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![模块化 OT [手术室]](/simg/c\cd12151dc428a5ba3beb8d30a8e69c9b9a76b8bf.png)
高级手术室技术和基础设施
考虑了整个房间解决方案，该合作伙伴关系将通过提供资本设备，建筑系统和实时临床商业智能，以提供手术，无菌处理和住院设置来更好地为客户提供帮助。此外，这将使Arthrex和Skytron能够提供捆绑产品的设施完整的交钥匙操作解决方案。作为值得信赖的全球领导者，这种合作伙伴关系将与每家公司的美国产品保持一致和简化，以更好地满足客户的需求，并确保敏锐的重点仍然放在改善手术质量和患者护理上。
器官捐赠和手术室规程
随着最近的变化而发展。美国和波多黎各被划分为 11 个地区，用于恢复和分配尸体捐献者的器官（图 1）。每个地区都有捐献者服务区，每个服务区由美国 57 个器官获取组织 (OPO) 中的其中一个提供服务。1 最近进行了一项变革，即将捐献的器官提供给距离捐献/恢复医院 250 海里以内的兼容候选人，这些候选人也符合该器官的特定标准（距离、得分）。但是，如果 250 英里内没有候选人匹配并接受器官，那么这些器官随后将提供给 250 英里以外的候选人。由于这一新变化，许多器官现在跨越了州界。对于尸体捐献者，现行法规要求 OPO 必须收到每个格拉斯哥昏迷量表（神经系统评分）<5（满分 15 分）患者的转诊，以便可能捐献器官。 OPO 工作人员审查患者信息，并与家属讨论器官捐赠的可能性。通常，死者的意愿可能事先已知，可以通过驾照登记或州登记处了解。为了准备器官捐赠，OPO 协调员将管理患者并安排必要的测试以确认脑死亡和器官的适用性。测试包括血型和人类白细胞抗原 (HLA) 基因分型、感染检测和成像。对于肝脏、肺、心脏和肠道，有积分系统将器官分配给病情最严重的患者。肾脏和胰腺由评分系统分配，该评分系统
手术室中的人工智能始于英特尔：
目前，缺乏可在勒索软件攻击期间检测和监控文件加密的商用操作系统级遥测解决方案。英特尔 TDT 通过使用机器学习启发式方法实时检测网络威胁来解决此问题。具体而言，英特尔 TDT 将安全工作负载卸载到英特尔® Iris® X e Graphics 集成 GPU，为边缘计算保留 CPU 资源。接下来，英特尔 TDT 监控 CPU 级遥测并检测 CPU 运行时行为的异常，帮助检测操作系统下的文件加密。英特尔 TDT 在研华的 USM-500 医疗级计算机中开箱即用；当与支持英特尔 TDT 的端点检测和响应 (EDR) 解决方案一起使用时，无需额外设置即可激活此功能。这些解决方案包括 Microsoft Defender、CrowdStrike Falcon 和许多其他跨 Windows 和 Linux 的领先 EDR 解决方案。
如何减少手术室、医院和地球的碳足迹
• 欧洲麻醉学和重症监护学会 (ESAIC) 制定了该宣言，以解决手术室对环境的影响。 • 该宣言侧重于提高整个欧洲麻醉学和重症监护的可持续性。 • 该宣言将医疗保健的碳足迹分为 4 个范围，并针对每个范围提出了建议。
个人关键任务清单 - 68D 手术室专家
• 训练领域/地点栏 — 标明训练地点和领导领域（机构、操作或自我发展），在此领域中，任务首次按照士兵训练出版物标准进行训练。如果任务首次按照单位标准进行训练，则此栏中将显示“OP”字样。如果任务首次按照训练基地标准进行训练，则将通过简写代码 (SD、INST) 标明教授任务的驻地课程。• 维持训练频率栏 — 指示应按何种频率进行任务训练，以确保士兵保持任务熟练度。• 维持训练技能水平栏 — 列出士兵必须接受维持训练的 MOS 技能水平，以确保他们保持士兵手册标准的熟练度。
机器学习在手术室管理中的作用：系统评价
机器学习（ML）是一项开发技术，可实现大量数据的分析和解释。本系统审查的目的是总结有关ML在手术室（OR）管理中的作用的可用文献。遵循系统审查和荟萃分析（PRISMA）指南的首选报告项目，根据预定义的包含和排除标准搜索文献。在五个不同的数据库（PubMed，Embase，Scopus，Science和IEEE Xplore）中总共发现了608项研究，其中在删除重复项并根据预定的纳入纳入和排除标准的研究后，将21项研究包括在这项综述中。评论重点介绍了ML如何对手术病例取消检测，麻醉后单位资源分配优化和手术病例长度预测产生重大影响。神经网络，XGBoost和随机森林是ML算法的一些例子，这些算法在提高预测准确性和资源效率方面表现出了希望。尽管如此，包括隐私问题和数据访问在内的问题仍然是挑战。该研究强调了ML在手术医学方面的进步以及如何进行进一步的创新，以充分实现AI对患者，医疗保健专业人员和从业者的变革潜力。最终，将AI集成或管理层具有提高患者结果和医疗保健生产率的潜力。
2024 年 2 月 23 日081-000-2009 进行手术室...
条件：您是被分配到野战医院外科团队或驻军/野战环境中头颈团队支队的手术室专家或眼科专家。您的任务是开展手术室 (OR) 管理活动以保持作战准备。您手头有所有必需的设备，包括面向任务的防护姿势 (MOPP) 装备。所有附加人员均可在操作期间提供支持。您将获得 ATP 4-02.10 战区住院和一台计算机。此任务不应接受 MOPP 4 培训。标准：按照 (IAW) ATP 4-02.10 以 100% 的准确度开展手术室管理活动，同时遵守所有执行步骤，使用任务 GO/NO-GO 检查表。特殊条件：在训练此任务时，领导者应结合使用陆军理论的八个相互关联的作战变量的情景/情况：政治；军事；经济；社会；信息；基础设施；物理环境，时间，（PMESII-PT）来教育士兵了解作战环境（OE）意识，强化价值观，并解决当前陆军问题，以完善士兵对陆军作战的理解。PMESIIPT 变量几乎在每场冲突中都是预期的，并作为 OE 的基石。它们可以相互关联、重叠并共同作为理解 OE 的基础。安全风险：低 MOPP 4：从不
创建微外科神经解剖学实验室和虚拟手术室：初步研究
客观对微外科神经解剖学，对手术室环境的熟悉，与手术有关的患者定位以及手术方法的了解对于神经外科教育至关重要。然而，诸如患者暴露有限，患者安全问题加剧，培训期间手术病例的可用性减少以及访问尸体和实验室的困难等挑战对这种教育产生了不利影响。可以利用三维（3D）模型和增强现实（AR）应用来描述大脑的皮质和白质解剖结构，创建患者手术位置的虚拟模型，并模拟手术室和神经剖析的实验室环境。在此，使用了单个应用程序的作者，目的是展示创建3D模型的解剖尸体解剖，外科手术方法，患者外科手术，手术室和实验室设计作为神经外科培训的替代教育材料。方法使用摄影测量法生成3D建模应用程序（Scaniverse）来生成3D模型的尸体标本和手术方法。它也用于创建手术室和实验室环境以及患者的手术位置的虚拟表示，通过利用光检测和范围（LIDAR）传感器技术来精确空间映射。然后将这些虚拟模型呈现在AR中以进行教育权。这些模型提供了各种平面中旋转和运动的灵活性，以改善可视化和理解。创建了三个维度的虚拟表示，以描绘尸体标本，手术方法，患者手术位置以及手术室和实验室环境。在三个维度上渲染了手术室和实验室环境，以创建一个可以使用AR和混合现实技术导航的模拟。现实的尸体模型具有复杂的细节，在基于Internet的平台和AR平台上展示了以增强可视化和学习的方式。结论这种具有成本效益，直接且随时可用的方法来生成3D模型的利用有可能增强神经解剖学和神经外科教育。这些数字模型可以轻松地通过互联网存储和共享，从而使其可用于全世界的神经外科医生，以实现教育目的。