重症医学专科大数据平台的建设及应用

目的基于医院各业务系统, 建立重症医学专科大数据平台, 支持人工智能和大数据应用, 为临床科研提供数据基础和支持。方法整合医院信息系统、电子病历系统、监护信息系统、检验信息系统、放射信息系统、手术麻醉临床信息系统等业务系统的数据, 并对数据进行清洗, 形成重症医学专科大数据平台。同时, 基于重症医学专科大数据平台建立APACHE Ⅱ及SOFA自动评分系统。结果重症医学专科大数据平台已纳入重症医学科近10年的历史数据, 并持续补充新增数据, 已上线试运行自动化评分系统、智能辅助诊断预测模型等人工智能和大数据应用, 系统整体运行良好。结论重症医学专科大数据平台能够高效利用临床上数据, 并更好地服务于临床诊疗与临床科研, 助力重症医学学科建设与发展。     

重症医学大数据研究的基础设施与意愿调查

目的了解我国ICU大数据发展的现状,明确现存问题,为后续重症大数据平台发展和建设提供参考。 方法通过互联网对824个重症医学专业医师进行问卷调查。问卷由中国卫生信息与健康医疗大数据学会重症医学与标准专委会设计。经过质控分析筛选,最终纳入来自598家医院的712个医师的反馈结果。 结果所有受调查医院中,355家（59.4%）的ICU内部硬件数据整合程度欠佳,185家（30.9%）的临床信息系统可以向专科科研系统开放接口,133家（22.2%）支持数据分析结果共享。所有受调查医师中,389人（54.6%）可以投入支持系统建设及协调工作,但619人（86.9%）没有可直接用于大数据建设的科研经费支持项目开展。重症感染、重症呼吸、重症数据科学与信息学、重症血流动力学、重症神经是排名前五的亚专科兴趣,占总数的60.1%。 结论现阶段我国ICU的信息化程度处于初级阶段。各医院对科研合作的开放程度较低,且需要更多经费和人力支持重症大数据的建设。     

医学检验大数据应用的思考

21世纪是大数据时代,医学检验大数据(big data in laboratory medicine,BDLM)也越来越受到关注。然而,在医学检验工作中应用BDLM还存在不少问题。该文综述了应用BDLM的基础、BDLM对科研选题的要求、应用BDLM成功案例和对BDLM应用的展望,希望可以帮助医学检验同行了解BDLM,并进而推动BDLM的应用。     

大数据与人工智能在医学领域的应用进展

随着信息技术在医疗行业的发展,以非结构化数据为主的医疗数据急剧增长,利用大数据技术对其进行处理,可生成不同主题的数据库,创造巨大的附加价值。同时,以深度学习为核心的人工智能技术迅猛发展,人工智能辅助诊疗迎来了巨大的发展空间,有助于指导医疗活动,提高医疗诊治效率。大数据、人工智能与医疗行业的结合将成为未来重要的发展方向。本文就大数据与人工智能在医疗行业的应用进展进行阐述。     

国外重症医学专科医师培训制度的比较与思考

我国重症医学专业发展迅速,在重症患者救治、突发灾害和公共卫生事件中发挥重要作用。专科医师规范化培训是毕业后医学教育的重要组成部分,也是培养合格专科临床医师的常规途径。作为国家第二批试点专科,重症医学专业已建立全国专科医师培训制度,成为培养学科专业人才梯队的重要途径。本文从培训体系和平台建设方面对比思考国外重症医学专科医师培训制度的异同,为推进我国重症医学专科培训制度不断完善提供借鉴。     

重症医学专科护士培训内容需求的调查分析

目的了解ICU护士对重症医学专科护士培训内容的需求,为完善重症医学专科护士培训提供参考依据。方法便利抽样法选择2014年5-7月和2015年5-7月参加重庆医科大学附属第一医院重症医学专科护士培训的120名学员,对其培训需求进行问卷调查并加以分析。结果培训学员对培训内容的需求依次为危重症患者的急救和护理、呼吸和肾功能支持、护理不良事件的预防和上报、血流动力学监测技术、危重症患者应用药物的管理与营养支持、ICU院内感染的管理、护理科研;并因ICU工作年限、学历、所在医院级别的不同而对培训内容的需求有所不同。结论对重症医学专科护士的培训应采用分层次、分级别的多种培训模式以满足其多元化、个体化的需求。     

基于大数据和人工智能的超声医学发展现状及问题研究

超声医学进入大数据时代,与实际业务的融合促进日益加深。本研究梳理了大数据和人工智能(artificial intelligence,AI)技术在甲状腺结节、乳腺肿瘤等疾病的超声诊断中的应用现状。超声AI的优势是减轻医务人员工作量、提高诊断效率、提高诊断准确率、辅助疾病预测、提高基层服务能力。应用方面的问题包括缺乏准入的监管制度、诊断流程,责任界定不清晰。因此,超声AI应强化超声影像数据基础,优化算法算力;注重人机协同;加强准入管理,加强应用监管。     

重症医学专科护士户外体验式培训的效果评价

[目的]探讨在重症医学专科护士培训中开展户外体验式培训的效果。[方法]将第8期贵州省重症医学专科护士43名学员分为8个小组,分组依次开展户外体验式培训活动,包括启动类、破冰类、沟通类、团队类、激励类项目,培训结束后发放调查表(11个条目),了解户外体验式培训的效果。[结果]43名学员对重症医学专科护士户外体验式培训效果的自我评价平均得分为4.06分~4.69分(每个条目均采用 Likert 5级评分法进行评价)。其中得分最高的前3项依次是：促进学员间的相互沟通和交流,增进感情(4.69分);培养学员的团队意识和合作精神(4.65分);释放工作压力,调节心理平衡(4.64分)。[结论]户外体验式培训有助于激发学员参与体验式学习的积极性,提高学员个人综合能力,培养积极向上的心态和良好的意志品质,有利于挖掘、培育、磨练和塑造团队精神,重症医学专科护士户外体验式培训的开展是对成人教学模式的有益探索。     

重庆市重症医学专科护士培训学习体会的质性研究

目的了解重庆市重症医学科专科护士在专科护士培训项目中的学习体会,为进一步构建和完善重庆市重症医学科专科护士培训体系提供依据。方法以质性研究的现象学研究方法为依据,对参加重庆市重症医学科专科护士培训的9名护士进行深入访谈,并提炼主题。结果共得到5个主题:培训的需求大,但培训时间不充足;专科护理要点和临床操作技能是学员的主要收获;希望培训中增加护理管理和护理科研知识;要求培训人员临床经验丰富;期待更科学更灵活的考核方式。结论护理管理人员应该认识到专科护理培训的重要性,根据学员要求结合实践情况不断改进培训内容和方法,以进一步构建和完善重症医学科专科护士培训体系。     

贵州省护理管理者对重症医学专科建设实践态度的质性研究

重症医学专科是各类危重患者集中、先进监护和抢救设备聚集、操作技术复杂的特殊专科。近年来,随着国家新一轮的医院等级评审工作开展,其建设发展迅速。重症医学专科已成为各医院重点建设科室之一。贵州省重症医学专科建设起步于上世纪九十年代,发展缓慢,其建设与管理尚处于初级阶段。为了促进贵州省重症医学专科的建设和发展,本研究针对贵州省东、西、南、北、中不同地区三级医院,听取护理管理者对专科建设的意见,探讨影响贵州省重症医学专科护理建设瓶颈,为重症医学专科建设提供理论依据,现报道如下。     

重症医学专科护士培训班学员对情景体验式教学的评价

目的 分析重症医学专科护士培训班学员对情景体验式教学的评价,找出此教学方式存在的问题.方法 在贵州省第3期重症医学专科护士培训中采用情景体验式教学,用问卷调查学员对该教学形式的评价.结果 培训后,学员对情景体验式教学的知晓率达100%;88%以上的学员认为指导老师对教学过程有帮助;此教学形式提高了学员多项能力,93%学员认为团结协作能力得到提高,98%认为教育指导能力得到提高.结论 运用情景体验式教学培训重症医学专科护士,能提高学员多项临床能力和教学能力,但有关该教学形式的学时安排、课程设置及效果评价还有待于进一步的研究.     

基于麻醉与围术期医学专科数据平台的术后急性中重度疼痛风险因素分析

目的 基于麻醉与围术期医学专科数据平台,回顾性分析影响术后急性中重度疼痛发生的风险因素.方法 通过数据平台,筛选2018年5月至2020年5月在我院行非局麻手术且术后采用连续静脉镇痛的成年患者1445例,根据术后24 h运动VAS评分,将患者分成轻度疼痛(VAS<4分,n=976)和中重度疼痛(VAS≥4分,n=469...     

重症医学临床思路的培养

重症患者情况复杂,重症医生需要及时掌握病情变化,迅速确定针对性干预措施。重症医生临床思路的培养包含以下三个方面的内容:牢固的重症医学理论基础;扎实的临床操作技能;充分的临床实践工作历练。     

重症医学专科护士培训学员情景体验的质性研究

[目的]了解重症医学专科护士培训学员在情景体验式教学中真实的心理感受,分析采用该种授课方法的教学效果。[方法]通过个人深度访谈形式访问了参加情景体验式教学理论授课的专科护士学员14名,将获得的资料按质性研究法整理、分析、提炼主题。[结果]经过自省、比较、归纳,提炼出4个主题:即学员学会换位思考、培养学员的评判性思维能力、培养学员的团队精神和沟通能力、提高学员的自主学习能力和兴趣。[结论]情景体验式教学方法在培养重症医学专科护士能力方面具有传统教学方法不可比拟的优越性,教师应将情景体验式教学方法运用到理论授课中。     

医学大数据与人工智能标准体系:现状、机遇与挑战

医学大数据和人工智能(artificial intelligence,AI)在提升医学资源利用率和服务质量方面具有极大的潜力,但同时也在隐私保护和技术风险方面带来挑战。标准是构造、评价和应用新技术的共识和规范,医学大数据和AI在临床的应用迫切需要制订数据、系统、计量标准以及应用和评价新技术的行为规范。本文定义了医学大数据与AI标准的内涵,包括数据相关标准、公共数据集、测试基准、行为规范;总结了医学大数据和AI标准的现状、潜在问题及挑战;在展望医学大数据与AI发展前景的同时,提出了结合大数据/AI增强的系统和医学科学大装置的系统新架构。     

建设重症急诊医学学科群促进学科建设大发展——深圳市第二人民医院重症急救医学部运行经验与体会

深圳市第二人民医院2011年6月建立重症急救医学部,组成包括重症医学科、急诊科和院前科的急危重症诊治学科群.医学部为半开放式的内循环模式,以建立健全的危重病预警系统为导向,以危重病患者救治体系与监护体系为主导,以危重病患者医疗护理救治环节质量控制为重点,促进急诊医学、重症医学I临床医疗质量与安全水平提高.半年多实践表明,重症急救医学部通过灵活应用"危重病病情评价与预测系统"、组建快速抢救反应团队参与院内其他科室危重病患者抢救、强化将重症医学学科理念和技术方法应用于急诊等措施,大大提高了急危重症患者抢救的成功率,缩短抢救和住院时间.因为资源整合,危重病患者的抢救成功率明显提高;重症急救医学部内的医生和护士临床、科研等综合能力明显增强.我们的经验表明,重症急救医学部模式值得进一步推广实施.     

重症医学的发展与重症加强治疗病房的规范化

作为在医学领域中发展较快的学科之一，重症医学的学科发展已经明显地形成出与兄弟学科相互促进、共同发展。相得益彰的局面。同时，重症医学的发展也表现在自身更加的系统化和规范化。重症医学主要研究的是危重病发生发展的规律，对危重病进行预防和治疗。危重病是指那些临床情况不稳定，或潜在不稳定的一个或多个器官或系统功能受累，或已经潜在危及生命的疾病或综合征。危重病一直都是医学研究和临床医疗的重大课题，也是影响疾病治愈率提高的主要困难所在。重症加强治疗病房（ICU）作为重症医学的临床基地，集中了医院内的危重患者，正在医疗实践中起着越来越重要的作用。     

基于Web Service的ICU重症监护系统的建设与应用

[目的]实现医院重症监护室(ICU)护理的智能化、自动化,减轻医护人员工作强度,提高医疗服务质量,降低医疗费用。[方法]利用条码、移动终端、无线局域网,依托医院信息系统和电子病历系统,开发基于Web Service方式的ICU重症监护系统并应用于临床。[结果]ICU重症监护系统的应用,改变了传统的监护室护理工作模式,保证了医嘱执行、医疗数据采集、护理任务管理,提高了工作效率和质量。[结论]ICU重症监护系统的使用,使医嘱和护理任务的执行更为规范合理,提升了护士工作效率和质量。     

基于Web Service的ICU重症监护系统的建设与应用

[目的]实现医院重症监护室（ICU）护理的智能化、自动化,减轻医护人员工作强度,提高医疗服务质量,降低医疗费用。[方法]利用条码、移动终端、无线局域网,依托医院信息系统和电子病历系统,开发基于 Web Service方式的 ICU 重症监护系统并应用于临床。[结果]ICU重症监护系统的应用,改变了传统的监护室护理工作模式,保证了医嘱执行、医疗数据采集、护理任务管理,提高了工作效率和质量。[结论]ICU重症监护系统的使用,使医嘱和护理任务的执行更为规范合理,提升了护士工作效率和质量。