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麻醉引起的小儿种群中的发育神经毒性
麻醉和镇静剂可能会导致儿童长期负面神经认知后果。关于该学科的许多临床报告对临床小儿麻醉学领域产生了深远的影响。来自动物模型的发现表明，早期暴露于麻醉可能会导致大脑中神经认知障碍和凋亡细胞死亡。，尽管由于许多可变因素，因此无法将实验动物的发现直接转化为儿科人群中麻醉的方法，但父母和政府监管机构已经变得敏感，并且专注于儿童麻醉的潜在不良影响。人类中的多次流行病学研究增加了越来越多的证据体系，表明早期麻醉后的神经系统障碍和认知能力下降。这得到了几个结果指标的支持，包括经过验证的神经心理学测试，神经发育或行为障碍的教育干预措施以及学业成绩或学校准备就绪。这些结果已在涉及患有全身麻醉的儿童的临床研究中进行了评估。本文的主要目的是批判性地检查临床发现，进行证据的系统分析，讨论神经毒性的潜在潜在基础机制，麻醉诱导的发育神经毒性的病理生理学涉及线粒体，内脑脑肿瘤肿瘤和溶酶体，以及dedicia inst and dediciacia涉及线粒体。尽管有必要进行详细的控制良好的临床研究，但迄今为止的证据支持手术麻醉对小儿人群诱导神经毒性的潜在不利影响并未被夸大。
麻醉中的精确医学：药物基因组学和个性化护理Amit Kumar Malviya 1和Puneet Khanna 2， * 1 1，Departme，Departme
麻醉中的精确医学：药物基因组学和个性化护理Amit Kumar Malviya 1和Puneet Khanna 2， * 1 1 * 1个麻醉学，疼痛医学和重症监护系助理教授，新德里AIIMS DELHI，新德里2在线发布：2010年11月8日，麻醉中的抽象精度医学代表了一种变革性的方法，旨在通过针对个体患者特征（尤其是其遗传特征）来调整干预措施来优化麻醉护理。药物基因组学是精密医学的基石，探索了影响药物代谢，疗效和不良反应的遗传因素。本文深入研究了药物基因组学在麻醉中的整合，讨论了其对药物选择，剂量调整和患者预后的影响。它还突出了减少围手术期并发症，增强患者安全性并通过个性化麻醉护理改善恢复的潜力。挑战，例如需要强大的遗传数据库，道德考虑以及在临床实践中实施精确医学的成本效益。麻醉的未来在于利用药物基因组学提供个性化的护理，最终推进以患者为中心的麻醉治疗。关键字：精密医学，麻醉，药物基因组学，个性化护理，基因分析，药物代谢，患者安全，围手术期结果 *通讯作者：Puneet Khanna电子邮件：k.punit@yahoo.com
麻醉精准医疗：药物基因组学和个性化护理 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，系
麻醉中的精准医疗：药物基因组学和个性化护理 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 2 额外教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 接受日期：2024 年 10 月 13 日/在线发表日期：2024 年 11 月 8 日 摘要 麻醉中的精准医疗代表了一种变革性方法，旨在通过根据个体患者的特征（尤其是他们的基因特征）定制干预措施来优化麻醉护理。药物基因组学是精准医学的基石，它探索影响药物代谢、功效和不良反应的遗传因素。本文深入探讨了药物基因组学在麻醉中的整合，讨论了其对药物选择、剂量调整和患者结果的影响。它还强调了通过个性化麻醉护理减少围手术期并发症、提高患者安全性和改善恢复的潜力。还讨论了诸如需要强大的基因数据库、道德考虑以及在临床实践中实施精准医疗的成本效益等挑战。麻醉的未来在于利用药物基因组学提供个性化护理，最终推进以患者为中心的麻醉管理。关键词：精准医疗、麻醉、药物基因组学、个性化护理、基因分析、药物代谢、患者安全、围手术期结果 *通讯作者：Puneet Khanna 电子邮件：k.punit@yahoo.com
麻醉中的人工智能和机器学习
麻醉中的人工智能和机器学习：应用和伦理考虑 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 2 额外教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 接受日期：2024 年 10 月 13 日/在线发表日期：2024 年 11 月 8 日 摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在改变麻醉领域，在患者护理、手术结果和临床决策方面带来前所未有的进步。从预测分析和个性化麻醉计划到机器人辅助程序，人工智能驱动的应用正越来越多地融入麻醉实践中。本文探讨了人工智能和机器学习在麻醉中的当前和潜在应用，重点关注它们对围手术期护理、监测和药物管理的影响。此外，本文还深入探讨了在临床环境中使用人工智能的伦理考量，包括与患者自主权、数据隐私、算法偏见以及麻醉师在人工智能驱动环境中不断演变的角色相关的问题。随着人工智能的不断发展，必须在技术进步与道德准则之间取得平衡，以确保人工智能驱动的麻醉实践在保持最高护理和安全标准的同时造福患者。关键词人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、麻醉、围手术期护理、伦理考量、预测分析、个性化医疗、临床决策、患者安全、数据隐私*通讯作者：Puneet Khanna 电子邮件：k.punit@yahoo.com
Brandon Lao，Alexey Tomilov博士，Michael Kent DVM，Gino A. Cortopassi Ph.D.2024年11月 - 关注麻醉CE：文章/博客：
analysis-fluid-therapy-sedation-and-pain-control/emergency-critical-care-102- blood-gas-analysis-fluid-therapy-sedation-and-pain-control/welcome-to- emergency-critical-care-102-blood-gas-analysis-fluid-therapy-sedation-and-pain- control?client=uc-davis
迷你评论麻醉中的人工智能：未来会怎样？
将人工智能 (AI) 融入麻醉已经改变了围手术期护理，提供了超越人类能力的更高精确度、实时决策支持和有效预测分析。AI 现在经常用于术前评估、术中监测、术后管理，并提高了患者的安全性和治疗效果。AI 的实施并非没有挑战，并且某些问题仍然存在，例如数据质量、算法透明度、潜在偏见以及与患者隐私和患者自主权相关的道德问题，这些问题给临床医生带来了重大障碍。除了其局限性之外，AI 的潜力还极大地改变了麻醉。AI 预示着美好的未来，麻醉护理将更加适应和有效。
个性化麻醉：照顾最佳患者结果
病史：患者的病史是计划个性化麻醉的最关键组成部分之一。慢性疾病，例如心血管疾病，糖尿病，呼吸系统疾病以及肾脏或肝功能障碍都会影响身体处理麻醉的方式。患有心脏病的患者可能需要对麻醉方案进行特殊监测和调整，以避免心血管并发症。例如，麻醉后阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者患呼吸抑郁症的风险更高，因为该病会影响其在镇静过程中呼吸的能力。个性化的麻醉计划可能涉及使用较少的镇静剂，持续监测氧气水平以及采用气道管理策略来减少术后呼吸困难的风险。此外，患有药物过敏史或对麻醉的不良反应的患者将需要修改方法以避免触发过敏反应。详细的病史审查允许麻醉师适应药物选择和输送方法，以最大程度地降低风险。
“深脑刺激”的全身麻醉'
电子邮件：lara.celin@hotmail.com摘要简介：深脑刺激（ECP）是一种用于治疗高级神经退行性疾病的技术。目前，对于此过程，使用镇静剂最常用的麻醉方法是局部麻醉，因此患者保持意识。但是，患者必须中断抗帕克森药物，这会导致疼痛和心理后遗症。因此，文献讨论了全身麻醉在ECP中的使用及其可能的优势。目的：评估具有深脑刺激的手术中麻醉的不同技术。Meto Dology：这是PubMed数据库中的一项综合评论，使用描述符“麻醉和深脑刺激”，用于2019年至2024年之间发表的文章。结果：一项随机临床试验和两个荟萃分析表明，在全身麻醉和局部麻醉介导的深脑刺激之间没有临床，手术后或复杂的差异。然而，与先前发现的那些相比，一项中国随机测试带来了差异数据：接受全身麻醉的群体恢复速度更快，早期脱孔和较低的手术相关并发症和压力率较低。尽管建议在不同程度和类型的肌张力障碍中使用全身麻醉，但应经常确定麻醉方法。文献中发现的主要障碍是工作的小样本，这导致研究之间的分歧。结论：研究表明，ECP中不同的麻醉技术之间没有显着差异，最大的差异舒适地向接受全身麻醉的患者提供了舒适性。此外，已经观察到ECP也可以用于治疗导致肌肉收缩过多的疾病。关键词：麻醉，手术，神经退行性疾病，深脑刺激。摘要简介：深脑刺激（DBS）是一种用于治疗晚期神经退行性疾病的技术。目前，用于此过程的最常用的麻醉方法是局部麻醉，镇静性用途，使患者保持意识。但是，患者有必要抗药，可以抗药，并可能引起疼痛和心理后遗症。因此，在文献中讨论了DBS中全身麻醉及其可能的优势。目的：评估具有深脑刺激的手术中的不同麻醉技术。方法论：这是使用描述符“麻醉和深脑
数字金融服务通过开放银行优化加强反洗钱工作 Ganda Raharja Rusli、Anestia Hayubriandini Fer
技术彻底改变了金融，但无缝服务增加了欺诈风险。随着数字金融的发展，反洗钱 (AML) 系统在应对高交易量方面举步维艰。本研究的主要目的是验证开放银行是否能促进反洗钱交易监控的效率。另一个目标是分析印度尼西亚监管机构的当前议程，该议程与印度尼西亚支付系统蓝图 2025 和客户数据安全有关。德尔菲技术确定了当代反洗钱合规技术，包括洗钱、监管技术和监管机构。本文深入研究了监管技术与金融犯罪的比较分析，强调了消除洗钱的几项行动，例如加强反洗钱系统、客户筛选和允许机构间跨数据共享。此外，本文探讨了监管科技在反洗钱合规方面的局限性和即将出现的障碍。研究结果表明，开放银行能促进反洗钱交易监控的效率，并支持监管机构打击洗钱的议程，但有一定的要求。
