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在重症监护中应用AI机器人的进步
背景：在最近的时期，由于人工智能（AI）的整合，关键医学领域已经历了重大进步。具体来说，AI机器人已经从理论概念演变为在临床试验和应用中积极实施。重症监护室（ICU）以依赖大量医疗信息而闻名，它提出了一种有希望的机器人AI部署的途径，预计将为患者护理带来实质性改善。目的：本综述旨在通过搜索与ICU病房相关的先前研究，发展和应用，全面总结重症监护领域的AI机器人的当前状态。此外，它试图解决其使用引起的道德挑战，包括与安全，患者隐私，责任划定和成本效益分析有关的问题。方法：遵循Arksey和O'Malley和Prisma提出的范围审查框架（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）指南，我们进行了范围审查，以划定ICU中AI机器人的研究广度，并报告了ICU的研究和发现。文献搜索于2023年5月1日在3个数据库中进行：PubMed，Embase和IEEE Xplore数字库。合格的出版物最初是根据其标题和摘要筛选的。通过初步筛选的出版物经过了全面的审查。从最终出版物中提取，总结和分析了各种研究特征。最终，结果：在筛选的5908个出版物中，有77（1.3％）进行了完整的审查。这些研究共同跨越了21个ICU机器人项目，包括其系统开发和测试，临床试验和批准过程。在经过专家评审的分类框架上，这些框架分为5种主要类型：治疗援助机器人，护理援助机器人，康复援助机器人，远程介绍机器人以及物流和消毒机器人。其中大多数已经在ICU中广泛部署和商业化，尽管其中一些仍在测试中。所有机器人系统和工具均经过设计，可以为ICU的患者提供更个性化，方便和智能的医疗服务，同时旨在减少ICU医务人员的大量工作量并促进治疗和护理程序。这篇评论进一步探讨了普遍的挑战，特别是专注于道德和安全问题，提出了可行的解决方案或方法，并说明了ICU环境中AI驱动的机器人技术的潜在能力和潜力。
重症监护奖学金和教练
今年为期一年的计划将帮助讲师对急性和慢性肾脏疾病的流行病学，病因，病理生理学以及管理的更深入了解，并对肾脏替代疗法和其他体外治疗有复杂的了解。新型体外疗法和改善患者护理的持续发展导致人们对追求重症监护肾脏病作为职业道路的兴趣越来越大。该计划是针对小儿重症监护，小儿肾脏病或围产期/新生儿医学研究金的毕业生。
重症监护病房死亡率预测的疾病严重程度评分与人工智能模型的比较：荟萃分析和文献综述
疾病严重程度评分模型需要定期更新和定制，以反映医疗保健和区域病例病理的变化[6]。评分模型容易出现较高的评分者间变异，对于疾病严重程度评分较高的患者或特定临床亚组准确性较低，不适用于重复应用，也不能代表患者的状态趋势[7]。20 世纪 80 年代开发的急性生理与慢性健康评估（APACHE）-II（APACHE-II）和简化急性生理评分（SAPS）仍在使用[8]。APACHE-IV 的底层算法属于公共领域，可免费使用；然而，它们的使用非常耗时，并且需要付费使用许可实施和维护的软件来促进[9]。与仅使用 ICU 入院后第一个小时内获得的数据的 SAPS-III[10]相比，APACHE-IV 使用第一天（24 小时）的数据[11]。尽管序贯器官衰竭评估（SOFA）是一种器官功能障碍评分，可检测疾病严重程度的差异，并非用于预测死亡率，但目前它被用于根据 ICU 住院期间评分的平均值、最高值和时间变化来估计死亡风险[11]。
COVID-19患有先天免疫错误患者的疫苗接种可减少与COVID-19相关的住院和重症监护需求：USIDNET报告
III类过氧化物酶（POD）在各种发育过程中以及对生物和非生物胁迫的响应中发挥关键功能。然而，III类POD基因在小麦种子休眠（SD）和发芽中的特定作用仍然难以捉摸。在这里，我们根据转录组数据和表达分析确定了一个名为Taper12-3a的小麦III类POD基因。taper12-3a分别通过SD采集和释放显示出降低和增加的表达趋势，表明与SD和发芽有显着关联。它在小麦种子中高度表达，并位于内质网和细胞质中。发芽测试表明，锥度12-3a在第411条背景下用甲烷硫酸乙酯（EMS）的小麦突变体进行了负调节的SD，以及在转基因拟南芥和水稻线以及小麦突变体中呈阳性介导的发芽。进一步的研究表明，锥形12-3a通过与gibberellin和脱甲酸生物合成，分解代谢和转基因水稻种子中的信号通路来调节SD和发芽。这些发现不仅为调节小麦SD和发芽的锥形12-3a的未来功能分析提供了新的见解，而且还有助于理解这些过程中涉及的复杂调节机制。
针对性新生儿超声心动图和心脏点心超声检查的指南和建议在新生儿重症监护室中：美国超声心动图学会的最新信息
有针对性的新生儿超声心动图（TNE）涉及使用综合超声心动图来评估心血管生理学和新生儿血液动力学，以增强新生儿重症监护病房中的诊断和治疗精度。自2011年TNE指南的最后一次发布以来，该领域已经通过发展形式化的新生儿血液动力学奖学金，临床计划以及科学知识的扩展以进一步增强临床护理而成熟。最常见的指示包括促进专利导管的血流动力学意义，评估急性和慢性肺动脉高压，评估右室和左心室收缩期和/或舒张功能，以及筛选毛骨 - 拨号液以及/或拨号液的筛选。新生儿心脏点的护理超声（CPOCUS）是一种有限的心血管评估，可能包括线尖端评估，心包积液的识别以及低血容量从严重的心肌降低性障碍性症状的疾病中，血液动力学上无稳定性的新生儿。本文档是美国超声心动图学会工作组的产物，由新生儿学，儿科心脏病学，儿科心脏超声检查和新生儿学-Cocus组成。本文档提供了（1）关于TNE和CPOCUS的目的和理由的指导，（2）概述了标准TNE和CPOCUS评估的组成部分，（3）（3）疾病和/或基于培训和/或基于Clin-Clinical contne的指标，（4）基于培训和能力的评估要求和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS和CPOCUS，以及（5）的评估。（J Am Soc Echocardiogr 2024; 37：171-215。）
小儿同种异体造血细胞移植者的重症监护风险和长期结局
1加利福尼亚大学旧金山分校儿科医学系，加利福尼亚州旧金山； 2过敏，免疫学和BMT，加利福尼亚大学旧金山分校的儿科系，加利福尼亚州旧金山； 3威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州； 4田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院； 5佛罗里达州迈阿密迈阿密大学医学系； 6国立卫生研究院，国家癌症研究所，马里兰州贝塞斯达； 7艾伯塔省儿童医院，加拿大AB卡尔加里； 8国家骨髓供体计划/BE比赛，明尼苏达州明尼阿波利斯； 9辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提；华盛顿州西雅图市的弗雷德·哈钦森癌症中心10号； 11 Karolinska Institutet，Karolinska大学医院，瑞典Huddinge；密苏里州圣路易斯圣路易斯的华盛顿大学12； 13犹他州盐湖城犹他州大学亨斯曼癌症研究所； 14加利福尼亚大学洛杉矶分校的儿科系，加利福尼亚州洛杉矶； 15克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰； 16伊利诺伊州芝加哥的西北大学Feinberg医学院；佛罗里达州坦帕市的17 Moftt癌症中心；加利福尼亚州奥兰治的奥兰治县18个儿童医院； 19田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学医学中心； 20大学医院，比利时鲁汶市的加斯特堡；和21 Dana-Farber癌症中心，马萨诸塞州波士顿1加利福尼亚大学旧金山分校儿科医学系，加利福尼亚州旧金山； 2过敏，免疫学和BMT，加利福尼亚大学旧金山分校的儿科系，加利福尼亚州旧金山； 3威斯康星州密尔沃基医学院，威斯康星州； 4田纳西州孟菲斯的圣裘德儿童研究医院； 5佛罗里达州迈阿密迈阿密大学医学系； 6国立卫生研究院，国家癌症研究所，马里兰州贝塞斯达； 7艾伯塔省儿童医院，加拿大AB卡尔加里； 8国家骨髓供体计划/BE比赛，明尼苏达州明尼阿波利斯； 9辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提；华盛顿州西雅图市的弗雷德·哈钦森癌症中心10号； 11 Karolinska Institutet，Karolinska大学医院，瑞典Huddinge；密苏里州圣路易斯圣路易斯的华盛顿大学12； 13犹他州盐湖城犹他州大学亨斯曼癌症研究所； 14加利福尼亚大学洛杉矶分校的儿科系，加利福尼亚州洛杉矶； 15克利夫兰诊所，俄亥俄州克利夫兰； 16伊利诺伊州芝加哥的西北大学Feinberg医学院；佛罗里达州坦帕市的17 Moftt癌症中心；加利福尼亚州奥兰治的奥兰治县18个儿童医院； 19田纳西州纳什维尔的范德比尔特大学医学中心； 20大学医院，比利时鲁汶市的加斯特堡；和21 Dana-Farber癌症中心，马萨诸塞州波士顿
已发表版本的引文 (APA)：Zwerwer, LR、van der Pol, S.、Zacharowski, K.、Postma, MJ、Kloka, J.、Friedrichson, B. 和 van Asselt, ADI (2024)。人工智能对重症监护病房机械通气患者治疗的价值：早期健康技术评估。《重症监护杂志》，82，第 154802 篇文章。https://doi.org/10.1016/j.jcrc.2024.154802
目的：人工智能 (AI) 系统对重症监护病房机械通气患者的健康和经济影响通常尚未得到研究。早期健康技术评估 (HTA) 可以使用现有数据和模拟来检查 AI 系统的潜在影响。因此，我们开发了一个通用健康经济模型，适用于对机械通气患者进行 AI 系统早期 HTA。材料和方法：我们的通用健康经济模型模拟了机械通气患者从住院到死亡的过程。该模型模拟了两种场景，即常规护理和使用 AI 系统进行护理，并比较了这些场景以估计它们的成本效益。结果：我们开发的通用健康经济模型适用于估计各种 AI 系统的成本效益。通过改变输入参数和假设，该模型可以检查 AI 系统在各种不同临床环境中的成本效益。结论：使用提出的通用健康经济模型，投资者和创新者可以在确定确切的临床影响之前轻松评估实施某种 AI 系统是否具有成本效益。早期 HTA 的结果可以通过支持开发决策、提供基于价值的定价、临床试验设计和目标患者群体的选择来帮助投资者和创新者部署 AI 系统。
用于预测重症监护症患者急性肾脏损伤的机器学习
全球精神分裂症的负担为23.6（95％置信区间：20.2-27.2）数百万[1]，印度精神分裂症的患病率为0.3％（95％置信区间：0.2-0.3％）[2]。对抗精神病药疗法的反应是高度可变的，不可能预测那些会或不会反应药物的患者。此外，这些患者中约有30％具有治疗性[3]。在几项研究中，已经发现，接受抗精神病药多药物的患者比例在15.9-60.5％的范围内接受氯氮平，这是最后一个药物治疗胜地[4]。对这些患者的治疗给患者，护理人员和卫生系统造成了巨大负担。典型和非典型抗精神病药主要来自多巴胺（D 2）和5-羟色胺（5-HT 2A）受体的拮抗作用。这些化合物中的许多都与常见和杂物不利影响有关[例如代谢综合征，高嗜血杆菌血症（女性）症状症状，抗胆碱能作用，镇静等。][5]对依从性产生负面影响。药物基因组学（PGX）因子在决定对抗精神病药的治疗反应中起着重要作用[3]。多项研究研究了PGX方法，以鉴定基因型特异性剂量并预测抗精神病药反应和/或不良反应[6]。目前，美国食品药品监督管理局在其药物标记9种抗精神病药中提供了有关PGX生物标志物的信息[7]。具有PGX信息的药物标签可用于特定的抗心理。同样，药物基因组学知识基网站列出了十种抗精神病药，在该抗精神病药中，建议细胞色素2d6（CYP2D6）代谢物的患者谨慎行事[8]。荷兰皇家协会在药房 - 含量药物遗传学工作组的促进协会提供了基于六种抗精神病药的CYP2D6基因型的PGX药物给药指南[9]。但是，也报道了负结果。在丹麦人群中，发现常规的CYP测试不会影响抗精神病药物治疗的持续性[10]。药物优化干预措施（例如PGX辅助治疗）基于精神病患者在多药疾病中的精确医学的概念是复杂且有限的；有必要采用更全面和综合的方法[11，12]。几项观察性研究报告了遗传变异与治疗反应之间的关联。但是，有限的研究使用PGX作为一种介入的工具来帮助选择抗精神病药及其剂量以优化精神分裂症治疗。在种族多样化的印度背景下，这尤其重要，因为抗精神病药物的差异药代动力学和小型动力学会导致对其作用产生重大影响。此外，评估在印度这样的中低收入国家的精神分裂症中PGX辅助治疗的成本效益也很重要。最后，重要的是从患者，护理人员和精神科医生对实施PGX-
社论护理未来：人工智能如何赋能重症监护护士彻底改变重症监护病房康复
a.伊朗萨里马赞德兰医科大学 Nasibeh 护理与助产学院内外科护理系 b.伊朗拉什特吉兰医科大学护理与助产学院内外科护理系 * 通讯作者：Samad Karkhah (MSc)，伊朗拉什特吉兰医科大学护理与助产学院内外科护理系。电子邮件：sami.karkhah@yahoo.com https://doi.org/10.32598/JNRCP.23.114 这是一篇根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可 (CC BY-NC 4.0) 条款开放获取的文章。© 2024 作者。重症监护护士是重症监护病房 (ICU) 中为重症患者提供专业护理的先锋 [1]。随着人工智能 (AI) 的出现，他们配备了强大的工具和技术，极大地改变了他们的身体康复方法 [2]。人工智能
如何引用本文：Yildirim S，Sunecli O，Kirakli C. COVID-19患者在重症监护单位中使用机器学习的死亡率预测：A
最初，中国的案件死亡率（CRF）被判处2.3％。此速率随着年龄的增长而增加，在关键情况下达到了47％。[2]荟萃分析表明，普通人群的CRF为1％，住院患者为13％，重症监护病房（ICU）患者的CRF为37％。[3]全球ICU患者的死亡率从13％到78％不等。[4-6]等因素，例如高龄，合并症的存在，对侵入性机械通气的需求以及某些实验室标志物（如铁蛋白和D-二聚体）的水平升高与死亡率相关。尽管如此，在不同的中心和地理区域，ICU的死亡率可能会有很大差异。[6-10]使用常规疾病的严重评分，例如急性生理学和慢性健康评估II（Apache-2）和简化的急性生理评分II（SAPS-2），对于死亡率谓词通常未能始终如一地预测COVID-19 Mor-tation。尽管它们证明了死亡率的歧视能力，但这些得分可能会低估19例COVID-19案件的实际死亡率风险。[11]