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关于重症监护的研讨会III- MDR病原体和治疗措施中的创新 - 新方法椅子：Girish Agrawal，Avni Joshi，Avni Joshi（美国），SzymonSkoczyński（波兰），Mayank Saxena，Mayank Saxena，Mayank Saxena在ICU中了解MDR：ICU的MDR：ICU的机制：抵抗和创新的策略和创新策略和控制策略和控制策略和控制策略。（中校）Kunal Kumar（13+2分钟）解决了抗菌抗菌Eskape病原体的挑战：有效治疗的策略。Mansi Gupta（13+2分钟）Ceragenins（CSA）对MDR革兰氏阴性病原体的潜力。Pawan Kumar Singh（13+2分钟）对抗感染的创新治疗方法：抗生素组合，抗菌肽，纳米颗粒，噬菌体治疗和天然产物。vivek nangia（13+2分钟）新的治疗靶标：酪蛋白水解蛋白（CLP）和生物膜 - 新方法和策略。prejeesh balan（13+2分钟）重新利用抗抑郁药：抗菌特性和与抗抗性病原体抗生素的协同作用。（13+2分钟）
意大利布雷西亚严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 感染重症患者的临床表现和初步治疗
目的：始于中国湖北的 COVID-19 疫情正在持续，给意大利伦巴第大区的医疗基础设施造成了巨大压力。这些患者的管理仍在不断发展。材料和方法：这是一项针对感染 COVID-19 的危重患者的单中心观察性队列研究。床边医生每天提取患者的病史、治疗和短期病程数据。我们描述了该医院使用的管理和拟议的治疗严重程度量表。结果：共纳入 44 名患者，其中 11 名信息不完整。在研究的 33 名患者中，91% 为男性，中位年龄 64 岁；88% 超重或肥胖。45% 患有高血压，12% 正在服用 ACE 抑制剂。39% 的患者在 ICU 住院期间部分或全部接受了无创通气，无医护人员感染。大多数患者接受了抗生素治疗肺炎。根据该治疗方案，患者还接受了洛匹尼韦/利托那韦 (82%)、羟氯喹 (79%) 和托珠单抗 (12%) 治疗。10 名患者中有 9 名在 ICU 病程中存活下来并被转移到普通病房，其中一名在 ICU 中死亡。结论：ICU 的 COVID-19 患者经常患有高血压。尽管存在气溶胶的风险，但许多患者可以通过无创通气进行治疗。严重程度量表的使用增强了临床医生的管理。© 2020 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可 (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/) 开放获取的文章。
第 28 号公告 COVID-19 疫苗
但是我们有更多来自美国的数据。美国免疫实践咨询委员会得出结论，新冠疫苗的好处明显大于接种疫苗的风险。他们估计，在 12-17 岁的女性中，每接种一百万剂第二剂疫苗，可能会发生 8-10 例心肌炎，但可以避免 8,500 例新冠病例、183 例住院病例、38 例重症监护病房入院病例和 1 例死亡病例。在 12-17 岁的男性中，每接种一百万剂第二剂疫苗，可能会发生 56-69 例心肌炎，但可以避免 5,700 例新冠病例、215 例住院病例、71 例重症监护病房入院病例和 2 例死亡病例。
人工智能/机器学习联盟促进健康公平和研究人员多样性 (AIM-AHEAD) 计划
人工智能减少了ICU中婴儿罕见遗传病诊断的时间和精力，可以在5分钟内分析与13,000种遗传病相关的450万种变异。
已发布版本的引文 (APA)：van der Werf, T. S. (2021)。人工智能指导经验性抗菌治疗——准备好迎接黄金时段了吗？临床传染病，72(11)，E856-E858。 https://doi.org/10.1093/cid/ciaa1585
耐药革兰氏阴性菌和金黄色葡萄球菌（尤其是耐甲氧西林金黄色葡萄球菌 (MRSA)）引起的院内感染对公共卫生构成了巨大威胁 [1]。如果初始抗菌治疗不合适，死亡率会增加 [2]。医生意识到了这一令人生畏的前景，并且由于害怕让这些微生物暴露在外，他们常常会受到诱惑开出过量的、有时甚至是不合适的抗菌药物 [3]。随之而来的累积抗菌压力早已被认为是耐药性的主要驱动因素 [4、5]。以循环模式而非随机混合模式使用备用抗菌药物的政策无助于降低重症监护病房 (ICU) 高风险环境中的细菌耐药性 [ 6 ]。在荷兰 ICU，口服和肠道不可吸收抗菌药物（粘菌素、妥布霉素和两性霉素）与全身性头孢噻肟连续 4 天联合使用，可带来微小但显著的生存优势 [ 7 ]。然而，在耐药细菌压力较高的 ICU 中，与标准治疗相比，选择性消化道净化并未减少由这些细菌引起的血流感染
* 通讯作者：Mohammad-Amin Abshat (MD)，伊朗拉什特吉兰医科大学医学院。Seyed Javad Masoumi (MSc)，伊朗德黑兰大学心理学与教育学院心理学系。电子邮件：aminabshat9777@gmail.com 电子邮件：masoumi.seyedjavad@gmail.com 如何引用本文：Khani A、Sadeghi Velni E、Hosseini SS、Bagherieh D、Abshat MA、Masoumi SJ。人工智能：一种改善重症监护病房患者护理的宝贵而有效的工具。J Nurs Rep Clin Pract。2024 年。
AI 在 ICU 护理中最重要的贡献之一是它能够实时处理大量患者数据 [5]。ICU 患者通常使用各种设备进行监测，这些设备可跟踪生命体征，包括心率、血压、血氧饱和度和呼吸模式。AI 算法可以即时分析这些数据，识别模式并在并发症变得危急之前预测它们。例如，AI 可以通过识别患者生理数据的细微变化来检测败血症（一种危及生命的疾病）的早期迹象。这种预测能力使护士能够尽早进行干预，从而有可能预防严重的并发症并提高患者的存活率 [5]。
在健壮的联合模型设置中利用机器学习
在强大的联合模型设定主管中利用机器学习：Karen Cairns博士和Lisa McFetridge博士自2020年4月以来，贝尔法斯特皇后大学的研究人员通过贝尔法斯特皇家护理部门（ICU）的贝尔法斯特皇后学院的研究人员收集了大量数据。拟议的博士将开发新的统计理论，以更好地说明和分析此类数据的复杂性，并与贝尔法斯特皇家维多利亚医院的呼吸医学顾问紧密合作，计算机科学的高级讲师查尔斯·吉兰（Charles Gillan）将这一理论付诸实践。因此，这是对ICU患者产生现实世界影响的一个令人兴奋的机会。该项目将开发的新方法将用于确定严重不良事件的风险因素，并产生动态预测，这些预测将被纳入预警系统中以帮助ICU员工。机械通气是一种挽救生命的疗法，但不幸的是，它确实对患者构成风险。预防策略的早期鉴定和发展对于最终改善需要机械通气的患者的生存预后至关重要。该项目将开发新的鲁棒关节建模方法来同时分析ICU患者在住院期间从ICU患者收集的重复测量（纵向数据），并且这些生物标志物的动态变化对患者预后的影响（McFetridge 2021）。生存森林是一种合奏技术，类似于随机森林（Breiman 2001），它在事实上的环境中应用（Ishwaran 2008）。尤其是，这项工作将通过掺入生存树和随机生存森林来利用机器学习技术的准确性，以更好地捕获活动时间的过程。与标准生存模型（例如COX回归）相比，它们已显示出高度准确的集合预测指标，提高了预测精度。因此，它们在健壮的关节模型设置中的利用将提供更精确的动态个性化的生存预测，同时考虑了生物标志物随时间的发展，并且有可能存在趋势不符合人群平均值的外围个体的共同存在的潜力。这种强大的方法将在ICU中为严重的不良事件奠定急需的预警系统的基础。该博士将融入针对预警系统开发和完善的更广泛的项目集合，学生与整个研究团队紧密合作，以实施所需的现实世界影响。有关该项目的更多详细信息，请联系主要主管（k.cairns@qub.ac.uk）。McFetridge，L.M.，Asar，Ö。和沃林（J. 63（8），1587-1606。 Breiman，L。随机森林，机器学习，2001年； 45，5-32。McFetridge，L.M.，Asar，Ö。和沃林（J. 63（8），1587-1606。Breiman，L。随机森林，机器学习，2001年； 45，5-32。
使用可解释的机器学习对重症监护病房中的心脏骤停进行早期预测：回顾性研究
背景：心脏骤停 (CA) 是重症监护病房 (ICU) 患者死亡的主要原因之一。尽管已经开发了许多具有高灵敏度的 CA 预测模型来预测 CA，但由于缺乏泛化和验证，它们的实际应用一直具有挑战性。此外，不同 ICU 亚型患者之间的异质性尚未得到充分解决。目标：本研究旨在提出一种临床可解释的集成方法，用于在 24 小时内及时准确地预测 CA，而不考虑患者的异质性，包括不同人群和 ICU 亚型之间的差异。此外，我们进行了独立于患者的评估以强调模型的泛化性能，并分析了临床医生可以实时轻松采用的可解释结果。方法：使用重症监护医学信息集市-IV (MIMIC-IV) 和 eICU 协作研究数据库 (eICU-CRD) 的数据对患者进行回顾性分析。为了解决性能不佳的问题，我们使用基于生命体征、多分辨率统计分析和基尼指数的特征集构建了我们的框架，并以 12 小时的窗口期来捕捉 CA 的独特特征。我们从每个数据库中提取了 3 种类型的特征，以比较 MIMIC-IV 中的高风险患者组和 eICU-CRD 中没有 CA 的患者之间的 CA 预测性能。在特征提取之后，我们使用具有成本敏感学习的特征筛选开发了一个表格网络 (TabNet) 模型。为了评估实时 CA 预测性能，我们使用了 10 倍留一患者交叉验证和交叉数据集方法。我们在每个数据库中针对不同队列人群和 ICU 亚型评估了 MIMIC-IV 和 eICU-CRD。最后，使用 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据库进行外部验证，以评估模型的泛化能力。所提方法的决策掩码用于捕获模型的可解释性。结果：在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 中，所提出的方法在不同队列人群中的表现均优于传统方法。此外，它在两个数据库中对各种 ICU 亚型的准确度都高于基线模型。可解释的预测结果可以作为非 CA 组和 CA 组之间的统计比较，从而增强临床医生对 CA 预测的理解。接下来，我们分别使用在 MIMIC-IV 和 eICU-CRD 上训练的模型测试了 eICU-CRD 和 MIMIC-IV 数据集，以评估泛化能力。结果显示，与基线模型相比，性能更优越。结论：我们用于学习独特特征的新框架在不同的 ICU 环境中提供了稳定的预测能力。大多数可解释的全局信息揭示了 CA 组和非 CA 组之间的统计差异，证明了其作为临床决策指标的实用性。因此，所提出的 CA 预测系统是一种临床
重症监护室中的最佳通讯工具？
近几十年来，计算机及其相关技术一直出现在重症监护病房 (ICU) 中，其应用范围一直在稳步发展，特别是在协助患者沟通方面。然而，这种技术主要用于监测患者，而不是协助患者主动参与护理，无论是在治疗方面还是在表达所面临的特定痛苦方面，尤其是对于因插管/人工气道存在而无法沟通的患者。目前的文献表明，对于重症患者，除了身体残疾外，在 ICU 接受治疗时，患者还会受到巨大的负面心理影响，这种影响会一直延续到康复期，超过 20% 的幸存者患有创伤后应激障碍 (PTSD) 和严重的心理和身体健康问题。1,2 由于沟通障碍，尤其是在 COVID-19 大流行期间，由于使用 PPE，患者和护理人员之间的视觉、声音和听觉交流受到阻碍，这种情况被放大了。Happ 等人的一项研究。 3 在美国六个 ICU 中进行的调查显示，大约 50% 的 ICU 患者保留了交流能力，并且有可能在辅助交流技术（也称为“增强和替代交流”（AAC））的帮助下与护理人员进行有意义的互动，但这些技术在 ICU 患者的使用有限。“增强交流”被定义为对言语的补充，例如使用手势和面部表情，而替代交流是指完全依赖其他系统和技术进行交流，例如语音生成设备。”4 它们可以是无技术、低技术或高科技模式来辅助交流。“无技术”模式依靠面部表情和自愿动作（手语）；低技术模式依靠纸张、书籍、包含图像、单词、常用短语或所有这些的组合的交流展示板；高科技模式依靠电子设备，包括从智能移动设备到集成硬件和软件的专用 AAC 技术。 5 AAC 还可根据使用工具或仅依赖人机交互分为辅助或非辅助。相关设备可以是固定或移动设备，如 iPad 或任何形式的定制平板电脑。目前正在进行研究，以利用技术与危重患者进行非语言交流，并大大缓解痛苦。