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急诊医学中的人工智能
人工智能 (AI) 有可能彻底改变医疗保健的许多领域，包括急诊医学。在急诊医学中，时间至关重要，快速准确地诊断和治疗患者的能力可以对治疗结果产生重大影响。人工智能在协助急诊医学专业人员做出更快、更准确的诊断、预测患者结果以及根据病情紧急程度对患者进行分类方面表现出了良好的前景。AI 可以发挥作用的另一个领域是决策支持工具的开发。这些工具可以帮助急诊医学专业人员快速准确地诊断患者、选择适当的治疗方法并做出其他重要决策。总体而言，AI 有可能极大地增强急诊医学的实践，使从业者能够为患者提供更快、更准确的诊断和治疗。随着该领域研究的继续，我们可以期待看到 AI 在急诊医学中越来越多的创新应用，从而为患者带来更好的治疗结果并建立更高效的医疗保健系统。在这篇评论中，我们将讨论人工智能在急诊医学中的各种应用方式、它所带来的挑战以及它对患者护理的潜在影响。关键词：人工智能、急诊医学、分诊
重症监护病房的细菌感染
摘要：重症监护病房是感染管理的关键场所。患者的脆弱性和耐多药微生物的传播给患者的护理带来了相关困难。最近的流行病学调查记录了重症监护病房 (ICU) 感染病原体中革兰氏阴性菌占主导地位，占许多耐多药分离株的首位。对于这种特定环境，临床微生物学支持在诊断算法的定义中起着至关重要的作用。最终，完整的患者评估需要将当地流行病学知识整合到最佳实践和抗菌药物管理计划的标准化中。临床实验室通常会收到 ICU 患者的呼吸道和血液样本，这些样本表现出对严重感染的明显易感性。因此，应根据患者的紧急程度和初步定植数据修改常规或快速诊断工作流程。此外，每份微生物学报告都必须包含快速表型最低抑菌浓度 (MIC) 值和耐药性标记信息。微生物学家还有助于将终极基因组分析技术最终整合到复杂的诊断工作流程中。在此，我们想强调微生物学家在危重患者管理决策过程中的作用。
能量和时间的优化可预测人类行走的动态速度
摘要 人类在行走时会做出许多选择，比如行走速度和行走多长时间。人们似乎选择稳定的步行速度来最小化每单位行走距离的能量消耗。但实际步行的速度不仅是稳定的，而且是随时间变化的轨迹，也会受到任务紧急程度或个人运动活力的影响。本文我们表明，最小化能量和时间（即到达目的地所需的总功或能量加上与步行持续时间成比例的成本）的目标可以更好地解释人类步行的速度轨迹和持续时间。将此目标应用于步行动力学计算模型，可预测具有倒 U 形的动态速度与时间轨迹。模型和人体实验（N=10）表明，较短的步行是不稳定的，主要受加速时间和努力的影响，而较长的步行更稳定、更快，主要受稳态时间和努力的影响。个体活力可以用一个人愿意花费的能量来表征，以节省单位时间，这解释了为什么有些人可能比其他人走得更快，但由于步行动力学相似，每个人的轨迹形状可能相似。能量和时间成本之间的权衡可以预测步行的瞬时、稳定和活力相关方面。
COVID-19 与神经外科
病毒及其引发的呼吸道疾病迅速传播的一个重大后果是，其他国家的医院已经没有资源来治疗患者。为了帮助降低美国的这种可能性，美国外科医师学会 (ACS) 以及医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 发布了外科患者分诊或优先排序指南。目标是减少手术数量，以节省医生、手术室、ICU 床位等资源，用于治疗 COVID-19 患者。该系统有三个外科手术敏锐度等级，每个等级进一步细分为级别，具体取决于患者的整体健康状况。ACS COVID-19：非紧急外科手术分诊指南和 CMS 成人选择性手术和程序建议可在线获取。选择性、非紧急脊柱手术的评级为 2 级，建议尽可能推迟手术。其他神经外科手术一般都属于 3 级，这意味着只要有资源，医院和医生就应该考虑立即进行手术。虽然紧急程度仍由外科医生和患者决定，但手术很有可能被重新安排或无限期推迟。一些中心可能会继续进行手术，而另一些中心可能不得不推迟相同的手术，这取决于疫情对其所在地区和设施的影响程度。
急诊医学和重症监护中的人工智能和机器学习
和生命体征，帮助根据紧急程度确定护理优先级，改善繁忙急诊室的患者流量。预测模型：通过检查历史数据模式，AI 可以预测患者结果和潜在并发症，从而实现对高风险患者的主动管理。临床决策支持：AI 系统提供针对个体患者情况的实时、循证建议，帮助临床医生做出治疗决策，尤其是在不熟悉的病例中。培训和模拟：AI 为急救人员创建逼真的培训场景，增强他们对从创伤到心脏骤停等各种情况的准备。远程医疗集成：变革性 AI 提高了远程医疗能力，促进了远程会诊和监测，以确保患者无法前往急诊室时及时护理。资源管理：AI 通过预测患者激增和管理供应链物流来优化人员和资源分配，确保急诊室高效运作。患者随访和护理协调：AI 通过安排随访和与初级保健提供者协调来帮助管理紧急后护理，确保护理的连续性。自然语言处理：AI 通过语音识别和自动笔记简化文档处理，使医疗保健提供者能够更多地关注患者护理而不是行政任务。道德考虑和合规性：AI 通过监测治疗建议和数据处理中的潜在偏见来帮助维持法规遵从性和道德标准。
AMC 和 GM 至 JCAR-第 21 部分
子部分 A-一般规定 GM 21.3(a) 数据收集、调查和分析系统 在该要求的上下文中，“收集”一词是指建立系统和程序，以便在发生相关故障、失效和缺陷时能够正确报告。GM 21.3(b) 事件报告 有关事件报告，请参阅 AMC 20 中的 AMC 20-8。AMC 21.3(b) (2) 向 CARC 报告 在 72 小时的总限制内，提交报告的紧急程度应根据判断为由事件造成的危害程度来确定。如果识别潜在不安全状况的人员判断某一事件已导致立即且特别重大的危害，CARC 希望立即通过最快的方式（电话、传真、电子邮件、电传等）通知当时可获得的任何详细信息。必须在 72 小时内提交完整的书面报告，以跟进此初始报告。典型示例是发动机失控故障导致飞机主要结构损坏。如果判断该事件已导致不太立即且不太重大的危害，则报告提交可能会延迟最多三天，以提供更多详细信息。GM 21.3B (d) (4) 缺陷纠正 - 拟议纠正措施的充分性 本 GM 提供指导方针，以协助建立整改活动来修复发现的缺陷。1.状态 本文件包含一般性通用原则，可与工程判断结合使用，帮助适航工程师根据当时的技术状态做出决策。虽然本通用原则的主要原则可应用于小型私人飞机、直升机等。为说明而选择的数值适用于用于公共交通的大型飞机。2.引言 2.1 多年来，适航要求所依据的目标适航风险水平是在传统定性适航方法的基础上发展起来的；近年来，通过与已实现的适航水平（根据事故统计数据判断）进行比较，以及通过引入合理性能要求和最近引入要求中的安全评估方法，这些目标适航风险水平得到了更高的精确度。虽然目标
自适应多智能体深度强化学习，实现及时的医疗干预
摘要 — 有效的患者监测对于及时干预和改善医疗结果至关重要。传统的监测系统通常难以处理生命体征波动的复杂动态环境，从而导致延迟识别危急情况。为了应对这一挑战，我们提出了一种使用多智能体深度强化学习 (DRL) 的新型 AI 驱动患者监测框架。我们的方法部署了多个学习代理，每个代理都专用于监测特定的生理特征，例如心率、呼吸和体温。这些代理与通用医疗监测环境交互，学习患者的行为模式，并根据估计的紧急程度做出明智的决策以提醒相应的医疗应急小组 (MET)。在本研究中，我们使用来自两个数据集的真实生理和运动数据来评估所提出的多智能体 DRL 框架的性能：PPG-DaLiA 和 WESAD。我们将结果与几个基线模型进行了比较，包括 Q-Learning、PPO、Actor-Critic、Double DQN 和 DDPG，以及 WISEML 和 CA-MAQL 等监测框架。我们的实验表明，所提出的 DRL 方法优于所有其他基线模型，可以更准确地监测患者的生命体征。此外，我们进行超参数优化，以微调每个代理的学习过程。通过优化超参数，我们提高了学习率和折扣因子，从而提高了代理在监测患者健康状况方面的整体表现。与传统方法相比，我们的 AI 驱动的患者监测系统具有多种优势，包括能够处理复杂和不确定的环境、适应不同的患者状况以及在没有外部监督的情况下做出实时决策。然而，我们发现了与数据规模和未来生命体征预测相关的局限性，为未来的研究方向铺平了道路。
人工智能应用特别委员会
• MoTher 应用程序可自动将孕妇血糖仪上的血糖水平信息直接发送给医护人员，取代纸质输入，让临床医生能够实时跟踪血糖水平，并更及时地跟进紧急读数。 • 澳大利亚四家医院正在试用一款小型人工智能辅助摄像头，让患有糖尿病的孕妇在定期检查时就能进行眼科检查，而不必多次单独预约眼科检查。 • 插入智能手机或平板电脑的小型人工智能辅助超声波增加了超声波的使用机会，尤其是对农村和偏远地区的妇女。 • 人工智能对发送到服务台的消息进行分类，根据高风险单词和短语对产妇紧急程度进行分类，比人类更准确，从而将肯尼亚服务台代理的工作量减少了 12%。 • 一款名为 NeMa 的人工智能智能机器人正在印度进行试点。该智能机器人与 Safe Delivery 应用程序集成，为资源匮乏地区的产妇保健工作者提供即时的循证建议和信息，并由联合国人口基金提供支持。 • 约翰霍普金斯医学院开发的人工智能分诊工具提高了分诊的效率和准确性。采用人工智能技术带来的风险和危害，包括偏见、歧视和错误 人工智能（包括生成式人工智能）具有巨大的潜力，可以彻底改变医疗保健，提高准确性，并让临床医生有更多时间进行更高级的助产、临床和支持性护理。然而，生成式人工智能目前尚未在临床环境中进行测试和监管 2 ，这在研究和实践之间留下了危险的差距，因此增加了临床风险和潜在的患者伤害。虽然人工智能有能力通过早期和准确地检测病情恶化，以及通过改善资源匮乏环境中的服务来改善妇女和婴儿的结果，但出于多种原因，必须谨慎对待采用人工智能技术。女性经历的方式
AMC 和 GM 至 JCAR-第 21 部分
子部分 A-一般规定 GM 21.3(a) 数据收集、调查和分析系统 在该要求的上下文中，“收集”一词是指建立系统和程序，以便在发生相关故障、失效和缺陷时能够正确报告。GM 21.3(b) 事件报告 有关事件报告，请参阅 AMC 20 中的 AMC 20-8。AMC 21.3(b) (2) 向 CARC 报告 在 72 小时的总限制内，提交报告的紧急程度应根据判断为由事件造成的危害程度来确定。如果识别潜在不安全状况的人员判断某一事件已导致立即且特别重大的危害，CARC 希望立即通过最快的方式（电话、传真、电子邮件、电传等）通知当时可获得的任何详细信息。必须在 72 小时内提交完整的书面报告，以跟进此初始报告。典型示例是发动机失控故障导致飞机主要结构损坏。如果判断该事件已导致不太立即且不太重大的危害，则报告提交可能会延迟最多三天，以提供更多详细信息。GM 21.3B (d) (4) 缺陷纠正 - 拟议纠正措施的充分性 本 GM 提供指导方针，以协助建立整改活动来修复发现的缺陷。1.状态 本文件包含一般性通用原则，可与工程判断结合使用，帮助适航工程师根据当时的技术状态做出决策。虽然本通用原则的主要原则可应用于小型私人飞机、直升机等。为说明而选择的数值适用于用于公共交通的大型飞机。2.引言 2.1 多年来，适航要求所依据的目标适航风险水平是在传统定性适航方法的基础上发展起来的；近年来，通过与已实现的适航水平（根据事故统计数据判断）进行比较，以及通过引入合理性能要求和最近引入要求中的安全评估方法，这些目标适航风险水平得到了更高的精确度。虽然目标
数字化分类系统：系统评价
在过去的几年中，数字化在线症状检查器和面向患者的数字化分诊工具变得越来越普遍。这些工具允许患者输入他们的症状并回答问题，并获得可能的诊断或关于哪种级别的护理更合适的建议[1]。数字分诊解决方案通常侧重于初级保健情况[2]，因为这些情况通常不太紧急，可以分诊为不同紧急程度以优化排队和资源分配，而且与急诊医学分诊系统相比，通常不需要体检。人工智能（AI）或机器学习通常被描述为显著改善各种分诊系统的潜在方法[3-5]。然而，评估分诊解决方案很复杂。很难用一个主要结果[6]来捕捉分诊系统的许多重要方面（例如病情覆盖率、诊断准确性、患者安全性和随之而来的资源利用率）。这种复杂性可以解释为什么对数字分诊解决方案的前身——传统的初级保健电话分诊系统的全面验证相对较少[7,8]。此外，分诊系统通常使用患者病例样本进行验证，患者病例样本是对具有预定正确诊断和/或护理级别的临床病例的简短描述。病例样本是一种实用的方法，但在评估像分诊这样复杂的事物时可能会有局限性。最近的研究试图比较不同数字分诊系统的准确性[9，10]。总体而言，评论得出的结论是，尽管使用率增加，但关于分诊系统准确性的研究和数据仍然有限[11]。此外，关于研究这类快速发展的系统的具体方法学挑战的已发表研究有限。由于数字分诊系统已经在医疗保健领域实施[12]，因此更好地了解它们的工作原理很有价值。准确性是分诊系统实用的必要但不是充分条件。考虑到使用标准化病例样本评估复杂干预措施之间可能存在不匹配，了解使用病例样本理解分诊准确性的潜在局限性可能会很有用。更好地了解研究数字化人工智能分诊系统准确性的具体挑战可能有助于设计未来的研究。因此，本系统评价旨在总结当前关于在初级保健环境中研究数字化患者操作人工智能分诊系统准确性的障碍的知识。