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麻醉在现代医学中的演变和影响。
麻醉是现代医学实践的基石，在过去的几个世纪以来，已经改变了手术程序和患者护理。这种非凡的医疗进步可以实现无痛手术，从基本方法演变为精致的技术，从而确保了患者的安全和舒适性。本文深入研究了麻醉的历史，类型，机制和未来。在手术期间寻求缓解疼痛的追求可以追溯到古代文明。早期方法包括使用酒精，鸦片和草药混合物。但是，这些方法既不可靠也不安全。麻醉的真正革命始于19世纪。在马萨诸塞州综合医院的手术过程中，将乙醚作为麻醉剂。这个具有里程碑意义的事件通常被认为是现代麻醉的诞生。此后不久，引入了氯仿和一氧化二氮（笑气）作为麻醉药。尽管最初的抵抗和挑战，这些发现为手术中更安全，更有效的疼痛管理铺平了道路。[1,2]。
麻醉，疼痛管理和公共卫生
摘要共感染，特别是在HIV，丙型肝炎或结核病患者中，在麻醉和疼痛管理中提出了复杂的挑战。本综述研究了为这一脆弱人群提供安全有效的护理的独特考虑，技术和策略。它探讨了共同感染对麻醉结果的影响，多学科方法的作用以及对公共卫生的影响。共同感染的患者通常具有复杂的病史，包括合并症和免疫系统受损，这可能会影响其对麻醉和疼痛管理的反应。诸如术前优化，量身定制的麻醉计划和密切监测等策略对于减轻风险和确保积极结果至关重要。多学科合作对于管理共同感染至关重要，包括麻醉师，传染病专家，外科医生和其他医疗保健专业人员。这种方法允许全面护理，以满足共同感染患者的独特需求和挑战。共同感染在麻醉和疼痛管理中的公共卫生影响很大，因为它们会影响医疗保健资源
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
抗血栓药物患者的局部麻醉。
Ÿ 维生素 K 拮抗剂 (VKA) 华法林、醋硝香豆素、苯丙香豆素。 Ÿ 口服直接Xa因子抑制剂（ODF-Xa）利伐沙班、阿哌沙班、依度沙班（见表格）。 Ÿ 直接肠外Xa因子抑制剂磺达肝癸钠（FDX）。 Ÿ 直接因子IIa抑制剂达比加群。 Ÿ 低分子量肝素（LMWH）依诺肝素。 Ÿ 未分级肝素 (UFH) Ÿ 阿司匹林 Ÿ P2Y 抑制剂 (IP2Y) 氯吡格雷、普拉格雷、替格瑞洛。
静脉注射区域麻醉（BIER块）方法
1伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目·雷扎医院血管和血管内手术研究中心血管外科助理教授，伊朗马什哈德； 2伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目雷扎医院血管外科血管和血管内研究中心麻醉学副教授，伊朗马什哈德； 3手术肿瘤学研究中心麻醉学助理教授，伊拉姆·雷扎医院，医学院，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德； 4伊朗马什哈德医学科学大学医学院麻醉学麻醉学副教授，伊朗医学院； 5伊朗Mashhad医学科学大学伊玛目REZA医院血管和血管内手术研究中心普通外科居民； 6普通医师，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德。
美国麻醉师学会和麻醉患者安全基金会关于选修手术/程序和麻醉的联合声明
Covid-19感染发表：2021年3月9日更新：2022年2月22日； 2023年6月20日，确定从COVID-19和适当的术前评估水平的患者的最佳手术时机具有挑战性，鉴于有限的研究和麻醉学家和其他人要考虑的麻醉学家和其他意外情况。 由于大多数美国居民至少接受了一种疫苗剂量，并且大多数次数可能已被SARS-COV-2感染，因此研究和患者结局将持续歧义，尤其是当了解个人患者特征，外科手术程序和可能的病毒突变的复杂性时。 这些修订后的建议认识到广泛的公共疫苗接种，在摩西亚后阶段的毒性变异较少，以及最近的证据，使麻醉师和其他人批判性和客观地评估手术或手术是否可以在SARS-COV-2感染后七个星期之前发生。 1,2我们认识到我们和国际伙伴的贡献，以解决持续的患者获得围手术期护理和治疗。 这些建议类似于英国的最新出版物，并与并与之保持一致。 3这些修订后的建议不会降低SARS-COV-2感染的重要性或感染对个别患者的影响。 4,5,6,7,8,9,10临床决策者，包括患者，应在七个星期之前讨论进行程序的风险和好处。 麻醉师必须保持警惕，并专注于确保患者安全，降低围手术期并发症的风险并改善手术结局。 和2。Covid-19感染发表：2021年3月9日更新：2022年2月22日； 2023年6月20日，确定从COVID-19和适当的术前评估水平的患者的最佳手术时机具有挑战性，鉴于有限的研究和麻醉学家和其他人要考虑的麻醉学家和其他意外情况。由于大多数美国居民至少接受了一种疫苗剂量，并且大多数次数可能已被SARS-COV-2感染，因此研究和患者结局将持续歧义，尤其是当了解个人患者特征，外科手术程序和可能的病毒突变的复杂性时。这些修订后的建议认识到广泛的公共疫苗接种，在摩西亚后阶段的毒性变异较少，以及最近的证据，使麻醉师和其他人批判性和客观地评估手术或手术是否可以在SARS-COV-2感染后七个星期之前发生。1,2我们认识到我们和国际伙伴的贡献，以解决持续的患者获得围手术期护理和治疗。这些建议类似于英国的最新出版物，并与并与之保持一致。3这些修订后的建议不会降低SARS-COV-2感染的重要性或感染对个别患者的影响。4,5,6,7,8,9,10临床决策者，包括患者，应在七个星期之前讨论进行程序的风险和好处。 麻醉师必须保持警惕，并专注于确保患者安全，降低围手术期并发症的风险并改善手术结局。 和2。4,5,6,7,8,9,10临床决策者，包括患者，应在七个星期之前讨论进行程序的风险和好处。麻醉师必须保持警惕，并专注于确保患者安全，降低围手术期并发症的风险并改善手术结局。和2。应对从COVID-19的患者进行选修手术，仅在麻醉医生，外科医生或程序主义者并共同同意继续进行时。理想情况下，手术患者应在手术手术前至少两周进行疫苗接种。11手术/程序的决定取决于两个因素：1。患者是感染性的吗？对于不再具有感染性的患者，就患者的风险而言，从Covid-19和手术/手术/程序之间等待的适当时间是多少？我们提供以下建议，以协助该决策过程。
使用Arduino MicroController
Surendra Shukla计算机科学与工程系，图形时代被视为大学，印度北阿坎德邦Dehradun，Surendrakshukla.cse@geu.ac.ac.ac.ac.ac.ac.ac.in Bhasker Pant Pant Pant Computer Science＆Engineering of Computer Science＆Engineering，图形时代，被视为Dehradun@dehradun@uttarakhand，248002 Vrince VIMAL INDER北部印度Dehradun的Graphic Era Hill大学计算机科学与工程系，印度Dehradun，248002 vvimal@gehu.ac.ac.in摘要 - 在医院中，手术和严重的药物在患者的无意识状态下进行，以避免在oparticular时期的疼痛中过剩。为使人昏昏欲睡，麻醉了。这些麻醉提供了对药物及其成分的准确测量。如果药物跨越有限的含量，则会长时间入睡。因此，药物的数量在手术和治疗的初始阶段起着重要作用。为了避免药物中的错误并节省时间，设计了自动麻醉注射器，该注射器由MicroController进行的程序和命令进行控制和功能。因此，所提出的系统可以通过分析检测患者的健康状况并使用Arduino微控制器进行自动提供麻醉。关键字：麻醉，手术，Arduino微控制器，传感器，直流电动机I.引言嵌入式系统在多种特征的多功能领域中起着重要的重要作用。此嵌入式系统是硬件和软件的组合，这些硬件和软件被累积并编程为功能以获得所需的结果，并具有准确的结果[1]。
HSS在第49届年度区域麻醉和急性...
加斯顿·拉巴特（Gaston Labat）奖授予了区域麻醉的先驱，也是阿斯拉第一任总统加斯顿·拉巴特（Gaston P. Labat）博士。该奖项表彰那些为区域麻醉的研究，教学或临床实践做出了杰出贡献的个人。我们很高兴克里斯托弗·吴（Christopher Wu）被选为今年享有声望的奖项。这对他以及所有对他的生活和职业的人都产生了积极影响。Wu博士于1989年从奥尔巴尼医学院获得医学学位，1993年在罗切斯特大学完成了麻醉学的居留权，并于1994年成为那里的助理教授。在1999年，他继续在约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）担任过许多临床和行政职务。2018年，他加入了特殊外科医院，他是一名参加麻醉师，临床研究主管和Weill Cornell Medicine的麻醉学临床教授。
麻醉实践中AI驱动内容的道德考虑
关注是问责制和责任。在涉及AI辅助系统的情况下，决定谁负责这些系统做出的决定是一个复杂的问题。如果AI系统建议使用不适当的药物剂量或无法检测到患者状况的关键变化，则会出现责任问题。5负责人：麻醉师，可能依靠系统给出的建议；医院；还是设计系统的AI开发人员？这是需要明确指南以确保责任正确的另一个挑战。这种责任歧义的结果可能会破坏对Ai-Adi-Lewed taunded麻醉管理的信任。另一个主要问题是透明度和信任。在医学实践中，需要透明度对于维持患者，同事和监管机构之间的信任是必要的。如果AI工具用于临床决策，则必须将所有利益相关者告知其使用和功能。6否则，缺乏透明度可能会破坏医生关系的信任，并减少患者在医疗系统中的信心。因此，为了保护这一信任，必须进行AI流程的有效沟通。患者隐私和数据安全是另一个大法律问题。麻醉中的AI系统需要大量敏感的健康数据才能有效发挥作用。这对违反患者的认识和遵守卫生保健隐私法的意义具有含义。需要麻醉和医院的部门
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。