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World File Search System气胸
GE 人工智能 (AI) 气胸 (PTX) 研究
1.Bos JVD 等人 (2011) 171 亿美元的问题：可衡量医疗错误的年度成本。健康事务。30 (4) https://www.healthaffairs.org/doi/full/10.1377/hlthaff.2011.0084 2.对于技术难度，每幅图像均使用以下标准进行评级，该标准来自 Ley-Zaporozhan J、Shoushtari H、Menezes R、Zelovitzky L、Odedra D、Jimenez-Juan L 等人。(2018) 使用便携式胸部 X 线摄影增强 ICU 患者的气胸可视化。PLoS ONE 13(12): e0209770。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0209770 3.对于临床难度，每幅图像均根据 Armstrong, P. (2000) 中是否存在具有挑战性的合并症/气胸模仿而进行分类。胸膜和胸膜疾病。在 M. Houston (ed.) 中。胸部疾病成像。(第 3 版)。(第763-775 页)。英国伦敦：Mosby 4。文件中的数据 GE Healthcare 510k K183182 5。Yarmus，Lonny 和 David Feller-Kopman。“危重患者的气胸。” Chest 141.4 (2012): 1098-1105。
在肌萎缩性侧面硬化症的环境中复发自发性气胸
没有注意到过去的手术病史。到达时，生命值与饱和度达到60％，心动过速（每分钟115次）和80/50的血压相关。ER中的初始检查与增加的炎症标记和右下叶固结以及3型呼吸衰竭有关，因此需要立即内气管插管。患者因肺炎的呼吸衰竭而被送入重症监护病房，并开始使用抗生素（哌拉西林/tazobactam）。在入院的第四天，深层气管抽吸培养的结果显示白色念珠菌呈阳性，血液培养变为阴性。炎症标记随着患者的氧气需求而开始减少；断奶的过程开始了。患者的意识水平是适当的，但是由于潮汐量低和呼吸率很高，他仍然无法从呼吸器中断奶。连续三天每天重复一次此过程，没有成功。在此期间，患者接受了额外的利尿剂和甲基丙糖酮，没有益处。因此，该决定是在辅助控制模式的通风模式下，以讨论与家人进行气管造口术的决定。患者完全同步并与呼吸器保持平静，而无需任何镇静剂。在第八天，患者出现了突然的低血压，心动过速和速度性的发作，没有明显的去饱和度。1）。床头胸部X射线显示左上气胸（图2）。胸部X射线尚无定论；紧急的胸部CT显示出明显的气胸和新的左下叶合并（图插入了胸管，患者开始使用与呼吸机相关的肺炎的MeropeNem和Tigecycline。在第14天，患者的临床和血液动力学状态开始改善；他计划进行气管切开术以准备出院，并进行气管切开术而没有并发症。手术后两个小时，患者开始因降温和低血压而恶化。将胸管插入左侧。在其余的住院期间，患者完成了抗生素的过程，两个胸管被清除，他在二聚体阳性气道压力下与领膜氧交替出院，而没有任何进一步的并发症。
静脉造影引导的安全性静脉穿刺以防止起搏器植入中气胸
简介：起搏器植入通常在世界范围内广泛用于各种心脏病。使用静脉指导对于穿刺部位的操作员非常重要，并防止并发症，例如气胸。这项研究的目的是确定静脉曲张对预防并发症的影响，并比较有和没有静脉引导的患者之间的气胸速率。方法：在2012年至2022年之间，总共有539例将起搏器植入我们的诊所中的患者。起搏器类型，根据所使用的铅数量，起搏器植入的诊断，病龄，性别，伴随慢性阻塞性肺部疾病（COPD），除颤器电池的存在和铅指导，并评估了静脉造影指导，并分析了它们对Pneumothorax的并发症的贡献。结果：在我们的研究中发现气胸发育的发生率为1.3％。静脉指导被发现针对气胸具有明显的保护性，因为患有气胸的患者组由不以高率进行静脉造影的病人组成。已经确定，在开发肺炎的患者组中，在18-65岁之间的患者中，女性性别的患者比例很高，没有伴随COPD，并插入了2个铅，并带有2个铅，并带有可植入的心脏逆转除颤器（ICD）植入（ICD）植入（单个/双线铅）。我们的研究表明，起搏器植入中的常规静脉造影是一种保护患者免受肺炎和铅骨折的有效方法。讨论和结论：我们的研究表明，起搏器植入过程中的常规静脉造影是一种保护患者免受气胸的有效方法。由于静脉结构的盲点刺穿会增加发生并发症的风险，因此可以在起搏器植入中常规使用静脉指导。关键字：腋静脉穿刺；起搏器;锁骨下静脉穿刺；静脉。
人工智能与临床医生：深度学习研究的设计、报告标准和主张的系统评价
研究选择标准 随机试验注册和非随机研究，比较深度学习算法在医学成像中的表现与当代一位或多位专家临床医生组的表现。医学成像对深度学习研究的兴趣日益浓厚。深度学习中卷积神经网络 (CNN) 的主要特征是，当 CNN 输入原始数据时，它们会开发出模式识别所需的自身表示。算法会自行学习对分类很重要的图像特征，而不是由人类告诉使用哪些特征。选定的研究旨在利用医学成像预测现有疾病的绝对风险或将其分类为诊断组（例如疾病或非疾病）。例如，原始胸部 X 光片上标有气胸或无气胸等标签，CNN 会学习哪些像素模式表明有气胸。
人工智能与临床医生：对深度学习研究的设计、报告标准和声明的系统评价
选择研究的资格标准 随机试验注册和非随机研究，比较深度学习算法在医学成像中的表现与当代一个或多个专家临床医生组的表现。医学成像对深度学习研究的兴趣日益浓厚。深度学习中卷积神经网络 (CNN) 的主要区别特征是，当 CNN 被输入原始数据时，它们会开发出模式识别所需的自己的表示。该算法会自行学习对分类很重要的图像特征，而不是由人类告诉使用哪些特征。选定的研究旨在使用医学成像来预测现有疾病的绝对风险或分类为诊断组（例如疾病或非疾病）。例如，原始胸部 X 光片标有气胸或无气胸等标签，CNN 会学习哪些像素模式表明存在气胸。
使用人工智能对胸部 X 光检查工作列表进行优先级排序：临床工作流程模拟
摘要 目的 旨在评估人工智能 (AI) 的智能工作列表优先级排序是否能够优化放射学工作流程并减少胸部 X 光片 (CXR) 中关键发现的报告周转时间 (RTAT)。此外，我们研究了一种方法以抵消 AI 的假阴性预测的影响——由于 CXR 被排在工作列表的末尾，这会导致 RTAT 非常长且危险。 方法 我们开发了一个模拟框架，通过结合医院特定的 CXR 生成率和报告率以及病理分布来模拟大学医院的当前工作流程。利用这个框架，我们模拟了标准工作列表处理“先进先出”(FIFO)，并将其与基于紧急程度的工作列表优先级排序进行了比较。检查优先级排序由 AI 执行，将八种不同的病理发现按紧急程度降序排列：气胸、胸腔积液、浸润、充血、肺不张、心脏扩大、肿块和异物。此外，我们引入了最长等待时间的上限，超过此上限后，将为检查分配最高紧急程度。结果与 FIFO 模拟相比，所有优先级模拟中所有关键发现的平均 RTAT 均显着减少（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 80.1 分钟；p < 0.0001），而大多数发现的最大 RTAT 同时增加（例如，气胸：1293 分钟 vs. 890 分钟；p < 0.0001）。我们的“上限”大大降低了所有类别的最大 RTAT（例如，气胸：979 分钟 vs. 1293 分钟/1178 分钟；p < 0.0001）。结论我们的模拟表明，AI 的智能工作列表优先级排序可以降低 CXR 中关键发现的平均 RTAT，同时保持较小的 FIFO 最大 RTAT。要点 • 基于医院经验数据开发逼真的临床工作流程模拟器，可使用人工智能精确评估智能工作列表优先级。 • 使用没有最大等待时间阈值的智能工作列表优先级可能会产生人工智能的假阴性预测风险，从而大大增加报告周转时间。 • 使用最先进的卷积神经网络可以将平均报告周转时间缩短到几乎完美分类算法的上限（例如，气胸：35.6 分钟 vs. 30.4 分钟）。
在数字胸部 X 射线图像诊断中引入人工智能 (AI)...
公司C 检测结节、肿块阴影、浸润阴影和气胸，并以从蓝色（低）到红色（高）的渐变颜色显示存在异常区域的可能性（确定性）。检测到的区域的置信度也显示为分数。
thora-vent® - 患者/护理信息
当胸膜腔内压力为正值（> 2mm Hg）时，红色信号隔膜向上偏转。当压力为负值（< 2mm Hg）时，隔膜向下偏转。正常的胸膜腔内压力始终为负值。因此，当隔膜保持向下位置时，气胸可能得到解决。通知医生。