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新生儿重症监护环境对早产儿昼夜健康及发育的影响
哺乳动物的昼夜节律系统确保其适应地球上的昼夜循环，并对代谢、生理和行为过程施加 24 小时的节律性。中央昼夜节律起搏器位于大脑中，受环境信号（称为授时信号）的影响。从这里开始，神经、体液和系统信号驱动几乎所有哺乳动物组织中的外周时钟节律。在怀孕期间，母亲节律信号和胎儿发育中的昼夜节律系统之间复杂的相互作用被破坏，会导致后代的长期健康后果。当婴儿早产时，它会过早地失去从母亲那里接收到的时间信号，并且完全依赖新生儿重症监护室 (NICU) 的全天候护理，而那里的昼夜节律通常很模糊。在这篇文献综述中，我们概述了胎儿和新生儿昼夜节律系统的发育，以及在 NICU 环境中发生此过程中断的短期后果。此外，我们还提供了理论和分子框架，说明这种破坏如何导致晚年疾病。最后，我们讨论了旨在通过研究增强光照和噪音节律性的影响来改善早产后健康结果的研究。
社论：人工智能在急诊和重症监护医学中的临床应用，第四卷
Guiot 等人对 COVID-19 患者进行了一项有趣的回顾性研究。在过去几年中，COVID-19 病例数达数百万，许多人死亡（1）。为了帮助减轻放射科医生的负担，实施了基于人工智能 (AI) 的分析 (CACOVID-CT)，根据对这些患者进行的胸部 CT 检查来评估疾病的严重程度。机器学习和人工智能的进步促成了可以增强放射科医生诊断技能的工具的诞生 (2)。对受 COVID-19 感染区域 (%AA) 和 CT 严重程度评分 (总 CT-SS) 感染的肺部面积进行量化，以帮助评估结果和预后。值得注意的是，%AA 和 CT-SS 都与住院时间、有创通气风险、ICU 入院和住院期间死亡高度相关。通过测量肺部损伤的严重程度，它减轻了放射科医生的工作量。随着疫情持续蔓延，ICU 中患有急性呼吸窘迫综合征 (ARDS) 的 COVID-19 患者数量不断增加（ 3 ）。然而，关于这些患者 ARDS 的预测研究信息有限。周等人尝试创建预测模型来建立 ARDS 与 COVID-19 之间的相关性。研究纳入了 103 名重症 COVID 患者，ICU 患者中 ARDS 的发生情况是主要结果。基于卷积神经网络 (CNN) 和极端梯度提升 (XGBoost)，两个
社论：人工智能在急诊和重症监护医学中的临床应用，第三卷
1 浙江大学医学院附属邵逸夫医院急诊医学科、浙江省精准医学诊断与监测研究重点实验室，中国杭州，2 浙江省医学诊断数字化技术重点实验室，中国杭州，3 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所重症监护独立多学科项目，4 美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所麻醉学和围手术期医学科，5 中国医学科学院、北京协和医学院北京协和医院重症医学科、复杂危重罕见疾病国家重点实验室，中国北京，6 纽约州立大学上州医科大学外科系，美国纽约州雪城
新生儿重症监护病房的微生物组靶向治疗：安全性和有效性
摘要 针对微生物组的疗法作为预防早产儿疾病的方法受到了广泛关注，但其安全性和有效性仍不确定。本文我们总结了现有文献，重点关注最近的荟萃分析和系统评价，这些分析和系统评价评估了益生菌、益生元和/或合生元在临床试验和研究中的表现，强调了以预防坏死性小肠结肠炎、晚发型脓毒症、喂养不耐受和/或减少住院时间或全因死亡率为主要或次要结果的干预措施。目前的证据表明益生菌和益生元基本上是安全的，但关于它们在新生儿重症监护病房中的有效性的结论褒贬不一。为了解决这种模糊性，我们在最近的综合网络荟萃分析中评估了集体支持益生菌益处的具有中等至高度确定性证据的出版物，强调了这些试验的局限性，这些局限性使得很难有信心地支持对早产儿进行常规、普遍的益生菌治疗。
大型语言模型的重症监护大数据部署和提取：描述性分析
背景：公开访问的重症监护数据库包含巨大的临床数据，但是它们的利用通常需要先进的编程技能。大型数据库和非结构化数据的日益增长的复杂性给需要编程或数据分析专业知识以直接利用这些系统的临床医生带来了挑战。目的：本研究旨在简化与重症监护相关的数据库部署和通过大语言模型提取。方法：该平台的开发是一个两步过程。首先，我们使用Docker Container Technology启用了自动化数据库部署，并具有结合的基于Web的分析接口Meterfase和Superset。第二，我们开发了重症监护室的预审预周化变压器（ICU-GPT），这是一种大型语言模型，在重症监护室（ICU）数据上进行了微调，该模型集成了Langchain和Microsoft Autogen。结果：自动部署平台的设计考虑了用户友好性，使临床医生能够在本地，云或远程环境中部署1个或多个数据库，而无需手动设置。成功克服了GPT的令牌限制并支持多策略数据后，ICU-GPT可以生成结构化查询语言（SQL）查询，并根据请求输入从ICU数据集中提取洞察力。为临床医生开发了一个前端用户界面，以在基于Web的客户端上实现无代码SQL生成。结论：通过利用自动部署平台和ICU-GPT模型的功能，临床医生可以更有效，更有效地可视化，提取和安排与重症监护相关的数据库，而不是手动方法。我们的研究可以减少在复杂的生物信息学方法上花费的时间和精力，并提高临床研究。
用于预测重症监护症患者急性肾脏损伤的机器学习
全球精神分裂症的负担为23.6（95％置信区间：20.2-27.2）数百万[1]，印度精神分裂症的患病率为0.3％（95％置信区间：0.2-0.3％）[2]。对抗精神病药疗法的反应是高度可变的，不可能预测那些会或不会反应药物的患者。此外，这些患者中约有30％具有治疗性[3]。在几项研究中，已经发现，接受抗精神病药多药物的患者比例在15.9-60.5％的范围内接受氯氮平，这是最后一个药物治疗胜地[4]。对这些患者的治疗给患者，护理人员和卫生系统造成了巨大负担。典型和非典型抗精神病药主要来自多巴胺（D 2）和5-羟色胺（5-HT 2A）受体的拮抗作用。这些化合物中的许多都与常见和杂物不利影响有关[例如代谢综合征，高嗜血杆菌血症（女性）症状症状，抗胆碱能作用，镇静等。][5]对依从性产生负面影响。药物基因组学（PGX）因子在决定对抗精神病药的治疗反应中起着重要作用[3]。多项研究研究了PGX方法，以鉴定基因型特异性剂量并预测抗精神病药反应和/或不良反应[6]。目前，美国食品药品监督管理局在其药物标记9种抗精神病药中提供了有关PGX生物标志物的信息[7]。具有PGX信息的药物标签可用于特定的抗心理。同样，药物基因组学知识基网站列出了十种抗精神病药，在该抗精神病药中，建议细胞色素2d6（CYP2D6）代谢物的患者谨慎行事[8]。荷兰皇家协会在药房 - 含量药物遗传学工作组的促进协会提供了基于六种抗精神病药的CYP2D6基因型的PGX药物给药指南[9]。但是，也报道了负结果。在丹麦人群中，发现常规的CYP测试不会影响抗精神病药物治疗的持续性[10]。药物优化干预措施（例如PGX辅助治疗）基于精神病患者在多药疾病中的精确医学的概念是复杂且有限的；有必要采用更全面和综合的方法[11，12]。几项观察性研究报告了遗传变异与治疗反应之间的关联。但是，有限的研究使用PGX作为一种介入的工具来帮助选择抗精神病药及其剂量以优化精神分裂症治疗。在种族多样化的印度背景下，这尤其重要，因为抗精神病药物的差异药代动力学和小型动力学会导致对其作用产生重大影响。此外，评估在印度这样的中低收入国家的精神分裂症中PGX辅助治疗的成本效益也很重要。最后，重要的是从患者，护理人员和精神科医生对实施PGX-
重症监护病房中残留意识的多模式预测：CONNECT-ME 研究
功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 可能揭示意识障碍 (DoC) 患者的残留意识，这反映在有关慢性意识障碍的文献中。然而，急性意识障碍很少被研究，尽管识别残留意识是重症监护病房 (ICU) 临床决策的关键。因此，前瞻性、观察性、三级中心队列、诊断性 IIb 期研究“使用脑电图和 fMRI 进行神经重症监护队列研究中的意识”(CONNECT-ME，NCT02644265) 的目的是评估 fMRI 和脑电图在 ICU 中识别急性意识障碍的残留意识的准确性。2016 年 4 月至 2020 年 11 月期间，对 87 名患有创伤性或非创伤性脑损伤的急性意识障碍患者进行了反复临床评估、fMRI 和脑电图检查。通过视觉分析、频带分析和支持向量机 (SVM) 意识分类器评估静息态脑电图和外部刺激下的脑电图。此外，还评估了典型静息态 fMRI 网络内和网络间静息态连接。接下来，我们使用研究入组时的 EEG 和 fMRI 数据，采用两种不同的机器学习算法（随机森林和带线性核的 SVM）来区分研究入组时和转出 ICU 时（或死亡前）处于微意识状态或更好（≥ MCS）的患者与昏迷或无反应觉醒状态（≤UWS）的患者。使用曲线下面积（AUC）评估预测性能。在 87 名 DoC 患者（平均年龄 50.0 ± 18 岁，43% 为女性）中，51 名（59%）在研究入组时≤UWS，36 名（41%）≥ MCS。31 名（36%）患者在 ICU 死亡，其中 28 名患者停止了生命维持治疗。 EEG 和 fMRI 可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.79（95% CI 0.77–0.80）和 0.71（95% CI 0.77–0.80）。基于组合 EEG 和 fMRI 特征的模型可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.78（95% CI 0.71–0.86）和 0.83（95% CI 0.75–0.89），阳性预测值和灵敏度均有所提高。总体而言，两种机器学习算法（SVM 和随机森林）的表现同样出色。总之，我们建议 ICU 中的急性 DoC 预测模型应基于 fMRI 和 EEG 特征的组合，而不管使用哪种机器学习算法。
重症监护中的个性化医学：从生物标志物到量身定制的疗法
重症监护医学领域正在迅速发展，个性化医学作为一种变革性的方法来优化患者的预后。在ICU中，患者条件复杂且动态，一小中的所有治疗策略通常不足。个性化医学利用生物标志物，遗传见解和先进的诊断工具来根据每个患者的独特需求来量身定制疗法，从而彻底改变重症患者的护理服务的潜力。个性化医学涉及根据个体患者特征（例如遗传，蛋白质组学和代谢特征）来定制医疗服务。与依赖广义治疗方案的传统方法不同，该策略旨在预测患者对疗法的反应，最大程度地减少不良影响并增强康复。在重症监护中，在快速而精确的决策至关重要的情况下，这种方法特别有价值。生物标志物在个性化医学中至关重要，是疾病过程或治疗反应的可测量指标。在ICU中，生物标志物可以帮助分层患者，识别危险人群并指导治疗干预措施。
重症监护病房中机器学习临床决策支持的最新进展：文献综述
背景：现代重症监护病房临床护理充满了丰富的数据，机器学习在支持临床决策方面具有巨大潜力。基于智能机器学习的临床决策支持系统的发展面临着巨大的机遇和挑战。临床决策支持系统可能直接帮助临床医生准确诊断、预测结果、识别风险事件或在护理点决定治疗。目的：我们旨在回顾机器学习在重症监护病房中的临床决策支持研究和应用，以帮助临床医生、研究人员、开发人员和政策制定者更好地了解机器学习支持的诊断、结果预测、风险事件识别和重症监护病房护理建议的优势和局限性。方法：我们搜索了 1980 年 1 月至 2020 年 10 月期间在 PubMed 数据库中发表的论文。我们定义了选择标准以确定专注于机器学习在重症监护病房中的临床决策支持研究的论文，并回顾了以下方面：研究主题、研究队列、机器学习模型、分析变量和评估指标。结果：共收集到643篇论文，按照筛选标准共找到97篇研究，研究分为4个主题：监测、检测和诊断（13/97，13.4%）、临床事件的早期识别（32/97，33.0%）、结果预测和预后评估（46/97，47.6%）、治疗决策（6/97，6.2%）。97篇论文中，82篇（84.5%）研究使用了成人患者数据，9篇（9.3%）研究使用了儿科患者数据，6篇（6.2%）研究使用了新生儿数据。我们发现65篇（67.0%）研究使用了单中心数据，32篇（33.0%）研究使用了多中心数据集； 88 项 (90.7%) 研究使用了监督学习，3 项 (3.1%) 研究使用了无监督学习，6 项 (6.2%) 研究使用了强化学习。临床变量类别（从最常用的开始）为人口统计学（n=74）、实验室值（n=59）、生命体征（n=55）、分数（n=48）、通气参数（n=43）、合并症（n=27）、药物（n=18）、结果（n=14）、液体平衡（n=13）、非药物治疗（n=10）、症状（n=7）和病史（n=4）。临床数据建模研究最常用的评估指标包括受试者工作特征曲线下面积（n=61）、灵敏度（n=51）、特异性（n=41）、准确度（n=29）和阳性预测值（n=23）。
制定 2026-2035 年综合急救、重症监护和手术治疗全球战略和行动计划
(1) 按照世卫组织与非国家行为者交往框架，与会员国、联合国相关专门机构以及民间社会、学术界和其他利益攸关方协商，制定 2026-2035 年综合应急、重症和手术治疗全球战略，以支持实施 WHA76.2 号决议，供第七十九届世界卫生大会通过执行委员会第 158 届会议审议；