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新生儿筛查 ACT 表
免责声明：本实践资源主要设计为医学遗传学家和其他临床医生的教育资源，以帮助他们提供优质的医疗服务。遵守本实践资源完全是自愿的，并不一定能保证成功的医疗结果。本实践资源不应被视为包括所有适当的程序和测试，或不包括合理地旨在获得相同结果的其他程序和测试。在确定任何特定程序或测试的适当性时，临床医生应根据个别患者或样本所呈现的具体临床情况运用自己的专业判断。鼓励临床医生记录使用特定程序或测试的原因，无论其是否符合本实践资源。还建议临床医生注意采用本实践资源的日期，并考虑该日期之后可用的其他医学和科学信息。考虑知识产权利益是否会限制某些测试和其他程序的执行也是明智之举。
ASCO芝加哥的最佳2025
*学生目前被定义为高级学习机构和/或学习以进入特定职业。如果您想作为学生参加，请联系info@horizoncme.com了解更多信息。**行业员工**定义为药物，设备或诊断公司雇用的任何人。会议的主要目标是教育执业临床医生，了解癌症患者的最新进展和策略。由于空间是有限的，并且为了确保临床医生有足够的席位，因此只有在您拥有临床标题（NP，PharmD，MD，PA等）的情况下，行业员工才能注册为与会者。
伦敦：适当开具抗精神病药物治疗痴呆症
我很欢迎这一优秀资源，它可以帮助临床医生应对他们在考虑开始、继续和/或停止对痴呆症患者进行抗精神病治疗时面临的复杂挑战。对何时开始治疗的标准设置得很高，这是理所当然的。然而，当有指征并符合最佳实践时，也必须认识到这些药物在治疗个体患者方面发挥着重要作用。必须定期审查治疗的持续性。临床医生也会发现这个工具包是一个宝贵的资源，可以支持这些审查并防止不适当的长期处方。
围手术期护理中人工智能的未来
由AI提供支持的决策支持系统正在实时临床决策5。机器学习模型提供了有关操作决策，外科手术程序，可修改风险因素和术后护理方案的基于证据的建议5。此外，该技术被用来预测和预防药物错误6，甚至预测特定患者队列10的长时间。通过AI驱动的见解增强临床医生的专业知识有可能提高患者的安全性和简化护理提供过程，例如出院计划和人员配备。
护理人员和临床医生观点的调查
表 2 总结了调查中 CP 和 LFS 儿童的人口统计数据。所有看护者都照顾一名 CP 和 LFS 儿童，而大多数临床医生（n = 22；61%）的病例中至少有 10% 是 CP 和 LFS 儿童。看护者报告的平均儿童年龄为 9 岁（标准差 = 6 岁），而绝大多数临床医生报告的儿童年龄为 18 个月至 5 岁（n = 29；74%）、6 岁至 12 岁（n = 31；79%）以及 13 岁至 18 岁
在日常临床实践中成功实施基于人工智能的胸部X光计算机辅助检测系统
因其成本低、扫描时间短、适应症广泛等优势，已成为一种诊断工具 [1]。在日常实践中，胸部 X 光片通常用于健康检查、术前风险评估、住院前的常规筛查以及对有症状的心肺疾病患者的评估 [2]。由于胸部 X 光片通常不包含明显的异常，但其分析需要仔细检查复杂的结构，因此读者忽视异常的风险很大 [1,3]。大量检查带来的繁重工作量给放射科医生带来了进一步的困难。因此，基于人工智能的计算机辅助诊断 (AI-CAD) 可以作为第二意见，提高放射科医生诊断的效率和准确性 [1,4,5]。此外，人工智能还可以在日常实践中帮助转诊临床医生进行胸部 X 光检查 [6,7]。当临床医生观察胸部X光片时，可能无法获得官方放射学报告。在这种情况下，使用X光片做出的医疗决定是基于转诊临床医生而不是放射科医生的解读，这种情况可能尤其发生在门诊或急诊室。根据经验水平，转诊临床医生有时可能对自己对胸部X光片的解释缺乏信心，并且可能无意中没有咨询肺病学或胸外科专家[8]。此外，他们可能会因为担心忽视患者的问题而要求进行不必要的CT扫描或后续影像检查。目前，对AI的期望越来越高，转诊临床医生意识到AI可能能够支持他们的决策过程[9,10]。许多
NICU 和 PICU 中的人工智能：需要生态有效性、可追溯性和人为因素
摘要：儿科患者，特别是新生儿和儿科重症监护病房 (NICU) 中的患者，通常面临致命失代偿的风险增加。话虽如此，任何治疗延迟或药物剂量的微小错误都可能使患者的健康状况过于复杂。在这样的环境下，临床医生需要快速有效地理解大量医疗信息，以便对任何婴儿进行诊断和制定治疗计划。将人工智能 (AI) 整合到临床工作流程中可以成为保护儿科患者和提高护理质量的潜在解决方案。但是，在将 AI 作为儿科护理不可或缺的一部分之前，必须从人为因素的角度评估该技术，确保其准备就绪（技术准备水平）和生态有效性。解决 AI 问责制对于保护临床医生和提高 AI 在临床工作流程中的接受度也至关重要。本文总结了人工智能在NICU/PICU中的应用，并连续识别了人工智能中存在的缺陷（从临床医生的角度），并提出了相关建议，如果解决这些建议，可以提高人工智能对真实临床环境的准备程度。
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与飞行员的飞行前检查清单类似，专家广泛建议在患者就诊前进行就诊前计划 (PVP)，以提高护理质量、效率和体验。1,2 就诊前计划有助于优化对未达到目标患者的护理，3 改善跨学科团队合作，4 减少失约。5 美国医学会 (AMA) 已为就诊前和就诊间 PVP 制定了 10 个步骤。2 在实践中，临床医生可能会实施 1 个或多个步骤，并且没有直接证据来区分不同的方法。就诊前计划依赖于人力，许多临床医生认为其成本高或难以实施，导致 PVP 建议的采用不均衡。技术支持和人工智能 (AI) 工具的进步可能有助于推动 PVP 的实施。6,7 在这里，AI 被广泛定义为任何旨在模仿人类认知功能的信息技术。许多 PVP 包括按照常规时间表组装的明确定义的数据元素以及临床医生和患者之间高度结构化的沟通——这些活动完全在现代电子健康记录和人工智能的范围内。
精神保健领域的实用人工智能增强技术
将人工智能 (AI) 技术融入心理健康领域有望增加患者的可及性、参与度和护理质量，并改善临床医生的工作生活质量。然而，迄今为止，心理健康领域对人工智能技术的研究主要集中在政策制定者、临床领导者以及数据和计算机科学家面临的挑战，而不是一线心理健康临床医生在尝试将基于人工智能的技术融入日常临床实践时可能面临的挑战。在本期观点中，我们描述了一个“实用人工智能增强”框架，该框架通过描述三类新兴的基于人工智能的心理健康技术来解决这些问题，一线临床医生可以在临床实践中利用这些技术——自动化、参与度和临床决策支持技术。我们根据将人工智能技术融入其他医疗学科临床医生日常实践的新兴经验，阐述了这些技术带来的潜在好处、它们可能给心理健康临床医生带来的日常挑战，以及临床领导者和技术开发人员可以用来应对这些挑战的一些解决方案。
概念化机器学习，用于动态信息检索电子健康记录笔记
大量的时间临床医生花费在患者笔记中进行筛选，并记录了电子健康记录（EHRS）是临床医生倦怠的主要原因。通过在文档过程中积极，动态地检索相关注释，我们可以减少找到相关患者病史所需的努力。在这项工作中，我们将EHR审核日志的使用概念化为机器学习作为在特定时间点特定临床背景下的注释相关性的来源。我们的评估重点是急诊科的动态检索，这是一个具有独特信息检索和笔记写作模式的高敏度设置。我们表明，我们的方法可以达到0.963的AUC，以预测在单个笔记写作会话中将阅读哪些注释。我们还与几位临床医生进行了用户研究，发现我们的框架可以帮助临床医生更有效地检索相关信息。证明我们的框架和方法可以在这种苛刻的环境中表现良好，这是一个有希望的概念证明，它们将转化为其他临床环境和数据方式（例如，实验室，药物，成像）。