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Monash医疗中心过渡年度职位...
o获得重症监护超声和Echo的高级个人技能。o为超声心动图和重症监护超声检查的正式资格，包括CCPU，DDU，美国临床上的文凭 /硕士，EDEC等。< / div>o与Echo Sonographing和ICU临床医生一起参加定期的一对一教学课程。o与普通超声医生和ICU临床医生一起进行定期的一对一教学会议，以满足我们DDU的要求。o“基本脚趾简介”培训o首席ICU注册商和居民学习重症监护超声心动图。o在ICU中促进安全有效的超声使用。o与医院内的其他超声心动图提供者合作。
引用 (APA) de Metz, J., Thoral, P. J., Chorus, C. G., Elbers, P. W. G., & van den Bogaard, B. (2021)。行为人工智能技术用于 COVID-19 重症监护分诊决策：使隐含变得明确。重症监护医学，47(11)，1327-1328。 https://doi.org/10.1007/s00134-021-06453-8
亲爱的编辑，2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行使全球重症监护病房 (ICU) 的容量达到极限。虽然定量配给 ICU 床位和对启动维持生命疗法的适当性做出伦理判断多年来一直是重症监护的常规部分 [ 1 , 2 ]，但 COVID-19 带来了对不堪重负的 ICU 中的患者进行分诊的独特需求。虽然确实存在指导方针，但 ICU 入院政策因国家、机构和个体重症监护医师而异 [ 3 ]。此外，虽然指南建议在撤回维持生命疗法方面采取多学科方法，但分诊决定往往由个体医生在下班后、危机时刻和床边做出。为了改进这一分类过程，我们探索了实施基于行为人工智能技术 (BAIT) 的决策支持模式的选项，BAIT 是一种源自离散选择建模的技术 [ 4 ]。通过离散选择建模，可以将专业知识编码，以深入了解通常隐含的决策权衡（背景信息、补充信息）。我们旨在开发一个模型，阐明荷兰重症监护医师用来确定 COVID-19 患者是否有资格入住 ICU 的隐含条件。在多次头脑风暴会议中，我们确定了重症监护医师可能用来评估 COVID-19 是否有资格接受 ICU 治疗和机械通气的因素
重症监护病房内获得的医疗相关感染
• 2021 年，在重症监护病房 (ICU) 住院超过两天的患者中有 11,551 名 (15.6%) 出现至少一种 ICU 获得性医院相关感染 (HAI)（肺炎、血流感染或尿路感染）。 • 在 ICU 住院超过两天的所有患者中，10% 出现肺炎，8% 出现血流感染 (BSI)，4% 出现尿路感染 (UTI)。 • 66% 的肺炎发作与插管有关，38% 的 BSI 发作与导管有关，97% 的 UTI 发作与导尿管有关。 • ICU 获得性肺炎发作中分离出的最常见微生物是铜绿假单胞菌，ICU 获得性血流感染中分离出的凝固酶阴性葡萄球菌，以及 ICU 获得性尿路感染中分离出的大肠杆菌。 • 53% 的“治疗日”（DOT）中抗菌药物的使用是经验性的，38% 的 DOT 中是指导性的，9% 的 DOT 中是预防性的。 • 15% 的金黄色葡萄球菌分离株对苯唑西林有耐药性 (MRSA)，7% 的肠球菌属对糖肽有耐药性。据报道，20% 的大肠杆菌分离株、42% 的克雷伯氏菌属分离株和 46% 的肠杆菌属分离株对第三代头孢菌素有耐药性。据报道，12% 的克雷伯氏菌分离株、30% 的铜绿假单胞菌分离株和 85% 的鲍曼不动杆菌分离株对卡巴培南类抗生素有耐药性。
综合卒中干预综合...
注：心电图：格拉斯哥昏迷量表。 EC：加拿大量表。 VH/AI：血肿体积/缺血面积。 MLD：中线移位。 TTH：总住院时间。 ICU：留在ICU。 SEU：uncal 联锁标志。
重症监护室中的人工智能 - Thieme Connect
摘要 电子健康记录收集了重症监护病房 (ICU) 产生的大量临床、监测和实验室数据，其传播是人工智能 (AI) 的应用自然领域。AI 的定义很广泛，涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器学习，后者在 ICU 中更常用。机器学习可分为监督学习模型（即支持向量机 [SVM] 和随机森林）、无监督模型（即神经网络 [NN]）和强化学习。监督模型需要标记数据，即通过人工判断映射到预定义类别的数据。相反，无监督模型即使没有标记数据也可用于获得可靠的预测。机器学习模型已在 ICU 中用于预测急性肾损伤等病理、检测包括谵妄在内的症状并提出治疗措施（脓毒症中的血管加压药和液体）。未来，由于可用数据的质量和数量不断增加，人工智能将越来越多地应用于 ICU。因此，ICU 团队将受益于高精度模型，这些模型将用于研究目的和临床实践。这些模型也将成为未来决策支持系统 (DSS) 的基础，这将帮助 ICU 团队可视化和分析大量信息。我们呼吁在不同的电子健康记录系统之间建立一组核心数据的标准化，使用通用字典进行数据标记，这可以大大简化来自不同中心的数据共享和合并。
引用：Levi R、Carli F、Arévalo AR 等人。基于人工智能的胃肠道出血患者重症监护病房输血预测。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100245。doi:10.1136/bmjhci-2020-100245
摘要 目的 在可能出现血流动力学障碍或可能需要紧急干预的情况下，胃肠道 (GI) 出血通常需要重症监护病房 (ICU)。然而，许多进入 ICU 的患者出血停止，不需要进一步干预，包括输血。本研究提出了一种人工智能 (AI) 解决方案，用于预测入住 ICU 的胃肠道出血患者的再出血。方法 使用两个公开的 ICU 数据库（重症监护医学信息集市 V.1.4 数据库和 eICU 协作研究数据库）训练和测试机器学习算法，使用免于输血作为可能不需要 ICU 级护理的患者的代理。使用现成的数据（包括实验室、人口统计和临床参数）探索了多个初始观察时间范围，总共 20 个协变量。结果最佳模型使用 5 小时的观察期来实现接受者操作曲线下面积 (ROC-AUC) 大于 0.80。该模型在针对两个 ICU 数据库进行测试时表现稳健，所有数据库的 ROC-AUC 都相似。结论人们认识到人工智能对医疗创新的潜在破坏性影响，但在实施和部署之前，应考虑人工智能对医疗应用的风险和当前的局限性。所提出的算法并非旨在取代临床决策，而是为临床决策提供参考。前瞻性临床试验验证作为分类工具是必要的。
危重疾病中的 PK/PD
ICU 中危重患者的管理极具挑战性，因为它通常涉及使用多种药物，并需要根据患者的器官功能和反应快速改变剂量。与普通医院病房的患者相比，ICU 中的患者接受的药物数量是普通医院病房的两倍，死亡率更高，尤其是由于脓毒症和感染性休克 (Kane-Gill 2017)。感染源控制以及早期和适当的抗菌治疗是临床医生管理脓毒症或感染性休克危重患者的最有效策略 (Rhodes 2017)。因此，尽管 ICU 中的危重患者占所有入院人数的不到 10%，但 ICU 中每位患者的抗菌药物消耗量却是其他医院病房的 10 倍 (Dul hunty 2011)，这并不奇怪。然而，传统的抗菌药物给药方案和大多数抗菌药物给药指南可能并不适用于这些 ICU 患者，因为它们很少涉及与该患者群体相关的生理变化和疾病严重程度。有关给药方案的产品信息大多来自健康志愿者和/或门诊患者的数据，并未涉及与这一特殊患者群体相关的生理和 PK 差异。因此，对 ICU 中的所有危重患者应用标准剂量或“一刀切”给药策略可能是一种有缺陷的方法，会导致这些患者的抗菌药物暴露不足和治疗失败 (Abdul-Aziz 2018)。使用 PK 和 PD 原理优化抗菌药物给药
在重症监护中应用AI机器人的进步
背景：在最近的时期，由于人工智能（AI）的整合，关键医学领域已经历了重大进步。具体来说，AI机器人已经从理论概念演变为在临床试验和应用中积极实施。重症监护室（ICU）以依赖大量医疗信息而闻名，它提出了一种有希望的机器人AI部署的途径，预计将为患者护理带来实质性改善。目的：本综述旨在通过搜索与ICU病房相关的先前研究，发展和应用，全面总结重症监护领域的AI机器人的当前状态。此外，它试图解决其使用引起的道德挑战，包括与安全，患者隐私，责任划定和成本效益分析有关的问题。方法：遵循Arksey和O'Malley和Prisma提出的范围审查框架（用于系统评价和荟萃分析的首选报告项目）指南，我们进行了范围审查，以划定ICU中AI机器人的研究广度，并报告了ICU的研究和发现。文献搜索于2023年5月1日在3个数据库中进行：PubMed，Embase和IEEE Xplore数字库。合格的出版物最初是根据其标题和摘要筛选的。通过初步筛选的出版物经过了全面的审查。从最终出版物中提取，总结和分析了各种研究特征。最终，结果：在筛选的5908个出版物中，有77（1.3％）进行了完整的审查。这些研究共同跨越了21个ICU机器人项目，包括其系统开发和测试，临床试验和批准过程。在经过专家评审的分类框架上，这些框架分为5种主要类型：治疗援助机器人，护理援助机器人，康复援助机器人，远程介绍机器人以及物流和消毒机器人。其中大多数已经在ICU中广泛部署和商业化，尽管其中一些仍在测试中。所有机器人系统和工具均经过设计，可以为ICU的患者提供更个性化，方便和智能的医疗服务，同时旨在减少ICU医务人员的大量工作量并促进治疗和护理程序。这篇评论进一步探讨了普遍的挑战，特别是专注于道德和安全问题，提出了可行的解决方案或方法，并说明了ICU环境中AI驱动的机器人技术的潜在能力和潜力。
医疗机构感染控制审计（ICA）2023 -Bluvalt
IPC委员会的成员包括IPC主管，IPC部门成员，医疗总监，护理服务部主管，实验室主管（微生物学）（微生物学）（微生物学），外科手术室负责人，CSSD负责人，重症监护病房负责人（ICU）负责人（ICU）主管（ICUS），药物部门负责人，饮食部门负责人，环境健康部门负责人，其他部门负责人，供应部门负责人，供应部门负责人。IPC委员会的成员包括IPC主管，IPC部门成员，医疗总监，护理服务部主管，实验室主管（微生物学）（微生物学）（微生物学），外科手术室负责人，CSSD负责人，重症监护病房负责人（ICU）负责人（ICU）主管（ICUS），药物部门负责人，饮食部门负责人，环境健康部门负责人，其他部门负责人，供应部门负责人，供应部门负责人。
气道湿化策略对机械通气 COVID-19 患者的影响
背景：ICU 中所有使用机械通气的患者都必须对吸气气体进行加湿，可以使用加热加湿器 (HH) 或热湿交换器 (HME)。最近的研究表明，对于 COVID-19 患者，加湿设备的选择可能会对患者的管理产生相关影响。我们报告了 2 个使用 HME 或 HH 的 ICU 的数据。方法：审查了魁北克市 2 个 ICU 中第一波疫情期间需要有创机械通气的 COVID-19 患者的数据。其中一个 ICU 使用了 HME，而另一个 ICU 使用了加热丝 HH。我们比较了呼吸机设置和调整呼吸机设置后第一天的动脉血气。报告了气管插管阻塞 (ETO) 或亚阻塞事件以及限制加湿不足风险的策略。在台架试验中，我们用湿度计测量了不同环境温度下 HH 的湿度，并评估了其与加热板温度的关系。结果：我们报告了 20 名 SARS-Cov-2 阳性受试者的数据，其中 6 名在使用 HME 的 ICU 中，14 名在使用 HH 的 ICU 中。在 HME 组中，尽管每分钟通气量较高（171 vs 145 mL/kg/min 预测体重 [PBW]），但 P aCO 2 较高（48 vs 42 mm Hg）。我们还报告了在使用 HH 的 ICU 中发生了 3 次 ETO。湿度台架研究报告了 HH 的加热板温度与输送湿度之间存在很强的相关性。在采取措施避免湿度不足后，包括监测加热板温度，不再发生 ETO。结论：COVID-19 患者使用的加湿装置的选择对通气效率（增加 CO 2 去除率，减少死腔）和与低湿度相关的并发症（包括在高环境温度下使用加热丝 HH 时可能出现的 ETO）有相关影响。关键词：加热加湿；热湿交换器；死腔；CO 2；COVID-19；气管插管阻塞。[Respir Care 2022；67(2)：157–166。© 2022 Daedalus Enterprises]