简介:摘要:本文旨在研究基于人工智能技术的远程医疗诊断设备的精准度提升方法。通过对现有远程医疗诊断设备的精准度问题进行深入分析,提出了基于深度学习和大数据处理技术的优化策略。通过引入先进的算法模型和精细化的数据处理流程,远程医疗诊断设备的精准度得到了显著提升。本研究不仅为远程医疗诊断技术的发展提供了新的思路,也为提高医疗服务质量、缓解医疗资源紧张问题提供了有力支持。
简介:摘要:人工智能技术(AI)是在科技的日益发展下诞生的,且经过几十年的发展,人工智能从简单的智能模式发展到如今接近甚至超过人类智慧的智能机器。成为了目前最热门的高新技术之一,人工智能被广泛应用于各行各业中,其中在临床护理领域中实现了基础护理服务、临床病情检测、心理护理、康复护理等技术。人工智能技术的普及为临床医护和患者提供了很大的便利,但同时,也引出了一系列的临床护理问题,其中伦理问题饱受争议。本文主要综述了人工智能技术在临床护理中患者相关伦理问题、医护相关伦理问题、设备仪器相关伦理问题,尤其是对数据相关伦理问题进行了重点阐述。最后对人工智能技术在临床护理中的应用进行了展望,人工智能技术虽然目前在临床护理中存在着争议,但是随着科技的不断发展进步,这些问题终将得到解决,人工智能在临床护理方面存在很大的发展潜力,以后将更好的服务于广大医患,为医疗护理事业做出卓越的贡献。
简介:【摘要】目的:分析探讨人工智能AI宣教模式应用于提升日间病房患者满意度的效果。方法:选取我院2019年-2021年接收治疗日间病房患者150例为观察对象,随机将其分为观察组与对照组,其中对照组患者采用常规宣教模式,观察组患者采用人工智能AI宣教模式,将两组患者满意度进行比较。结果:观察组患者满意度高于对照组,两组数据对比差异有统计学意义(P
简介:人工气道是将导管直接置入气管或经上呼吸道插入气管所建立的通道,是抢救呼吸衰竭常用的临床手段.人工气道护理主要的目的为保持呼吸道湿化、通畅,促进痰液引流,预防和减少并发症的发生.呼吸道常规护理包括:协助和鼓励患者进行痰液引流;如教会患者深呼吸和有效咳嗽、咳痰、胸部叩击、体位引流;在病情允许的情况下,保证每日入水量在1500ml以上,可防止分泌物干结;保持环境整洁,维持适宜的室温(18℃~20℃)与湿度(50%~60%),以发挥呼吸道的自然防御功能.还应结合人工气道的特点做好以下的护理.1呼吸道的湿化人工气道建立后呼吸道纤毛运动减弱,呼吸道失水增多,易导致气道阻塞,肺不张,肺部继发感染等,必须加强呼吸道的湿化,可采用的方法为:1.1蒸气加温湿化,即将水加热后产生蒸气混入吸入气中,达到加温和加湿作用.一般使吸入气(气道口气体)的温度维持在35℃~37℃,不超过40℃,湿化器内水温常常保持在50℃左右.湿化温度高、面积大、气流量小则湿化效果好.呼吸机湿化器中的液体只能用无菌蒸馏水,不能用生理盐水或加入药物,因为水蒸发后溶质将在罐内形成沉淀,影响湿化效果.1.2气管内直接滴注,即通过气管插管或气管切开导管直接向气管内滴(注)入生理盐水或蒸馏水,有间断注入或持续滴注两种方法.(1)间断注入,一般每隔20min~60min1次或在吸痰前注入,每次为3ml~5ml.(2)持续滴注,将安装好的输液装置挂在床旁,用头皮针直接穿刺进入气管导管或将输液器直接连接在气切套管,其滴速为4滴/min~6滴/min.湿化液总量需根据病情,痰液粘稿度调整,一般在(200~400)ml/日,以使患者分泌物稀薄、痰液易吸出为目标.
简介:【摘要】目的 评估医务人员在手术室使用能量驱动平台的风险和后果。方法 通过对 2013年 -2018年,手术室能量平台安全性相关的 315篇文献进行量性内容分析,得到较为全面的信息,并且分析了这些事件的根本原因以及每种能量平台的非选择性重复操作的适应症。结果 共采用了五种不同能量平台的不良事件,其中单极电凝 231例,高级双极电凝 42例,超声设备 18例,传统双极电凝 16例,冷光源 8例。报告中的不良事件包括皮肤烧伤、绝缘缺陷、内脏烧伤或穿孔、火灾、出血以及误用。不良事件发生的根本原因是误用、培训不完善、与购买或维修设备有关的费用等。结论 本研究阐明了能量平台使用的风险及其对后果的影响。绝大多数病例与医疗或辅助医疗小组对使用的持续误解有关,但并发症也与购买和维护这些设备的行政决定有关。