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现代计算机应用程序（昏迷）
对计算机系统的工作原理发展有所了解；计算机系统的组件及其相互关联，包括软件，数据，硬件，通信和用户。分析计算问题并应用计算原理以识别解决方案。使用有效的数据存储和检索技术以及基本的编程技能。收集有关计算机网络和网页设计的基本知识。使用广泛使用的开源电子表格软件应用程序（例如Open Office，Libre Office或Google电子表格）来提高数据管理，可视化，分析和演示。理解与使用计算技术和信息有关的道德意义，并确定技术对个人生活和社会的影响。发展所需的知识，技能和能力来利用数字经济带来的机会，并应对与在线业务运营相关的挑战和风险。了解人工智能及其子场的基础知识。建立对数据库管理系统的理解，重点是如何有效，有效地组织，维护和检索。从数据存储库中提取知识，以进行数据分析，频繁的模式，分类和预测。
评估昏迷幸存者的认知结果
1 蒙特利尔总医院，麦吉尔健康中心研究所，蒙特利尔，魁北克省 H3G 1A4，加拿大 2 麦吉尔大学医学院神经科学综合项目，蒙特利尔，魁北克省 H3A1，加拿大 3 麦吉尔医学院物理治疗学院，蒙特利尔，魁北克省 H3G 1Y5，加拿大 4 蒙特利尔大学麻醉学和疼痛学系，蒙特利尔，魁北克省 H3C 3J7，加拿大 5 蒙特利尔圣心医院，蒙特利尔北岛社会服务中心，蒙特利尔，魁北克省 H3C 3J7，加拿大 6 伦敦 Idental 药理学系，加拿大电话：+1-514-398-1325
脑电图功能连接有助于预测缺氧后昏迷的结果
目的：研究除非耦合脑电图特征外，脑电图功能连接特征对心脏骤停后昏迷患者预后的预测价值。方法：前瞻性、多中心队列研究。计算心脏骤停后 12 小时、24 小时和 48 小时 19 通道脑电图的相干性、相位锁定值和互信息。使用功能连接、脑电图非耦合特征和两者的组合训练和验证了三组机器学习分类模型。在六个月时评估神经系统预后，并将其归类为“良好”（大脑功能类别 [CPC] 1-2）或“较差”（CPC 3-5）。结果：我们纳入了 594 名患者（46% 预后良好）。在心脏骤停后 12 小时，基于最佳功能连接的分类器在预测不良预后方面实现了 51%（95% CI：34–56%）的灵敏度和 100% 的特异性，而使用 12 小时和 48 小时数据，基于最佳非耦合的模型在 100% 特异性下达到了 32%（0–54%）的灵敏度。两组特征的组合在 100% 特异性下实现了 73%（50–77%）的灵敏度。结论：功能连接测量可改善基于脑电图的缺氧昏迷不良预后的预测模型。意义：从早期脑电图得出的功能连接特征具有改善心脏骤停后昏迷结果预测的潜力。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。
使用 ML 算法检测 COMA 患者的人类活动
摘要 — 采用机器学习的健康监测系统通过物联网技术利用医院的传感器，促进昏迷患者的数据收集和协作。这些数据有助于医生在紧急情况下改善和管理昏迷患者的健康状况。该项目的硬件平台集成了能够进行互联网通信的传感器和摄像头，使医生能够通过智能手机进行远程访问。这种创新方法使医生能够在全球范围内访问和监控患者的健康状况。传感器收集重要的医疗数据，包括心率、血压和其他相关参数，然后通过互联网传输到医疗服务器。一系列摄像头进一步监控患者，数据被安全存储，供医生和患者亲属通过专用应用程序访问。如果传感器值超过预定义的阈值，则会触发紧急警报，提醒患者和医务人员。持续监测患者的健康参数可确保在必要时及时干预。通过服务器发送给医生的常规监测数据有助于诊断，促进精准的治疗策略。通过利用物联网进行数据收集，患者可以以更低的成本获得更好的医疗服务，从而更容易康复。该项目的执行率高达99.7%，证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。
昏迷中，我感觉到大脑里有一场葬礼，而且......
医学院探讨脑死亡的定义。JAMA。1968；205（6）：337-340。2. G Ma:s、O Chrysou、D Silva、T Birblis。脑死亡：历史、最新指南和
使用电生理学对昏迷和昏迷后患者的自愿注意力进行亚临床检测
1 认知-运动分离 (CMD) 是指“... 一些严重脑损伤患者中保留但未被识别的 (隐蔽的) 认知能力的急剧分离，其行为反应无目的或缺失”，最初的定义见 (Schiff, 2015)，最近又在 (Schnakers et al., 2022) 中进行了讨论。
神经同步性和复杂性在指示意识和急性昏迷中生存机会方面的互补作用
a 瑞士伯尔尼大学计算机科学研究所 b 瑞士伯尔尼大学医院神经内科中心神经病学实验中心 c 瑞士洛桑沃州大学中心医院 (CHUV) 临床神经科学系神经影像研究实验室 (LREN) d 瑞士洛桑洛桑大学医院和洛桑大学临床神经科学系神经病学服务中心 e 瑞士伯尔尼大学医院神经内科睡眠觉醒癫痫中心 - NeuroTec f 美国加利福尼亚州伯克利市加利福尼亚大学海伦威尔斯神经科学研究所
听觉刺激和深度学习可预测心脏骤停后昏迷苏醒
评估心脏骤停后昏迷患者的神经功能完整性仍是一个悬而未决的挑战。昏迷结果的预测主要依赖于专家对生理信号的视觉评分，这种方法容易产生主观性，并使相当多的患者处于预后不确定的“灰色地带”。对听觉刺激后脑电图反应的定量分析可以让我们了解昏迷时的神经功能以及患者苏醒的机会。然而，由于协议繁琐多样，标准化听觉刺激后的反应还远未在临床常规中使用。在这里，我们假设卷积神经网络可以帮助提取昏迷第一天对听觉刺激的脑电图反应的可解释模式，这些模式可以预测患者苏醒的机会和 3 个月后的存活率。我们使用卷积神经网络 (CNN) 对多中心和多方案患者队列中在标准化镇静和目标体温管理下昏迷第一天对听觉刺激的单次脑电图反应进行建模，并预测 3 个月时的结果。对于接受治疗性低温和常温的患者，使用 CNN 预测觉醒的阳性预测率分别为 0.83 ± 0.04 和 0.81 ± 0.06，预测结果的曲线下面积分别为 0.69 ± 0.05 和 0.70 ± 0.05。这些结果也持续存在于处于临床“灰色地带”的一部分患者中。网络预测结果的可信度基于可解释的特征：它与脑电图反应的神经同步性和复杂性密切相关，并受到独立临床评估的调节，例如脑电图反应性、背景爆发抑制或运动反应。我们的研究结果强调了可解释的深度学习算法与听觉刺激相结合在改善昏迷结果预测方面的巨大潜力。
静息态脑活动对临床预后不确定的缺氧昏迷患者的早期预测结果
多项神经影像学研究表明，CA 后 5 天内 DWI 的变化预示着不良预后。8-15 然而，DWI 分析的时机至关重要，因为弥散值在缺氧后不久就会发生变化。10 此外，虽然 DWI 是不良预后的有力预测指标，但它不够敏感，无法识别出预后良好的患者。大脑的自发活动不是随机的，而是在功能网络中组织的。16 静息状态 fMRI (rs-fMRI) 是绘制患者和健康志愿者大脑功能连接 (FC) 的有力工具。17 多项研究报告称，rs-fMRI 可以区分慢性脑损伤患者的意识状态，FC 下降与意识受损程度相关。18 最近有研究表明，fMRI 可以检测到脑创伤后昏迷患者对被动刺激反应的早期意识迹象 19 并且 FC 强度与昏迷后缺氧患者的良好长期预后相关。 20 然而，rs-fMRI 尚未系统地评估对昏迷后缺氧患者的早期预后。我们的研究旨在使用 rs-fMRI 和机器学习方法预测昏迷结果（即意识恢复与昏迷状态；即良好与不良结果）。我们专注于特别具有临床意义的病例，特别是昏迷的早期缺氧后患者和标准多模态测试后预后不确定的患者。