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World File Search System听诊器
“大脑听诊器”
颅内压 (ICP) 升高通常在多种情况下进行筛查，包括脑积水、假性脑瘤和创伤 [1]。测量 ICP 的标准实践包括腰椎穿刺，通过压力计测量脑脊液开放压力，或通过应变计传感的外部脑室引流盐水柱的直接颅内接口测量脑脊液开放压力 [2]。这显然是侵入性的，而且往往会让患者感到不舒服。需要常规 ICP 监测的患者必须定期忍受这一过程 [3]。显然需要一种微创或非侵入性技术来筛查 ICP 升高 [4]。许多研究试图开发非侵入性方法来识别 ICP 升高，例如经眼超声、颈动脉多普勒和耳蜗导水管传输 [2,5,6]。然而，到目前为止，还没有一种被证明足够可靠以用于临床实践 [2,4- 7]。一种有趣的技术是利用鼓膜搏动来推导 ICP [8,9] 。该技术最早在 20 世纪 70 年代被描述，利用了脑脊液 (CSF) 和中耳之间通过耳蜗导水管 [10] 的已知通道。许多研究表明，这种连接可以将心脏搏动波形 (ICP 波形) 传输到鼓膜 (TM)，并可以从 TM 搏动中推导 ICP 波形 [10-14] 。尽管之前的测试已经能够推导这种波形，但耳蜗导水管多变的声学特性往往使得经典的 ICP 波形指标（如振幅和时间平均值）不可靠 [2,15] 。这种限制，加上最初检测这些波形所需的笨重而复杂的设备，使得这种
多心跳数字听诊器
摘要：当今世界，数字医疗仪器对于快速、准确的诊断至关重要。通过将多种功能组合到单个设备中，可以更经济地提供医疗保健，并提供更好的患者护理和医疗效率。该项目描述了一种具有集成血氧仪传感器和声音传感器的经济高效的数字听诊器的开发。听诊器有助于同时监测 spO2（外周氧饱和度）水平和心脏活动。声音传感器将心音转换为电信号，从而能够检测心脏功能异常。这些生命体征的实时数据被传输到将部署在医生手机上的 Web 应用程序中，使他们能够立即访问患者信息。这种创新设备为患者和医护人员提供了一种二合一解决方案，既高效又经济实惠。关键词：听诊器、SpO2、心脏功能、Web 应用程序、监测。简介 监测和聆听心脏和肺部活动对于识别任何异常或与先前列出的两个器官相关的任何疾病的开始至关重要（美国肺脏协会，nd）。在快速发展的医疗领域，对多功能且特别是低成本设备的需求不断增加。集成血氧仪功能的数字听诊器的开发是该领域的一项重大进步。建议的 Multi-Beat 数字听诊器不仅简化了监测 spO2 和心脏活动水平的过程，而且还以非常实惠的成本提高了诊断的速度和可靠性。将此设备链接到可通过医生的智能手机或 PC（个人电脑）访问的移动网络应用程序，将依靠实时图表和高精度数值平滑任何异常视觉识别，即使通过听诊器听到不显眼的声音也是如此。 目标 该项目的目标是创建一种集成血氧仪功能的数字听诊器，以改善对患者的监测和诊断。该项目旨在通过将这些基本任务集成到一个价格实惠的小工具中来简化生命体征评估。这将使医护人员能够更有效地识别和治疗医疗问题。这款尖端工具将提供可通过移动应用程序访问的实时数据，从而促进更快、更明智的医疗选择，以改善患者护理。
数字听诊器，用于早期检测心脏病的心电图数据
摘要 - 数字医疗保健的新兴领域揭示了一种新颖的诊断工具：一款用于早期发现心脏病的数字听诊器，如本研究中所阐明。通过利用Phonocartiography的细微功能，该设备捕获了错综复杂的心脏声音，随后通过先进的机器学习算法处理。传统的听诊器虽然必不可少，但可能会错过微妙的异常 - 通过精心分析Phonocartiographic数据来解决这种数字对应物的问题，以表明心脏异常的丝毫偏差。随着数字听诊器深入研究听觉提示，机器学习组件辨别出人类审计师通常无法察觉的模式和不规则性。这些数字声学和计算分析的汇合不仅增强了早期心脏病诊断的准确性，而且还促进了这些数据的档案，从而实现了对心脏健康的持续纵向评估。最初涉足现实世界申请的企业登记了令人鼓舞的精确率，巩固了其作为先发制人心脏护理中宝贵的资产的潜力。通过这项创新，我们站在心脏病的诊断方式上的范式转移的风口浪尖上，迈向及时干预措施并改善患者的结果。
萨尔马尼亚医疗中心医生听诊器卫生习惯评估——三级医院横断面研究
为了促进听诊器卫生习惯的遵守，一项研究建议，医生可以在向患者自我介绍和给出最终建议时对听诊器进行消毒，以鼓励听诊器卫生习惯的实践。23 在我们进行研究的 COVID-19 (SARS-COV-2) 大流行期间，我们发现一些医生 48 (23.40%) 将听诊器直接放在患者的皮肤上，其中许多人 73 (35.60%) 共用一个病房听诊器。值得注意的是，包括 COVID-19 在内的病毒可以在表面和皮肤上存活一段时间 18,24 。据报道有一例 COVID 19 感染病例，引发了人们对听诊器传播病毒可能性的担忧 25 。然而，根据医疗保健指南，建议在检查有接触预防措施的患者时使用一次性听诊器。26
人工智能使用数字听诊器检测儿童病理呼吸音的准确性
背景：通过手动听诊检测异常呼吸音的观察者间可靠性较差。带有人工智能 (AI) 的数字听诊器可以提高对这些声音的可靠检测。我们旨在独立测试为此目的开发的 AI 的能力。方法：儿科呼吸科医生根据音频回放和仔细的频谱图和波形分析，从儿童身上采集了 192 个听诊记录，分别标记为包含哮鸣音、爆裂音或两者都不包含，其中一个子集由第二位盲法临床医生验证。这些记录提交给专门经过训练以检测病理性儿科呼吸音的盲法 AI 算法 (StethoMe AI) 进行分析。结果：在优化的 AI 检测阈值下，Clinicloud 记录的爆裂音检测阳性百分比一致性 (PPA) 为 0.95，阴性百分比一致性 (NPA) 为 0.99；对于 Littman 收集的声音，PPA 为 0.82，NPA 为 0.96。哮鸣音检测 PPA 和 NPA 分别为 0.90 和 0.97（Clinicloud 听诊），对于 Littman 记录，PPA 为 0.80，NPA 为 0.95。
听诊器、病历、人工智能和泽字节：墨西哥数字医学的未来一瞥
科学技术正在以令人眼花缭乱的速度改变医学。尽管在我国，获得设备、数据存储和人工智能领域创新成果的机会仍然非常有限，但数字医学的进步为解决墨西哥医疗实践和公共卫生面临的一些最大问题提供了机会。数字医学可能造成颠覆性影响的潜在领域包括优质医疗服务的可及性、大城市专科的集中化、医疗治疗的非人性化、缺乏获得循证治疗的资源等。本综述介绍了一些引导医学新革命的进展，讨论了实施的潜在障碍，并提出了墨西哥纳入数字医学的关键要素。
d 1 将决策权下放给下级……
医疗领域的研究已发现听诊器是导致患者感染的主要原因之一。为了对抗这一原因，我们敦促所有医疗专业人员在为每位患者使用听诊器之前和之后对其进行消毒。哪种方法最能确保做到这一点？在所有病房、检查室、实验室和手术区的入口处为药剂师提供消毒垫。我们将定期对使用的消毒垫数量进行不定期审核。我们将根据审核结果给予表扬或谴责。与上述 A 相同，但每个包装纸都包含一张优惠券，用于参加每周抽奖，以赢取自己选择的奖品，并且不会进行审核。与上述 A 相同，但包装纸会在每次轮班结束时保存并交给主管/部门主管，并且不会进行审核。无论提交的包装纸数量有多少，合作的专业人员都会因采取行动而获得积极鼓励。每个部门的专业人员将被允许设计自己部门参与听诊器消毒计划的非货币激励/提醒。
回顾人工智能时代瓣膜和先天性心脏病的听力学诊断
近年来，电子听诊器与人工智能（AI）技术相结合，以数字化获得心脏声音，智能识别瓣膜疾病和先天性心脏病，并提高心脏病诊断的准确性。对基于AI的智能听诊技术的研究主要集中于AI算法，并且常用的方法是基于特征提取的端到端深度学习算法和机器学习算法，未来研究的热点是为了建立大型的标准化数据库，并统一这些算法，并在其他方面进行统一，并在其他算法中进行统一；算法可以与不同的算法兼容。此外，应该对不同的电子听诊器进行广泛的比较，以便算法可以与不同听诊器收集的心脏声音兼容；尤其是，尤其重要的是，云中算法的部署是人工智能未来发展的主要趋势。最后，基于心脏声音的人工智能的研究仍处于初步阶段，尽管在识别瓣膜疾病和先天性心脏病方面取得了长足的进步，但它们都在疾病诊断算法的研究中，几乎没有关于疾病严重性，远程监测，预后等的研究，这将是未来研究的热点。