XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System麻醉师
MRI - 磁共振成像
如果需要麻醉，您的孩子将被送往医院。将在扫描父母同意之前获得，您的孩子将由麻醉师充分评估。扫描后，您将被要求留在恢复期内。有关通用麻醉准备的信息将通过您的约会详细信息转发给您。
NAP7——对患者意味着什么？
最终，承担风险的是患者，报告强调了共同决策对话的重要性。共同决策是指患者（和/或他们的护理人员）真正参与有关其护理的决策。麻醉师鼓励患者与更广泛的医疗团队（包括外科医生）进行讨论，以考虑风险和选择，并帮助他们做出适合自己的决定。
Largemaim的先天性心脏病数据来源
得分¼1.5至5.9：复杂性级别1。得分¼6至7.9：复杂性级别2。得分¼8至9.9：复杂性级别3。得分¼10至15：复杂性4。主要医生是指全科医生，家庭医生，儿童医生和内科医生。其他医生是指敏锐者，病理学家，麻醉师，微生物学家，生物化学家，普通外科医生，骨科医生等。b定义。18
Janda
1.8 *项目摘要：临床实践的差异很大，麻醉师之间缺乏共识，为心脏手术患者提供许多方面的护理。其中一些主题包括利用肺部保护策略，神经肌肉阻断管理，ICU中神经肌肉阻滞的逆转时间以及对100％FIO2施用的高氧的关注。Regarding hemodynamic management, there are various opinions and strategies for vasopressor and inotrope selection, fluid management, transfusion thresholds, autologous blood removal, venous anterograde and retrograde arterial priming of the bypass circuit, threshold of adequate pump flow while on cardiopulmonary bypass, and placement of monitors such as a pulmonary artery catheter.在神经系统调制之间也存在练习变化，用于选择诱导剂，包括苯二氮卓类药物的作用，使用二氮化剂和神经保护策略。（1-3）描述心脏麻醉师的诱导剂的选择，主要是使用或不使用苯二氮卓类药物，是对血液动力学稳定性的影响，对心脏手术后的神经认知恢复有影响。
麻醉学中的人工智能支持系统及其迄今为止的观点——回顾
人工智能 (AI) 是一种使计算机能够解决问题并执行传统上需要人类智能的任务的技术。来自电子病历和功能强大的现代微型计算机的大量医疗数据的可用性促进了医学领域 AI 的发展。AI 已证明其适用于许多不同的医学领域，例如药物发现、诊断放射学和病理学，以及心脏病学和外科手术中的介入应用。然而，直到今天，AI 很少用于麻醉学的临床实践。尽管文献中已经发表了大量关于 AI 在麻醉学中的应用的研究，但已开发的用于商业用途或准备进行临床试验的机器人系统数量仍然有限。本文确定并讨论了 AI 系统的局限性，包括不正确的医疗数据格式、个体患者差异、当前 AI 系统能力不足、麻醉师缺乏使用 AI 的经验、系统不可靠、无法解释的 AI 结论和严格的规定。为了确保麻醉师对人工智能系统的信任并改善其在日常实践中的应用，应对系统和算法进行严格的质量控制。此外，麻醉学人员应该在人工智能系统的开发中发挥不可或缺的作用，然后我们才能看到更多的人工智能融入临床麻醉学。关键词
神经肌肉阻滞：建议摘要
1。Stephan R. Thilen，Wade A. Weigel，Michael M. Todd，Richard P. Dutton，Cynthia A. Lien，Stuart A. Grant，Joseph W. Szokol，Lars I. Eriksson，Myron Yaster，Mark D. Grant，Madhulika Agarkar，Anne M. Marbella，Jaime F. Blanck，Karen B. Domino； 2023年，美国麻醉师学会对神经肌肉封锁的监测和对抗进行了指南：美国麻醉学会对神经肌肉封锁工作组的报告。 麻醉学2023; 138：13–41 doi：https：//doi.org/10.1097/aln.0000000000004379Stephan R. Thilen，Wade A. Weigel，Michael M. Todd，Richard P. Dutton，Cynthia A. Lien，Stuart A.Grant，Joseph W. Szokol，Lars I. Eriksson，Myron Yaster，Mark D. Grant，Madhulika Agarkar，Anne M. Marbella，Jaime F. Blanck，Karen B. Domino； 2023年，美国麻醉师学会对神经肌肉封锁的监测和对抗进行了指南：美国麻醉学会对神经肌肉封锁工作组的报告。麻醉学2023; 138：13–41 doi：https：//doi.org/10.1097/aln.0000000000004379
利用机器学习持续监测人体血清中麻醉剂的智能便携式笔
摘要 — 麻醉师需要持续监测麻醉药输注，以帮助确定个性化剂量，从而降低风险和副作用。我们提出了第一种专门为通过持续药物监测来闭合麻醉师和患者之间的回路而量身定制的技术。利用电化学技术可以直接检测药物，文献中提出了几种测量丙泊酚（广泛使用的麻醉药）的方法。尽管如此，所提出的传感器不能进行原位检测，它们不能持续提供这些信息，而且它们基于笨重而昂贵的实验室设备。在本文中，我们提出了一种新型智能笔形电子系统，用于持续监测人血清中的丙泊酚。该系统由一个针形传感器、一个准数字前端、一个智能机器学习数据处理器以及一个具有低功耗蓝牙 (BLE) 通信功能的无线电池供电嵌入式设备组成。该系统已在 37 ◦ C 的真实未稀释人体血清中进行了测试和表征。该设备的检测限为 3.8 µ M，满足目标应用的要求，其电子系统比最先进的系统小 59%，功耗降低 81%，使用智能机器学习分类进行数据处理，可保证最多二十次连续测量。
NASMDA 2025剖面
Bhajleen Kaur是一名大二学生，从事麻醉师的职业。从16岁开始上大学，她表现出致力于推动医疗领域变化的坚定承诺，尤其是在她的社区中。作为GHMC的团队领导，她在增强弗里蒙特·古德瓦拉·萨希布（Fremont Gurdwara Sahib）的锡克教徒社区的福祉方面发挥了积极作用，并热衷于弥合语言障碍，以确保旁遮普/锡克教徒社区的公平医疗保健。