简介:【摘要】目的:探讨智能护理信息系统在胸痛中心急诊抢救中的应用及对其急救成功率的效果。方法:本次研究主要选取2020年12月至2022年12月收治的80例急性胸痛患者,采用随机数法,分为常规组和实验组,其中,常规组患者给予常规护理方式,实验组患者给予智能护理信息系统配合急救护理方式。分析两组患者的急救成功率。结果:在本次研究两组患者中,实验组患者疗效均高于常规组患者,差异明显(P<0.05)。在本次研究两组患者抢救指标中,实验组患者抢救指标时间均少于常规组患者,差异明显(P<0.05)。在本次研究两组患者中,实验组患者并发症发生率均低于常规组患者,差异明显(P<0.05)。在本次研究两组患者中,实验组患者急救成功率均高于常规组患者,差异明显(P<0.05)。结论:智能护理信息系统在胸痛中心急诊抢救中能有效提高患者急救成功率,能提高患者预后情况,有效降低患者死亡率,提高护理人员护理效果,值得推广及应用。
简介:摘要:目的:评价胸痛中心急诊抢救护理中智能护理信息系统对家属满意度、急诊抢救结果的影响作用。方法:取67例研究样本(即:我院2020.1-2021.05接诊胸痛中心急诊抢救患者),抽签分组,应用智能信息化护理流程(研究组)和传统护理路径(参照组),对比急诊抢救用时,再住院率、抢救成功率、满意度、救治时间。结果:研究组预检分诊(1.91±0.45)min,首份心电图(5.61±1.03)min,(9.24±2.08)min建立静脉通路,(15.13±2.02)min完成给药,比参照组用时短;再住院率17.65%(6/34),救治时间(27.25±5.17)h,小于参照组;抢救成功率97.06%(33/34),满意度(91.35±6.87)分,比参照组高,P<0.05。结论:胸痛中心急诊抢救护理中合理应用智能护理信息系统可提升急诊抢救流程规范性,缩短急诊抢救用时和救治时间 ,降低再住院率,提升家属满意度和抢救成功率,可借鉴推广。
简介:摘要目的探讨基于深度学习的人工智能(AI)模型在乳腺超声影像报告和数据系统(BI-RADS-US)乳腺结节分类中的应用价值。方法收集2006年12月至2019年12月就诊于首都医科大学附属北京同仁医院的1 558例女性乳腺疾病患者的2 426枚乳腺结节超声图像,将图像数据集分为训练集(63%)、验证集(7%)和测试集(30%),用于建立AI模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析AI模型、医师仲裁结果以及AI模型辅助前后医师的诊断效能;采用Cohen加权Kappa系数比较AI模型辅助前后5名超声医师间BI-RADS-US分类的一致性;统计分析每名医师AI模型辅助前后两次BI-RADS-US分类结果的变化。结果AI模型与医师仲裁分类结果以及AI模型辅助前后医师的诊断效能差异均无统计学意义(均P>0.05);5名医师间一致性提高,AI模型辅助前后Kappa系数分别为3类0.433、0.812,4a类0.600、0.704,4b类0.614、0.823,4c类0.570、0.690,5类0.495、0.509(均P<0.05);AI模型辅助分类后,5名医师乳腺结节BI-RADS-US分类均发生了升降变化,其中良性结节由4类降为3类最多(56.6%,43/76);恶性结节由4类升为5类最多(69.4%,34/49)。结论AI模型辅助超声医师进行BI-RADS-US分类可有效提高医师之间分类的一致性且不降低诊断效能;AI模型通过调整结节分类,在减少部分良性结节不必要的穿刺、提高部分恶性结节诊断准确性等方面具有临床应用价值。
简介:现代血气分析仪在临床ICU、CCU中的广泛应用,给临床治疗观察带来了方便。如何才能使该仪器在使用中尽可能地减少故障?介绍AVLOPTI-CCA血气分析仪在使用中出现的若干故障及其排除的方法,并总结出其维护的一些经验以供同行参考。