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World File Search System腹腔镜
深度学习的进步经历了Surgi
Aspart等人2022腹腔镜CNN 122,470仪器AUROC：0.9107; （18）胆囊切除术图像识别特异性66.15％； and sensitivity: 95% Cheng et al 2022 Laparoscopic CNN 156,584 Surgicalphase Accuracy: 91% (19) cholecystectomy images recognition Kitaguchi et al 2022 Transanaltotal CNN 42 Surgicalphase Accuracy: 93.2% (20) mesorectal images recognition excision Kitaguchi et al 2020 Laparoscopic CNN 71手术晶法精度：91.9％（21）sigmoid case识别切除Twinanda etal 2019胆囊切除术CNN和290个手术时间N.A.（23）和胃LSTM病例预测旁路网络Bodenstedt et al 2019腹腔镜复发3,800手术时间平均平均（24）CNN框架预测错误的干预措施：37％的各种型号IGAKI IGAKI IGAKI IGAKI et al 2022 AT 2022总Mesorecorcal CNN 600 Safe CNN 600 SAFICAZ SUED KUM KUM KUM KUM SERGITIC 4.（25）ICKITION 4（25）ICKITION 4（25）ICKITION 4（25）（25）（25）（25）（25） 2021机器人辅助CNN 630安全手术N.A.（26）胃切除术图像导航Moglia等2022 VirtualSimulator CNN 176手术精确度：机器人辅助医学教育手术学生Zheng等2022 Box Trainer长期/ 30个手术精确度> 80％（27）用于Laparoscic Suttry Nuet neturn Neturn Neturn Neturn Neturn Necury Surgery Nebrent 30
投票：401 Mulago 国家转诊医院 V1
1. 扩大专科服务范围，包括脊柱激光手术、痔疮激光手术、关节镜手术、腹腔镜手术、内窥镜手术、重建和美容手术等。 2. 通过客户服务台的运作、增加媒体互动和恢复使用社交媒体平台（如推特、医院网站、电报、WhatsApp 群组）来简化沟通，从而增强客户服务系统和品牌管理。 3. 促进医院董事会和委员会的活动 4. 为诊断理事会成功组织了为期 4 天的展示活动，以加强公众参与。 5. 扩大质量管理体系意识和实施 ISO 9001:2015
创建健康工作环境的人体工程学风险评估方法
使用模拟工具智能移动人体模型 (IMMA) 对腹腔镜机器人开放式控制台的 3D 数字原型进行了人体工程学评估；使用了 12 个代表瑞典和美国人口人体测量学的人体模型。计算并比较了控制台和人体模型的工作范围。使用美国检查表和瑞典计算机工作标准对人体工程学进行了评估。与屏幕、扶手和踏板的可调节性相关的评估标准未得到满足。结果表明，IMMA 及其内置功能为计划静态工作任务的风险评估提供了机会。通过一些改进，像 IMMA 这样的工具可能会越来越多地被有效地用于对计划产品或工作环境进行早期评估。
创造健康人体工程学风险评估方法...
使用模拟工具智能移动人体模型 (IMMA) 对腹腔镜机器人开放式控制台的 3D 数字原型进行了人体工程学评估；使用了 12 个代表瑞典和美国人口人体测量学的人体模型。计算并比较了控制台和人体模型的工作范围。使用美国检查表和瑞典计算机工作标准对人体工程学进行了评估。与屏幕、扶手和踏板的可调节性相关的评估标准未得到满足。结果表明，IMMA 及其内置功能为计划静态工作任务的风险评估提供了机会。经过一些改进，像 IMMA 这样的工具可能会越来越多地被有效地用于对计划产品或工作环境进行早期评估。
人工智能的计算机图像分析
人工智能工具，尤其是卷积神经网络（CNN），正在通过增强预测性，诊断和决策能力来改变医疗保健。本综述为临床医生提供了CNN的可访问且实用的解释，并强调了它们在医学图像分析中的相关性。cnns显示自己在计算机视觉中非常有用，该字段使机器能够“看到”并解释视觉数据。了解这些模型的工作方式可以帮助临床医生充分利用其全部潜力，尤其是当人工智能继续发展并融入医疗保健时。CNN已经在包括放射学，组织病理学和医学摄影在内的各种医学领域证明了它们的功效。在放射学中，CNN已被用来自动化肺炎，肺栓塞和直肠癌等疾病的评估。 在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。 在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。 在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。 将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。在放射学中，CNN已被用来自动化肺炎，肺栓塞和直肠癌等疾病的评估。在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。 在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。 在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。 将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。在组织病理学中，CNN已用于评估和分类结直肠息肉，胃上皮肿瘤，并有助于评估多种恶性肿瘤。在医学摄影中，CNN已用于评估视网膜疾病和皮肤状况，并在内窥镜手术过程中检测胃和大肠息肉。在手术腹腔镜检查中，它们可以为外科医生提供术中辅助，有助于解释手术解剖结构并证明安全的解剖区。将CNN集成到医学图像分析中有望提高诊断准确性，简化工作流程效率并扩大对专家级图像分析的访问权限，从而有助于实现进一步改善患者和医疗保健结果的最终目标。
世界胃肠病学杂志 - NET
在最近的一篇论文中，Hong 等人开发了一种人工智能 (AI) 驱动的预测评分系统，用于预测胃癌患者腹腔镜根治性胃切除术后的潜在并发症。他们证明，将 AI 与随机森林模型相结合可显着提高术前预测和患者结果管理的准确性。通过整合来自多个中心的数据，他们的模型确保了标准化、可靠性和广泛适用性，使其有别于之前的模型。本研究强调了 AI 在临床决策支持方面的潜力，有助于胃癌患者术前和术后管理。我们的研究结果可能为未来的前瞻性研究铺平道路，以进一步加强临床实践中 AI 支持的诊断。
UEG 关于人工智能的立场文件
人工智能 (AI) 技术发展迅速，为胃肠病学实践和研究带来了巨大希望。目前，AI 引导的图像解释已成功用于内窥镜早期恶性病变检测、腹腔镜或内窥镜手术辅助以及个性化治疗的大数据分析。尽管如此，在全面实施之前，必须考虑复杂的挑战和可能的缺点。主要信息 • 我们欢迎欧盟委员会关于人工智能的白皮书以及对卫生部门的重视。作为代表广泛胃肠病学领域的组织，我们想强调的是，人工智能不仅为大数据带来了医疗保健的机会，也为各种手动任务带来了机会。在机器人手术和内窥镜检查中使用人工智能在胃肠病学领域尤为重要。
学者工程和技术杂志缩写关键标题：Sch J Eng Tech ISSN 2347-9523（印刷）| ISSN 2321-435X（在线）期刊
1伊朗设拉兹医学科学大学皮肤科医生，伊朗2莎赫里科德大学，伊朗莎赫里科德，伊朗3号萨赫勒科德3阿德比尔大学医学科学大学，伊朗阿德比尔，4 4号医生，马什哈德大学医学科学，马什哈德大学，伊朗Mashhad，Mashhad，Mashhad，Mashhad，伊朗5伊朗的Kermanshah，7腹腔镜外科，妇科医生，德黑兰医学大学，德黑兰，伊朗8博士。阿联酋迪拜生物医学工程中心生物医学工程：10.36347/sjmcr.2024.v12i07.011 |收到：29.05.2024 |接受：03.07.2024 |发布：13.07.2024 *通讯作者：Yasaman Zandi Mehran博士阿联酋迪拜生物医学工程中心的生物医学工程
放线菌病感染引起急性阑尾炎
抽象的放线菌种类是人类的共生生物。如果发生粘膜损伤，它将成为病原体。大多数情况仅限于面部和颈部。腹部放线菌病（AA）在临床实践中很少遇到。表现是高度可变的，从急性腹部到可疑恶性肿瘤的腹部质量。此病例报告描述了一名年轻，健康的女性接受急性腹部的录取。在手术过程中发现了带孔和弥漫性腹膜炎的坏疽性阑尾炎。进行了腹腔镜阑尾切除术。病理报告描述了丝状生物的阳性聚集体，与放线肌属于属性。在经验抗生素治疗的启动后，患者完全康复。在4年的随访中未发生腹腔内复发。