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外科技术演示_HA1222
• 外科技术课程由联合健康教育课程认证委员会 (CAAHEP) 认证。CAAHEP 根据外科技术教育认证审查委员会 (ARC-STSA) 的建议认证外科技术课程。该课程于 1999 年 10 月 15 日获得认证。
诊断和手术规划中的人工智能
使用卷积神经网络进行三维图像处理；CT 和 MR 医学图像的结构；放射组学和人工智能放射诊断实践中的人工智能；讲师：Egyed Zsófia 博士，乌索基医院放射科主任
外科技术课程学生手册春季...
预计缺课或迟到的学生应提前联系课程讲师（电话号码或办公室号码），或尽快通知。学生有责任说明错过的教学时间，并根据讲师的判断寻求补课许可。每次迟到、缺课或早退，无论原因如何，都将被记录在案，并将导致学生的课程专业等级降低。任何上课/临床迟到或早退 1 至 89 分钟，无论原因如何，都被视为半天缺课。任何迟到、早退或缺课/临床超过 90 分钟都被视为当天缺课。没有“有理由”的缺课或迟到。
欢迎来到手术中的人工智能革命
挑战：全球每年进行 2.3 亿例手术。手术经验是决定每例手术结果的主要因素。然而，手术经验无法量化，无法作为数据源获取，也难以在用户之间共享。这导致手术结果不稳定、并发症多、效率低下和手术护理成本高。
ssr-cardiothoracic surgery-2.pdf
练习。iv。确保与患者，同事和其他医疗保健的提供者有效沟通。v。通过研究，审计和科学写作提高基于证据的手术实践。vi。通过不断的专业发展来体现终身学习，包括获得新技能和能力。vii。表现出示例性的领导才能，包括设定和维护标准，支持他人以及具有应对压力的弹性。VIII。 培养企业家心态，平衡风险和利益，以解决创造性问题。VIII。培养企业家心态，平衡风险和利益，以解决创造性问题。
2024 年欧洲心脏学会 (ESC) 与欧洲心胸外科协会 (EA) 合作制定的房颤管理指南
作者/工作组成员：Isabelle C. Van Gelder * † ，（主席）（荷兰）、Michiel Rienstra ± ，（工作组协调员）（荷兰）、Karina V. Bunting ± ，（工作组协调员）（英国）、Ruben Casado-Arroyo（比利时）、Valeria Caso 1（意大利）、Harry JGM Crijns（荷兰）、Tom JR De Potter（比利时）、Jeremy Dwight（英国）、Luigina Guasti（意大利）、Thorsten Hanke 2（德国）、Tiny Jaarsma（瑞典）、Maddalena Lettino（意大利）、Maja-Lisa Løchen（挪威）、R. Thomas Lumbers（英国）、Bart Maesen 2（荷兰）、Inge Mølgaard（丹麦）、Giuseppe MC Rosano（英国）、Prashanthan Sanders（澳大利亚）、Renate B. Schnabel（德国）、Piotr Suwalski 2（波兰）、Emma Svennberg（瑞典）、Juan Tamargo（西班牙）、Otilia Tica（罗马尼亚）、Vassil Traykov（保加利亚）、Stylianos Tzeis（希腊）、Dipak Kotecha * † ，（主席）（英国）以及欧洲科学委员会科学文献组
如何引用。Barajas-Gamboa JS。重新定义数字手术时代：人工智能、增强现实和机器学习的作用
然而，一个限制是，AI系统需要大量高质量数据来最大限度地减少其结果的偏差。在外科领域实施AI的其他担忧是在数据处理和分析时存在保密风险和患者信息完整性丧失的风险。对此，世界卫生组织明确了其在医学领域使用AI的道德立场。他们强调根据正义、仁慈、患者自主和非恶意原则实施AI使用的重要性。关于在医学中使用AI的法律框架，世界上最先进的卫生系统已经出台了新的法规。然而，这一领域在不久的将来仍将不断发展（1,6）。近年来，AR和虚拟现实（VR）在改善外科领域的教学过程方面发挥了重要作用。这些日益普及的技术进步使医学生、住院医生和研究员能够沉浸在模拟和控制的场景中，从而获得培训过程中所需的手术技能和能力。AR 和 VR 的优势包括缩短学习曲线时间、通过不将真实患者暴露于学习目的来减少可能的手术并发症以及使用先前建立和验证过的课程 (8)。同样，
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
对儿科中机器人手术不断发展的作用的叙述性回顾：创新和未来的前景
1。儿科手术，曼彻斯特大学NHS基金会信托基金会，曼彻斯特，GBR 2。儿科手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，埃及3.大肠手术，Torbay和South Devon NHS基金会信托基金会，Torquay，GBR 4。一般手术，皇家德文大学医疗NHS基金会信托基金会，埃克塞特，GBR 5。泌尿科，皇家沃尔夫汉普顿NHS信托基金会，沃尔夫汉普顿，GBR 6。沃特福德综合医院一般手术，沃特福德，GBR 7。普通外科，布朗克利医院，阿伯里斯特威斯，GBR 8。普通外科，赫尔大学教学医院NHS Trust，Hull，GBR 9。普通外科，卡斯尔·阿莱尼医院，开罗，Egy 10。骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。 一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy骨科，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy，11。一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。 一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，Zagazig大学，Zagazig，Egy 12。一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy一般手术，曼苏拉大学儿童医院，曼苏拉，Egy