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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]
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。
人工智能在麻醉和疼痛管理领域的应用：一篇评论文章
摘要背景：人工智能 (AI) 为麻醉学等多个领域带来了进步。需要描述有关 AI 在麻醉学方面的应用的当前文献状态，以分析 AI 是否已应用于临床麻醉实践。事实证明，AI 和机器学习 (ML) 有助于制定有效的医疗保健策略。尽管 AI 已被用于实现麻醉自动化，但在麻醉学和疼痛管理中还不那么常见。方法：从 2003 年到 2023 年，从 Cochrane 图书馆、Google Scholar、Medline (Ovid) 和 PubMed 等多个数据库汇编了有关 AI 在麻醉学相关领域的各种用途的各种研究。然后对获得的数据进行分类、压缩和并列。该研究包括 AI、ML、疼痛和麻醉学的多种排列组合。结果：术后疼痛一直是麻醉师的主要关注点之一，而这方面的管理不善可能导致不良事件。近年来，疼痛管理策略取得了显著进展。其中之一，即人工智能在麻醉学和疼痛管理中的应用，引起了越来越多的关注。然而，尽管人工智能非常受欢迎，但也面临着挑战。结论：总体而言，本综述文章中探讨的大多数研究都预见了人工智能在麻醉学和疼痛管理中的应用的光明前景。然而，一些研究报告的结果好坏参半。因此，需要进一步进行更大样本量的调查来验证这些发现。关键词：人工智能、疼痛管理、麻醉学
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
麻醉自动化——人工智能会取代临床医生吗
除了提供大量潜在益处之外，麻醉领域日益增长的计算机化也带来了一些需要仔细考虑的挑战。在临床上，文献中概述的关键关注领域包括工作流程中断、临床医生技能萎缩和直接伤害患者 [5,9]。从伦理角度来看，一个主要问题是，面对机器学习对临床数据的需求以及新兴技术与相应法规之间固有的延迟，患者隐私遭到侵犯 [7,9]。这种担忧不仅仅是理论上的——2014 年 FDA 发布的一份健康 IT 报告指出，该组织仅旨在对 CDS 应用的少数几个领域建立密切监督，而许多领域则无人监督 [10]。由于许多问题尚未得到解答，确保将 AI 最佳地整合到我们的医疗保健系统中的过程需要周密的规划和不断的重新评估。
