XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System妇产科
人工智能在妇产科中的作用的全面回顾
人工智能 (AI) 的迅猛发展吸引了人们对其在各个领域的应用的兴趣，医疗保健领域也不例外。理论和学习算法的技术进步以及通过海量数据集进行处理的可用性，使计算系统在医学领域取得了突破。人工智能可以潜在地指导临床医生和从业者在处理病例和做出诊断时做出适当的决定，因此其应用在医学领域得到了广泛的传播。因此，计算机算法使预测变得如此简单和准确。这是因为人工智能甚至可以向许多患者准确提供信息。此外，人工智能的子集，即机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，有助于从海量数据集中检测复杂模式并使用这些模式进行预测。尽管面临诸多挑战，但人工智能在妇产科的应用仍取得了令人瞩目的发展。因此，本综述提出探索在妇产科中实施人工智能，以改善结果和临床经验。在此背景下，本综述阐明了人工智能的演变和进展、人工智能在妊娠不同阶段超声诊断中的作用、临床益处、产后早产以及人工智能在妇科中的应用，并提出了未来的建议。
从妇产科到泌尿妇科的人工智能最新发展
在当今的医疗实践中，临床医生需要处理大量数据才能改善患者的治疗效果。有时，一名临床医生需要处理数千张超声图像或数百份实验室结果。为了克服这一短缺，计算机寻求人类的帮助，并接受了“人工智能”方面的教育。我们在日常生活中使用人工智能（例如 Google、Netflix 等），但在医学领域的应用相对较新。在妇产科，人工智能模型主要使用超声图像进行诊断，但如今，研究人员开始使用其他医疗记录（如无压力测试或尿动力学研究结果）来开发人工智能应用程序。泌尿妇科是妇产科的一个发展中的分支，关于泌尿妇科人工智能的文章有限，但在这篇评论中，我们旨在增加临床医生对这种新方法的了解。
人工智能在妇产科自动化领域的应用——现状评估
数字化期待已久的进展每天都会产生大量的医疗数据，而对这些数据进行手动分析和有针对性的、以患者为中心的评估变得越来越困难甚至不可行。这种状况以及个性化精准医疗日益复杂的相关要求，凸显了整个医疗保健系统对现代软件解决方案和算法的需求。过去几年，几乎所有医学领域都采用了最先进的设备和技术，确实已经使自动化流程至少部分进入了常规临床实践。这类系统利用了各种各样的人工智能 (AI) 技术，其中大多数已经开发用于优化医学图像重建、降噪、质量保证、分类、分割、计算机辅助检测和分类，以及新兴的研究领域放射基因组学。人工智能处理的任务完成得更快、更准确，这一点在 2015 年首次举办的 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛 (ILSVCR) 的年度结果中得到了明确证明，错误率远低于人类。这篇评论文章将讨论人工智能在妇产科诊断中的潜在能力和目前可用的应用。本文将特别关注产前超声诊断中的自动化技术。
2024 年秋季！ - 妇产科和生殖科学系
《Fimbria》第 20 卷聚焦于杰出的医师科学家 Louise Laurent 博士的实验室，他是母胎医学部的教授。本期的临床焦点是我们的基础重症监护支持：产科计划，由医学博士 Scott Harvey 领导，提供实践技能培训方法来护理重症产科患者。我们最新的项目，妇产科研究创新中心 (CORI)，已经开始了团队科学的新颖和创新研究努力，以改善我们社区和全世界的健康状况。文化与正义法定人数主办了加州大学圣地亚哥分校健康分娩社区参与和研讨会及招待会，庆祝助产周和助产士融入医院分娩环境的大巡查。最后，在本期中，我们宣布新匹配的研究员将在 2025 学年加入 UCSD 大家庭，并进一步了解我们目前的一年级研究员。
埃及医学学院本科生的妇产科核心课程
有效的教育提供了理论和实践经验的平衡，使学生能够发展进入医疗保健行业所需的能力，并在整个职业生涯中继续其专业发展。在此核心课程中概述了学生所需的基本知识和实践技能。本文档还为实施本课程的教职员工，部门和教职员工提供了指导。每个部门的课程概述了学生将获得的知识以及学生在本科教育和实习期间将发展的实践技能。该核心课程约占该部门整个课程的80％。剩余的20％是由部门本身设计和实施的，包括将更多时间分配给特定主题和/或在课程中添加新主题。此核心课程旨在作为指导。使用它并添加它，部门开发了完整的课程，以满足其部门，教职员工，地方和/或区域需求。埃及基础医学教育的使命是埃及医学学院的基础医学教育的整体愿景和使命是让毕业生能够根据公认的国际标准能够胜任和周到地完成工作。具体目标包括但不限于：
探索妇产科机器人手术的演变：过去，现在和未来的观点
机器人手术已成为妇产科和妇科中的一种变革性技术，为各种程序提供了增强的精度和微创技术。本文探讨了妇产科机器人手术的演变，研究了其历史发展，当前的应用和前景。通过对文献和案例研究的全面综述，我们重点介绍了机器人手术的好处，包括减少创伤，改善患者结局和外科医生能力提高。但是，成本，培训要求和监管问题阻碍了广泛采用。持续的技术创新有望提高机器人辅助程序的功效和适用性。医疗保健专业人员，研究人员和行业利益相关者之间的合作对于应对这些挑战并确保最佳患者护理至关重要。通过拥抱机器人手术带来的机会，同时应对相关挑战，从业人员和研究人员可以为这种变革性技术在妇产科和妇科中的持续发展做出贡献。
人工智能在妇产科住院医师培训中的变革性作用
增强学习和模拟 AI 在妇产科培训中的主要优势之一是它能够通过逼真的模拟提供增强的学习体验。人工智能驱动的虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 平台允许住院医师在受控且无风险的环境中练习各种程序，例如盆腔检查、缝合甚至复杂的手术。这些模拟为住院医师提供了一个安全的空间，让他们可以在对实际患者进行手术之前获得实践经验、发展他们的技术技能并提高他们的信心。人工智能算法可以提供实时反馈，指出错误并提出改进建议，从而有助于技能改进。2
为妇产科患者提供专业负责的 2019 冠状病毒病疫苗接种咨询
在当前和计划中的临床试验中开发 2019 冠状病毒病疫苗对于公共卫生应对的成功至关重要。本文重点介绍医生在向怀孕、计划怀孕、哺乳或计划母乳喂养的患者提供有关政府批准临床使用的疫苗的咨询时应如何实施这些临床试验的结果。确定向患者提供有关 2019 冠状病毒病疫苗接种的最有效方法具有挑战性。我们致力于为 3 组患者提供专业负责的咨询——怀孕、计划怀孕和哺乳或计划母乳喂养。我们首先基于证据阐述以下 5 个主要挑战：证据基础有限、有记录显示怀孕的 2019 冠状病毒病感染患者患重症的风险增加、政府机构和专业协会的指导相互矛盾、关于 2019 冠状病毒病疫苗的虚假信息以及母亲的不信任和疫苗犹豫。随后，我们提供了基于证据、符合伦理的实用指导，以应对在专业负责任地为患者提供 2019 冠状病毒病疫苗接种咨询时面临的这些挑战。为了指导对怀孕、计划怀孕和哺乳或计划哺乳的患者进行专业负责任的咨询，我们解释了妇产科医生应如何评估当前的临床信息、为什么应建议接种 2019 冠状病毒病疫苗，以及如何在知情同意过程中向患者展示这一评估，以使他们能够做出明智的决定。我们还主动说明了当患者拒绝推荐的疫苗接种时如何应对，包括知情拒绝的法律义务要素和要求患者重新考虑的道德义务。在此过程中，医生应警惕疫苗犹豫，要求患者表达他们的犹豫和原因，并尊重地对待他们。与政府机构和专业协会的相互矛盾的指导意见相反，妇产科的循证职业道德提供了明确而清晰的指导意见：医生应向怀孕、计划怀孕和哺乳或计划哺乳的患者推荐 2019 冠状病毒病疫苗接种。为了防止健康不平等现象扩大，建立对疫苗接种健康益处的信任，并鼓励接种 2019 冠状病毒病疫苗和接受治疗，除了推荐 2019 冠状病毒病疫苗接种外，医生还应与社区合作，制定策略以克服不信任，并提供循证信息、强有力的教育活动和新颖的免疫方法。
关于妇产科人工智能的白皮书：战略框架，实施的建议和适应症
简介1 1。妇产科中的人工智能：当前状态和前景6 1.1。科学文献的当前状态6 1.2。应用和潜在优势12 1.3。意大利作者的贡献19 1.4。指示22 1.5。参考26 2。 在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。 <将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。 2.2。 定制护理36 2.3。 医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72在妇产科中人工智能实施实施人工智能时面临的挑战35 2.1。<将作为一种临床支持工具分配：确保AI是支持35，而不是临床判断的代替。2.2。定制护理36 2.3。医疗通信和透明度38 2.5。 系统的紧急管理和弹性40 2.6。 错误和错误管理40 2.7。 训练42 2.8。 道德方面44 2.9。 缓解算法偏差46 2.10。 隐私保护和数据管理47 2.11。 挑战管理的指示49 2.12。 参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72医疗通信和透明度38 2.5。系统的紧急管理和弹性40 2.6。错误和错误管理40 2.7。训练42 2.8。道德方面44 2.9。缓解算法偏差46 2.10。隐私保护和数据管理47 2.11。挑战管理的指示49 2.12。参考文献50 3。 人工智能的主要技术和算法53 3.1。 本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。 本体论的特征53 3.1.2。 机器学习的特征53 3.1.3。 <深度学习的神圣特征53 3.1.4。 妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。 <大语言模型的神圣特征62 3.2.2。 参考72人工智能的主要技术和算法53 3.1。本体，机器学习和深度学习53 3.1.1。本体论的特征53 3.1.2。机器学习的特征53 3.1.3。<深度学习的神圣特征53 3.1.4。妇产科中人工智能技术的综合范式57和妇科：应用程序融合分析3.1.5。<大语言模型的神圣特征62 3.2.2。参考72妇产科中人工智能技术的独特特征60和妇科3.2。大语言模型在妇产科中的作用：62个功能和应用3.2.1。LLM 63 3.2.3的潜在应用。RAG 66 3.2.4的潜在应用。潜在的抹布应用与LLM 68 3.2.5结合使用的示例。当前抹布70 3.3的限制。
外科、妇产科、麻醉科专科护理师甄审笔试范围公告
Ball，J。W.，Dains，J.E.，Flynn，J. A.，Solomon，B。S.和Stewart，R。W.（2023）。Ball，J。W.，Dains，J.E.，Flynn，J.A.，Solomon，B。S.和Stewart，R。W.（2023）。