背景:机器学习 (ML) 是一种人工智能 (AI) 技术,它使用数据驱动的方法进行模式识别,已被证明对医疗保健领域的许多任务有益。为了描述 AI/ML 应用在临床中的商业可用性,我们对美国食品药品管理局 (FDA) 截至 2021 年 6 月批准/批准的支持 AI/ML 的医疗器械进行了详细分析。方法/材料:审查了 FDA 编制的 343 种支持 AI/ML 的医疗器械的公开批准函。分析了设备的特性及其预期用途模式,并对汇总数据进行了基本的描述性统计分析。结果:大多数设备都由放射科 (70.3%) 和心血管 (12.0%) 医学专业小组审查。自 2010 年代中期以来,这些设备的增长急剧上升。大多数 (95.0%) 设备根据 510 (k) 上市前通知途径获得批准,69.4% 是软件即医疗器械 (SaMD)。在 241 种放射学相关设备中,最常见的应用是诊断辅助 (48.5%) 和图像重建 (14.1%)。在 117 种用于诊断辅助的放射学相关设备中,20.5% 用于乳腺病变评估,14.5% 用于超声心动图上的心脏功能评估。在 41 种心脏病学相关设备中,最常见的应用是基于心电图的心律失常检测 (46.3%) 和血流动力学与生命体征监测 (26.8%)。结论:在本研究中,我们描述了 FDA 批准或批准的 AI/ML 医疗设备的模式和趋势。据我们所知,这是截至 2021 年最新、最全面的格局分析。
(a)在清理考拉栖息地树木时,应确保清理区域(清理场地)内的考拉有足够时间在无人干预的情况下迁出清理场地,特别是对于面积超过 3 公顷的清理场地,应采取以下措施:
处理脏床单;饮食——使用一次性产品准备饭菜,并在不进入受影响单位的情况下交接托盘;家政——适当的清洁和消毒;临床工作人员——提供护理时的隔离指南 f. 如何识别可能的接触和/或症状 g. 居民接触时的报告协议 h. 审查与传染源相关的设施协议 i. 根据需要修改病假政策 j. 经医学批准进行适合性测试以使用 N95 口罩,然后进行适合性测试并接受 N95 口罩使用培训 k. 经医学批准并接受使用替代呼吸防护装置的培训 l. 在照顾有症状或接触过的居民之前,员工将接受教育、培训并练习正确使用 PPE,包括注意正确使用 PPE 并在移除此类设备的过程中防止衣物、皮肤和环境受到污染。隔离协议 SARS-CoV-2 感染的感染控制预防措施
^阳性血清学(抗HCV IgG阳性)必须进行HCV RNA测试。测试抗HCV IgG阳性但HCV RNA检测阴性的个体可以被认为是非携带者。他们需要从认证医生那里获得医疗报告,以清除丙型肝炎感染。
^阳性血清学(抗HCV IgG阳性)必须进行HCV RNA测试。测试抗HCV IgG阳性但HCV RNA检测阴性的个体可以被认为是非携带者。他们需要从认证医生那里获得医疗报告,以清除丙型肝炎感染。
