4 与主治医生讨论根据临床情况选择医院。参见附录 B:德克萨斯医疗中心 (TMC) 医院联系信息。 5 与主治医生讨论所需救护团队的级别(例如,基本生命支持、高级生命支持、重症监护)、设备和特殊药物(例如,输液泵、氧气、呼吸机)以及患者特有的特殊因素(例如,体型较大、隔离状态) 6 文件: ● “封面” ● 如有指示的诊断成像胶片或 CD ● 其他适当文件
摘要 - 由于人口老龄化而导致的医疗工作人员短缺和医疗保健部门不断增加,这意味着许多患者在全世界医院的急诊科(EDS)接受重症监护方面面临延误。因此,使用自主,机器人技术和AI技术来帮助简化ED患者的分类至关重要。在本文中,我们介绍了正在进行的工作,以开发一种旨在减轻医院急诊室面临的当前压力的自主紧急分类支持系统。通过使用机器人和AI技术的组合,我们的解决方案旨在加快ED分类的初始阶段。使用ED Medic Input生成的合成患者数据集的初步评估表明,我们的解决方案有可能改善ED分类过程,从而支持在紧急情况下及时,准确地提供患者护理。索引条款 - 自主系统,人工智能,医疗保健,紧急分类,紧急护理
背景:在本文中,我们介绍了 i-TRIAGE,这是一种用于对急诊科患者进行分诊的智能决策支持系统。i-TRIAGE 是一个智能系统,它根据国际使用的分诊协议指南(名为“急诊严重程度指数”)创建。目的:目的是创建一个用户友好的应用程序,以协助分诊护士在程序中做出快速和正确的分诊决策,并为每个健康问题推荐最合适的专科医生,因为该国没有急诊医生的医学专业或专业化。此外,它可以作为医学或护理学生的教育分诊场景工具。方法:使用来自希腊帕特雷大学医院的 616 名分诊患者的数据库来开发和测试该系统。i-TRIAGE 用两种人工智能方法(机器学习、模糊逻辑)进行了测试。结果 该系统的评估基于国际通用指标,并被证明具有很高的成功率,尤其是在模糊逻辑的应用中。讨论 研究团队认为,i-TRIAGE 将来可能成为急诊科所有护士的有用工具,以协助分诊决策。
(6)其他 a.须在投标开始前提交《资格审查结果通知书》副本。若您已经提交过,则无需再次提交。 若申请人由代表人或其他代理人代为竞投,则其须于竞投开始前提交《授权委托书》。 邮寄投标应清楚写明公司名称、投标日期和时间、投标主题,并用红色写明“投标书已附上”,并于7月17日星期三下午5点之前邮寄至下述地址。此外,投标人还将提前通过邮件收到投标意向通知。 如果您希望参加投标,您必须于7月12日星期五下午1:00之前通过传真或其他方式提交市场价格调查文件。 投标者在参与前必须同意《驻军使用标准合同》和《投标及合同指南》(在东部陆军会计司令部网站(https://www.easternarmy.gov/gsdf/eae/kaikei/eafin/index html)或在泷原驻军会计司令部办公室公布)。 通过提交您的出价,您将被视为承诺遵守“关于排除有组织犯罪集团的承诺”。投标文件中应当包含下列声明作为接受的表示: “本公司(本人(若为个人),本组织(若为组织))承诺遵守有关排除有组织犯罪的书面承诺事项。”此外,如果您拒绝提交有关上述“有关排除有组织犯罪的书面承诺事项”,则您将无法参与投标。(k)如果在最初的投标中已有通过邮寄方式提交投标的投标人,则重新投标的时间如下。
保留所有权利。未经许可不得重复使用。 (未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的整合已成为一个主要关注点,并引发了其对急诊科 (ED) 分诊过程的影响的问题。人工智能模拟人类认知过程的能力加上计算技术的进步已在医疗保健的各个方面显示出积极成果,但人们对人工智能在急诊科患者分诊中的应用知之甚少。人工智能算法可以实现更早的诊断和干预;然而,过于自信的答案可能会给患者带来危险。本综述的目的是全面探索最近发表的关于人工智能和机器学习在急诊科分诊中的影响的文献,并找出研究空白。2023 年 9 月,使用电子数据库 EMBASE、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统化搜索。为了符合纳入标准,文章必须经过同行评审、用英语撰写,并基于 2013-2023 年在美国期刊上发表的原始数据研究。其他标准包括 1) 研究中的患者需要入住医院急诊科,2) 在对患者进行分诊时必须使用人工智能,3) 必须体现患者的结果。搜索使用医学主题词 (MeSH) 中的受控描述符进行,其中包括术语“人工智能”或“机器学习”和“急诊病房”或“急救护理”或“急诊科”或“急诊室”和“患者分诊”或“分诊”或“分诊”。搜索最初确定了 1,142 条引文。经过严格、系统的筛选过程和对证据的严格评估,最终选择了 29 项研究进行审查。研究结果表明:1) ML 模型始终表现出优于传统分诊系统的识别能力;2) 将 AI 整合到分诊流程中可显著提高预测准确性、疾病识别和风险评估;3) ML 可准确确定需要紧急救治的患者是否需要住院;4) ML 可改善资源分配和患者护理质量,包括预测住院时间。ML 模型在急诊室患者优先排序方面的优势有望重新定义分诊精度。
简介与背景。AI 虚拟助手具有巨大潜力,可帮助患者自我评估症状并在适当时寻求进一步治疗,从而减轻医疗系统负担过重的压力。为了使这些系统对全球医疗保健做出有意义的贡献,它们必须得到患者和医疗专业人员的信任,并满足不同地区和不同人群患者的需求。我们基于概率图模型 (PGM) 开发了 AI 虚拟助手,并证明它能够为患者提供分类和诊断信息,其临床准确性和安全性可与人类医生相媲美。重要的是,此次评估评估了 AI 和人类医生的准确性和安全性,并且与之前的研究不同,它还考虑了两种代理的信息收集过程 [ 1 , 2 ]。通过这种方法,我们希望通过直接将人工智能系统的表现与人类医生进行比较,建立对人工智能系统的信任,因为人类医生并不总是同意患者症状的原因或最合适的分诊建议。至关重要的是,该系统基于生成模型,允许相对直接的重新参数化,以反映不同地区和人口群体的当地疾病负担。这是一个很有吸引力的特性,特别是考虑到人工智能虚拟助手有可能在全球范围内改善医疗保健服务时。方法。我们的人工智能系统的核心是 PGM [ 3 ],旨在为用户提供分诊建议并提出可能的病症。图形模型的结构由医学专家定义,并通过流行病学数据和专家引出的组合进行参数化。给定一组用户输入的当前症状和风险因素,该模型推断出最可能的情况并生成后续问题 [ 4 , 5 , 6 , 7 ]。该系统的决策功能是通过使用效用模型扩展底层生成模型来提供的,该效用模型作为疾病后验的函数,旨在提供分类建议,以最大限度地减少对患者的预期伤害,同时也惩罚过度分类。
服务 神经外科和脊柱外科涉及神经系统问题的外科治疗,包括大脑、脊髓和周围神经。神经外科医生和骨科脊柱外科医生接受多年严格培训,平均接受 15 年高等教育。MultiCare 神经外科和脊柱外科医生技术精湛,可以使用该地区一些最好的最新成像、诊断设备和治疗设施。他们与社区中的许多其他专家和医疗专业人员合作,为患者提供从诊断、治疗到康复的全方位护理。