XiaoMi-AI文件搜索系统
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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，
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
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。
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。
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
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
基于机器学习的预测肠道梗阻手术后早期并发症：多中心回顾性研究
背景：早期并发症会增加肠道梗阻手术后的院内住院和死亡率。重要的是要确定足够早期肠梗阻患者的术后早期并发症的风险，这将允许进行先发制化的个性化增强治疗，以改善肠梗阻患者的预后。基于机器学习的风险预测模型有助于早期诊断和及时干预。目的：本研究旨在根据机器学习算法在肠道梗阻手术后的患者早期并发症构建在线风险计算器。方法：从2013年4月至2021年4月，共有396例接受肠梗阻手术的患者在一个独立的医疗中心被录取为培训队列。总体而言，使用了7种机器学习方法来建立预测模型，其性能通过接收器操作特征曲线（AUROC），准确性，灵敏度，特异性和F 1 -SCORE评估。最佳模型通过2个独立的医疗中心进行了验证，这是一个公开可用的围手术期数据集，该数据集信息丰富的外科手术患者数据集（INSPIRE）以及由上述3个数据集组成的混合队列，分别涉及50、66、48和164例。Shapley添加性解释是测量的，以识别危险因素。我们可视化随机森林模型，并创建了一个基于Web的在线风险计算器。结果：训练队列中术后并发症的发生率为47.44％（176/371），而4个外部验证队列中的发病率为34％（17/50），56.06％（37/66）（37/66），52.08％（25/48）和48.17％（48.17％（79/164），术后并发症与8个项目特征有关：死亡率和发病率枚举的生理严重程度评分（螺母生理评分），胶体输注的量，诱导麻醉前的休克索引，ASA（美国麻醉学会）分类，分类，中性粒细胞的毛茸茸的百分比，在毛茸茸的情况下，育龄和年龄，以及年龄，年龄，以及年龄，均为年龄。随机森林模型的总体表现最佳，AUROC为0.788（95％CI 0.709-0.869），准确性为0.756，灵敏度为0.695，特异性为0.810，F 1秒速度为0.727，为0.727。随机森林模型还达到了验证1中的0.755（95％CI 0.652-0.839），在验证1.817（95％CI 0.695-0.913）中，较高的AUROC在验证队列中，验证队列2，类似的AUROC，类似的AUROC（95％COH）（95％COH）（95％COH）。验证队列4。
成人心脏手术数据库每月网络研讨会
我发现患者的病例混合在区域内相似。当您查看可能针对某个地区的质量计划时，这一点很重要。，作为数据经理，我的外科医生总是问我：“ XYZ医院在街道/州/边界上有3颗星，如果这样做，他们是否会分享自己的工作不同，以便我们可以尝试一下”。如果您属于区域群体，则此问题变得易于回答，因为您直接与XYZ Hospital的数据经理建立联系，并且该人通常更愿意为您提供帮助。此外，当您的州或地区没有质量协作时，区域团体特别有用。
在心脏手术中优化患者血液管理
抽象背景：心脏病通常接受心脏手术治疗，这通常需要术前，术中和术后输血。但是，输血是心脏手术后严重并发症（包括死亡）的危险因素。患者血液管理（PBM）计划是为了减少血液输血的风险来减少其在心脏手术中的使用。目的：这项系统评价旨在研究目前发表的有关PBM策略的文献，这些文献有效地降低了术前，术中和术后输血的率。方法论：这项系统评价分析了心脏手术中术前血液管理策略，重点是2018年至2024年之间发表的研究，旨在降低输血率。这项研究利用了修改后的2022协议进行系统审查和荟萃分析，使用2008系统对证据进行了分级，并选择了21项研究进行系统综述。Results: The studies identified 12 PBM strategies, including iron therapy, Aminocaproic acid, Cardiopulmonary by-pass system, cell salvage, Perfusion Blood Collection, gel foam patches, Large-volume acute normovolemic hemodilution, Platelets Transfusion Therapy, Modified Ultrafiltration, TEM-based algorithms, and restrictive management of SVO2, which significantly reduced blood心脏手术前，期间和之后的输血体积和速率。结论：确定的12种PBM策略是当前列表中的宝贵补充，但是需要进一步的临床评估以提高其心脏手术的功效和安全性。