手术室对于提供医疗服务至关重要,但他们经常面临效率和资源管理挑战。近年来,整合人工智能(AI)技术在优化手术室操作方面表现出巨大的潜力。本评论文章对AI的最新进步和应用进行了全面分析,以提高手术室效率,以预测手术病例的持续时间,最大程度地分配麻醉后护理部门中资源的分配,并确定手术案例取消的实例。讨论了各种支持AI的解决方案,例如预测分析,机器人手术和智能调度系统,并增强现实,突出了它们对改善患者结果,降低成本以及为医疗保健专业人员节省宝贵时间的影响。此外,还探索了AI驱动的手术室管理中的挑战和未来方向,以提供进一步研究和实施的见解。
• 手术室 (OR) 临床教学对于培训住院医生和研究员发展医学知识、临床技能和合理决策以提供安全有效的患者护理至关重要。 • 手术室教学面临的挑战包括时间限制、生产压力、教师工作量、患者护理优先事项、认知超负荷、环境干扰以及缺乏对教师的正式培训。1 • 手术室教学的最佳实践包括投入适当的时间进行临床相关教学、提供形成性反馈、创造心理上安全有效的学习环境、整合循证教学方法以及培养持续改进的文化(表 1)。2,3 • 经过验证的教学工具(例如“一分钟导师”4)可以改善临床教学。教师还可以专注于增加对表 1 中不同策略的使用。表 1。改善手术室教师临床教学的策略。
我们与澳大利亚大多数私立医院和日间手术室都有合作 - 这些被称为合作私立医院。对于合作私立医院的包含服务,我们将支付共用或私人房间的过夜和当日住院费用、重症监护、手术室费用和产房费用。如果您去这些提供商之一,您通常会获得更好的价值。
目的:测试通过基于深度学习的自动化算法(自动EF)与辛普森方法估计的EF估计的射血分数(EF)的相关性。设计:一项前瞻性观察研究。设置:宾夕法尼亚大学医院的单中心研究。参与者:研究参与者年满18岁,计划接受瓣膜,主动脉,冠状动脉搭桥移植物,心脏或肺部植物手术。干预措施:这项非干预研究涉及使用飞利浦手动超声设备Lumify获取顶端4腔经胸膜超声心动图剪辑。的测量和主要结果:在对54个剪辑的主要分析中,与辛普森的EF估计方法相比,自动EF的偏差(10.17%)和经验丰富的读取器估计的EF(9.82%)相似,但是自动EF(r = 0.56)的相关性比经验丰富的EDERED EDER-EDEREFER-EXEF(r = 0.80)低于自动EF(r = 0.56)。在次级分析中,当将辛普森方法估计的EF与自动EF估计的EF之间的相关性增加了,当将27种采集应用于分类为足够的27种采集(r = 0.86),但是当应用于27次审判时,将减少为不足(r = 0.46)。结论:适用于对足够图像质量的采集,自动ef产生了与辛普森方法相当的数值估计值。但是,当应用于对图像质量不足的采集时,会在自动EF估计的EF和辛普森方法之间产生差异。经验丰富的读者的视觉EF估计与辛普森在变量和不足的成像条件下的方法高度相关,强调了其持久的临床实用性。2024 Elsevier Inc.保留所有权利。
条件:您是被分配到战地医院、头颈部团队或驻军/作战环境中的医疗机构的手术室或眼科专家。您正在为患者准备手术。外科医生指示您协助为患者和设备进行手术覆盖,这需要您执行手术覆盖程序。患者已定位并准备好。所有人员均可在手术期间提供支持。您拥有一个功能齐全的手术室 (OR) 套件,其中配备所有现成的设备和材料、所需的面向任务的防护姿势 (MOPP) 装备、ATP 4-02.10 手术室住院治疗、ATP 4-02.25 医疗支队、前线复苏和外科、基于手术程序的关节创伤系统临床实践指南以及当地标准操作程序 (SOP)。此任务不应在 MOPP 4 中进行培训。标准:根据陆军技术出版物 (ATP) 4-02.10 手术室住院治疗和联合创伤系统临床实践指南,使用 GO - NO-GO 标准,以正确的顺序无误地执行手术覆盖程序。特殊条件:此任务的某些迭代应在 MOPP 2 环境条件下执行。安全风险:低 MOPP 4:从不
独立的化粪池和无菌操作领域作者应得的感谢您讨论手术室中微生物负载的限制性主题(1),作为减少这种情况下微生物负载的可持续措施是必不可少的。表1和表2中比较了化粪池和无菌外科手术,并在操作室的空气中发现微生物的平均值较高,用于化粪池,尤其是形成细菌的有氧孢子(1)。作者强调,“两种过程类型之间的差异在统计学上微不足道的事实不能[…]被解释为平等微生物载荷的直接证据”。但是,在他们的结论中,作者建议不要分开手术室。操作区域具有关键作用。根据日内瓦大学医院的一项前瞻性研究,其中包括6101家联合假体(平均随访70个月),90%的感染起源于手术期间,31%的感染率在> 2年后出现了初始症状(2)。一项前瞻性随机研究表明,微生物在手术室空气中构成的风险(3):„分析从手术结束时伤口冲洗的细菌数量到手术室气氛中受伤的细菌数量与受伤部位患者皮肤上的细菌数量之间的关系,清楚地表明,最重要的和一致的containe of contain of contain of contain是contain的途径。”一项对8052个联合假体的多中心研究表明,在手术室中,感染率随空气污染的增加而上升,而层流空气流量比湍流混合通风更好地保护(4)。doi:10.3238/arztebl.2017.0755a然而,尽管有通风技术,但仍会发展感染。根据Harnoss等人报道的研究。(1)以及上述研究结果,不能提出任何建议,以取消化粪池和无菌手术室之间的分离,以进行外科手术的高风险。
DBS 清醒第一阶段 术前(手术前) • 整个手术过程中您将保持清醒。 • 您第一次到达手术室时,我们会给您一些让您感觉舒适的药物、局部麻醉药、拔掉您的头发并安装框架。 • 然后,您会在安装好框架的情况下进行 CT 扫描。 • 然后您将进入手术室。 术中(手术期间) • 在手术室中,您将处于斜躺姿势。 • 在您的头骨两侧各打 2 个镍币大小的小孔。 • 放置一个小电极。 • 您需要回答问题并执行任务。 • 一旦电极安装到位,您将进入睡眠状态。您的框架将被移除。 手术后 • 您将在医院过夜。
Hamedan,伊朗。 (P.Samouei@basu.ac.ir)抽象手术室是医院昂贵的病房,因此任何降低成本都会直接影响总成本。 手术室可消耗品是从供应商那里收到无菌和非遗产表格的,然后在手术前发送到手术室。 如果外科医生请求非周期性物品,则将这些物品首先发送到无菌核心,然后将消毒物品转移到手术室。 这项研究降低了物流成本,并在不确定性条件下提高了外科医生的满意度。 由于患者的状况或其他紧急情况,可能会在操作过程中需要请求,例如大量出血和项目分解,统计分配估计是不可能的。 因此,一种强大的方法用于需求。 此外,还研究了影响供应链成本和外科医生满意度以及不同标准对供应商选择的影响的参数。 此外,供应商在成本和质量方面有所不同,这对外科医生的满意度有直接影响。 因此,在本文中,首先采用了添加剂比率评估(ARAS)方法来对供应商进行排名,然后使用增强ε-约束来最大程度地降低成本并最大程度地提高外科医生的满意度。 结果表示购买成本和需求是最有效的参数。 关键字:手术用品,强大的优化,排名供应商,无菌核心1。 介绍如今,健康连锁店已经引起了人们对成本及其与人类生活的直接联系的广泛关注。 数学Hamedan,伊朗。(P.Samouei@basu.ac.ir)抽象手术室是医院昂贵的病房,因此任何降低成本都会直接影响总成本。手术室可消耗品是从供应商那里收到无菌和非遗产表格的,然后在手术前发送到手术室。如果外科医生请求非周期性物品,则将这些物品首先发送到无菌核心,然后将消毒物品转移到手术室。这项研究降低了物流成本,并在不确定性条件下提高了外科医生的满意度。由于患者的状况或其他紧急情况,可能会在操作过程中需要请求,例如大量出血和项目分解,统计分配估计是不可能的。因此,一种强大的方法用于需求。此外,还研究了影响供应链成本和外科医生满意度以及不同标准对供应商选择的影响的参数。此外,供应商在成本和质量方面有所不同,这对外科医生的满意度有直接影响。因此,在本文中,首先采用了添加剂比率评估(ARAS)方法来对供应商进行排名,然后使用增强ε-约束来最大程度地降低成本并最大程度地提高外科医生的满意度。结果表示购买成本和需求是最有效的参数。关键字:手术用品,强大的优化,排名供应商,无菌核心1。介绍如今,健康连锁店已经引起了人们对成本及其与人类生活的直接联系的广泛关注。数学医院是卫生系统最关键的部分之一,手术室是最重要的病房。医院通常是复杂的系统,在该系统中,制定政策和决定以确保提供服务并降低成本[1]。尽管健康供应链引起了很多关注,但在手术项目的背景下,很少有数学模型用于健康供应链。此外,受益人之间的利益冲突结果是医院多标准决策(MCDM)技术。因此,现有的研究旨在通过建模不确定性下的手术室消耗品问题来降低供应链(包括购买和采购成本)的成本。另一方面,这项研究添加到供应商的水平上,以允许外科医生对供应商的评论进行对所需物品满意的评论来对供应商进行排名。实际上,这项研究与以前的论文的区别是1。介绍供应商的选择和计划手术室和无菌核心的两相方法,以及2。同时关注拍卖外科医生对基于供应商的消耗品满意的问题,基于供应商的排名和降低供应链的供应链,在不确定的条件下供应链。在这项研究中,如果不可能从优先级高的供应商那里购买,则将从供应商那里购买购买能力。此外,考虑了各种项目,以对现实世界进行建模。此外,每位患者的术中需求无限期。因此,对于特定于患者的疾病,没有任何确定的需求分布。因此,使用可靠的方法来克服问题的不确定性方面。本研究的结构如下:第二部分介绍了有关相关论文的文献综述。第三部分提供了问题的说明。
每 1,000 名 18 岁及以上的外科手术患者出院时,因围手术期肺栓塞或近端深静脉血栓形成(次要诊断)而出院的人数。不包括入院时主要诊断为肺栓塞或近端深静脉血栓形成,或次要诊断为肺栓塞或近端深静脉血栓形成的出院人数;肝素诱发的血小板减少症出院人数;在第一次手术室手术之前或同一天发生下腔静脉中断或肺动脉或透析通路血栓切除术,或这是唯一的手术室手术出院人数;接受体外膜氧合治疗的出院人数;入院时存在急性脑损伤或脊髓损伤的出院人数;入院后或入院后第 10 天发生第一次手术室手术的出院人数;以及产科出院人数。
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。(未经同行评审证明)是作者/资助者,他已授予Medrxiv的许可证,以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2023年3月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.13.13.23287237 doi:medrxiv preprint