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担任心脏病专家
心脏病学是一种有吸引力的专业，出于多种原因。心血管疾病是世界各地死亡率的第一大原因，也是最常遇到医院的医疗表现。心脏病学内的范围很广，从急性住院紧急情况到门诊管理，放射学，年轻先天性和风湿性心脏病患者到老年/姑息治疗环境，再到临床发展到学术发展。这是基于证据的药物的巅峰之作，其既广泛有效的疗法范围都可以改善患者的结局，从而使其成为非常有意义的专业。范围宽的事实意味着您不一定要在所有方面都变得伟大。成功的心脏病学临床医生的主要属性是领导力，敏锐的决策以及良好的团队合作和沟通能力。拥有可靠的医学知识基础，包括生理学甚至物理学，对大多数领域确实很有帮助。的利益和程序能力是无价的。对最新文献，准则，批判性评估和参与研究的热情很有用。心脏科学和治疗学的快速进步是主要的挑战，不仅是为了适应最佳临床实践，还评估和选择了管理策略，包括在新西兰内部限制有限预算。另一个挑战是顾问前景。但是，专业必然会继续增长以满足人口不断增长的需求。与现任学员和顾问交谈很有帮助。通过获得经验来优化机会至关重要，海外奖学金实质上是强制性的，研究（包括较高的学位）很有帮助。进行基础培训心脏病学注册表跑步非常有用，可以查看您是否喜欢专业并认识顾问。强烈建议从事研究项目，包括随后的出席率+/-在会议和出版物上演讲。大多数具有合理能力和经验的本地候选人都有很大的机会在两次尝试中进行心脏病学培训。奥克兰地区培训计划是高质量的。心脏病学高级培训是三年的全职培训。核心运行是CATH，ECHO和电生理学；其他跑步包括心血管重症监护，成人先天性心脏病和研究。每次运行的重点是获得特定的技能和知识，然后是住院，门诊和待命承诺。”
无心脏病专家有氧运动秘诀
在布里斯托尔Oncall ACHD顾问（Bristol Switch）的UHW三级服务中的二级服务（Bristol Switch）这些患者的风险更高。- 心力衰竭 - 感染性心内膜炎
顾问心脏病专家对成像的专业兴趣
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心血管中的心脏病专家指南...
摘要现代医师面临着大量的临床和科学数据，远远超过了人类思想的能力。在过去的十年之前，数据可用性的进展尚未伴随分析方法。机器学习的出现（ML）算法可能会改善对复杂数据的解释，并应有助于将近乎无数的数据转化为临床决策。mL已成为我们日常实践的一部分，甚至可能进一步改变现代药物。必须承认ML在心血管疾病预测预测中的作用。本评论旨在为现代医师和研究人员准备ML带来的挑战，并解释基本概念，但同时也可能会在使用这些方法时出现的注意。此外，提出了当前已建立的经典和新兴的经典和新兴疾病概念的ML疾病预测概念。
人工智能与心脏病专家：当大脑、心脏和机器结合在一起
引言尽管在诊断和治疗方面取得了重大进展，心血管疾病 (CVD) 仍然是全世界发病和死亡的最常见原因，约占每年死亡人数的三分之一。1 2 早期和准确诊断是改善 CVD 结果的关键。其中的核心问题可以通过定期筛查来解决。尽管目前的筛查计划对于小众疾病来说成本低效，但人工智能 (AI) 无疑打破了我们目前心血管健康监测工具的功能规则；从使用心电图检测左心室收缩功能障碍，到以高于乳房 X 线摄影的准确度进行心血管风险预测。3 在本文中，我们希望简要介绍该领域的最新进展，以及人工智能如何不仅带来新技术的诞生，而且还扩展我们可用的现有工具的功能。
对心脏影像信息感兴趣的心脏病顾问医生
我们的心肺科室获得了英国超声心动图学会 (BSE) 的认证。该科室拥有一支敬业且经验丰富的生理学家团队，其中大多数都获得了 BSE 认证。该科室作为一个团队运作，由两家医院共同承担责任。该科室配备了十二台超声仪（GE Vivid S70 和 GE Vivid E95），支持 3D 超声、经食管成像、多巴酚丁胺负荷超声心动图和造影超声心动图。图像存档和报告通过飞利浦 IntelliSpace 心血管系统进行，我们的儿科和重症监护同事也使用该系统。我们的高级生理学家经营着一家生理学家领导的瓣膜诊所，并得到我们的影像心脏病专家的支持。新任命的同事将有机会进一步发展服务（例如生理学家领导的负荷超声心动图）并为生理学家提供指导。该科室积极参与教学，并接收来自 HEE 的 STP 学生。该部门在创新和研究/质量改进活动方面有着良好的记录。我们的部门每月举办一次强制性的 MDT 会议，以保持标准并提供进一步的教育。我们的大多数 STP 学生在国家和国际会议上提交了他们最后一年的论文。许多人在完成培训后选择与我们合作。
人工智能与心脏病专家：2020 年你需要了解的内容
我们生活在一个临床和生物数据空前丰富的时代，这些数据包括电子健康记录、可穿戴传感器、生物医学成像和多组学。收集这些数据的规模、复杂性和速度要求统计学和计算机科学采用创新方法，利用人工智能 (AI) 的快速发展，有效地识别疾病过程的可行见解。现在，研究人员和临床心脏病专家必须对人工智能的优势、应用和局限性有基本的了解。在这种情况下，人工智能是指一组计算概念，可以概括为机器概括学习的能力，以便有效地自主完成复杂任务。机器学习 (ML) 通过使用算法来提高任务性能，而无需明确编程来实现这一点，并且可以大致分为监督方法和无监督方法。在监督学习中，成对的输入和输出变量之间的映射经过迭代优化，以用于回归和分类任务。在无监督学习中，只有输入数据可用，并且使用算法来查找固有的聚类或关联。近年来，机器学习已由深度学习 (DL) 主导，这是一种使用多层神经网络逐步获得复杂数据更抽象表示的方法。图 1 提供了 AI 领域的高级示意图。DL 算法由三种类型的层组成：输入层、隐藏层和输出层。网络架构和初始训练变量（超参数）是预先确定的。每个神经元都有一个激活函数，它定义给定集合的输出
心血管疾病与肝病之间的关联，从临床务实的角度作为心脏病专家
摘要：心血管疾病和肝病密切相关。非酒精性脂肪肝疾病的危险因素与动脉粥样硬化心血管疾病的危险因素相同，也可能是动脉粥样硬化心血管疾病的危险因素。心力衰竭会导致肝纤维化，肝纤维化导致心脏预付和充血性恶化。尽管以前的一些报道考虑了心血管疾病与肝病之间的关联，但仍未确定心血管疾病患者的肝病管理策略。本综述总结了心血管疾病与肝病之间的关联。在非酒精性脂肪肝疾病的患者中，肝纤维化程度随着心血管预后恶化而发展。在心力衰竭的患者中，肝纤维化可能是预后标记。通过剪切波弹性摄影评估，纤维化-4指数和非酒精性脂肪肝疾病纤维化评分评估的肝僵硬与肝病患者的肝纤维化均与心力衰竭患者的预后较差有关。随着目前的人口衰老，管理对心血管疾病和肝病的重要性一直在增加。但是，尚未完全了解肝病的管理和干预措施是否改善心血管疾病的预后。需要进行未来的调查。
心脏病专家为心脏病学门诊诊所的患者进行治疗和生活方式改变推荐：TLC研究
简介：像建议在低危机中的患者进行运动，饮食和吸烟戒烟等生活方式的改变很重要，以防心血管疾病，也很重要的是，在高危人群中识别患者并减少心血管风险，并在生活方式变化中减少心血管风险，并在必要时进行药理治疗。目标：本研究评估了心脏病专家对患者的治疗和生活方式改变建议。材料和方法：我们的研究通过电子邮件从2024年1月至2024年2月与心脏病专家共享，并在线回答了调查。我们的问卷由30个问题组成，涵盖了与心血管保护，饮食，营养习惯，生活方式以及冠状动脉疾病，心力衰竭，心律失常和性障碍性血症的诊断和治疗策略有关的主题。结果：在分析中包括的104名参与者中，有37名（35.58％）为女性，而男性为67名（64.42％）。建议对所有患者进行定期运动的参与者的比例为25（24.04％）。确定建议有60（57.69％）参与者在中度重度心血管风险患者中使用阿司匹林进行初级预防。实现目标LDL值的速率保持非常低（2.88％）。结论：在心脏病学门诊诊所中推荐生活方式改变，饮食和运动的速度非常低。SGLT2抑制剂（SGLT2I）和血管紧张素受体 - 涅prilysin抑制剂（ARNI）在心力衰竭患者中已被备受推崇的药物。在接受心脏病学院门诊诊所的患者中实现靶标低密度脂蛋白胆固醇值的速率仍然很低。