机器学习算法在静脉血栓栓塞症防治中的研究进展

机器学习(ML)作为人工智能的重要分支,现已广泛应用于疾病诊断和评估。静脉血栓栓塞症(VTE)是一种常见的血栓性疾病,临床诊疗过程需要精确高效的评估策略。随着医工交叉逐渐深入和ML方法学的不断优化,在VTE预防诊治领域,ML发挥着越来越重要的作用,相关研究取得显著进展。ML可协助识别VTE的风险因素,建立针对性的风险预测模型。通过对多模态数据的整合,ML可辅助医生快速准确地进行VTE诊断和严重程度评价。在VTE治疗领域,ML可协助制定抗凝药物、剂量和疗程等临床决策,同时预测药物相关不良反应尤其是出血风险。另外,ML也可辅助新药的研发,通过探讨VTE的发病机制从而寻找干预靶点。

床旁死腔通气监测在危重症患者中的应用

死腔是指通气过程中由于不与肺毛细血管血液接触而不能参与气体交换的部分。死腔通气是影响通气效率的主要原因。死腔分数、通气比和呼气末二氧化碳分压/动脉血二氧化碳分压等是监测死腔通气的常用指标。床旁死腔通气监测在急性呼吸窘迫综合征、肺栓塞和外科手术等患者中应用广泛,具有诊断疾病、预测预后和评估治疗效果的作用。本文将对这些指标及其临床应用进行详细阐述,希望引起医务人员对死腔通气监测的重视,规范其临床操作和应用。