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欧洲心血管和骨科注册机构的质量和效用，用于对整个植入生命周期的医疗设备安全和性能进行监管评估：系统评价
摘要背景：欧盟医疗设备法规（MDR）要求制造商进行市场后临床随访（PMCF），以评估批准后其设备的安全性和性能，并符合Européenne（CE）标记。尚未报告该法规的设备注册机构的质量和可靠性。作为协调研究和医疗设备（CORE-MD）项目的一部分，我们确定并审查了欧洲心血管和骨科注册表，以评估其结构，方法和适用性作为监管目的的数据源。方法：使用系统文献搜索确定了区域，国家和多国欧洲心血管（冠状动脉支架和瓣膜修复/置换）和骨科（髋/膝关节假体）的注册表。年度报告，经过同行评审的出版物和网站进行了审查，以提取与六个领域的结构和方法相关的33个项目以及报告结果的公开信息。结果：在符合资格标准的20个心血管和26个骨科注册中，心血管血管中的33％（IQR：14％-71％）项目的中位数为60％（IQR：28％-100％），据报道，跨域的骨科数量很大。例如，没有心血管和16（62％）骨科注册表报告患者/程序级完整性。没有心血管和5（19％）骨科注册表报告的设备表现较好，但每个设备的定义都不同。在报告项目，结果，结果定义和随访持续时间时存在很大的异质性。结论：欧洲心血管和骨科设备注册处可以通过对结构和方法论特征的标准化报告来判断证据质量以及结果来提高其作为监管目的的数据源的潜力。关键字：医疗设备注册，心血管，骨科版权所有：©2023作者；由科尔曼医学科学大学出版。这是根据Creative Commons归因许可条款（https://creativecommons.org/licenses/ by/4.0）分发的开放式文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和再现，前提是适当地引用了原始工作。引用：Hoogervorst LA，Geurkink TH，LübbekeA等。欧洲心血管和骨科注册机构的质量和效用，用于对整个植入生命周期的医疗设备安全和性能进行监管评估：系统评价。国际卫生政策管理。2023; 12：7648。 doi：10.34172/ijhpm.2023.7648
骨科医学院学生手册和......
序言 本手册旨在为学生提供指导。它可作为《翻译》的补充。它包含有关行政和学术政策、课程和课程作业的信息。此处包含的信息不构成对威廉凯里大学骨科医学院 (WCUCOM) 具有法律约束力的合同。本出版物的电子版可在 WCUCOM 网站上查看。本手册的这一版本将废除并取代本手册的所有先前版本。作为学生，您有责任完整阅读本手册。未阅读本手册和其他管理 WCUCOM 学生的法规来源并不免除学生在其中描述的要求和法规。WCUCOM 可自行决定不时更新本 WCUCOM 学生手册和目录中的政策、要求和信息。更改将分发给学生，并将在 WCUCOM 网站的“关键政策”下发布，并向相关利益相关者发出适当通知，并将立即生效，除非另有规定。在给定学年中引用的所有附录更改都将纳入下一学年的母文件。有关 WCUCOM 学生手册和目录的所有咨询都应直接联系 WCUCOM 学生事务副院长办公室，电话为 601.318.6290。任何有关添加、删除或更改的建议都必须以书面形式提交给 WCUCOM 院长。威廉凯瑞大学 (WCU) 董事会 (BOT) 根据 WCU 校长的建议做出最终批准。如果 WCUCOM 学生手册和目录与 WCU 政策或 WCU BOT 政策存在差异，则以后者政策为准。
人工智能在儿童骨科的应用
人工智能（AI）自诞生以来经历了几十年的发展，并被广泛应用于生活的各个方面。人工智能最早由约翰·麦卡锡于 1956 年描述为制造智能机器的科学。它是使用计算机软件和机器应用程序来模仿人类的智能行为和批判性思维。随着信息和数据技术的发展，人工智能在医疗保健领域显示出巨大的应用价值和潜力 (1)。人工智能研究正在许多医学领域开展，并在促进实践效果、个性化患者管理和提高研究能力方面显示出巨大前景。机器学习（ML）是人工智能的一种形式，它使用计算算法通过经验进行学习和改进。ML 的两种主要形式是监督式和无监督式。在监督式机器学习中，算法会获得标记数据，这些数据可用于预测新患者的疾病结果。无监督式机器学习用于在无需训练的情况下识别模式；算法通过搜索共同特征来学习数据的固有结构 (2)。机器学习 (ML) 算法在执行任务时会随着时间的推移而改进，但它们仍然需要一些人工输入来提高其性能。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，指的是具有人工神经网络结构的模型，模仿人类大脑的神经连接 (3)。神经网络是深度学习算法的支柱。
人工智能算法预测骨科手术后处方镇痛鸡尾酒的疗效
骨科手术后使用止痛药缓解术后疼痛是围手术期医学的一个主要问题。特别是在肩部手术（例如肩袖修复）、全关节置换和肢体创伤的情况下，预计疼痛程度会很高；因此，必须采用高效的策略来加快恢复，避免患者不适和痛苦，并降低疼痛相关并发症的风险 [ 1 – 3 ]。在多模式疼痛治疗中，医生通常会联合使用两种或两种以上的止痛药 [ 4 , 5 ]。由于这些药物之间可能存在药理学相互作用，因此很少知道疗效的预测。相互作用可以基于作用机制（例如受体上的药效学）或药代动力学途径。例如，高达 95% 的双氯芬酸在吸收后与血清白蛋白结合，在肝脏中经 CYP 3A4 羟基化和葡萄糖醛酸化后经肾脏消除。临床效果是通过阻断环氧合酶 I 和 II 实现的，从而导致前列腺素的合成减少。对乙酰氨基酚也通过环氧合酶途径表现出其作用，抑制前列腺素合成。另一方面，阿片类药物通过受体起作用，这些受体对这些镇痛药具有特异性，在肝脏中经 CYP 3A4 羟基化后消除。因此，对于临床医生来说，两种以上药物的组合可能不清楚，并且对处方的净效应感到困惑。术后处方中含有具有各种药代动力学和药效学特性的阿片类药物和非阿片类药物。据我们所知，关于当以两种以上药物组合使用时这些特性如何变化的数据很少，而且很少发表（如果有的话）[6-11]。对具有大量止痛药组合的止痛药的任何统计评估都面临着严峻的挑战：使用传统统计方法得出结论极其困难。我们使用人工智能方法 [12-15] 来克服这一困难。我们使用（人工）神经网络（NN）进行数据分析；具体来说，我们使用称为自动编码器的无监督神经网络（图 1）。这些无监督神经网络通过最小化损失（输入和输出之间的差异的平方和，在训练集上取平均值）来生成高精度模拟输入的输出（因此得名：自动编码器）。特征向量在下一段中描述。然后，我们将每个输入特征向量的代码层权重用作降维特征向量的坐标（图 1）。疼痛程度是分类变量，所施用的止痛药也是如此。我们使用独热编码为每个患者生成一个 38 维特征向量（参见方法部分）。这些特征向量并不独立。降维算法（神经网络自动编码器）找到独立性并将结果映射到二维流形（平面图）上。每个患者都是这个平面上的一个点，这些点不是随机分布的；相反，它们是聚集的。在我们掌握的众多聚类算法中，我们使用 DBSCAN 聚类算法 [ 16 ]，因为将其应用于点可以识别出具有许多共同止痛药的鸡尾酒聚类。相互依赖性产生包含高效止痛药的聚类；正如我们下面讨论的那样，这一发现无法通过任何其他方式找到（有 61 种不同的止痛药鸡尾酒，总共 750×2 = 1500 种疼痛
人工智能在骨科手术中的应用
由于技术突破，医学实践正在迅速转变。由于计算机处理能力、云计算以及医疗任务特定软件算法的开发和改进呈指数级增长，人工智能 (AI) 系统在医学和骨科手术中变得越来越重要。由于医学成像等技术在骨科疾病管理中发挥着重要作用，为骨科疾病的管理带来了高灵敏度、特异性和阳性/阴性预后价值，因此该领域特别适合应用基于机器的成像研究集成等应用。通过这篇评论，我们希望提高骨科界对文献中描述的 AI 和 ML 的当前成就和预计用途的认识。我们总结了 ML 和 AI 在五个关键骨科领域的应用现状：关节重建、脊柱、骨科肿瘤学、创伤和运动医学。
实验研究，以评估用于骨科应用的UHMWPE和XLPE材料的磨损性能
1 帕拉拉·玛哈拉哈工程学院，贝哈平761003，印度奥里萨邦2塔塔钢有限公司（Tata Steel Ltd. （ACSIR），Ghaziabad，201002，印度北方邦8机械部，印度理工学院，Jodhpur 342030，印度拉贾斯坦邦，印度 *通信：drashwanikumardte@gmail.com（A.K. > ）; chandanswaroop2008@gmail.com（c.s.m.）帕拉拉·玛哈拉哈工程学院，贝哈平761003，印度奥里萨邦2塔塔钢有限公司（Tata Steel Ltd. （ACSIR），Ghaziabad，201002，印度北方邦8机械部，印度理工学院，Jodhpur 342030，印度拉贾斯坦邦，印度 *通信：drashwanikumardte@gmail.com（A.K. > ）; chandanswaroop2008@gmail.com（c.s.m.）帕拉拉·玛哈拉哈工程学院，贝哈平761003，印度奥里萨邦2塔塔钢有限公司（Tata Steel Ltd. （ACSIR），Ghaziabad，201002，印度北方邦8机械部，印度理工学院，Jodhpur 342030，印度拉贾斯坦邦，印度 *通信：drashwanikumardte@gmail.com（A.K. > ）; chandanswaroop2008@gmail.com（c.s.m.）帕拉拉·玛哈拉哈工程学院，贝哈平761003，印度奥里萨邦2塔塔钢有限公司（Tata Steel Ltd. （ACSIR），Ghaziabad，201002，印度北方邦8机械部，印度理工学院，Jodhpur 342030，印度拉贾斯坦邦，印度 *通信：drashwanikumardte@gmail.com（A.K. > ）; chandanswaroop2008@gmail.com（c.s.m.）帕拉拉·玛哈拉哈工程学院，贝哈平761003，印度奥里萨邦2塔塔钢有限公司（Tata Steel Ltd. （ACSIR），Ghaziabad，201002，印度北方邦8机械部，印度理工学院，Jodhpur 342030，印度拉贾斯坦邦，印度 *通信：drashwanikumardte@gmail.com（A.K.）; chandanswaroop2008@gmail.com（c.s.m.）
人工智能在骨科中的应用
摘要：在过去的几年中，人工智能对世界和社会的影响是不可否认的。更具体地说，一个称为机器学习（ML）的子领域正在推动各种领域的创新，因为它表示机器能够在没有明确标准的情况下识别数据之间的关系，模仿类似人类的学习方式。在过去的十年中，研究工作也集中在骨科上，以便为外科医生和临床医生的日常工作提供帮助和协助。本文的目的是通过介绍骨科关于这些新技术的最新研究和成果，揭示不同应用的主要概念和局限性，并解决与该领域和技术本身有关的主要问题，从而提供指导。本文将介绍并定性探索主要的机器学习技术，通过考虑能够更好地识别模型性能的指标；然后，将讨论两个主要应用：诊断和预测。最后，将讨论研究和技术的局限性。
骨科人工智能——政策文件
在骨科领域尤其如此，人工智能正在改变 MSK 健康状况不佳患者的预防、诊断、治疗和管理。然而，在对 MSK 治疗和支持的需求不断增加的时代，尤其是来自老龄化人口，扩大和加速人工智能技术的应用至关重要。孤立的最佳实践是不够的；为了真正改变数百万人的生活，并为承受压力的医疗系统提供显着的效率和成本节约，我们需要在基于人工智能的研究和教育方面投入更多资金。我们还需要医疗保健领导者的支持，以克服阻碍人工智能更广泛应用的运营障碍，尤其是对患者数据使用的限制。
armed - 佛罗里达州骨科医学委员会
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