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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。
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
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 。
智慧急诊：技术驱动的未来急救模式
当前的急救护理模式正面临着需求不断增长以及当前 COVID-19 疫情的挑战。本综述介绍了一种不同的急救护理方法，该方法以技术为驱动，以满足未来的需求。重点是采用新兴技术，包括人工智能、医疗物联网、云技术；移动应用程序、患者可穿戴设备；以及使用区块链技术的去中心化患者记录，以在院前、急诊科以及后续随访中提供护理。本文讨论的许多技术在其他行业中已显示出巨大的潜力，并且是工业 4.0 协议的一部分。适当使用这些工具将使急诊医学成为技术最精湛、面向未来的医学专业之一。
迅速而动态的策略，以扩大COVID-19的急诊室能力
急诊科（EDS）全球努力为2019年冠状病毒病（COVID-19）做准备，并同时保留足够的“常规”紧急护理能力。尽管许多医院都使用了昂贵的庇护所设施，但决定合并急性医疗部门（AMU）和ED。连接的AMU-ED被隔离为高风险和低风险区域，以维持紧急护理的连续性。这种策略允许无需外部帐篷设施就可以对ED容量进行可行，快速和动态的扩展。本报告详细介绍了技术执行，并讨论了这种扩展策略的珍珠和潜在陷阱。尽管可以通过局部因素（例如医院的规模，ED人口普查和原发性医疗保健功效）确定备灾，但连接的AMU-ED策略可能是其他EDS的潜在模型。
额外的智能眼睛：人工智能在急诊放射学腹盆腔病变成像中的应用
摘要：紧急情况下的成像风险很高。随着对专用现场服务的需求增加，急诊放射科医生面临着越来越大的图像量，需要快速的周转时间。然而，新型人工智能 (AI) 算法可以帮助创伤和急诊放射科医生进行高效、准确的医学图像分析，从而有机会增强人类的决策能力，包括结果预测和治疗计划。虽然传统的放射学实践涉及对医学图像的视觉评估以检测和表征病理，但 AI 算法可以自动识别细微的疾病状态，并根据形态图像细节（例如几何形状和流体流动）提供疾病严重程度的定量表征。总的来说，在放射学中实施 AI 带来的好处有可能提高工作流程效率，为复杂病例带来更快的周转结果，并减少繁重的工作量。尽管腹盆腔成像中人工智能应用的分析主要集中在肿瘤检测、定位和治疗反应上，但已经开发出几种有前景的算法用于紧急情况。本文旨在对新兴图像任务中使用的人工智能算法建立一般理解，并讨论将人工智能实施到临床工作流程中所涉及的挑战。
此信息适用于艾滋病毒、传染病、初级保健、急诊医学和紧急护理提供者。
• MenACWY-TT (MenQuadfi) 尽管每种 MenACWY 疫苗配方使用不同的蛋白结合物，但这些产品在 ≥2 岁的人群中可以互换。建议但不要求所有剂量都使用相同的疫苗产品。请参阅 CDC 脑膜炎球菌疫苗建议 DPH 的免费脑膜炎球菌疫苗 LAC DPH 继续在 DPH 公共卫生诊所为没有保险和保险不足的人免费提供脑膜炎球菌疫苗。DPH 诊所的位置和营业时间列于： DPH 诊所的位置和营业时间列于：http://publichealth.lacounty.gov/chs/NurseClinic.pdf。报告和公共卫生响应 医疗保健提供者和实验室必须立即向 LAC DPH 报告所有 IMD 疑似病例。疑似病例包括临床怀疑患有 IMD 或革兰氏染色显示革兰氏阴性双球菌证据的病例。报告无需实验室确认。请参阅下面的报告信息。 LAC DPH 负责对洛杉矶县疑似脑膜炎球菌病报告进行病例和接触者调查。向 IMD 病例的密切接触者提供预防性抗生素。问题和报告联系信息
已发布版本的引文 (APA)：Boonstra, A., & Laven, M. (2022)。人工智能对急诊科临床医生工作设计的影响：系统文献综述。BMC Health Services Research，22，第 669 篇文章。https://doi.org/10.1186/s12913-022-08070-7
摘要 目的：本系统文献综述旨在展示人工智能 (AI) 目前在急诊科 (ED) 中的应用情况，以及它如何改变急诊科临床医生的工作设计。AI 对许多急诊科医疗专业人员来说仍然是新事物，不为人所知，因此不熟悉其功能。方法：使用各种标准来确定文章是否适合回答研究问题。本研究基于过去五年发表的 34 篇关于急诊科 (ED) 使用人工智能 (AI) 的选定同行评审论文。根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南，扫描、阅读全文并随后分析所有文章。结果：大多数 AI 应用程序都包含基于 AI 的工具，用于辅助临床决策并减轻过度拥挤的急诊科负担。AI 支持主要在分诊期间提供，这是确定患者轨迹的时刻。有充分的证据表明，基于 AI 的应用程序可以改善临床决策过程。结论：AI 在急诊科的应用仍处于起步阶段。许多研究关注的是 AI 是否具有临床效用，例如决策支持、改善资源分配、减少诊断错误和促进主动性。一些研究表明，基于 AI 的工具本质上有能力超越人类技能。然而，从文献中可以明显看出，当前的技术没有这样做的目标或能力。尽管如此，基于 AI 的工具可以通过提供临床决策支持来影响急诊科临床医生的工作设计，这最终可以帮助减轻一部分日益增加的临床负担。关键词：人工智能、临床医生、急诊科、机器学习、工作设计
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。