的分析 (CACOVID-CT)，根据对这些患者进行的胸部 CT 检查来评估疾病的严重程度。机器学习和人工智能的进步促成了可以增强放射科医生诊断技能的工具的诞生 (2)。对受 COVID-19 感染区域 (%AA) 和 CT 严重程度评分 (总 CT-SS) 感染的肺部面积进行量化，以帮助评估结果和预后。值得注意的是，%AA 和 CT-SS 都与住院时间、有创通气风险、ICU 入院和住院期间死亡高度相关。通过测量肺部损伤的严重程度，它减轻了放射科医生的工作量。随着疫情持续蔓延，ICU 中患有急性呼吸窘迫综合征 (ARDS) 的 COVID-19 患者数量不断增加（ 3 ）。然而，关于这些患者 ARDS 的预测研究信息有限。周等人尝试创建预测模型来建立 ARDS 与 COVID-19 之间的相关性。研究纳入了 103 名重症 COVID 患者，ICU 患者中 ARDS 的发生情况是主要结果。基于卷积神经网络 (CNN) 和极端梯度提升 (XGBoost)，两个
社论：人工智能在急诊和重症监护医学中的临床应用，第三卷
1 浙江大学医学院附属邵逸夫医院急诊医学科、浙江省精准医学诊断与监测研究重点实验室，中国杭州，2 浙江省医学诊断数字化技术重点实验室，中国杭州，3 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所重症监护独立多学科项目，4 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所麻醉学和围手术期医学科，5 中国医学科学院、北京协和医学院北京协和医院重症医学科、复杂危重罕见疾病国家重点实验室，中国北京，6 纽约州立大学上州医科大学外科系，美国纽约州雪城
急诊工人的薪酬计划（休闲）北美季节性火灾评估和前景
高管摘要一月在加拿大大部分地区都很温暖。最高温度异常发生在艾伯塔省西北部，不列颠哥伦比亚省北部，育空地区，西北地区西北地区，魁北克北部和拉布拉多尔。在东部地区，发生了巨大的温度波动，大部分温暖的天气发生在1月初，凉爽的空气在本月晚些时候到达，但仅在南部地区产生接近正常的月度值。kuujjuaq在魁北克北部的Ungava湾底部记录的每月温度异常为11 C，并在冰冻上连续四天创造了记录。在南部海洋省份，温度保持在正常状态，北部的温度比正常温暖。在萨斯喀彻温省极端的萨斯喀彻温省和曼尼托巴省以及安大略省西部和南部的极端温度略低。在西方，雪地条件在本月底恢复了，随着2月开始，较冷的条件到达。