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外科技术入学标准
外科技术 (ST) 入学标准 2026 年春季 这是一个具有选择性和竞争性的录取课程。被该学院录取并不保证可以被该课程的临床部分录取。与您的顾问一起申请该课程的临床/核心部分。 申请的最低标准：参见积分系统信息会议：学生必须参加每年 8 月至 10 月举行的强制性 ST 信息会议。要参加，学生必须通过 HACC ST 网站的“申请临床”部分回复。未能参加会议将导致您的申请无效。 建议：您必须在申请前与项目主任 Emily Simms 或 Bucks 博士会面。这次会议确保您收到所有必要的项目详细信息和您的跟踪表。请访问 Simms 女士的时间表以报名参加咨询预约。由于秋季是一年中的繁忙时节，建议在夏季学期安排预约。有关如何使用 Navigate 安排预约的说明，请参见此处。跟踪经验：跟踪表格必须在提交临床项目申请前 24 个月内填写。表格将在您与 Simms 女士或 Bucks 博士的首次咨询会议期间提供。请注意，跟踪过程可能需要长达 2-3 个月的时间，因此不要等到最后一刻。未能完成跟踪经验要求将导致您的申请资格失效。
24-022 顶级心脏外科中心
Premier Cardiac Surgery Center。Premier Cardiac Surgery Center, PLLC 是许可证持有者，而 Merrionette Park 11560 Medical Properties, LLC 是场地所有者。这是一个实质性项目，需接受第 1110 部分审查和第 1120 部分审查。财务承诺将在许可证发放后进行。伊利诺伊州卫生设施和服务审查委员会（“州委员会”）于 2018 年 2 月批准 Premier Cardiac Surgery Center（ASTC）作为许可证编号 17-058，以约 120 万美元的价格在 4,172 GSF 的空间内建立一个带有四个恢复站的手术室。申请人被批准提供介入心脏病学和电生理植入服务。在批准时，申请人表示他们预期的患者组合将是 62.5% 的医疗保险和 5% 的医疗补助。（来源 2018 年 2 月州委员会记录第 75 页）。下表一显示 ASTC 没有提供医疗补助，而且提供很少的慈善医疗。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
左撇子外科医生的微创手术
对于晚期转移性CRC而言，严峻（2）。微卫星不稳定性（MSI）是由于不匹配修复缺陷（DMMR）导致的微卫星序列（主要是1-6个核苷酸的串联重复DNA序列）内的复制误差，导致误差积累和微卫星不稳定性高（MSI-H），这是MetAstic Crc（3％）（3％）（3％）（MSI）（MSI-H）。微卫星不稳定性高（MSI-H）患者在肿瘤细胞中的DNA突变积累导致肿瘤新抗原的产生，从而增强肿瘤免疫原性，促进免疫细胞浸润并刺激抗肿瘤的免疫反应（5）。对于晚期CRC的管理，依赖于系统治疗，包括化学疗法，靶向治疗和免疫疗法（6）。对于患有MSI-H/DMMR的晚期CRC患者，主题演讲177研究发现，pembrolizumab单药治疗在客观反应率（43.8％vs. 33.1％）和无进展生存期（16.5 vs. 8.2个月）中明显好于全身化疗。这些结果表明，Pembrolizumab可以被视为MSI-H/DMMR晚期CRC患者的初始治疗选择（7,8）。在此，我们提出了双主要CRC的案例。通过下一代测序（NGS）确定两个病变为MSI-H。不同的免疫治疗结局，如在直肠病变中达到的完全临床反应（CCR），而在结肠病变中考虑了对免疫疗法的主要耐药性。此案例研究对主要免疫疗法抗性问题提供了更深入的分析
心脏外科两年期报告 2022-2023
ABC 级别 亚里士多德基本复杂度级别 ABC 评分 亚里士多德基本复杂度评分 ASD 房间隔缺损 AVR 主动脉瓣置换术 AVSD 房室间隔缺损 CABG 冠状动脉搭桥术 CAVSD 完全性房室间隔缺损 CUSUM 累计总和 DCRV 双腔右心室 EACTS 欧洲心胸外科协会 ECHSA 欧洲先天性心脏外科医师协会 ECMO 体外膜氧合 eCPR 体外心肺复苏 ELSO 体外生命支持组织 EuroSCORE 欧洲心脏手术风险评估系统 HOCM 肥厚性阻塞性心肌病 IABP 主动脉内球囊泵 IMACS ISHLT 机械辅助循环支持注册中心 IPCCC 国际儿科和先天性心脏代码 ISHLT 国际心脏病学会和肺移植 IVS 完整室间隔 LAA 左心耳 LAD 左前降支 LIMA 左内乳动脉 LV 动脉瘤切除术 左心室动脉瘤切除术 LVAD 左心室辅助装置 LVEF 左心室射血分数 LVOT 左心室流出道 MVR 二尖瓣置换术 MICS 微创心脏手术 NACSA 国家成人心脏外科手术审计 NACSD 国家成人心脏外科手术数据库 NICOR 国家心血管结果研究研究所 O/E 比值观察值与预期值 PAVSD 部分房室间隔缺损 PVR 肺动脉瓣置换术 PAPVC 部分性肺静脉异常连接
JNIS 2024 年 12 月 - 神经介入外科杂志
主编 Felipe C. Albuquerque 副主编 David Fiorella Joshua Hirsch 委托编辑 Michael Chen 副主编 Jildaz Caroff Reade De Leacy Kyle Fargen Jens Fiehler Violiza Inoa Akash Kansagra Thabele Leslie-Mazwi Michael Levitt Mario Martinez-Galdamez Justin Mascitelli James Milburn Isil Saatci Edgar Samaniego Jai Shankar Jan Vargas 基础科学副主编 Matthew Gounis David Steinman 社交媒体助理编辑 Dorothea Altschul Matthew Amans Jose Danilo Diestro Andrew Ducruet Matthew Fusco 技术视频助理编辑 Peter Kan Maxim Mokin 名誉编辑 Robert Tarr SNIS 执行董事 Marie Williams Denslow 编辑部 神经介入外科杂志 BMJ 出版集团有限公司 BMA House Tavistock Square 伦敦，WC1H 9JR，英国 电子邮件：info.jnis@bmj.com 作者和审稿人指南完整说明可在线获取：http://JNIS.bmj.com/ifora。文章必须以电子方式提交：http://mc.manuscriptcentral.com/jnis。作者保留版权，但必须授予 JNIS 独家出版许可：http://JNIS.bmj.com/ifora/licence.dtl
神经外科机器人技术的发展 - Thieme Connect
摘要 长期以来，技术与神经外科一直齐头并进。过去几十年来，神经外科机器人技术发展迅速，但要成为标准神经外科手术的“常规”元素，还有很长的路要走。除了它们比人类具有的明显优势（即精确度、一致性、耐久性和可重复性）之外，机器人还提供了超出人类解剖学可行性的额外运动自由。自 1985 年首次投入实际应用以来，机器人技术的前景已刺激了众多此类设备的开发和设计，以应用于神经外科。在当今时代，机器人在神经外科中的作用仅限于为深颅目标、活检、脊柱螺钉置入、深部脑刺激和立体定向放射外科规划运动和轨迹。这篇叙述性的非系统性综述讨论了各种机器人系统的发展，重点介绍了它们的神经外科应用。
还原计划 - 精密外科手术
门（增加热量损失）。4。所有光源应尽快转换为LED选项（现有灯泡故障时）。5。未来利用环境能源关税用于天然气和电力供应。6。通过使用团队和/或缩放平台进一步减少客户访问。7。公司通过在基于云的系统上存储所有文件，以降低打印，以供员工和客户远程访问。对于必要的打印，我们现在订购回收的激光弹药筒。8。典型的每日通勤时间为每名工作人员12英里，可以通过在克莱门特天气条件下使用自行车来降低这。9。任何无法进一步减少的碳排放量都将使用认可的碳偏移提供商被抵消，而不仅仅是依赖植树计划。气候变化已经增加了森林/野火的增加，因此纯粹是基于植物的养护，无法保证碳的偏移。
MLN907166 – 全球外科手术
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标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43