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化学疗法诱导的周围神经病的治疗和诊断：更新
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人工智能在神经麻醉领域的前景
摘要 人工智能（AI）有望改变各个医学专业的医疗保健。尽管AI在神经麻醉学中的应用才刚刚兴起，但它无疑将以可预见和不可预见的方式影响神经麻醉师，在术前患者评估、气道评估、预测术中并发症以及监测和解释生命体征方面具有潜在作用。由于风险识别、数据集成、早期诊断、图像分析以及药理学和手术机器人辅助的改进，它将促进神经系统疾病的诊断和治疗。除了直接的医疗保健之外，AI还可以自动执行医疗保健中的许多常规管理任务，协助教学和培训，并对神经科学研究产生深远影响。本文从神经麻醉学的角度介绍了AI及其各种方法。在临床实践和研究中使用 AI 工具需要对计算基础、优势、局限性和伦理影响有基本的了解。更新总结了与神经麻醉学相关的 AI 应用的最新报告。本综述提供了 AI 应用的整体视图，展示了 AI 如何开启该专业的新时代，显著改善患者护理并推动神经麻醉学研究。
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服用抗血栓药物患者的区域麻醉 ESAIC/ESRA 联合指南
来自奥地利维也纳福音医院和西格蒙德弗洛伊德私立大学麻醉与重症监护系（SK）、西班牙瓦伦西亚拉菲大学医院麻醉学与重症监护系（RF）、欧洲乔治蓬皮杜医院麻醉学与重症监护系、巴黎公共医院援助（AG）、法国巴黎大学 INSERM UMRS-1140（AG）、Doctor Peset 大学医院麻醉学与重症监护系（JL）、西班牙瓦伦西亚瓦伦西亚大学外科系（JL）、葡萄牙波尔图 Polo Porto 医院麻醉学与重症监护系（CL）、英国格拉斯哥格拉斯哥大学格拉斯哥皇家医院麻醉疼痛医学与重症监护系（AM），麻醉和重症监护医学系，AUVA 林茨创伤中心，林茨（CJS）；路德维希玻尔兹曼实验和临床创伤学研究所，AUVA 创伤研究中心，维也纳，奥地利（CJS），麻醉系，鲁汶大学医院。比利时鲁汶天主教大学 (EV)、萨尔大学医学中心和萨尔大学医学院麻醉学、重症监护和疼痛治疗系、洪堡/萨尔 (TV)、德国柏林弗里德里希斯海因维瓦特斯医院麻醉学、重症监护医学、急诊医学和疼痛治疗系 (CVH)、英国诺福克郡诺里奇诺福克和诺里奇大学医院 NHS 信托麻醉学系 (MW)、丹麦哥本哈根哥本哈根大学皇家医院 Juliane Marie 中心儿科和产科麻醉学系 (AA)
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。
强度弱
在麻醉学和围手术医学中使用人工智能（AI）和机器学习（ML）正在迅速成为临床实践的中流。麻醉学是一种富含数据的医学专业，它整合了许多患者特殊信息。围手术医学已成熟，用于应用AI和ML，以促进数据合成以进行精确医学和预测性评估。新兴AI模型的示例包括那些有助于评估深度和调节麻醉性交付，事件和风险预测，超声指导，疼痛管理和手术室后勤的控制。AI和ML支持按大规模分析综合围手术数据，并可以评估模式以提供最佳的患者特异性护理。通过探索该技术的利益和局限性，我们为评估AI模型采用在各种麻醉学工作流中提供了考虑的基础。对麻醉学和围手术医学中AI和ML的分析探索了当前的景观，以更好地了解这些工具提供的优势，劣势，机遇和威胁（SWOT）。
已发布版本的引用 (APA)：Bowness, J., El‐Boghdadly, K., & Burckett‐St Laurent, D. (2021)。人工智能在超声引导局部麻醉中的图像解释。麻醉学，76 (5)，602-607。https://doi.org/10.1111/anae.15212
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