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龙医一号，AI赋能，迈向未来
患者护理质量和生活质量 管理意外情况、应对增加的工作量、以最佳方式照顾患者并及时完成临床记录以确保护理的连续性需要付出相当大的努力。合格临床医生的劳动力短缺使日子更加艰难。借助我们随时随地的人工智能解决方案，临床医生每天可以节省 1 小时。Dragon Medical One 通过实时语音识别减轻了紧张的临床医生的管理负担，并提高了患者护理的效率、有效性和质量。更全面、更准确、更及时的记录可改善患者护理和临床医生的福祉。
农村产妇创新峰会 - 网站报告
人员配备问题源于招募和保留熟练的专业人士团队的困难，并保持其在小批量环境中的熟练程度，这也可能是招募的障碍。有效的专业人士团队包括提供产前，内部和产后护理的临床医生；再加上护士和其他可以提供麻醉，呼吸疗法以及其他妊娠和新生儿特异性护理的人。，他们必须能够提供稳定的24/7/365护理。没有任何一个都会导致产妇护理失败。提供临时护理的临床医生包括产科医生，家庭医学医生和认证的护士助产士。家庭医学医师是这些临床医生中分布最广泛的人，在农村社区几乎无处不在，而产科医生和经过认证的护士助产士往往位于城市地区。16、17、18在农村社区中，医生还必须同时为整个社区提供广泛的非资产护理需求，使家庭医学医生最好有望在存在支持设施和其他团队成员的情况下增加产妇护理。18，19
关于重症监护中的人工智能伦理，每位临床医生都应该知道的五件事
您的重症监护病房 (ICU) 刚刚收治了两名患有 2019 年冠状病毒病 (COVID- 19) 的患者，两人都需要插管。您只有资源为其中一名患者提供机械通气。在您看来，两人的病情同样严重，都需要试用机械通气。您的医院使用人工智能 (AI) 为稀缺资源的分配提出建议，以减少主观性并将治疗医生从分诊决策中剔除。该算法在没有显示数据或决策背后的原因的情况下，建议为其中一名患者（白人）而不是另一名患者（黑人）提供机械通气。您想知道算法为什么会做出这样的建议，以及它在道德上是否“正确”。随着人工智能应用成为临床实践的常规部分，重症监护临床医生将需要了解医疗保健人工智能所带来的道德和责任。在这篇简短的论文中，我们概述了每位临床医生都应该知道的五件事，以告知在重症监护中合乎道德地使用人工智能技术（摘要见图 1）。我们重点介绍了临床医生必须了解的问题，以便更广泛地参与有关人工智能使用的伦理审议。寻求更多信息和原则主义方法来解决医疗保健领域人工智能问题的读者最好阅读本系列关于人工智能的其他文章，或查阅其他权威出版物 [ 1 , 2 ]。首先，临床医生应该对人工智能背后的技术有基本的了解，因为他们最终仍将在伦理和法律上对治疗决策负责。作为一种通用技术，人工智能是指
大型语言模型的重症监护大数据部署和提取：描述性分析
背景：公开访问的重症监护数据库包含巨大的临床数据，但是它们的利用通常需要先进的编程技能。大型数据库和非结构化数据的日益增长的复杂性给需要编程或数据分析专业知识以直接利用这些系统的临床医生带来了挑战。目的：本研究旨在简化与重症监护相关的数据库部署和通过大语言模型提取。方法：该平台的开发是一个两步过程。首先，我们使用Docker Container Technology启用了自动化数据库部署，并具有结合的基于Web的分析接口Meterfase和Superset。第二，我们开发了重症监护室的预审预周化变压器（ICU-GPT），这是一种大型语言模型，在重症监护室（ICU）数据上进行了微调，该模型集成了Langchain和Microsoft Autogen。结果：自动部署平台的设计考虑了用户友好性，使临床医生能够在本地，云或远程环境中部署1个或多个数据库，而无需手动设置。成功克服了GPT的令牌限制并支持多策略数据后，ICU-GPT可以生成结构化查询语言（SQL）查询，并根据请求输入从ICU数据集中提取洞察力。为临床医生开发了一个前端用户界面，以在基于Web的客户端上实现无代码SQL生成。结论：通过利用自动部署平台和ICU-GPT模型的功能，临床医生可以更有效，更有效地可视化，提取和安排与重症监护相关的数据库，而不是手动方法。我们的研究可以减少在复杂的生物信息学方法上花费的时间和精力，并提高临床研究。
FDA 批准的医疗器械分析
摘要 目的 研究使用机器学习 (ML) 的医疗设备如何以及在多大程度上支持临床医生的决策。方法 我们搜索了符合以下要求的医疗设备：(1) 截至 2020 年 2 月由美国食品药品管理局 (FDA) 批准；(2) 供临床医生使用；(3) 用于临床任务或决策；(4) 使用 ML。提取了有关临床任务、设备任务、设备输入和输出以及 ML 方法的描述性信息。评估了基于 ML 的设备自动化的人类信息处理阶段和自主水平。结果 在 137 个候选设备中，包括 49 个独特设备的 59 个 FDA 批准。大多数批准（n=51）是在 2018 年之后获得的。设备通常用于辅助诊断（n=35）和分类（n=10）任务。23 个设备是辅助性的，提供决策支持，但让临床医生自己做出包括诊断在内的重要决策。其中 12 个自动提供信息（自主信息），例如心脏射血分数的量化，而 14 个自动提供任务决策，例如根据中风的疑似发现对扫描读数进行分类（自主决策）。设备自动化程度最高的人类信息处理阶段是信息分析（n=14），提供信息作为临床医生决策的输入，以及决策选择（n=29），其中设备提供决策。结论利用 ML 算法的优势来支持临床医生同时降低风险，需要临床医生和基于 ML 的设备之间建立牢固的关系。必须仔细设计这种关系，考虑算法如何嵌入设备、支持的任务、提供的信息以及临床医生与它们的交互。
卷发行12月37日04 2024
临床医生使用诊断材料，包括口腔内图像和外生图像，以确保在正畸治疗过程中的治疗计划或力学成功。由于这些记录是在治疗过程中特定时间点内以特定时间间隔拍摄的，因此休息位置，社交和自发的微笑的可重复性以及语音可以在实现美学治疗目标中发挥重要作用。在正畸治疗期间，临床医生需要一个可以认为恒定的参考点。但是，如果静止位置，社会和自发的微笑以及语音受情绪状态的影响，则在这种情况下，识别可靠的参考点变得具有挑战性，则可以在记录分析后观察到不归因于治疗的差异。3
健康的社会决定因素 - 美国医院协会
虽然这一变化促进了这些 Z 代码的更广泛使用，但《ICD-10-CM 官方编码和报告指南》并未包含“临床医生”的定义。因此，自 2019 年 10 月 1 日起，AHA 编码诊所发布了额外建议，为记录社会（而非医疗）信息提供了此定义。此处的“临床医生”可以包括任何被认为符合法规或医院内部政策规定的要求的人，以记录患者的官方医疗记录。这意味着在许多情况下，编码专业人员可以利用临床医生（包括但不限于社会工作者、社区卫生工作者、病例管理者、护士或其他提供者）的社会需求文件。