XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监测仪
2023 年 6 月 28 日 081-WF2-1212 执行快速序列...
条件：在作战环境中，您会遇到一名因创伤而导致呼吸道严重阻塞的伤员。您已拥有使用适当方法对患者进行插管所需的所有设备：电池（适合喉镜尺寸）、带刀片的喉镜（直的和弯的，尺寸 1-4）、喉镜片的备用灯泡、气管内导管 (ET) (7-8.5 厘米)、气囊面罩 (BVM)、商用气管内 (ET) 导管支架（如果有）、抽吸设备（壁挂式或便携式）、抽吸套件、脉搏血氧仪、呼气末二氧化碳 (ETCO2) 比色装置、ETCO2 波形二氧化碳监测仪、10 立方厘米 (cc) 注射器、1/2 英寸胶带、剪刀、听诊器、探针、神经肌肉阻滞剂、镇静剂。您将查看医疗记录、使用双因素验证来验证患者身份、解释程序、收集所有设备和用品、对患者进行洗手、遵守标准预防措施并检查患者是否有任何已知的过敏行为体内物质隔离程序。此任务的一些迭代应在 MOPP 4 中执行。标准：使用适当的方法，按照正确的顺序对患者进行插管，不会对患者造成进一步伤害，IAW 标准医疗操作指南 (SMOG) 无误，使用任务 GO/NO-GO 检查表。
FDA 批准全球首款非接触式脉搏率测量移动应用程序
• PanopticAI 的技术将智能手机和平板电脑变成医疗级生命体征监测仪。 • 这是这家总部位于香港的初创公司实现确保可及性和可扩展性医疗保健使命的重要里程碑。 • 这项基于人工智能的技术用途广泛，包括远程医疗、远程患者监测、社区健康筛查、分散临床试验和个人健康。 • PanopticAI 的早期采用者包括香港鹰阁医院（IHH Healthcare 旗下医院）、万宁（香港领先的保健和美容连锁店）和保柏（跨国健康保险公司）。 (香港，2025 年 1 月 26 日) - 远程患者监测领域的领先创新者 PanopticAI 今天宣布，其非接触式生命体征监测软件已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的 510(k) 批准。PanopticAI Vital Signs 应用程序是首个获得 FDA 批准的移动应用程序，可使用 iPhone 和 iPad 的内置摄像头进行非接触式脉搏率测量。这也使 PanopticAI 成为第一家获得 FDA 批准的软件即医疗器械 (SaMD) 的香港公司。PanopticAI 的技术利用专有的远程光电容积描记法 (rPPG) 算法，将随处可见的智能手机和平板电脑转变为医疗级生命体征监测仪。先进的人工智能和信号处理技术用于分析设备摄像头捕捉到的皮肤细微颜色变化，在短短 30 秒内准确测量脉搏率等生命体征。此次 FDA 批准代表着 PanopticAI 让医疗保健更易于获得和可扩展的使命的一个重要里程碑。通过利用智能手机的普及，PanopticAI 的技术消除了对专用设备的需求，大大降低了成本，并扩大了更广泛人群获得生命体征监测的机会。该公司的非接触式生命体征监测技术已被医院、保险公司和药房使用。其客户包括香港鹰阁医院（全球最大的医疗服务提供商之一 IHH Healthcare 旗下子公司）、万宁（香港领先的健康美容连锁店）和保柏（跨国健康保险公司）。临床测试针对反映美国人口普查数据的多样化患者群体进行，以确保 PanopticAI Vital Signs 应用程序在广泛用户中的准确性和可靠性。严格的非临床测试评估了该应用程序在各种条件下的性能，包括不同的照明、距离和用户特征，以确保在现实环境中可靠运行。PanopticAI Vital Signs 应用程序还经过了严格的网络安全和人为因素测试，以确保患者安全和易用性。“我们很高兴我们的技术获得 FDA 批准，这证明了我们致力于开发临床上合理、可访问的健康解决方案的承诺，”PanopticAI Vital Signs 首席执行官兼联合创始人 Kyle Wong 博士表示。
使用ECG信号进行血糖监测的非侵入性方法
摘要简介：使用连续的葡萄糖监测仪（CGM），紧密的葡萄糖监测对于糖尿病患者至关重要。现有的CGM从间质液中测量血糖浓度（BGC）。这些技术非常昂贵，其中大多数都是侵入性的。先前的研究表明，低血糖和高血糖发作会影响心脏的电生理学。但是，他们没有确定BGC和ECG参数之间的队列关系。材料和方法：在这项工作中，我们提出了一种使用表面ECG信号确定BGC的新方法。复发性卷积神经网络（RCNN）用于分段ECG信号。然后，使用两个数学方程式使用提取的特征来确定BGC。使用表面ECG信号而不是心脏内信号，已从D1NAMO数据集对04例患者进行了对04例患者的测试。结果：我们能够使用RCNN算法以94％的精度分割ECG信号。根据结果，所提出的方法能够以平均绝对误差（MAE）为0.0539估计BGC，平均平方误差（MSE）为0.1604。此外，本文已经确认了BGC和ECG特征之间的线性关系。结论：在本文中，我们提出了ECG特征来确定BGC的潜在用途。此外，我们确认了BGC和ECG特征之间的线性关系。这一事实将为进一步研究（即生理模型）打开新的观点。此外，发现指出，通过机器学习，可以将ECG可穿戴设备用于非侵入性连续血糖监测。
02-用户手册
1. 血压测量值只能由熟悉您病史的医师或经过培训的医疗保健专业人员解读。 2. 只能使用制造商提供的袖带进行测量，否则会导致不准确的结果。 3. 请勿在强静电或电磁场附近使用血压计时，并避免在测量时使用手机。 4. 通过定期使用本设备并记录您的测量结果，您可以让您的医生了解您的血压变化。 5. 在安静的地方进行测量。您应以放松的姿势坐着。 6. 在测量读数前 30 分钟避免吸烟、进食、服用药物、饮酒或进行体力活动。如果您表现出压力的迹象，请避免测量，直到这种感觉消退为止。 7. 在测量读数前休息 15 分钟。 8. 脱掉任何可能妨碍袖带放置的紧身衣物或首饰。 9. 测量过程中保持监测仪稳定以获得准确读数。保持静止；测量时请勿说话。10. 请勿在以下位置安装或使用本设备：• 容易震动的位置，如救护车和应急直升机。• 有气体或火焰的位置。• 有水或蒸汽的位置。• 储存化学品的位置。• 设备容易掉落的位置。11. 在图表上记录您每天的血压和脉搏读数。12. 每天在同一时间或按照医生的建议进行读数，以准确了解您的真实血压变化。
大学女子团队运动员不同活动期间的能量消耗比较
摘要：人们对女子团队运动员的能量需求了解甚少，没有证据表明不同计划活动之间存在差异。本研究旨在研究 NCAA 二级女子篮球 (BBALL) 和长曲棍球 (LAX) 运动员在不同计划团队活动中的能量消耗差异。女性 BBALL（n = 13；19.8 ± 1.3 岁；173.9 ± 13.6 厘米；74.6 ± 9.1 公斤；27.1 ± 3.2% 脂肪）和 LAX（n = 20；20.4 ± 1.8 岁；168.4 ± 6.6 厘米；68.8 ± 8.9 公斤；27.9 ± 3.1% 脂肪）运动员在整个学年的五个不同时间连续四天（总共 20 天）佩戴心率和活动监测仪，以评估每日总活动能量消耗 (TDEE)、活动能量消耗 (AEE) 和身体活动水平 (PAL) 的差异。数据根据预定的日常活动类型分类：练习、比赛、体能训练或休息。无论哪天，BBALL 运动员的 TDEE、AEE 和 PAL 水平都较高 (p < 0.05)。对于每项运动，不同分类活动日的 TDEE、AEE 和 PAL 存在显著差异 (p < 0.05)。BBALL 和 LAX 运动员在比赛日的 TDEE、AEE 和 PAL 值较高，休息日的值最低。总之，无论安排的活动如何，女性大学生 BBALL 和 LAX 运动员的 TDEE、AEE 和 PAL 计算水平都不同。
连续葡萄糖监测（CGM）
A4239非插入，非植入式连续葡萄糖监测仪（CGM）的供应津贴，包括所有供应和附件，1个月供应A9276传感器；入侵（例如皮下），一次性，用于间隙连续葡萄糖监测系统，1个单位= 1天供应（未覆盖为Medicare）A9277发射机；外部，用于间隙连续葡萄糖监测系统（未覆盖用于Medicare）A9278接收器（显示器）；外部，与非耐用的医疗设备一起间质性连续葡萄糖监测系统S1030连续非侵入性葡萄糖监测设备，购买S1031连续无侵染性葡萄糖监控设备，租赁，包括传感器，传感器，更换传感器，以及下载到G0308的插入式插入式插入式插入式插入式插入的插入，包括传感器，更换传感器，下载G0309在不同的解剖部位创建皮下袋并插入新的180天植入式传感器，包括系统激活E2102辅助性，非插入连续的葡萄糖或接收器E2103无刺激性的连续或接收器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天植入传感器，并插入新的180天的植入传感器，将其插入新的180天植入剂E2103，插入非插入或无刺激性的连续或接收器，G03309 g0309。覆盖：
神经生理测试和监测 - 牛津临床政策
S3900表面肌电图（EMG）的描述神经生理或电诊断测试评估沿周围神经的电脉冲传导。当有细微的电动机或感觉缺陷需要进一步检查以进行明确诊断时，这些测试是对彻底的病史和体格检查的补充。此政策包括有关以下测试的信息：肌电图（EMG）衡量对电或神经刺激的肌肉反应。该测试用于评估单个神经和肌肉的功能，并在运动，人体工程学，康复，骨科，心理学和神经病学方面具有各种应用。存在两种主要类型的EMG类型：针EMG（NEMG）和表面EMG（SEMG）。SEMG是一种诊断技术，其中电极放在皮肤上，并用于测量响应电或神经刺激的基础肌肉的电活动。SEMG记录，也称为肌电图的SEMG记录可能有可能用于检测神经和/或肌肉功能的障碍。副脊髓EMG是一种用于评估背痛的表面EMG。基于SEMG的癫痫发作监测系统，例如SPEAC®系统（BrainSentinel®癫痫发作监测和警报系统）是一个非侵入性监测仪，它放置在二头肌肌肉上，以分析表面触发术（SEMG）信号，可能与广义强调（GTC）癫痫发作有关。系统提供了警报，以提醒护理人员可能的GTC癫痫发作。针肌电图需要通过皮肤插入针头，有助于确定肌肉无力是由控制肌肉，神经肌肉连接的神经中的损伤还是疾病引起的，还是肌肉本身。
人工智能如何推动心血管医学创新
回顾性和前瞻性研究发现，人工智能心电图 (ECG) 算法可以识别窦性心律期间患有心房颤动的患者 ( 1 , 2 )。Attia 等人使用卷积神经网络，通过来自 10 秒 12 导联心电图的独特特征来检测心房颤动。回顾性分析审查了超过 180,000 名患者的记录 ( 1 )。在这个数据集中，3,051 名患者 (8.4%) 被确诊为心房颤动。单一人工智能心电图检测到心律失常的敏感性为 79%，特异性为 79.5%，曲线下面积 (AUC) 为 0.87 ( 1 )。在随后的前瞻性非随机临床试验中，Noseworthy 等人招募了约 1,000 名有中风风险的患者 ( 2 )。他们佩戴了长达 30 天的连续动态心律监测仪。再次使用 AI 算法分析心电图读数。370 名低风险患者中 6 名（1.6%）被检测到有心房颤动，633 名高风险患者中 48 名（7.6%）被检测到有心房颤动：“与常规护理相比，AI 引导的筛查与心房颤动检出率增加相关（高风险组：常规护理 3.6% [95% CI 2.3 – 5.4] vs. AI 引导的筛查 10.6% [8.3 – 13.2]，p < 0.0001；低风险组：0.9% vs. 2.4%，p = 0.12）在中位 9.9 个月的随访期内”（2）。这些研究提供的证据表明，在正常窦性心律期间获取的人工智能心电图可以识别患有心房颤动的个体。
使用双峰胸部电子纹身和多级处理来测量运动状态下的心脏时间间隔
摘要 — 目标：我们提出了一种轻薄、柔软、可贴合胸部的双模传感器，即胸部电子纹身，它结合了先进的信号处理框架，可准确识别各种心脏事件，从而即使在身体运动期间也能提取心动时间间隔。方法：我们制作了一个无线电子纹身，具有同步心电图 (ECG) 和心震图 (SCG) 功能。SCG 可测量因心跳引起的胸部振动，提供与 ECG 互补的心血管健康信息。然而，运动引起的伪影会影响 SCG 的功效。电子纹身采用轻薄且有弹性的设计，可将其策略性地放置在剑突附近，便于对 ECG 和 SCG 进行高质量监测，从而提高信号质量。九名参与者在步行和骑自行车时接受了测量。我们提出了一个多级信号处理框架，集成了自适应归一化最小均方 (NLMS) 滤波器、集合平均和经验模态分解 (EMD)，统称为 FAD 框架，以准确提取心脏时间间隔 (CTI)。结果：关键 CTI，尤其是左心室射血时间 (LVET)，被我们的硬件软件系统成功提取，并且即使在大量运动期间也与 FDA 批准的患者监测仪报告的结果高度一致。电子纹身测量的射血前期 (PEP) 也与先前的研究结果一致。结论：双峰胸部电子纹身与 FAD 框架相结合，可在长时间内实现可靠的 CTI 测量
兽医
多普勒与示波法多普勒技术是测量体重不足 15 磅的麻醉动物和所有清醒动物血压的首选方法。其他方法（包括大多数自动血压监测仪中使用的示波法）无法准确、持续地测量清醒动物的血压。应用 √ Vet-Dop 是检查室必不可少的工具。通常与狗和猫的高血压有关的疾病包括全身性高血压和肾脏疾病、肾上腺皮质功能亢进、甲状腺功能亢进、原发性高血压和嗜铬细胞瘤。其中，库欣病（狗）和肾脏疾病最为常见。很大一部分 12 岁以上的猫患有继发于慢性肾脏疾病或潜在甲状腺疾病的高血压。应常规记录这些患者、所有有视力问题的患者和所有重症患者的血压。 √ 在手术过程中可以使用 Vet-Dop 聆听心率和心律并评估外周循环。手术过程中可以测量血压，但需要手动给袖带充气和放气。√ 在创伤后和截肢前，可以使用 Vet-Dop 检查血管是否完好。多普勒技术使用 Vet-Dop 可以轻松测量收缩压。应剪掉目标动脉上方的多余毛发，并将多普勒传感器放置在血压袖带远端的此区域上。可以用拇指和食指将传感器固定到位，同时用同一只手稳住肢体，或用 Velcro 带固定。当袖带缓慢放气时，传感器用于检测血流的开始，此时可在血压计上读取收缩压。舒张压通常无法用多普勒检测到。