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2022 年 ACCP/ASHP 心脏病学药学复习和再认证课程
从 ADHF 中恢复。心脏移植和机械循环支持 教员：Douglas L. Jennings，Pharm.D.，FCCP，FACC，FAHA，FHFSA 长岛大学药学实践副教授 临床药剂师，心脏移植和 LVAD 团队 纽约长老会医院 哥伦比亚大学欧文医学中心 纽约，纽约 讲座时间 1.5 小时 关键词：心脏病学、心血管疾病、心力衰竭、移植 在本活动结束时，你将能够：
EAPC 预防心脏病学核心课程
1 伯尔尼大学医院 Inselspital 心脏病学系，伯尔尼大学弗莱堡大街 46 号，3010 瑞士伯尔尼； 2 心脏病学服务，圣玛丽亚大学医院/里斯本北大学医院中心 (CHULN)，里斯本学术医学中心 (CAML)，里斯本大学心血管中心 (CCUL)，Avenida Professor Egas Moniz，1649-035 里斯本，葡萄牙； 3 摩纳哥公国世界田径协会卫生与科学部，6-8 Quai Antoine 1er，98007 Monaco，摩纳哥； 4 心脏康复科，ASST，Via Medaglie D'Oro, 9, 26013 Crema，意大利； 5 斯皮利初级保健中心，克里特岛区域卫生系统，斯皮利 740 53，希腊； 6 意大利锡耶纳大学医学生物技术系、心脏病学系，Viale Mario Bracci 16，53100 锡耶纳； 7 Med-Ex 医学与运动，法拉利车队医疗合作伙伴，Via Vittorio Veneto 108，00187 罗马，意大利； 8 罗马大学医学科学与生物技术系，Corso della Repubblica 97，04100 Latina，意大利； 9 Mediterranea Cardiocentro，Via Orazio, 2，意大利那不勒斯 80122； 10 爱尔兰国家心血管健康与预防研究所，莫约拉巷，纽卡斯尔，戈尔韦 H91 FF68，爱尔兰； 11 荷兰乌得勒支 3584 CX 尤利乌斯健康科学与初级保健中心和乌得勒支大学医学中心； 12 康复和二级预防部，Corentin Celton 医院，巴黎大学中心公共医院，Parvis Corentin Celton 4，92130 Issy-les-Moulineaux，巴黎，法国； 13 洛桑大学医院 (CHUV) 内科部，Rue du Bugnon 46, 1011 洛桑，瑞士； 14 欧洲预防中心，杜塞尔多夫医疗中心，Luise-Rainer-Straße 6-10，40235 杜塞尔多夫，德国； 15 伦敦大学圣乔治医院心血管临床学术组，伦敦 SW17 0RE，英国； 16 意大利皮亚琴察 29121 帕尔马大学 Guglielmo da Saliceto 医院心脏科； 17 英国东英吉利大学心血管医学系，诺里奇研究园区，诺里奇 NR4 7TJ； 18 爱尔兰国立高威大学国家心血管健康与预防研究所，爱尔兰高威 H91 TK33 大学路； 19 伦敦帝国理工学院国家心肺研究所，伦敦 SW3 6LY，英国； 20 哈瑟尔特心脏中心和哈瑟尔特大学，比利时 3500 哈瑟尔特；以及 21 慕尼黑工业大学伊萨尔右岸大学医院、德国心血管研究中心预防和运动医学系，Georg-Brauchle-Ring 56，80992 慕尼黑，德国
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
欧洲心脏病学会：2019 年心血管疾病统计数据 代表地图集编写组 欧洲心脏病学会心脏病学地图集是
欧洲心脏病学会：2019 年心血管疾病统计数据 代表地图集写作小组 欧洲心脏病学会心脏病学图集是欧洲心脏病学会下属部门欧洲心脏机构编纂的心血管统计数据汇编 与欧洲心脏病学会成员国的国家协会合作开发 作者：Timmis A 1（写作小组主席）、Townsend N 2、Gale CP 3、Torbica A 4、Lettino M 5、Petersen S 1、Mossialos EA 6、Maggioni AP 7、Kazakiewicz D 8、May H 9、De Smedt D 10、Flather M 11、Zuhlke L,12 Beltrame J 13、Huculeci R,8 Tavazzi L 14、Hindricks G 15、Bax J 16、Casadei B 17、 Achenbach S 18 , Vardas P 8 附属机构：1 英国伦敦巴兹心脏中心和玛丽女王大学 2 英国巴斯大学卫生部 3 英国利兹大学医学研究委员会生物信息学中心、利兹心血管和代谢医学研究所 4 意大利米兰博科尼大学社会与政治科学系 5 意大利蒙扎圣赫拉尔医院 6 英国伦敦伦敦政治经济学院卫生政策系 7 意大利佛罗伦萨意大利医院心脏病专家协会中心 (ANMCO) 8 比利时布鲁塞尔欧洲心脏健康研究所欧洲心脏病学会卫生政策部 9 比利时根特大学公共卫生部 10 英国诺里奇东英吉利大学诺里奇医学院 11 南非开普敦大学红十字儿童医院 12 澳大利亚伊丽莎白女王医院和阿德莱德大学 13澳大利亚阿德莱德 14 意大利科蒂尼奥拉玛利亚塞西莉亚医院 - GVM 护理与研究中心 15 德国莱比锡大学 16 荷兰莱顿大学医学中心
成人心脏病学的可委托专业活动
- 此EPA重点介绍了管理后次心脏病的工作量和敏锐度。- 这包括优先考虑评估和咨询请求，支持初级居民，确定需要紧急关注的患者，应用当地机构的知识，其协议和资源，并根据需要寻求援助。- 这还包括接受和提供患者护理的移交。- 应在心脏病的第一个月内至少两次观察到此EPA。评估计划：主管与其他医疗保健专业人员的意见（例如，待命的员工，初级居民，护理协调员，干预主义者，急诊医师等）使用表格3。表格收集信息： - 提供输入的观察者（选择所有适用的人）：其他心脏病专家；其他医生；护士;居民或学生；其他观察者 - 呼叫的复杂性：低；中等的;高 - 电话类型：周末；周末收集2个成就观察。相关里程碑：
胎儿心脏病学中的机器学习：预期结果 - Lirias
摘要 在胎儿心脏病学中，成像（尤其是超声心动图）已被证明有助于诊断和监测可能与多种胎儿疾病相关的心血管系统受损的胎儿。目前使用不同的超声方法来评估胎儿心脏的结构和功能，包括传统的二维成像、M 型和组织多普勒成像等。然而，评估胎儿心脏仍然具有挑战性，主要是因为胎儿的不自主运动、心脏体积小以及一些超声检查员缺乏胎儿超声心动图方面的专业知识。因此，使用新技术来改善原始获取的图像、帮助提取测量值或帮助诊断心脏异常对于最佳评估胎儿心脏非常重要。机器学习 (ML) 是一门计算机科学学科，专注于教计算机执行具有特定目标的任务，而无需明确编写如何执行此任务的规则。在这种情况下，
事先授权 – 心脏病学和放射学服务
事先授权用于医疗保险和商业产品的 BlueCHiP 用于医疗保险的 BlueCHiP 需要事先授权，商业产品也建议事先授权。注意：此事先授权要求不适用于在急诊室、观察室或住院环境中提供的服务。政策声明用于医疗保险和商业产品的 BlueCHiP 订购心脏病学或放射学服务的医生必须向 BCBSRI 心脏病学和放射学管理计划供应商发起并完成授权。订购医生必须保留所有文件以支持所订购研究的临床适用性，并将准确完成授权。对于 BCBSRI 参与提供商，影像机构/医院不得代表订购医生获取临床授权。在任何情况下，除非 BCBSRI 以书面形式明确同意，否则医生不得使用影像机构/医院的代表或与影像机构/医院有关系的任何人来协助与心脏病学和放射学管理计划供应商进行授权过程的任何部分，包括准备临床适用性必要文件的任何要素。如果发现影像机构/医院在未经 BCBSRI 明确书面同意的情况下支持授权过程的任何部分，BCBSRI 将视该行为违反本政策，并将采取严厉措施，包括终止其与 BCBSRI 提供商网络的合作关系。如果机构/医院提供未经授权的心脏病学或放射学服务，则该服务将被视为机构/医院的财务责任，并且不得向会员收取费用。
小儿心脏病学的亚科培训要求
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