人工智能在眼部疾病中的应用及其挑战

随着人工智能技术的发展和普及,医学领域也出现了越来越多人工智能(AI)的身影。人工神经网络等新技术与临床的结合正成为研究热点,其中卷积神经网络(CNN)的深度学习算法在图像识别领域取得了巨大的成就,逐渐被用于糖尿病视网膜病变(DR)、年龄相关性黄斑变性(ARMD)、早产儿视网膜病变(ROP)、青光眼和白内障等多种眼科疾病的诊断和筛查中。目前针对不同眼科疾病,世界范围已有多个公开数据库,包括了眼底彩照、光学相干断层扫描(OCT)等多种图像资料,为眼科领域深度学习算法的训练和构建奠定了基础。同时算法本身也在不断优化,使相关AI产品的构建朝着更简便高效的方向发展,同时其临床运用也面临医学伦理和准入标准的问题。总之,深度学习算法的使用为几种常见眼科疾病的筛查诊断带来了巨大的改变也带来挑战,目前尚未大规模的投入临床应用中。本文针对人工智能在眼部疾病中的应用进展做综述,旨在总结这一领域的研究现状和现存问题,并提出对未来的展望。     

肿瘤患者PICC相关感染因素分析及护理对策

目的：分析肿瘤患者PICC相关感染因素,探讨护理对策。方法整群选择该院2014年5月＿2016年5月收治的行PICC置管的肿瘤患者133例,观察置管期间PICC相关感染发生发生情况,以发生PICC相关感染患者为感染组,与未感染组患者的相关因素对比,分析影响因素,针对影响因素制定护理对策。结果133例患者中,发生PICC相关感染12例,发生率9.0%。静脉炎3例,占2.25%,菌血症1例,占0.75%。经比较,感染组输入TPN液体者相关感染率58.3%、留置时间≥60 d者相关感染率66.7%,均高于非感染组,差异具有统计学意义(P﹤0.05﹚,属于影响因素。结论输入液体类型、PICC管道留置时间为肿瘤患者PICC感染发生的相关因素,应在置管期间加强护理,减少感染。     

奥美拉唑治疗胃溃疡出血的护理方式及效果分析

目的 探讨奥美拉唑治疗胃溃疡出血的护理方式,探讨其护理效果.方法 回顾性分析我院2014年4月~2016年1月期间收治的90例胃溃疡出血患者的临床资料,以上患者均采用奥美拉唑治疗,根据护理方式的不同将其分为观察组(优质护理)和对照组(常规护理)各45例,对比两组患者的护理有效率、不良反应率、复发率及其对护理的满意率.结果 观察组患者的护理有效率及其对护理的满意程度均高于对照组,而不良反应发生率和复发率则均低于对照组,两组对比差异显著,具有统计学意义(P<0.05).结论 在胃溃疡出血的临床治疗中,在应用奥美拉唑治疗的基础上,给予针对性的护理措施,对于提升治疗的有效性和安全性具有积极的影响.