XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System院前
战术战斗伤员护理手册，第 5 版
战术战斗伤员救护 (TCCC) 在美国伊拉克和阿富汗冲突期间挽救了数百人的生命。近 90% 的战斗死亡发生在伤员到达医疗机构之前。因此，院前救护阶段需要专注于减少战斗死亡人数。然而，很少有军医接受过这方面的培训，在敌对行动开始时，美国军队中的大多数战斗医务人员、医护兵和伞降救援人员都通过民用创伤课程接受了战场创伤救护的培训。这些课程不是为院前战斗环境设计的，也不反映院前救护领域的当前实践。TCCC 的成立是为了培训士兵和医务人员，让他们了解从受伤到撤离到角色 3 设施的当前最佳医疗实践。
人民院无星号问题 669 于 06.02 得到答复。......
(i) 由能源部部长担任主席的州级指导委员会，由交通部部长、市政管理和城市发展部部长以及其他相关官员组成，将规划和监督州级 BSS 基础设施的实施。 (ii) 每个州将指定一个州联络机构 (SNA)，负责与 DISCOM 和州电力监管委员会 (SERC) 进行协调，以促进 BSS 的电力连接。 (iii) 由电力部副部长担任主席的中央指导委员会，包括相关部委的成员、州代表、能源效率局 (BEE) 和中央电力局 (CEA)，将定期审查指南的实施情况。 (iv) BEE 将与 DISCOM 和州政府实体合作实施指南。
2025年2月26日至：医院，实验室，紧急...
患者的住所。如果该住所在纽约市，请立即向纽约市卫生与精神卫生部立即向866-692-3641报告。不要等待实验室确认报告。•在送患有麻疹病例的患者之前致电急诊室或紧急护理，以便采取适当的感染控制预防措施。麻疹测试医疗保健提供者应测试患有皮疹和发烧，咳嗽，结膜炎和Coryza的个体中的麻疹，尤其是当他们往返于已知麻疹暴发的地区或从地区。纽约市以外的样品应发送到Nysdoh Wadsworth中心。用于在纽约市进行测试，当提供者呼吁报告可疑案件时，将在纽约市卫生部实验室进行测试。测试应包括：
1个多院数据的分散，协作和隐私的机器学习
背景：机器学习（ML）在医学数据分析上表现出了巨大的潜力。从不同来源和设置收集的大型数据集对于医疗保健中的ML模型至关重要，以实现更好的准确性和概括性。在不同的医疗机构或司法管辖区之间共享数据，由于复杂，不同的隐私和监管要求，这是具有挑战性的。因此，很难允许多方协作培训ML模型来利用各方可用的私人数据集，而无需直接共享这些数据集或通过协作损害数据集的隐私。方法：在本文中，我们通过提出集中式的，collaborative，以及用于多疗养院数据（DENAPH）的DE集中式，Collaborative，以及PRIVACY PRIVACY PRIVACY ML。此框架提供了以下关键好处：（1）允许不同的各方在不转移其私人数据集的情况下协作训练ML模型（即没有数据集中量）； （2）通过限制培训过程中各方共享的任何内容引起的潜在隐私泄漏来保护患者的隐私； （3）它在不依赖集中派对/服务器的情况下促进了ML模型培训。的发现：我们使用现实世界分布的医疗数据集在三个不同的任务上证明了脱夹的通用性和力量：使用电子健康记录，使用单细胞人体基因组进行细胞类型分类的患者死亡率预测以及使用胸部放射学图像进行病理鉴定。同时，接受脱夹培训的模型隐私攻击的平均脆弱性降低了16％。与非私人保留协作框架培训的ML模型相比，经过剪裁框架训练的ML模型的模型性能下降了3.2％。此外，经过我们的Dechaph框架培训的模型比仅在没有协作的情况下与私人数据集进行培训的模型和以前的隐私权协作培训框架培训的模型分别在相同的隐私保证下受到了70％和18.2％的培训。解释：我们证明，经过雕刻框架训练的ML模型具有改进的公用事业折衷，这表明dechaph使模型能够具有良好的性能，同时保留了培训数据点的隐私。此外，经过培训的ML模型一般而言，跑赢大盘的模型仅通过各方的私人数据集进行培训，这表明DeChaph增强了模型的通用性。Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC, RGPIN- 2020-06189 and DGECR-2020-00294), Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR) AI Catalyst Grants, CIFAR AI Chair programs, Temerty Professor of AI Research and Education in Medicine, University of Toronto, Amazon, Apple, DARPA through the GARD Project，Intel，Meta，安大略省早期研究员奖和斯隆基金会。资源
临床前
脑室外引流 (EVD) 是一种紧急神经外科手术，通过导管介导的脑脊液引流来降低颅内压。大多数 EVD 导管都是用自由手放置的，无法直接看到目标和导管轨迹，导致并发症发生率高 - 出血、脑损伤和导管放置不理想。使用立体定向系统可以预防这些并发症。然而，由于它们的设置时间长且硬件昂贵，它们在该手术中的应用有限。因此，我们开发了一种新型 3D 打印立体定向系统，并在临床前进行了验证，以快速准确地植入 EVD 导管。其机械和成像精度与临床立体定向系统相当。在人类尸体标本中进行的临床前试验表明，与自由手技术相比，在可接受的时间范围内实现了更高的靶向精度。使用不透射线血管造影剂模拟的尸体标本 CT 血管造影显示了无血管导管轨迹。这可能意味着出血率降低。因此，我们的 3D 打印立体定向系统可以提高患者 EVD 导管放置的准确性和安全性，而不会显著增加手术时间。
