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World File Search System麻醉
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
getinge个性化麻醉
Getinge是Getinge AB，其子公司或其他国家 /地区的分支机构的注册商标•Maquet Flow-I，Getinge Flow-E和Getinge Flow-C是Maquet Cristian Care Care AB的商标。•版权所有2022 Getinge AB或其子公司或分支机构•保留所有权利•谨慎：联邦（美国）法律限制了该设备按医生或按照医师的命令出售。请参阅指令，以供目前指示，警告，禁忌症和预防措施。
人工智能与麻醉：叙述性评论
学习（深度学习） (3)。机器学习允许计算机通过经验提高性能，并且通常涉及通过将算法暴露于“训练数据”来训练算法。机器学习算法有三种类型：（I）监督学习，使用标记数据集训练算法以准确分类数据或预测结果；它专注于新数据的分类和未知参数的预测。（II）无监督学习，指的是识别数据集中没有输出可预测的模式或结构的算法。这些算法可用于找到对患者、药物或其他群体进行分类的新方法，以生成未来研究的假设。（III）基于尝试某些任务并从其后续成功和错误中学习的算法的强化学习（4）。深度学习是机器学习的一个子集，使用由多层组织起来的人工神经网络 (ANN)。ANN 使用多层计算来模仿人类大脑如何解释信息并从中得出结论的概念。深度学习的特点是多个隐藏节点层，它们通过多种方式抽象数据来学习数据表示。深度学习与简单的神经网络 (NN) 的区别在于，深度学习的节点层数增加了，网络的整体规模更大，能够更准确地表示复杂的相互关系 (4)。
麻醉的基本物理和测量
我们的目的是提供对物理及其临床应用的充分理解，以允许实践麻醉师提供安全可靠的麻醉。此外，这本书应有助于弥合学校和本科课程的教学水平与临床物理学更高级教科书中的差距。无意提供对物理学的严格处理或充当详细的参考文本：因此，省略了参考文献。数学的使用也受到严格限制，并且有时会详细提供对麻醉师临床例子更有趣的主题，即使这可能涉及生理学和临床麻醉领域。尽管记载了麻醉师的需求，但我们希望这本书也可能吸引在手术室和重症监护区工作的技术和高级护理人员。测量是物理学不可或缺的一部分，并且被包括在书中，因为监测设备在临床麻醉中起着如此重要的作用。然而，尚未涵盖临床测量的所有方面，并且未提供生理，生化和血液学测量的细节。以前的经验在准备临床物理学和麻醉师测量的录音带系列方面对本书的准备很有帮助，但是这本书的内容与视听系列的内容并不相同，并且可以自身使用或补充该系列。使用指数代替实体，因为这是更常见的形式。整个单元系统都使用，并在附录中给出了这些测量单元的截然不同的简历。，我们感谢同事的帮助，尤其是W. G. Anderson博士在氧气测量的一章中提供帮助，并感谢R. Hughes博士在血压测量和pH和C0 2的测量方面提供建议。我们也感谢I。B.和尚寻求许多原始材料的帮助。我们还要感谢我们的图形设计师B. D. Cameron先生的本书专家制作。1982 G. D. Parbrook P. D. Davis E. O. Parbrook1982 G. D. Parbrook P. D. Davis E. O. Parbrook
麻醉，疼痛管理和公共卫生
摘要共感染，特别是在HIV，丙型肝炎或结核病患者中，在麻醉和疼痛管理中提出了复杂的挑战。本综述研究了为这一脆弱人群提供安全有效的护理的独特考虑，技术和策略。它探讨了共同感染对麻醉结果的影响，多学科方法的作用以及对公共卫生的影响。共同感染的患者通常具有复杂的病史，包括合并症和免疫系统受损，这可能会影响其对麻醉和疼痛管理的反应。诸如术前优化，量身定制的麻醉计划和密切监测等策略对于减轻风险和确保积极结果至关重要。多学科合作对于管理共同感染至关重要，包括麻醉师，传染病专家，外科医生和其他医疗保健专业人员。这种方法允许全面护理，以满足共同感染患者的独特需求和挑战。共同感染在麻醉和疼痛管理中的公共卫生影响很大，因为它们会影响医疗保健资源
麻醉中的人工智能和机器学习
麻醉中的人工智能和机器学习：应用和伦理考虑 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 2 额外教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 接受日期：2024 年 10 月 13 日/在线发表日期：2024 年 11 月 8 日 摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在改变麻醉领域，在患者护理、手术结果和临床决策方面带来前所未有的进步。从预测分析和个性化麻醉计划到机器人辅助程序，人工智能驱动的应用正越来越多地融入麻醉实践中。本文探讨了人工智能和机器学习在麻醉中的当前和潜在应用，重点关注它们对围手术期护理、监测和药物管理的影响。此外，本文还深入探讨了在临床环境中使用人工智能的伦理考量，包括与患者自主权、数据隐私、算法偏见以及麻醉师在人工智能驱动环境中不断演变的角色相关的问题。随着人工智能的不断发展，必须在技术进步与道德准则之间取得平衡，以确保人工智能驱动的麻醉实践在保持最高护理和安全标准的同时造福患者。关键词人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、麻醉、围手术期护理、伦理考量、预测分析、个性化医疗、临床决策、患者安全、数据隐私*通讯作者：Puneet Khanna 电子邮件：k.punit@yahoo.com
