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Mark W Feinberg，MD
心脏瓣膜的主要工作是确保血液通过心脏泵送时向正确的方向流动。每个瓣膜的两个或三个传单与血流开放和关闭。当您遇到瓣膜问题时，血液流动就会中断，您的心脏会肿大，导致心力衰竭的问题。心脏瓣膜的问题包括不正确打开（狭窄），因为它已经变厚，僵硬或不正确地关闭（反流或不足），因为它很弱或撕裂。
专注于心脏手术
Lars Asmis, MD Privatdozent der Universität Zürich, Hematology and Internal Medicine FMH, Hematology FAMH, Center for Perioperative Thrombosis and Hemostasis, Zurich, Switzerland, President Verein zur Förderung der Perioperativen Medizin (VFPM), Schindellegi, Switzerland Adrian Belii, MD Professor, Chair of Anesthesiology and Reanimatology No1 “Valeriu Ghereg” State University of Medicine and Pharmacy “Nicolae Testemitanu”: Department of Anesthesiology and Intensive Care, Institute of Emergency, Chisinau, Republic of Moldova Iana Burmistr, MD President of Moldovan Society for the Study and Management of Pain Nicolae Testemitanu State University of Medicine and Pharmacy, Chisinau, Republic of Moldova, Thierry Carrel，医学博士顾问外科医生，心脏外科，巴塞尔大学医院，瑞士Patricia Fodor，医学博士重症监护医学临床副教授，重症监护研究所副业副医师，瑞士苏黎世苏黎世苏黎世苏黎世，瑞士Serdarland Serdar Gunaydin，Md sergery Hosites，Ankara City，Ankara，Ankara，Ankara sergery sernakara serderland Serdargunaydin。HandeGürbüz，医学博士，Yüksek的副教授副教授副教授培训和研究医院，麻醉与复活系，Bursa，Turkiye Sandra Haubner，RN，RN，RN，MSC。注册护士，临床护士专家，总统实践发展重症监护室，苏黎世苏黎世市，瑞士Sergei Marchenko，医学博士，医学博士，医学院教授，帕夫洛夫第一圣彼得堡州立医科大学，俄罗斯俄罗斯联邦政府，帕夫洛夫第一圣彼得堡州立医科
MLN907166 – 全球外科手术
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医学研究与外科
关键词：医疗保健、人工智能、诊断、疾病、测序 简介 人工智能 (AI) 有可能加速尖端技术的指数级增长，就像互联网一样。由于来自世界各地私营部门、政府和商人的激烈竞争，互联网作为一项指数级技术已经达到了顶峰。相比之下，人工智能仍处于起步阶段，全世界的人们都不确定它将如何影响他们未来的生活。人工智能是一门技术领域，它使机器人和计算机程序能够模仿人类智力，通过教授一组预定的软件规则，通过反复从经验中学习并慢慢走向最佳性能。虽然这种智能仍在发展，但它已经表现出五个不同级别的独立性。最初用于解决问题。接下来，思考解决方案。第三，回复询问。第四，使用数据分析来生成预测。第五，提出战术建议。大量数据集和“迭代算法”使这一切成为可能，这些算法使用查找表和其他数据结构（如堆栈和队列）来解决问题。迭代是一种策略，其中软件规则会定期调整为数据中的模式，进行一定次数的迭代。人工智能不断进行小规模的渐进式改进，从而实现指数级增长，从而使计算机能够非常熟练地完成其所受训练的任务。对于每一轮数据处理，人工智能都会测试和衡量其性能以开发新的专业知识。为了解决复杂的问题，人工智能旨在创建能够模仿人类行为并表现出类似人类思维过程的计算机系统 [1]。人工智能技术正在开发中，以在医疗保健领域提供个性化药物。到 2030 年，六个不同的人工智能部门将通过利用更大、更易于访问的数据集，大大改善医疗保健服务。第一个是机器学习。人工智能的这一领域会自动学习，并根据识别数据中的模式、获得新见解以及增强系统旨在完成的任何活动的结果来产生改进的结果。它无需接受特定主题的训练即可做到这一点。以下是医疗保健行业中机器学习的几个例子。第一个是 IBM Watson Genomics，它通过将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合，帮助快速诊断和识别疾病。第二个是 Nave Bayes 项目
泌尿外科杂志
这项研究旨在使用乌洛皮亚视频（Tureopedia Videos）强调膀胱癌教育的批判性知识，这是一个由Turkiye的泌尿外科手术协会开发的电子学习平台。我们分析了2016年1月至2023年10月之间在乌洛皮省上传的膀胱癌的90个教育视频。两位经验丰富的泌尿科医生独立审查了这些视频，重点介绍了所介绍的基本信息。在90个视频中，有43个（47.8％）解决了非肌肉侵入性膀胱癌，39（43.3％）的重点是肌肉侵入性膀胱癌，而8（8.9％）覆盖了两者。关键主题包括Calmette-guerin（BCG）疗法，BCG衰竭后的治疗选择和膀胱切除术程序。乌洛皮亚是泌尿外科居民和专家的宝贵资源，提供了最新的信息和专家见解。
