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人工智能和麻醉
• Adel: Algorithm Data Ethics Label • AIVOC: Intraine -related intra -venous anesthesia • APHP: Public assistance Hospitals de Paris • ARS: Regional Health Agency • ASA: American Society of Anesthesiologists • Bis: Bispectral index • CEPD: European data protection committee • CH: CHU: CHU: CHU: CHU: CHU CNIL: National Commission for Data Protection • DREES: Directorate of research, Studies, Evaluation and Statistics • EDPS: European Data Supervisor Protection • ESP: Electronic Stability Program • Etco 2: End Tidal Co 2 • FDA: FOOD and Drug Administration • GPT: Generative Pre-transform • HAS: High Health Authority • • IADE: Nurse anesthesiologist graduate of State • IFSI: Institute for training in nursing care • IMS: Medico-social institute • LIR: Learning Intravenous Resuscitator • Mar: RENIMATOR ANESTHESISTER • MO: mega byte • NIRS: Near infrared spectroscopy • PAM: Average blood pressure • GDPR: SFAR: French company of anesthesia and resuscitation • SSPI: Post interventional surveillance room • TAM: Technology Acceptance Model • To: Téra Octet • Tof: Train of Four • Utaut: Unified theory of Acceptance and Use of技术
Articaine和Lidocaine的麻醉有效性与...
引言个性化医学的目的是最大程度地提高治疗功效的可能性，并最大程度地减少在所有临床情况下对个体患者的药物毒性风险（Xie＆Frueh，2005）。实现这一目标的一种方法是对现行临床情况和合理使用药物的系统分析。药物的合理使用意味着使用适当的药物，用于适当的诊断或临床情况，适当的剂量，适合适当的人，通过适当的途径在适当的时间内，以最低的成本对个人和社区。虽然根据严格的监管准则对药物的安全性和功效进行了评估，但在销售该药物之前，批准的药物对所有人都变得安全或有效是不可能的。遗传和环境因素的相互作用会导致个人对全球可用药物的反应的实质性差异（Takahashi＆Echizen，2003; Xie＆Frueh，2005）。在从可用股票中选择适当的药物时，功效和安全性至关重要。选择适当的药物的任务是复杂的。这是因为大多数药物都以多基因方式发挥作用，显示出与基因的复杂相互作用，
准确指导硬膜外或脊柱麻醉
所有专家都说，当前的脊柱或硬膜外麻醉程序是在脊柱地标触及椎间盘上。两个指出，可以使用常规超声波，但这不是很常见，因为需要专业技能。两位专家说，该设备具有创新性，因为它可以通过在超声图像上叠加的椎骨图像来轻松找到椎间盘空间。也有人指出，使用该设备需要最少的训练，并且它是手持式设备，因此很容易在床边使用。一位专家说，该设备可以在产妇护理中帮助超声引导的脊柱或硬膜外块，因为它比较大的机器更容易使用，并且在给予脊柱块时遇到困难时。四位专家认为，除标准护理外，还可以使用该设备。一个人认为它可以随着时间的流逝而取代当前的标准护理。
麻醉护理中的神经科学：一种新方法
感知是一个复杂的过程，涉及多个大脑区域，包括丘脑，皮层和边缘系统。神经科学表明，慢性疼痛被称为神经可塑性，会导致大脑结构和功能的变化[13，14]。通过应用神经科学原理，麻醉护士可以制定更有效的疼痛管理策略。例如，阿片类药物虽然有效，但仍有重大风险，包括成瘾和呼吸抑郁症。神经科学为替代疗法打开了大门，例如神经阻滞，经颅磁刺激和脊髓刺激，所有这些均应靶向特定的神经途径，以缓解疼痛，而没有与阿片类药物相关的副作用[15]。在这种情况下，了解疼痛的神经科学似乎使麻醉护士能够更好地管理患有复杂疼痛状况的患者，例如患有神经性疼痛或纤维肌痛的患者。这些疾病通常涉及疼痛处理大脑区域中的神经活动异常，使它们对传统疼痛治疗有抵抗力。通过结合基于神经科学的方法，麻醉护士可以为这些患者提供更全面，有效的护理。
重新利用脑电图监测用于建立脑老化生物标志物的一般麻醉：探索性研究
背景：脑电图（EEG）越来越多地用于监测全身麻醉的深度，但是大麻醉监测的EEG数据很少被重复用于研究。在这里，我们探索了从一般麻醉中重新利用脑电图监测，用于使用机器学习进行大脑年龄建模。我们假设在全身麻醉期间从脑电图估算的大脑年龄与围手术期风险有关。方法：我们在稳定的丙泊酚或稳定的丙烷麻醉下重新分析了323例患者的四局EEG，以研究四个EEG特征（EEG功率的95％（95％EEG功率<8 E 13 Hz）的年龄预测：总功率，Alpha频段，Alpha频段，Alpha band Power（8 E 13 Hz），Power Spectrum和Spatial spatial和Spatsial spatsial sy fromeny confurears和Spats spats spatsial sy频率。我们在丙泊酚麻醉期间由健康参考组（ASA 1或2）的EEG构建了年龄预测模型。尽管所有签名都是信息丰富的，但最先进的年龄预测性能通过沿整个功率谱的电极进行解析（平均绝对误差¼8.2岁； R2¼0.65）来解锁。结果：ASA 1或2例患者的临床探索表明，脑年龄与术中爆发抑制正相关，这是全身麻醉并发症的危险因素。令人惊讶的是，大脑年龄与较高的ASA分数患者的爆发抑制作用，表明隐藏的混杂因素。次级分析表明，与年龄相关的脑电图特征是丙泊酚麻醉的特异性，这是通过有限的模型概括对用sevo lureane维持的麻醉的。结论：尽管全身麻醉的脑电图可能实现最新的年龄预测，但麻醉药物之间的差异会影响脑时代模型的有效性和有效性。为了释放脑电图监测临床研究的休眠潜力，至关重要的是，具有精确记录药物剂量的异质种群的较大数据集至关重要。
静脉注射区域麻醉（BIER块）方法
1伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目·雷扎医院血管和血管内手术研究中心血管外科助理教授，伊朗马什哈德； 2伊朗，马什哈德医学院医学院，伊玛目雷扎医院血管外科血管和血管内研究中心麻醉学副教授，伊朗马什哈德； 3手术肿瘤学研究中心麻醉学助理教授，伊拉姆·雷扎医院，医学院，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德； 4伊朗马什哈德医学科学大学医学院麻醉学麻醉学副教授，伊朗医学院； 5伊朗Mashhad医学科学大学伊玛目REZA医院血管和血管内手术研究中心普通外科居民； 6普通医师，马什哈德医学科学大学，伊朗马什哈德。
基于数据的药效学对丙泊酚和瑞芬太尼在全身麻醉期间作用的影响
在麻醉期间预测双光谱指数（BIS）和平均动脉压（MAP）对于患者的安全性和e e ff eftectia麻醉管理至关重要。传统的药效动力反应表面模型具有限制和适应性。本文提出了一种使用机器学习技术预测BIS和地图的新方法。而不是使用标准的药效响应表面模型，而是提出了基于机器学习的AP-prach来建模药效学。所提出的方法考虑了标准丙泊酚和雷素药代动力学模型的状态，以及患者信息作为预测BIS和MAP值的特征。培训和测试是在含有191例不同患者的VitalDB数据集[1]的选定子集上进行的。证明，基于机器学习的方法就准确性而优于标准的药效学模型。具体而言，支持向量回归（SVR）模型达到的平均绝对预测误差（MDAPE）比BIS预测的Eleveld模型小32％。为了进行地图预测，SVR模型还降低了66％的MDAPE表现。所提出的方法提供了与深度学习方法[2]相似的性能[2]，同时保留了可以在其他应用程序中使用的简单结构。
七氟硫烷麻醉后凋亡的全脑表征揭示了小鼠新生儿新皮层中的神经元细胞死亡模式
在过去的二十年中，对全身麻醉（GA）的安全担忧是由于在各种药理条件和动物模型中记录脑细胞死亡的研究引起的。如今，在整个新生小鼠大脑中对Sevoflurane诱导的细胞凋亡的彻底表征将有助于识别并进一步关注潜在的机制。使用组织清除和免疫组织化学，我们在产后日（P）7小鼠中对七氟氨酸诱导的凋亡进行了全脑作图。我们发现切割叶片3染色的解剖学上异体增加。新型P7脑图集的使用表明，新皮层是受影响最大的区域，其次是纹状体和脑脑。皮质切片中的组织学表征确定有丝质神经元是受影响最大的细胞类型，并遵循后骨皮质浅层层中最大凋亡的心脏内和心脏内梯度。这里使用的无偏解剖学映射使我们能够在围产期，新皮层受累，并指示纹状体和脑遗传损伤的同时，同时表明中度的海马一方面。新皮质梯度的鉴定与成熟依赖性机制一致。然后，进一步的研究可以集中于七氟醚对发育过程中神经元迁移和生存的干扰。
全身麻醉期间正中神经刺激后大脑运动活动的检测 (STIM-MOTANA)：前瞻性干预研究方案
背景：全身麻醉期间意外知晓 (AAGA) 是指患者在全身麻醉过程中意外知晓。这种现象发生在 1%-2% 的高危实践患者中，可能导致身体痛苦和心理后遗症，称为创伤后应激障碍。事实上，没有任何监测技术足以有效预防 AAGA；因此，需要新的替代方案。由于患者在 AAGA 期间的第一个反射是移动，但由于神经肌肉阻滞剂而无法移动，我们认为可以设计一个基于运动意图检测的脑机接口 (BCI) 来警告麻醉师。为此，我们建议描述和检测在进行正中神经刺激的同时使用丙泊酚进行全身麻醉期间运动皮层振荡的变化。我们相信我们的结果可以设计基于正中神经刺激的 BCI，从而可以预防 AAGA。目的：据我们所知，目前还没有发表的研究调查全身麻醉期间感觉运动皮层周围神经刺激与脑电图 (EEG) 模式的检测。本研究的主要目的是描述在丙泊酚全身麻醉期间进行正中神经刺激时运动皮层 EEG 信号在事件相关去同步化和事件相关同步化调制方面的变化。方法：STIM-MOTANA 是一项干预性和前瞻性研究，研究对象为计划在全身麻醉下进行手术的患者，涉及在两个不同时间进行 EEG 测量和正中神经刺激：(1) 患者在手术前清醒时 (2) 和全身麻醉下。共有 30 名患者将在完全静脉麻醉下接受手术，使用丙泊酚靶控输注泵。结果：将分析 30 名患者在正中神经刺激过程中根据不同丙泊酚浓度发生的事件相关去同步化和事件相关同步化的变化。此外，我们将应用 4 种不同的离线机器学习算法来检测大脑层面的正中神经刺激。招募于 2022 年 12 月开始。数据收集预计将于 2024 年 6 月结束。结论：STIM-MOTANA 将成为第一个研究全身麻醉期间正中神经刺激大脑运动效应以检测术中意识的方案。基于我们之前研究的强大实践和理论科学推理，我们创新的基于正中神经刺激的 BCI 将提供一种在全身麻醉期间检测术中意识的方法。试验注册：Clinicaltrials.gov NCT05272202；https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05272202 国际注册报告标识符 (IRRID)：PRR1-10.2196/43870