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World File Search System麻醉学
儿科心脏麻醉学人行横道1
已经完成居留权的研究员能够在其核心专业中自主练习。先前的医疗经验和研究员的专业知识将他们与进入居住的医生区分开。同胞在专业中对患者的照料是在适当的教师监督和有条件的独立性的情况下进行的。教职员工充当卓越，同情，文化敏感性，专业和学术的榜样。同伴发展了深厚的医学知识，患者护理技能和适用于其专注的实践领域的专业知识。奖学金是一项密集的临床和教学教育计划，侧重于患者的多学科护理。奖学金教育通常在身体，情感和智力上是有要求的，并且发生在致力于研究生医学教育的各种临床学习环境中，以及患者，居民，研究员，教职员工，学生，学生和医疗保健团队的所有成员的福祉。[无]
麻醉学中的人工智能——综述
摘要 简介。人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，其中硬件和软件系统使机器能够像人类一样思考和行动。AI 利用不同的算法和计算资源自主执行智能任务。应用于临床决策支持的 AI 技术已被证明在包括临床麻醉在内的各个医学学科中都是有效的。目的。本综述的目的是探索麻醉学中使用人工智能的领域、这种实施的好处，并定义与使用 AI 技术相关的道德困境。综述方法。使用关键词搜索 PubMed 和 Google Scholar 数据库。包括 2018 年至 2024 年期间发表的英文原创文章。知识状态的简要描述。人工智能是一个快速发展的领域，尤其值得注意的是它在包括麻醉学在内的各个领域的应用日益广泛。关于麻醉人工智能的研究数量正在增加。总结。从术前到术后护理，人工智能在麻醉学的各个方面都显示出了巨大的前景。与传统方法相比，人工智能系统能够更有效地预测患者风险、管理药物剂量、给药和监测生命体征。其在麻醉方面的应用可以通过更加个性化和精准的干预来改善患者治疗效果，优化资源配置，提高临床实践的整体效率。它还有助于实时决策和主动管理潜在并发症。然而，人工智能不能完全取代人类专业人员提供的细致入微的理解和富有同情心的护理。随着人工智能技术的进步，法律和道德标准也必须不断发展。
机器学习引导麻醉学：最新进展和临床应用回顾
麻醉是诱导和体验各种状态（如无痛、无法活动和失忆）的过程，以方便进行手术和其他医疗程序。在麻醉过程中，麻醉师面临关键的决策时刻，需要考虑手术的重要性以及麻醉相关选择可能导致的并发症。近年来，人工智能 (AI) 已成为麻醉决策的辅助工具，因为它有潜力协助控制和管理任务。本研究旨在对 AI 和麻醉交叉领域的文章进行全面回顾。我们使用与麻醉和 AI 相关的关键词，在 PubMed 上搜索 2020 年至 2022 年初发表的同行评审文章，进行了回顾。这些文章被分为九个不同的组：“麻醉深度”、“麻醉输送控制”、“机械通气和脱机控制”、“事件预测”、“超声引导”、“疼痛管理”、“手术室后勤”、“监测”和“神经重症监护”。四位审稿人仔细检查了选定的文章以提取相关信息。通过考虑麻醉的目的和类型、人工智能算法、数据集、数据可访问性和评估标准等项目来审查每个类别中的研究。为了提高清晰度，每个类别的分析都比以前的评论文章更清晰，为读者提供了关键点、局限性和未来研究的潜在领域，以便更好地理解每个概念。人工智能技术的进步有望显着增强麻醉实践并改善麻醉师的整体体验。
麻醉学中的人工智能支持系统及其迄今为止的观点——回顾
人工智能 (AI) 是一种使计算机能够解决问题并执行传统上需要人类智能的任务的技术。来自电子病历和功能强大的现代微型计算机的大量医疗数据的可用性促进了医学领域 AI 的发展。AI 已证明其适用于许多不同的医学领域，例如药物发现、诊断放射学和病理学，以及心脏病学和外科手术中的介入应用。然而，直到今天，AI 很少用于麻醉学的临床实践。尽管文献中已经发表了大量关于 AI 在麻醉学中的应用的研究，但已开发的用于商业用途或准备进行临床试验的机器人系统数量仍然有限。本文确定并讨论了 AI 系统的局限性，包括不正确的医疗数据格式、个体患者差异、当前 AI 系统能力不足、麻醉师缺乏使用 AI 的经验、系统不可靠、无法解释的 AI 结论和严格的规定。为了确保麻醉师对人工智能系统的信任并改善其在日常实践中的应用，应对系统和算法进行严格的质量控制。此外，麻醉学人员应该在人工智能系统的开发中发挥不可或缺的作用，然后我们才能看到更多的人工智能融入临床麻醉学。关键词
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