XiaoMi-AI文件搜索系统
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在“诊断和治疗策略”中，对 p16/Ki- 67 细胞学检测作为高危 HPV 阳性女性的分类检测进行评估
。CC-BY 4.0 国际许可 它是永久可用的。 是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 1 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.01.26.25321149 doi：medRxiv 预印本
k182719.pdf - accessdata.fda.gov
Quidel Triage ® TOX 药物筛查 94600 插入 Quidel Triage ® MeterPro 并由其读取。阈值浓度经过工厂校准，用于确定人类尿液中以下物质的主要尿液代谢产物的阴性结果或推定阳性结果：苯丙胺 (AMP)、甲基苯丙胺 (mAMP)、巴比妥类 (BAR)、苯二氮卓类 (BZO)、可卡因 (COC)、美沙酮代谢物、(2-乙基亚甲基-1,5-二甲基-3,3-二苯基吡咯烷)、(EDDP)、阿片类 (OPI)、大麻素 (THC) 和三环抗抑郁药 (TCA)。Quidel Triage TOX 药物筛查 94600 测试以套件形式提供，其中包含 25 个测试设备、25 个移液器、一个试剂 CODE CHIP 模块和 2 卷打印纸。测试设备单独包装，仅供一次性使用。
范围评论
医疗保健中人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合已成为主要的兴趣点，并提出了其对急诊科（ED）分类过程的影响的问题。AI模仿人类认知过程以及计算进步的能力在医疗保健的各个方面都表现出了积极的结果，但是对于ED中AI中使用AI的使用知之甚少。AI算法可能允许较早的诊断和干预；但是，过度自信的答案可能会对患者造成危险。这篇综述的目的是探索有关AI和ML在ED分类中的影响并确定研究差距的全面发表的文献。使用电子数据库，OVID MEDLINE和Web of Science进行了系统化的搜索。要符合纳入标准，必须根据美国期刊2013 - 2023年发表的主要数据研究进行同行评审，用英语编写的文章。其他标准包括1）对需要入院的患者进行研究，2）必须在患者进行分解时使用AI； 3）必须代表患者的结局。搜索是使用来自医学主题标题（网格）的受控描述进行的，其中包括“人工智能”，“机器学习”，“急诊病房”，“急诊室”，“急诊室”，“急诊室”，“急诊室”，“患者分类室”，“ Triage”或“ Triage”或“ Triage”或“ Triaging”。搜索最初确定了1,142次引用。经过严格的，系统的筛选过程和对证据的批判性评估，选择了29项研究进行最终审查。The findings indicated that 1) ML models consistently demonstrated superior discrimination abilities compared to conventional triage systems, 2) the integration of AI into the triage process yielded significant enhancements in predictive accuracy, disease identification, and risk assessment, 3) ML accurately determined the necessity of hospitalization for patients requiring urgent attention, and 4) ML improved resource allocation and quality of patient care, including predicting length of stay.在ED中优先考虑的ML模型的建议优势具有重新定义分类精度的潜力。
dissertation.pdf - Unisa 机构知识库
表 2.1 三级、四级或五级系统的医院分诊类别…………………. 39 表 2.2 按疏散优先级进行的分诊分类。………………………. 40 表 2.3 带有颜色代码和目标时间的标准分诊量表...…………………………………………………………………….... 42 表 2.4 南非各学院教授的现行 EMS 分诊标准………………………………………………………….... 43 表 2.5 分诊后对患者的进一步管理…………………………………... 47 表 4.1 以前实施/经历过的分诊环境………………. 69 表 4.2 实施的分诊类型………………………………………………………... 71 表 4.3 急诊科在患者分类方面遇到的问题……………………………………………………………. 73 表 4.4 分诊期间护士的角色。……………………………………………………. 77 表 4.5 影响感受的因素.... ……………………………………………. 79 表 4.6 护士在病人分诊中的核心能力.................................................................................................................... 81 表 4.7 本单位实施 Cape Triage Score 的优势和劣势.................................................................................... 85 表 4.8 改进分诊系统的建议.................................................................................... 89 表 4.9 未来培训需求.................................................................................................................... 91 表 4.10 其他评论和建议.................................................................................................... 92
扩大糖尿病筛查以识别急诊科患者中未诊断的病例
筛查的研究人群患者包括已经接受了血液工作的任何人接受临床护理的人，他们符合USPSTF糖尿病筛查指南。在研究时，这些准则建议对40 - 70岁的成年人进行体重指数（BMI）≥25的筛查。符合条件的患者没有糖尿病病史（基于问题清单，通过共享的健康记录系统护理（Care Whiewerevery Davery Davery Davery）[Care Whieware where LLC，Natick，MA]或通过患者在Ed triage的患者表现出的病史（Ed triage）和以前的六个月进行了六个月的测试。HBA1C测试是免费提供的，尽管没有跟踪有关下降的数据，但患者有机会拒绝测试。
基于人工智能的大规模伤亡管理解决方案简述
摘要。灾难经常导致大规模伤亡事件，从而引发伤亡收集点和高级医疗站做出一系列复杂的决策。灾难管理链中的基本组成部分是分类和伤亡后送。如果没有有效协调，伤亡后送可能会导致医院人满为患，并导致伤亡人数增加。因此，需要根据分类类别、所需/可用的救护车、人力资源和目的地医院能力来指导快速运输。在伤亡收集点，医疗决策过程非常复杂，因为大量血液可能会因内出血而流失，例如在腹膜、胸膜或心包区域，而没有任何明显的迹象。本文回顾了几项基于人工智能的大规模伤亡事件 (MCI) 分类和后送指导的研究。关键词：大规模伤亡事件、分类、伤亡收集点、高级医疗站、大规模伤亡管理、基于人工智能的解决方案。
研究声明
人类互补性。近年来，人们对机器学习模型的兴趣越来越令人兴奋，以帮助人类专家在包括医学，教育和科学在内的各种应用领域做出更准确的预测。在这种情况下，最终目标是人类互补性 - 使用机器学习模型的人类专家的预测比专家或单独模型的预测更准确。，这个目标一直难以捉摸，目前尚不清楚如何设计能够持续实现人类互补性的机器学习模型。在过去的几年中，我们进行了两项研究以填补这一空白。在第一线研究中，我们追求了算法分类的想法。在算法分类下，机器学习模型并不能预测所有实例，而是将一些实例辩护给人类专家。结果，一个人不仅必须找到机器学习模型，而且还必须找到一个决定谁预测每个实例的分类策略。在这里，主要的挑战之一是，对于每个潜在的分诊策略，都有一个最佳的机器学习模型，但是，分类策略也是人们寻求优化的东西。在一系列论文中，我们开发了一些第一个算法，并具有理论保证，可以在回归[1]，分类[2，3]和增强学习[4]设置下学习算法分类。在这些工作中，我们进行了观察性实验，表明，通过使用算法分类，我们可以平均实现人类互补性。但是，我们还意识到算法分类不能在实例层面上实现人类互补性。这是因为，根据设计，每种效果是由人类专家的性能或机器学习模型的性能决定的。为了避免上述限制，在第二条研究中，我们追求了机器学习模型的设计，而不是依靠算法算法分类，而是适应性地限制了人类专家的代理水平[5，6]。更具体地说，我们倡导机器学习模型，这些模型不是提供单个预测，而是提供一组预测，即预测集，并询问
人工智能解决方案面板操作指南
基于风险的分类................................................................................................................................................................ 26
州大规模烧伤伤亡计划
- 利用 EMS 内现有的事件指挥系统（包括使用医疗资源医院 (MRH)）和医院应急管理计划 - 当地和地区医院可能需要在较长时间内照顾烧伤患者，直到做出转运安排 - 烧伤科安置可能需要运送到俄勒冈州以外，具体取决于事件的规模；在这种情况下，西部地区烧伤灾难联盟 (WRBDC) 将协助协调患者分诊和转运。 - 俄勒冈州烧伤中心将协助医院进行二次分诊