人工智能在慢性病患者健康管理中的应用进展

慢性病因其长期性、难治愈性成为威胁患者健康的重要公共卫生问题之一,人工智能为实现高效的慢性病健康管理提供了方法。该文对人工智能及其在慢性病健康管理领域中的应用现状进行综述,同时对应用中存在的问题进行总结并提出展望,以期为人工智能在慢性病健康管理中的应用提供借鉴。     

人工智能在慢性病患者营养精准管理领域中的应用进展

<正>《国民营养计划(2017-2030年)》^[1]中指出,建立健全从医院、社区到家庭的慢性病患者长期营养管理模式可以有效预防和治疗某些慢性疾病,进而改善其疾病结局。然而,个体对营养的需求因地域、民族、性别、年龄和生理状况的不同而存在差异,且遗传背景也会影响食物和营养素的消化、吸收、转运和代谢等^[2-4]。     

个性化护理在产科护理管理中的应用

目的 探讨个性化护理在产科护理管理中的实施方法和效果。方法 全面评估产妇的情况，针对产妇的个性特征实施个性化护理。结果 实施个性化护理前后，自然分娩率、母乳喂养率、产妇对护理工作的满意度和新生儿窒息率分别是60％、75%，94％、100％，94％、99.6％和4.69％、1．76％。结论 个性化护理提高了自然分娩率、母乳喂养率和产妇对护理工作的满意度，降低了新生儿窒息率。     

人工智能在护理领域的应用现状及发展前景

总结人工智能在护理领域的应用现状,从临床工作应用、老年照护、协助护理诊断、管理慢性病4个方面进行分析,对其在护理领域的发展前景进行展望,探索人工智能在护理领域应用的挑战与困境。     

叙事护理在慢性病患者中的应用进展

随着老龄化社会的不断加剧，以及人们生活方式的改变，近年来慢性病的发病呈逐年上升趋势，随之而来的慢病管理问题也逐渐引起人们的关注。叙事护理是一种新型的心理护理技巧，由于治疗的有效性和操作的便捷性，其应用范围也越来越广。本文就叙事护理的概念意义，以及其在慢病患者中的应用策略、效果及注意事项等几个方面结合国内外文献进行综述，以期为未来慢病管理提供新的思路和方法。     

个性化护理在抑郁症护理中的作用

介绍了个性化护理特点及其实施意义和效果;与整体护理的相互关系;抑郁症病人的病因个性特点、抑郁症临床表现特点以及个性化护理在抑郁症护理的应用。     

国内外社区护理应用慢性病管理模式的研究进展

综述了慢性病管理的相关概念、国内外社区慢性病管理的现状、慢性病管理的模式,包括延续性照护模式、慢性病照护模式、群组管理模式、慢性病自我管理模式、授权教育模式以及系统动力学模式,在此基础上对慢性病管理社区护理干预及健康教育进行了展望。     

个性化护理在剖宫产产后护理中的应用

目的:探讨个性化护理在剖宫产产后护理中的应用效果。方法:选取本院2018年1月至2019年1月进行剖宫产分娩的产妇31例作为研究对象,将其按照数字随机表法分成观察组16例和对照组15例,观察组产妇进行个性化护理,对照组产妇进行常规护理,对比两组产妇的肛门排气时间、恶露持续时间、子宫复旧时间和产后并发症的发生情况。结果:观察组产妇的肛门排气时间(1.12±0.55)d、恶露持续时间(16.02±2.01)d、子宫复旧时间(10.12±1.26)d,并发症发生率为6.25%;对照组产妇的肛门排气时间(2.23±0.78)d、恶露持续时间(22.52±2.79)d、子宫复旧时间(18.56±2.58)d,并发症发生率为40.0%,对比差异均存在统计学意义(P<0.05)。结论:对剖宫产产妇实行个性化护理可以促进胃肠功能的恢复,缩短恶露持续时间,减少并发症的发生。     

奥马哈系统在儿童慢性病护理中的研究进展

对奥马哈系统的构成、实施过程及其在国内外儿童慢性病护理中的应用现状进行综述,旨在为奥马哈系统更好地应用于国内儿童慢性病护理提供借鉴.     

延续性护理服务模式在老年慢性病病人护理中的应用

[目的]探讨延续性护理服务模式应用于老年慢性病病人中的效果。[方法]将800例病人随机分为观察组412例和对照组388例,两组病人均给予常规的护理干预,观察组在此基础上提供延续性护理。[结果]观察组合理膳食、良好生活习惯、准确服药、定期复诊率及出院后满意度明显高于对照组(P0.05),再次住院次数明显少于对照组(P0.05)。[结论]根据病人不同康复阶段,制订有针对性的延续性护理方案,可以提高病人对治疗和服药的依从性,提高病人的生活质量以及对医疗护理服务的满意度。     

影像组学融合人工智能在肝脏疾病中的应用研究进展

肝脏肿瘤等疾病检测中运用影像组学融合人工智能优势明显,可对传统肿组织活检技术进行有效补充在肝脏良好疾病的诊断上运用影像组学融合人工智能的运用优势明显,实现了对疾病病理发展的整体性分析,展现细微病理变化,预测疾病病理肝纤维化严重程度、肝脂肪变等肝脏弥漫性病变,提升对患者门静脉栓子良恶性判断准确度.在对肝病疾病的诊断中运用...     

人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的研究进展

脑胶质瘤是最常见的颅内原发性肿瘤,多呈浸润性生长,手术难以彻底切除,远处转移和对放化疗不敏感者治愈率极低,复发率高.患者长期生存率仅为20％.核磁共振是脑胶质瘤的首选检查方法,基于MRI的多模态影像学技术在脑胶质瘤的诊断和鉴别诊断、治疗前评估、手术导航及治疗后随访方面起到了关键的作用.高年资放射科医师通过MRI能较准确...     

慢性病患者延续护理质量改进策略的研究进展

文章综述了从医院到家庭的延续护理常规模式,即护理转移干预模式、延续护理模式、老年人安全转移优化效果模式、重新设计的出院模式等;分析了慢性病延续护理无效的根本原因及质量改进策略,即对执行延续护理的人员进行培训与资质认证考核、明确发送方与接收方的职责、开发并利用电子通讯体系进行患者信息的转移、管理人员监控延续护理的质量、促进护理人员之间及护患之间的沟通与协作、鼓励患者参与护理计划并采用“回教”的方法检验健康教育效果,以期为我国大规模开展延续护理提供指导和帮助.     

人工智能技术在神经重症监护中的应用

人工智能的飞速发展令人瞠目,人工智能技术广泛应用于医学各个邻域。随着神经重症监护、神经病学及交叉学科技术的革新,在信息技术高速发展的背景下,利用人工智能技术进行神经重症监护数据分析,并进行疾病预后评估、重症监测、病情预测、治疗决策成为研究新靶点。本文对近年来人工智能技术方法在NICU或ICU中应用取得的一些研究进展进行回顾,人工智能技术更理想的应用于临床仍需进一步探索。     

慢性病患者积极度的研究进展

患者积极度是慢性病保健模型的核心部分,对促进患者健康行为,改善临床指标,降低医疗使用率与成本具有显著作用。本文综述患者积极度的相关理论、测量工具、作用以及干预策略,提出我国医疗系统纳入患者积极度量表、根据患者积极度水平进行个性化干预的建议,旨在为提高慢性病患者积极度与自我管理能力提供参考。     

基于深度学习的人工智能在肺结节诊断领域的进展

肺癌是死亡率最高的恶性肿瘤,肺结节的早期检测是降低肺癌死亡率的关键。基于深度学习的人工智能技术可通过自我学习,不断提高肺结节检测和诊断的准确率,是实现计算机辅助诊断的重要手段。本文介绍了人工智能、机器学习、深度学习的概念及三者间的关系,阐述了4种常见的深度学习模型：卷积神经网络、海量训练人工神经网络、自编码器和深度信念网络。卷积神经网络是最常用的深度学习模型,主要包括二维卷积神经网络、三维卷积神经网络和多流、多尺度的卷积神经网络,其中的多流、多尺度的卷积神经网络更有利于肺结节的分类;海量训练人工神经网络在有限的肺结节训练样本中具有优势;自编码器可以在较低维空间下对肺结节进行检测;深度信念网络是一种生成模式,与极限学习机结合可提高肺结节的诊断率。另外,本研究分析了目前人工智能存在的问题：标记图像过少、可解释性和可控制性不足、存在伦理和法律问题。总之,基于深度学习的人工智能不仅改变了影像学,也改变了所有其他的医学领域,具有广阔的应用前景。     

人工智能在超声心动图中的应用现状及进展

人工智能的概念早在19世纪20年代就已提出,随后人工智能技术得到快速发展,近几十年开始应用于医疗领域[1].随着人工智能的价值逐渐被认可,相关研究的数量日益增多.医学影像专业由于具有信息和图像数字化获取的特点而成为人工智能研究的热点学科.其中计算机断层扫描(computer tomography,CT)和磁共振成像(m...     

人工智能语音系统在护理领域的应用进展

本研究从人工智能语音系统的相关概念、起源和发展、应用领域的变化发展、在护理领域中的应用,以及新技术面对的机遇和挑战等方面进行综述,为人工智能语音系统助力临床护理发展提供新视角。