《国防战略评估》将澳大利亚皇家海军水面舰队未来的责任推给了另一项现在应该结束的评估。其中有多少内容会公开尚不得而知,但要想发挥任何作用,就需要向澳大利亚工业界提供所需平台和时间表的最低限度信息。该评估由美国退役海军上将威廉·希拉里德斯 (William Hilarides) 进行,官方给出的单独研究理由是澳大利亚正在采购核动力潜艇 — — 而且由于这些潜艇本身就是强大的反潜战 (ASW) 资产 — — 因此未来可能需要不同组合的水面舰艇。撇开从来没有一艘潜艇被另一艘潜艇击沉的事实不谈,基本事实并没有争议。当一个安静的平台可以随意在水柱中上下移动时,其声纳装置的性能要比停在水面上的声纳装置好得多。希拉里德斯上将是一位潜艇专家,曾在核潜艇和发射弹道导弹的弹道导弹核潜艇上服役并指挥过它们,因此他非常清楚它们能做什么和不能做什么。然而,澳大利亚也拥有大量相关专业知识,因此问题来了:为什么澳大利亚皇家海军不能自己决定部队结构?可能的原因是 DSR 赞成取消整个“猎人”级护卫舰计划,该计划侧重于反潜战能力。
人工智能在预测整形外科皮瓣结果中的作用:系统评价方案 Sabreena Moosa,医学博士候选人 [1]*,Robert Dydynsky,医学博士候选人 [1] [1] Michael G. DeGroote 医学院,麦克马斯特大学,汉密尔顿,ON L8S 4K1 *通讯作者:sabreena.moosa@medportal.ca 简介:游离皮瓣手术包括重建各种组织缺损。皮瓣失败和感染、缺血等并发症仍然是皮瓣手术后令人担忧的问题,目前的术后护理标准是频繁的床边监测。机器学习模型等人工智能可以帮助外科医生进行术后监测和预测并发症。本系统评价的目的是提供一个框架,用于分析使用人工智能评估皮瓣手术结果和预测术后并发症的现有文献。方法:将使用 EMBASE 和 MEDLINE(1974 年至 2021 年 10 月)进行系统回顾,以确定相关文献。这将包括研究皮瓣手术术后环境中使用的人工智能和机器学习模型的研究。主要结果将包括评估基于这些模型评估皮瓣手术后结果的准确性,包括:皮瓣成功率、愈合和术后长达 1 个月的并发症。次要结果包括分析使用机器学习模型评估皮瓣手术后结果的利弊。研究将由两名独立审阅者筛选;将使用 Cochrane 偏倚风险工具评估偏倚风险,并使用 QUADAS-2 工具评估方法学质量。讨论:该协议将提供综述框架,总结当前探索人工智能对皮瓣手术结果的作用的文献。结果将有助于为外科医生提供当前应用的概述,并确定潜在的进一步研究和开发领域。结论:由于目前的临床实践是定期的床边监测,整合人工智能可以使该过程对患者更高效、更准确、更安全,并减少劳动力负担或医疗保健系统成本。本综述有助于确定潜在和改进的领域,从而进一步帮助实现皮瓣手术后的成功结果。关键词:人工智能;机器学习;皮瓣手术;结果;并发症;术后;监测;皮瓣成功介绍皮瓣手术
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