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World File Search System病人
住院病人用头撞伤他人视为自残行为......
在异常的神经生理基础上整合感觉刺激（包括疼痛），因为它经常与一些器质性疾病有关，例如莱希-尼汉综合征（高尿酸血症），偶尔也与科妮莉亚德朗格综合征和唐氏综合征有关（Green 1967、Bachman 1972；Miron 1974）。
没有糖尿病性视网膜病人的两年召回：A ...
抽象背景/目标是英国糖尿病眼镜筛查计划（DESP）为患有糖尿病（PLD）年度筛查的人们提供。在没有糖尿病性视网膜病（DR）的PLD中提倡较少的筛查，但每个种族的证据受到限制。我们研究了两年期与年度筛查对威胁糖尿病性视网膜病（STDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）检测的潜在影响，而没有来自大型城市多种族英语Desp的DR。在伦敦东北部（2012年1月至2021年12月）中的方法pld，在两次先前的两次筛查访问中没有DR，最多进行了8年的随访。年度STDR和PDR发病率（总体上和种族）被量化。识别STDR的延迟和PDR事件的延迟使用了2年的筛选间隔。82 782 PLD（37％的白人，36％的南亚和16％的黑人）中的发现，平均值（SD）4.3（2.4）年（STDR率为0.51，95％CI 0.47至0.47至0.55年），有1788例STDR案例。STDR的年龄为每100人年的年龄为0.55（南亚95％CI 0.48至0.62），白人为0.34（95％CI 0.29至0.40），黑人为0.77（95％CI 0.65至0.90）。双年展筛查将使诊断延迟1年，为56.3％（1007/1788），STDR和43.6％（45/103）的诊断将延迟诊断。黑人的标准化STDR的标准化STDR延迟率为每100万个人每10万人的人为1904年（95％CI 1683至2154），南亚人为1276（95％CI 1153至1412），白人为844（95％CI 745至955）。解释双年期筛查将将某些STDR和PDR的检测延迟1年，尤其是在黑人族裔的人中，导致医疗保健不平等。
Zika Mac -Elisa-病人概况
怀孕期间用寨卡病毒感染会引起小头畸形（婴儿头部小于预期的情况，这是大脑发育不完全的迹象）和婴儿其他严重的大脑缺陷。然而，孕妇中寨卡病毒感染的检测并不意味着对发育中的胎儿有明确的伤害。在怀孕期间，应对怀孕期间感染寨卡病毒的妇女在整个怀孕期间都应更仔细地监测其医疗保健提供者。有关寨卡病毒感染的当前信息可在http://www.cdc.gov/zika/symptoms/index.html上获得。可在http://www.cdc.gov/zika/pregnancy/pregnancy/index.html上获得孕妇和正在考虑怀孕的人的其他信息。
用于立体定向端到端验证的幻影病人
套件允许在患者治疗计划 QA 期间通过大脑和颈部的不同位置进行剂量测量。这可以使用两个平行通道来实现，这两个通道在上下方向上相隔 30 毫米穿过幻影。后通道贯穿脊髓，前孔则钻在脊柱和气管之间具有挑战性、异质性、高剂量梯度的区域。通过在脑腔中相应定位，可将随附的脑等效立方体中的中心孔与前通道或后通道对齐。剂量计可以放置在
使用人工智能进行远程病人监控
远程病人监护 (RPM) 是医疗保健领域一个快速发展的领域，旨在为临床医生提供额外支持，以便在一系列综合医院内科和外科病房提供护理，并使用柔性材料制作可穿戴传感器（Joshi 等人，2021 年；刘，王等人，2022 年；Weenk 等人，2020 年）。这是通过在医疗保健中融入新的物联网 (IoT) 方法来实现的，例如远程医疗应用（Heijmans 等人，2019 年）、可穿戴设备（Dias & Cunha，2018 年）和基于接触的传感器（Malasinghe 等人，2017 年）。 RPM 通常用于测量生命体征或其他生理参数，如运动识别，可协助对运动障碍或心理疾病等状况进行临床判断或治疗计划 (Shaik, Tao, Higgins, Gururajan, et al., 2022; Shaik, Tao, Higgins, Xie, et al., 2022)。人工智能 (AI) 算法已被用于对医学图像进行分析，并从临床数据中关联症状和生物标志物，以表征疾病及其预后 (Miller & Brown, 2018; Schnyer et al., 2017)。AI 在医疗服务提供方面具有巨大潜力，临床医生正在探索各种实际问题，以评估疾病风险、持续的患者护理，以及 AI 如何帮助临床医生缓解或减少病情进展中的并发症 (Torous et al., 2018)。医学研究也受益于人工智能，它有助于加快基因组测序以及新药和治疗方法的开发，而这些新药和治疗方法是从以前无法从如此复杂的数据中获得或观察到的知识中得出的。机器学习是人工智能的一个子集，它可以帮助临床医生在相对较短的时间内使用专门的算法解释复杂数据（Helm 等人，2020 年；Krittanawong 等人，2022 年）。他们可以协助对患者进行评估，以帮助预测其健康状况的早期恶化，甚至对他们的动作或活动类型进行分类（Z. Liu、Zhu 等人，2022 年；Huang 等人，2022 年）。这些人工智能算法可以处理大型数据集，以识别和学习复杂的决策模式（Dean 等人，2022 年）。最近，计算速度的提高导致了更强大的人工神经网络和深度学习算法的开发，这些算法可以处理和优化非常复杂的数据集（Bini，2018 年；Kalfa 等人，2020 年）。通过将物联网模型与集中控制单元和界面结合起来，许多常规任务可以实现自动化。这可能会避免人为错误，并提高患者安全性（Tandel 等人，2022 年）。RPM 传统上已应用于使用远程医疗技术远程监控农村地区的患者、使用可穿戴设备或传感器监控慢性病患者和家中的老年人，但非侵入性方面也适用于医院用于术后患者，以及使用无线身体传感器的重症监护病房。通过引入允许患者日常活动的非侵入式数字技术，可以将这些监测系统提升到一个新的水平。为了支持医疗保健专业人员根据生命体征和活动识别可视化患者的健康状况，可以实施机器学习 (ML) 和人工智能，如图 1 所示。这些类型的应用程序可以呈现与诊断和预测患者健康状况相关的数据，并协助临床决策。本综述的动机是医疗保健领域可能利用人工智能和机器学习来改变现有的传统医疗实践。本综述旨在研究当前 RPM 系统中采用的非侵入式技术。RPM 的当前趋势和人工智能的应用，以监测患者的生命体征、身体活动、紧急事件和慢性疾病，并协助临床医生诊断和提供有效的护理。讨论了人工智能对 RPM 应用的影响，用于早期发现健康恶化、个性化监测和自适应学习。最后，介绍了当前在医疗保健领域广泛采用人工智能或机器学习远程监控所面临的挑战，并确定了应对这些挑战的措施。本研究的贡献如下：
阿赞圣普拉查潘尼亚卡莫（Sao Siri），佛教病人护理中心......
有超过400个研究发现“正念训练可以治愈疾病”，这是来自西方的研究。但还没有针对佛教徒的研究。因此，第 9 区临终关怀委员会发起了“善终正念训练研究”，并成立了“佛教临终关怀中心”
危重病人的诊断和预后脑电图分析：一项深度学习研究
脑电图 (EEG) 的视觉解释非常耗时、可能缺乏客观性并且仅限于人类可检测到的特征。基于计算机的方法，尤其是深度学习，可以克服这些限制。然而，大多数深度学习研究都集中在特定问题或单一病理上。在这里，我们探索了深度学习在基于 EEG 的诊断和预后评估中对各种病因的急性意识障碍 (ACI) 患者的潜力。我们回顾性分析了来自一项随机对照试验 (CERTA，NCT03129438) 的 358 名成年人的 EEG。卷积神经网络用于预测临床结果（基于生存率或最佳大脑性能类别）并确定病因（四种诊断类别）。最大概率输出作为网络对其预测的信心的标志（“确定性因子”）；我们还系统地将预测与原始 EEG 数据进行了比较，并使用可视化算法 (Grad-CAM) 来突出显示判别模式。当考虑所有患者时，预测生存率的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 为 0.721，基于最佳 CPC 预测结果的受试者工作特征曲线下面积为 0.703；对于确定性因素 ≥ 60% 的患者，AUC 分别增加至 0.776 和 0.755；对于确定性因素 ≥ 75% 的患者，AUC 分别增加至 0.852 和 0.879。预测病因的准确率为 54.5%；对于确定性因素为 50%、60% 和 75% 的患者，准确率分别增加至 67.7%、70.3% 和 84.1%。视觉分析表明，该网络学习了人类专家通常识别的 EEG 模式，并提出了新的标准。这项工作首次展示了基于深度学习的 EEG 分析在患有各种病因的 ACI 的危重患者中的潜力。确定性因素和输入数据与预测的事后相关性有助于更好地表征该方法并为未来在临床常规中的实施铺平道路。
人工智能背景下的病人监护系统
摘要 在当今世界，重症患者在重症监护室接受监护，监护室会监测患者的每一种状况，并及时采取必要的治疗。这些患者容易患上许多疾病，这就是为什么他们的许多重要和受损器官需要特别照顾。为了给单个患者提供如此多的护理，需要大量工作人员 24 小时照顾单个患者。由于护理量如此之大，会产生大量有用数据，这些数据对于理解许多通常被忽视的重要因素起着重要作用。对于医生来说，理解纸面上如此大量的数据是一项非常困难的任务，会耗费大量时间，而且我们仍然不知道分析的结果是否正确。为了检测器官的高风险和衰竭，机器学习可以发挥重要作用，以检测此类事件并及时采取行动。本文讨论并总结了大量研究论文的结果，以提供最佳解决方案。这篇研究文章的目的是提供有用的见解，以改进现有的模型。关键词：病人监测系统、人工智能、重症监护病房 (ICU) 收到日期：2022 年 2 月 18 日 修订日期：2022 年 3 月 12 日 接受日期：2022 年 3 月 24 日 介绍 人工智能领域深受人类大脑过程和功能的启发，机器学习现在已成为可用于预测的广泛技术之一。人工智能有许多子领域，机器学习就是其中之一。在机器学习模型中，创建的算法可以帮助计算机从数据中提取模式而无需使用编程。这就是机器学习与其他各种计算领域的区别所在，它不使用编程来创建任何模型，不使用任何编程来对数据进行任何预测和预报。在医疗保健部门，机器学习可用于各种临床应用，可用于形成大量预测。文献综述与人工智能 (AI) 相结合的侵入性/非侵入性医疗技术可以帮助医院人员更有效地工作 [1]。例如，射频 (RF) 传感器技术可以收集患者身体的数据，当这些数据通过人工智能算法运行时，无需医务人员干预即可得出重要结论 [2,8]。远程非接触式传感技术与复杂的机器学习算法相结合，可以实时提供准确的结果，使医生能够轻松监测和诊断疾病 [9]。当使用来自传统脑电图 (EEG) 的数据时，人工智能在癫痫诊断方面取得了许多突破。尽管它被认为具有合理的敏感性和特异性 [4,5]，但它并未被接受为标准技术。在 15% 的急性脑损伤后对运动指令没有行为反应的患者中，利用脑电图的监督学习方法证实了隐藏意识的证据 [10]。此外，在心脏骤停 12 小时后，深度学习人工神经网络
危重病人的血糖控制：少即是多
此外，高血糖本身会诱导炎症细胞因子 (IL-6、IL-8 和 TNF-alpha) 和活性氧的产生。10 它还会削弱中性粒细胞的趋化作用和杀菌活性。11 此外，高血糖和高胰岛素血症已被证明会增加组织促凝活性，从而可能加重促凝状态。12 这些机制可能解释了高血糖所观察到的不良结果。最初的单中心随机临床试验 (RCT) 针对空腹血糖水平范围 (80-110 mg/dL) 的强化胰岛素治疗 (称为鲁汶试验) 发现了显著的死亡率和发病率益处，13,14 这一策略得到了普及。然而，随后的多中心 RCT 15–17 未能重复这些结果，并且大型
急诊科的病人护理
2013 年中斯塔福德郡 NHS 信托公开调查的 Francis 报告 (1) 揭露了这种只注重国家目标和财务平衡而忽视可接受的护理标准的文化。皇家急诊医学院 (RCEM) 承认这种情况并不局限于某个组织或部门 (2)。Francis 报告的第一项建议是“所有员工都应为安全、尽职、富有同情心和关爱的服务做出贡献”。2013 年英格兰患者安全国家咨询小组 (3) 发布了其第一条指导原则：“将患者护理的质量（和安全）置于 NHS 的所有其他目标之上”。本文件应与以下 RCEM 文件结合阅读：急诊护理质量：定义和衡量急诊科护理质量急诊科患者体验：战略概述安全急诊科：战略概述急诊科标准：战略概述