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危重疾病中的人工智能及其对患者护理的影响：全面回顾
人工智能 (AI) 具有巨大潜力，可以改善重症监护领域并改善患者治疗效果。本文概述了 AI 在重症疾病中的当前和未来应用及其对患者护理的影响，包括其在感知疾病、预测病理过程变化和协助临床决策方面的应用。为实现这一目标，重要的是确保 AI 生成的建议背后的推理是可理解和透明的，并且 AI 系统在危重患者护理中的设计是可靠和强大的。必须通过研究和开发质量控制措施来解决这些挑战，以确保 AI 以安全有效的方式使用。总之，本文强调了 AI 在重症监护中的众多机会和潜在应用，并为该领域的未来研究和开发提供了指导。通过实现对疾病的感知、预测病理过程的变化并协助解决临床决策，AI 有可能彻底改变危重患者的护理并提高卫生系统的效率。
危重病人的诊断和预后脑电图分析：一项深度学习研究
脑电图 (EEG) 的视觉解释非常耗时、可能缺乏客观性并且仅限于人类可检测到的特征。基于计算机的方法，尤其是深度学习，可以克服这些限制。然而，大多数深度学习研究都集中在特定问题或单一病理上。在这里，我们探索了深度学习在基于 EEG 的诊断和预后评估中对各种病因的急性意识障碍 (ACI) 患者的潜力。我们回顾性分析了来自一项随机对照试验 (CERTA，NCT03129438) 的 358 名成年人的 EEG。卷积神经网络用于预测临床结果（基于生存率或最佳大脑性能类别）并确定病因（四种诊断类别）。最大概率输出作为网络对其预测的信心的标志（“确定性因子”）；我们还系统地将预测与原始 EEG 数据进行了比较，并使用可视化算法 (Grad-CAM) 来突出显示判别模式。当考虑所有患者时，预测生存率的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 为 0.721，基于最佳 CPC 预测结果的受试者工作特征曲线下面积为 0.703；对于确定性因素 ≥ 60% 的患者，AUC 分别增加至 0.776 和 0.755；对于确定性因素 ≥ 75% 的患者，AUC 分别增加至 0.852 和 0.879。预测病因的准确率为 54.5%；对于确定性因素为 50%、60% 和 75% 的患者，准确率分别增加至 67.7%、70.3% 和 84.1%。视觉分析表明，该网络学习了人类专家通常识别的 EEG 模式，并提出了新的标准。这项工作首次展示了基于深度学习的 EEG 分析在患有各种病因的 ACI 的危重患者中的潜力。确定性因素和输入数据与预测的事后相关性有助于更好地表征该方法并为未来在临床常规中的实施铺平道路。
中重度创伤性脑损伤成人危重患者的神经预测指南
摘要背景：中度至重度创伤性脑损伤 (msTBI) 在世界范围内具有很高的发病率和死亡率。准确的神经预测对于指导临床决策至关重要，包括患者分诊和过渡到舒适措施。在这里，我们提供了有关 msTBI 神经预测中常用的主要临床预测因子和预测模型的可靠性的建议，指导临床医生为代理决策者提供咨询。方法：使用建议评估、制定和评估等级 (GRADE) 方法，我们对文献中引用的临床最相关的预测因子和预测模型进行了系统的叙述性回顾。审查涉及制定特定人群/干预/比较/结果/时间/环境 (PICOTS) 问题并采用严格的全文筛选标准来审查文献，重点关注四个 GRADE 标准：证据质量、结果的可取性、价值观和偏好以及资源使用。此外，还起草了针对神经预测关键原则的良好实践建议。结果：在筛选了 8125 篇文章后，有 41 篇符合我们的资格标准。我们选择了 10 个临床变量和 9 个评分量表。许多文章对“不良”功能结果的定义各不相同。为了保持一致性，我们将“不良”视为“不利”。尽管许多临床变量与 msTBI 的不良结果有关，但只有在入院时双侧瞳孔无反应，且评估准确且不受药物或损伤影响的情况下，才被认为对于为代理人提供有关 6 个月功能结果或住院死亡率的咨询具有中等可靠性。在预测模型方面，严重头部受伤后皮质类固醇随机化 (CRASH)-basic、CRASH-CT（CRASH-basic 通过计算机断层扫描功能扩展）、国际 TBI 临床试验预后和分析任务 (IMPACT)-core、IMPACT-extended 和 IMPACT-lab 模型被推荐为在预测 14 天至 6 个月死亡率和 6 个月及以后的功能结果方面具有中等可靠性。当使用“中等可靠性”的预测因子或预测模型时，临床医生必须承认预后存在“相当大的”不确定性。结论：这些指南为临床医生在为 msTBI 患者的代理人提供咨询时，就个别预测因子和不良结果预测模型的正式可靠性提供了建议，并提出了神经预测的广泛原则。
ICU 中的营养支持
简介危重疾病是指危及生命的重要器官功能障碍，需要进入重症监护病房 (ICU) 进行维持生命的干预，例如机械通气。1 危重疾病本身和频繁需要镇静可能会导致昏迷和无法活动。严重的危重疾病与炎症、厌食、胃肠功能障碍和代谢紊乱有关，这些紊乱会产生明显的分解代谢，导致蛋白质流失、肌肉萎缩和无力以及可能持续数年的身体功能障碍。2-6 许多幸存者都会经历 ICU 后综合症，这种综合症结合了 ICU 获得性虚弱、认知功能障碍、肌肉骨骼疾病、虚弱、疲劳、内分泌病和情绪紊乱。4 因此，危重疾病是患者及其亲属极度脆弱、依赖和变化的时期（图 1）。营养支持是生命维持策略的一个重要组成部分，旨在通过提供能量和营养、预防蛋白质合成所需的维生素和微量元素的缺乏、以及最大限度地减少蛋白质和肌肉质量的损失来抵消危重疾病的有害影响。7
氧合目标对机械通气危重成人患者的个体化治疗效果
结果 在 ICU-ROX 验证队列中，对于个体患者，较低或较高 Sp O 2 目标治疗的预测效果范围为 28 天死亡率绝对降低 27.2% 至绝对增加 34.4%。例如，预测受益于较低 Sp O 2 目标的患者急性脑损伤患病率较高，而预测受益于较高 Sp O 2 目标的患者脓毒症和生命体征异常升高患病率较高。预测受益于较低 Sp O 2 目标的患者在随机分配到较低 Sp O 2 组时死亡率较低，而预测受益于较高 Sp O 2 目标的患者在随机分配到较高 Sp O 2 组时死亡率较低（效应修正似然比检验 P = .02）。使用预测最适合每个患者的 Sp O 2 目标，而不是随机的 Sp O 2 目标，将使绝对总体死亡率降低 6.4%（95% CI，1.9%-10.9%）。
在危重病人床边使用便携式低场磁共振成像评估脑损伤
结果 50 名患者（16 名女性 [32%]；平均 [SD] 年龄为 59 [12] 岁 [范围，20-89 岁]）接受了即时 MRI 检查。患者表现为缺血性卒中（n = 9）、出血性卒中（n = 12）、蛛网膜下腔出血（n = 2）、创伤性脑损伤（n = 3）、脑肿瘤（n = 4）和伴有精神状态改变的 COVID-19（n = 20）。检查时间为重症监护病房入院后中位数 5 天（范围，0-37 天）。分别对 37、48、45 和 32 名患者进行了诊断级 T1 加权、T2 加权、T2 液体衰减反转恢复和扩散加权成像序列。 30 名未感染 COVID-19 的患者中有 29 名（97%）检测到神经影像学异常，20 名感染 COVID-19 的患者中有 8 名（40%）出现异常。在重症监护室部署便携式 MRI 或扫描期间没有出现不良事件或并发症。
颅内压变异性作为危重患者颅内高压和死亡率的预测指标的作用
目的颅内压 (ICP) 监测是追踪神经外科患者的一种广泛使用且必不可少的工具，但仅使用基于 ICP 的范例来指导管理有局限性。有人提出，除了平均 ICP 之外，ICP 变异性 (ICPV) 可能是神经系统结果的有用预测指标，因为它代表了完整脑压自动调节的间接测量。然而，目前关于 ICPV 适用性的文献显示 ICPV 和死亡率之间存在相互矛盾的关联。因此，作者旨在使用 eICU 协作研究数据库 2.0 版研究 ICPV 对颅内高压发作和死亡率的影响。方法作者从 eICU 数据库中提取了 868 名神经外科患者的 1,815,676 个 ICP 读数。使用两种方法计算 ICPV：滚动标准差 (RSD) 和滚动平均值的绝对偏差 (DRM)。颅内高压发作定义为在任何 30 分钟的时间窗口中至少有 25 分钟的 ICP > 22 毫米汞柱。使用多元逻辑回归计算平均 ICPV 对颅内高压和死亡率的影响。使用具有长短期记忆的循环神经网络对 ICP 和 ICPV 进行时间序列预测，以预测未来的颅内高压发作。结果使用两种 ICPV 定义，较高的平均 ICPV 与颅内高压显着相关（RSD：aOR 2.82，95% CI 2.07–3.90，p < 0.001；DRM：aOR 3.93，95% CI 2.77–5.69，p < 0.001）。 ICPV 与颅内高压患者的死亡率显著相关（RSD：aOR 1.28，95% CI 1.04–1.61，p = 0.026，DRM：aOR 1.39，95% CI 1.10–1.79，p = 0.007）。在机器学习模型中，两种定义的 ICPV 均取得了同样好的结果，DRM 定义在 20 分钟内获得的最佳 F1 得分为 0.685 ± 0.026，曲线下面积为 0.980 ± 0.003。结论作为神经监测的一部分，ICPV 可作为预测神经外科重症监护中颅内高压发作和死亡率的辅助手段。进一步研究使用 ICPV 预测未来的颅内高压发作可能有助于临床医生对患者的 ICP 变化做出迅速反应。
治疗危重患者革兰氏阴性严重感染的抗生素治疗策略：叙述性综述
1 意大利布雷西亚大学 ASST Valcamonica 急诊科、ICU 部及外科手术室，25043 Breno 2 意大利罗马涅 AUSL Umberto I 医院，48022 Lugo 3 意大利米兰 20142 ASST Santi Paolo Carlo 急诊科、ICU 部 4 意大利米兰 Fatebenefratelli Sacco 大学医院临床药理学部，Via GB Grassi 74，20157 Milan 5 意大利布雷西亚 25123 ASST Valcamonica 急诊外科和医学部 6 意大利布雷西亚 25123 ASST Valcamonica 临床病理学和微生物学实验室 7 意大利布雷西亚 25123 ASST Valcamonica 医学理事会、感染控制部 8 意大利布雷西亚大学医学和外科专业系、放射科学和公共卫生部25123 意大利布雷西亚 * 通信地址：alberto.corona@asst-valcamonica.it † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
2010 年度计划报告 - 康特拉科斯塔健康服务
患者被送往能够提供所需服务的医院。医院目的地根据患者偏好和县 EMS 协议确定。危重患者可能会被送往最近的急诊科、STEMI 接收中心或创伤中心。非危重患者可在合理的旅行时间内被送往所选医院。当地面救护车运输时间过长时，医疗直升机服务可用于运送危重患者。两家医疗直升机服务公司 CALSTAR 和 REACH 被授权每天轮流响应当地 EMS 呼叫。两家机构都提供高级生命支持服务，并在康科德的 Buchanan Field 保持 24 小时直升机单位可用。如果 CALSTAR 和 REACH 都不可用，其他直升机服务公司可以从邻近县提供响应。
