分类目录归档：生物医药

基于强化学习在ICU场景中学习脓毒症的最佳治疗策略

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• 中文标题：人工智能临床医生在重症监护室中学习脓毒症的最佳治疗策略
• 英文标题：The Artificial Intelligence Clinician learns optimal treatment strategies for sepsis in intensive care
• 发布平台：Nat Med
• 发布日期：2018-11-01
• 引用量（非实时）：1352
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 数据处理与描述
    • 2.2 MDP 设计
    • 2.3 MDP 建模
    • 2.4 实验评价
    • 2.5 附录与补充
• 后记
  • 1

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25年2季度论文集锦_生物医疗

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• 1 概念科普
  • 1.1 DeepSeek 赋能专病库建设与运营
  • 1.2 荟萃分析：LLMs 诊断能力不及专业医生，部分超越非专业医生
  • 1.3 基于脑电图的儿童麻醉深度监测研究进展
• 2 模型预测
  • 2.1 预测急性低氧性呼吸衰竭患者高流量鼻插管治疗的结果
  • 2.2 利用自然语言处理和机器学习改进过敏性休克的识别
  • 2.3 注射药物过敏性休克的 AI 预测模型
  • 2.4 基于机器学习的全身麻醉期间过敏性休克的危险预测分析
  • 2.5 术后急性肾损伤的风险分层及新型生物标志物
  • 2.6 血液学指标预测ICU脑外伤患者机械通气撤机及 30d 病死率
  • 2.7 腹腔镜结直肠癌根治术患者术后谵妄的预测模型
  • 2.

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SepsisLab：早期脓毒症预测的主动感知与不确定性量化

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• 中文标题： 通过不确定性量化和主动感知进行早期脓毒症预测
• 英文标题：SepsisLab: Early Sepsis Prediction with Uncertainty Quantification and Active Sensing
• 发布平台：SIGKDD
• 发布日期：2024-08-01
• 引用量（非实时）：7
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 缺失值插补模型
    • 2.2 脓毒症预测模型
    • 2.3 不确定性量化与主动感知
    • 2.4 实验分析与总结
    • 2.5 SepsisLab 系统界面说明
• 相关资源

中文标

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25年1季度论文集锦_生物医疗

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• 1 概念科普
  • 1.1 人工智能有利于 ICU 的血流动力学管理
  • 1.2 基于人工智能技术的心血管疾病防控研究进展
  • 1.3 人工智能在麻醉学领域的应用进展
  • 1.4 精准肿瘤学 ：AI 的十大贡献 | 综述
• 2 疾病监测
  • 2.1 年至 2021 年中国贫困县 6 个月至 23 个月婴儿的营养不良
• 3 模型预测
  • 3.1 基于机器学习算法构建胸科患者术后并发症的预测模型
• 4 治疗干预
  • 4.1 人工智能有利于 ICU 的血流动力学管理
  • 4.2 麻醉深度对中老年全麻患者心率变异性和血流动力学的影响
• 5 预后风险

仅搜集收录了部分个人感兴趣的文章，并进行简单记录

1 概念科普

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AI 医院：可用于医疗智能体进化的模拟医院

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• 中文标题：医院智能体：可用于医疗智能体进化的模拟医院
• 英文标题：Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Agents
• 发布平台：预印本
• 发布日期：2025-01-17
• 引用量（非实时）：109
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
• 相关资源

中文标题：医院智能体：可用于医疗智能体进化的模拟医院

英文标题：Agent Hospital: A Simulacrum of Hospital with Evolvable Medical Ag

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古麻今醉24年4季度文章集锦

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• 1 概念科普
  • 1.1 术后认知功能障碍诊断标准的系统评价
  • 1.2 脓毒症干预措施的血流动力学支持
• 2 治疗干预
  • 2.1 静脉注射氨基酸减少心脏手术患者急性肾损伤的发生
  • 2.2 血栓弹力图指导小儿心脏外科手术术中血小板的输注
• 3 模型预测
  • 3.1 乳酸/白蛋白比值与ARDS患者短期死亡率之间的相关性
  • 3.2 肺移植术后肺部并发症、移植物损伤和术后死亡的因素分析
  • 3.3 针对老年重症监护室患者的机器学习病情严重程度评估模型
  • 3.4 机器学习预测 ICU 患者转出后非计划再入 ICU 或死亡
  • 3.5 机器学习模型对临床医生术后并发症预测的影响
• 4 术后风险
  • 4.1 吸入氧浓度

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BASIC重症医学24年4季度文章集锦

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• 1 概念科普
  • 1.1 道路交通噪声和空气污染与男女不孕风险
  • 1.2 1990-2021年细菌耐药的全球负担
  • 1.3 急诊科总住院医师的种族和性别差异
• 2 疾病监测
  • 2.1 脓毒症患者 SOFA 评分的性别差异
  • 2.2 鼻腔微生物群-脓毒症的潜在诊断生物标志物
  • 2.3 围手术期心输出量监测：从右心导管到绿色算法
  • 2.4 医院普通病房患者的电子脓毒症预警
• 3 模型预测
• 4 治疗干预
  • 4.1 创伤性脑损伤 （TBI） – 血色素，输血与预后
  • 4.2 老年慢性肾脏病患者蛋白质摄入与死亡率
  • 4.3 生物标志物指导疑诊脓毒症住院患者的抗生素疗程
• 5 术后风险
  • 5.1 卵巢肿瘤细胞减

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NEJM医学前沿24年4季度文章集锦

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• 1 概念科普
  • 1.1 大语言模型和病历质量下降
  • 1.2 2024 盘点：医学 AI 大模型，从通用视觉到医疗影像
• 2 模型预测
  • 2.1 中国眼科大模型，诊断准确性媲美中级医师

仅搜集收录了部分个人感兴趣的文章，并进行简单记录

1 概念科普

1.1 大语言模型和病历质量下降

2024-11-01 文章链接

1. LLM 可能会进一步降低病历中的信息质量。高质量记录绝不是对患者诊疗过程的一般文字转录，而是包含了医师推理、患者价值观以及病历中其他地方可能没有体现的临床背景。
2. 使用 LLM 可能会削弱临床推理能力。有观点认为转录诊疗过程和总结病历是相对低风险的 LLM 应用方式，但持

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通过深度学习优化血小板输注的个性化风险评估

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• 中文标题：通过个性化深度学习风险评估系统优化血小板输注以进行需求管理
• 英文标题：Optimizing platelet transfusion through a personalized deep learning risk assessment system for demand management
• 发布平台：Blood
• 发布日期：2023-12-28
• 引用量（非实时）：
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 数据说明
    • 2.2 特征分析
    • 2.3 建模总结
• 相关资源

中文标题：通过个性化深度学习风险评

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基于血液动力学监测数据预测术中大输血

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• 中文标题：手术过程中使用术中血流动力学监测数据开发和验证需要大量输血的预测模型
• 英文标题：Development and Validation of a Prediction Model for Need for Massive Transfusion During Surgery Using Intraoperative Hemodynamic Monitoring Data
• 发布平台：JAMA Network Open
• 发布日期：2022-12-14
• 引用量（非实时）：1
  • 1 文章萃取
    • 1.1 核心观点
    • 1.2 综合评价
    • 1.3 主观评分：⭐⭐⭐⭐
  • 2 精读笔记
    • 2.1 数据

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