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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。
氢气助力资源和能源密集型产业（REII）脱碳
本研究探讨了氢气在资源和能源密集型产业 (REII) 脱碳中的应用，并对钢铁制造业的情况进行了具体的分析。氢气在我国经济中的使用日益增加，意味着电力消耗也同样增加。这是因为目前最有前途的 H2 生产技术是水电解。为此，欧盟氢能战略预计 H2 生产能力将逐步提高。但可能会出现瓶颈（尤其是电解器所需的能量）。到 2030 年底，产能应达到 40 GW（约 10 Mt/y）。钢铁制造业严重依赖 H2 来实现工艺脱碳（通过直接还原铁矿石）。我们的研究分析了这种新工艺能够与欧洲和海外现有碳化资产（即高炉）竞争的条件。它强调需要从碳价格到通过碳差价合约实现的碳边境调整机制的综合和一致的政策，同时也强调不应忽视对电价的更好监管。
心血管重症监护病房（CVICU）临床奖学金
引言在第四纪心脏护理中心的心脏手术患者的术后护理发生在专用的心血管重症监护病房（CVICU）中。目前，重症监护医学（CCM）的培训缺乏足够的CVICU人群接触。在术前和术后心脏手术患者中，机械支撑设备的复杂性日益增加，并扩大了使用额外的技能。我们独特的CVICU临床奖学金使CCM医生能够获得额外的临床经验和技能，为心脏手术患者提供术后护理状态。临床研究员在加拿大艾伯塔省埃德蒙顿的Mazankowski Heart Institute（Mahi）的CVICU培训。这是一个完全由对心血管ICU特别感兴趣的强化主义者组成的26张床子专科单元。每年有1400多个入院。我们的CVICU是全面的；我们为常规的冠状动脉搭桥术，瓣膜心脏手术，胸主动脉手术，肺栓塞切除术和成人先天性心脏心脏手术提供护理。此外，我们还有一个大容量移植程序（心脏，心脏肺和肺），额外的有形生命支持（ECLS）护理（后手术后手术，作为移植的桥梁，以及严重的心脏病和呼吸衰竭）以及心室辅助装置（VAD）服务（暂时且耐用）。临床工作包括在8个CVICU轮换期间的夜间和周末内通话（28天内最多7个呼叫轮班）。国际学员申请人必须拥有政府/机构资金。奖学金计划这一一年奖学金包括CVICU的8个临床旋转，以及研究/质量改进的选定旋转（学术项目），超声心动图（经胸腔和经食道），心脏麻醉，移植和心室辅助设备。为加拿大学员提供的资金和资格资金由重症监护医学系CVICU研究与教育基金提供，并与艾伯塔大学的其他奖学金计划相称。此外，在奖学金开始之前，需要加拿大政府的工作许可。
克利夫兰诊所对内科的密集评论
免责声明仅出于一般医学教育目的提供此教育活动中的信息，并不是要代替医生的独立医学判断，相对于特定患者的医学状况的诊断和治疗选择。在此CME活动中表达的观点是作者/教师的观点。他们不代表克利夫兰诊所基金会的认可。在任何情况下，克利夫兰诊所基金会都不应对依赖于此CME活动提供的信息做出的任何决定或采取行动负责。
血有灌注柱有选择地吸附膝盖+淋巴细胞，以提高抗肿瘤免疫力和肿瘤大鼠的存活率
人工智能（AI）系统的安全是人类决策之一，既是一个技术问题。在AI驱动的决策支持系统中，尤其是在医疗保健等高风险环境中，确保人类互动的安全至关重要，鉴于遵循错误的AI建议的潜在风险。为了探索这个问题，我们在物理模拟套件中进行了以安全为中心的临床医生-AI相互作用研究。医生被放置在模拟的重症监护病房中，并带有人类护士（由经验培训者扮演），ICU数据图，高保真患者的人体模特和AI建议系统。临床医生被要求为模拟患者开出两种药物，患有败血症并戴着眼镜的眼镜，以使我们能够评估他们的凝视在哪里。我们在看到AI治疗建议之前和之后记录了临床医生治疗计划，这可能是“安全”或“不安全”。92％的临床医生拒绝了不安全的AI建议，而安全的AI建议占29％。医生增加了注意力（+37％的注视固定），以不安全AI建议与安全的建议。但是，在不安全的情况下，对AI说明国家的视觉关注并不高。同样，在不安全的AI与安全AI后，临床信息（患者监测器，患者图表）没有得到更多关注，这表明医生没有回顾这些信息来源来调查为什么AI建议可能不安全。医师只能成功说服通过床头护士的脚本评论来改变剂量。我们的研究强调了人类监督在安全至关重要的AI中的重要性，以及在高保真环境中评估人类系统的价值，更像现实世界实践。
重症监护室中感知到早期动员的障碍
在MEDLINE，EMBASE和CINHAL中进行了系统的文献，以进行系统评价，荟萃分析和随机对照试验（RCT）（RCT），与ICU患者早期动员有关。文献综述包括有关干预措施，改进结果，所使用的移动性工具以及确定现有障碍的调查的数据。由约翰·霍普金斯医学（Johns Hopkins Medicine）进行的一项调查，为该项目选择了ICU（PMABS-ICU）的患者动员态度和信念。在内布拉斯加州医学的所有五个ICU中，通过电子邮件发送给ICU注册护士（RNS）和患者护理技术人员（PCTS）的邀请。此外，在每个单元中都发布了信息传单。调查包括27个问题和一个开放式的免费文本部分，以供评论。使用SPSS 28.0，检查了调查结果的总分数和知识，态度和行为的子量表。根据多年的工作经验和分配的ICU的分数差异。结果
ECMO 治疗：重症监护室的生命支持
ECMO（生命支持机器）…………………………………………………… 5 两种生命支持类型…………………………………………………………………… 6 使用 ECMO 的时间长度…………………………………………………………………… 9 ECMO 的风险………………………………………………………………………… 10 药物……………………………………………………………………………… 11 输血………………………………………………………………………… 11 检查…………………………………………………………………………………… 11 您所爱的人可能看起来如何……………………………………………… 12 如何帮助您所爱的人…………………………………………………… 13 词汇表…………………………………………………………………………………… 14 如何前往雅培西北医院………………………………………… 20 注意事项和问题……………………………………………………………… 24
报告主题 无家可归者住宿的密集住房管理解决方案
在收到外部法律建议并咨询 FCC 法律部门后，Sell2Wales 发布了预先信息通知 (PIN)，以提供密集的无家可归者住宿管理服务。此通知旨在告知市场即将到来的委托意向并确定是否有其他人对此合同感兴趣。如上所述，没有收到任何其他兴趣。因此，我们认为招标活动不会有益，因为很可能只有 D2 PropCo 会竞标该合同。 如果没有其他供应商出面，则支持根据 PIN 期限的最新结果进行的例外流程。
急诊医学和重症监护中的人工智能和机器学习
和生命体征，帮助根据紧急程度确定护理优先级，改善繁忙急诊室的患者流量。预测模型：通过检查历史数据模式，AI 可以预测患者结果和潜在并发症，从而实现对高风险患者的主动管理。临床决策支持：AI 系统提供针对个体患者情况的实时、循证建议，帮助临床医生做出治疗决策，尤其是在不熟悉的病例中。培训和模拟：AI 为急救人员创建逼真的培训场景，增强他们对从创伤到心脏骤停等各种情况的准备。远程医疗集成：变革性 AI 提高了远程医疗能力，促进了远程会诊和监测，以确保患者无法前往急诊室时及时护理。资源管理：AI 通过预测患者激增和管理供应链物流来优化人员和资源分配，确保急诊室高效运作。患者随访和护理协调：AI 通过安排随访和与初级保健提供者协调来帮助管理紧急后护理，确保护理的连续性。自然语言处理：AI 通过语音识别和自动笔记简化文档处理，使医疗保健提供者能够更多地关注患者护理而不是行政任务。道德考虑和合规性：AI 通过监测治疗建议和数据处理中的潜在偏见来帮助维持法规遵从性和道德标准。