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标题人工智能机器学习用于急诊科环境中心房颤动的检测和治疗指南（AIM HIGHER）：评估机器学习临床决策支持工具用于检测和治疗非瓣膜性...
1. Colilla S、Crow A、Petkun W、Singer DE、Simon T、Liu X。美国成年人口中心房颤动的当前和未来发病率和患病率估计。Am J Cardiol。2013；112(8)：1142-1147。 2. Jackson SL、Tong X、Yin X、George MG、Ritchey MD。2006 至 2014 年美国急诊、住院和心房颤动死亡负担。Am J Cardiol。2017；120(11)：1966- 1973。 3. January CT、Wann LS、Alpert JS 等。AHA/ACC/HRS 心房颤动患者管理指南：美国心脏病学会/美国心脏协会实践指南工作组和心律学会的报告。循环。2014；130：e199-e267。4. January CT、Wann LS、Alpert JS 等。AHA/ACC/HRS 重点更新了 2014 年 AHA/ACC/HRS 心房颤动患者管理指南：美国心脏病学会/美国心脏协会临床实践指南工作组和心律学会的报告。循环。2019；140：e125-e151。5. Baugh CW、Clark CL、Wilson JW 等。在急诊科环境中创建和实施心房颤动门诊治疗途径：专家小组的结果。Acad Emerg Med。2018；25(9)：1065-1075。
康涅狄格州 - 急诊室共付额豁免...
使用以下地址将此表格提交给量子健康。此表格必须由寻求放弃急诊室共产*的计划成员完成。您必须提供所有请求的信息。不完整表格将被返回。您的豁免请求将在60天内处理。（注意：请在您收到保险公司收益的解释之前，请勿提交此表格。如果您已经支付了共同付款，则需要批准豁免请求，就需要从医院寻求报销。）
重症监护和急诊环境中的 COVID-19 人工智能应用：系统评价
1 莫纳什大学医学、护理与健康科学学院，维多利亚 3800，澳大利亚；tche0014@student.monash.edu 2 新加坡国立大学杜克-新加坡国立大学医学院，新加坡 169857，新加坡；marcus.ong.e.h@singhealth.com.sg (M.E.H.O.); fahad.siddiqui@duke-nus.edu.sg (F.J.S.); andrew.ho@mohh.com.sg (A.F.W.H.)3 新加坡中央医院急诊医学部，新加坡 169608，新加坡 4 浙江大学医学院邵逸夫医院急诊医学部，杭州 310016，中国； zh_zhang1984@zju.edu.cn 5 新加坡国立大学心脏中心心脏病学系，新加坡 119074，新加坡； shir_lynn_lim@nuhs.edu.sg 6 新加坡卫生服务局卫生服务研究中心，新加坡 169856，新加坡 7 新加坡国立大学数据科学研究所，新加坡 117602，新加坡 * 通讯地址：liu.nan@duke-nus.edu.sg
在急诊科和重症监护室进行的人工智能注册试验：ClinicalTrials.gov 上的横断面研究
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HSE急诊医院首席药剂师Fionnuala King ...
评估组•目的：“ Covid-19相关药物供应问题和短缺”•由NPHET子组DOH召集和主持的多机构组。•核心成员包括：HPRA - 科学事务与药品短缺框架框架，PCRS，NCCP，AHDMP，国家临床计划传染病•专家输入AMRIC，国家临床计划负责人，监狱服务药房领导者，药物安全和国家隔离和国家隔离单元•NPHET模型组的定期更新。
人工智能在急诊科 COVID-19 肺炎放射诊断中的应用
1. Tsikala VM、Atalla E、Georgakas J 等人。用于研究、诊断和治疗 COVID-19 患者的新兴技术。Cell Mol Bioeng。2020；13(4):249–257。2. Weizman Y、Tan AM、Fuss FK。使用可穿戴技术增强对冠状病毒 (COVID-19) 大流行的应对。公共卫生。2020；185:221-222。3. Wilmink G、Summer I、Marsyla D 等人。实时数字接触者追踪：开发一种用于控制疗养院和长期护理机构中 COVID-19 疫情的系统 (预印本)。JMIR 公共健康监测。2020；6(3):e20828。4. Hare N、Bansal P、Bajowala SS 等人。 COVID-19：揭开远程医疗的面纱。《过敏临床免疫实践杂志》。2020；8(8):2461。5. Berlyand Y、Raja AS、Dorner SC 等人。人工智能如何改变急诊科的运作。《Am J Emerg Med》。2018；36(8):1515-1517。6. Grant K、McParland A、Mehta S、Ackery AD。急诊医学中的人工智能：具有革命性潜力的可克服障碍。《Ann Emerg Med》。2020；75(6):721-726。7. Chase VJ、Cohn AEM、Peterson TA、Lavieri MS。使用预测方法预测急诊科人流量，为非危机事件创建“激增响应”。《Acad Emerg Med》。2012；19(5):569-576。 8. Liu N, Koh ZX, Chua ECP 等。通过不平衡临床数据预测急性心脏并发症的风险评分。IEEE J Biomed Heal Informatics。2014;18(6):1894-1902。9. Levin S、Toerper M、Hamrock E 等。与急诊严重程度指数相比，基于机器学习的电子分诊可以更准确地根据临床结果区分患者。Ann Emerg Med。2018;71(5):565-574.e2。
实时人工智能预测胸痛急诊室患者的主要不良心脏事件
背景：大数据驱动和人工智能 (AI) 与机器学习 (ML) 方法从未与医院信息系统 (HIS) 集成，用于预测急诊科 (ED) 胸痛患者的主要不良心脏事件 (MACE)。因此，我们进行了本研究以阐明这一点。方法：2009 年至 2018 年期间，共确定了三家医院 85,254 名患有胸痛的 ED 患者。我们将患者随机分为 70%/30% 的组别，以进行 ML 模型训练和测试。我们使用来自他们电子健康记录的 14 个临床变量，使用合成少数过采样技术预处理算法构建随机森林模型，以预测 1 个月内的急性心肌梗死 (AMI) 和 1 个月内的全因死亡率。还对随机森林、逻辑回归、支持向量聚类 (SVC) 和 K 最近邻 (KNN) 模型的预测准确度进行了比较。
战略计划急诊医学系2020-2025
自1995年作为加拿大第一急诊医学系创建以来，我们已经从一个小组成长为一个大型繁荣的组织。我们的教职员工现在有近四十位学术临床医生的数量，在临床亚专科以及临床研究和教育奖学金方面拥有专业知识。我们的两项EM居住计划都被认为是全国最好的居民计划之一，对创新和全面的培训的声誉以及继续成为我们专业的国家领导者的毕业生。我们还提供了两个获得国家和国际知名度的临床奖学金计划。我们的部门为临床，教育，卫生服务和全球健康研究计划提供了坚实的基础，这些计划继续发展并为