Алгоритмы неотложной помощи: Городcкая Станция Скорой Медицинской Помощи С.Петербурга | 404

Содержание

Алгоритмы оказания помощи на догоспитальном этапе

Настоящие алгоритмы предназначены для врачей и фельдшеров линейных бригад скорой медицинской помощи.

 

Алгоритм оказания скорой медицинской помощи при заболевании или повреждении требует от сотрудника четкости исполнения и позволяет эффективно контролировать качество оказания помощи.

 

Алгоритм 1 «Порядок оказания скорой (неотложной) медицинской помощи»

Алгоритм 2 «Первичный осмотр пациента (ABCD)»

Алгоритм 3 «Острая дыхательная недостаточность»

Алгоритм 4 «Внезапная смерть, сердечно-легочная реанимация»

Алгоритм 5 «Гиповолемический шок»

Алгоритм 6 «Фибрилляция желудочков, желудочковая тахикардия с острой сердечной недостаточностью»

Алгоритм 7 «Асистолия»

Алгоритм 8 «Электромеханическая диссоциация (нарушение насосной функции при сохранении электрической активности)»

Алгоритм 9 «Постреанимационная поддержка»

Алгоритм 10 «Пароксизмальная тахикардия с узким комплексом QRS»

 

Алгоритм 11 «Пароксизмальная тахикардия с широким комплексом QRS»

Алгоритм 12 «Желудочковая экстрасистолия (злокачественная)»

Алгоритм 13 «Брадиаритмии (синусовая брадикардия, AV-блокада II степени, полная AV-блокада, синдром слабости синусового узла)»

Алгоритм 14 «Пароксизмальная мерцательная аритмия»

Алгоритм 15 «Острый коронарный синдром»

Алгоритм 16 «Кардиогенный шок»

Алгоритм 17 «Отек легких»

Алгоритм 18 «Тромбоэмболия легочной артерии»

Алгоритм 19 «Расслаивающая аневризма аорты»

Алгоритм 20 «Острый тромбоз артерий и глубоких вен»

 

Алгоритм 21 «Гипертонический криз»

Алгоритм 22 «Обморок»

Алгоритм 23 «Приступ бронхиальной астмы»

Алгоритм 24 «Пневмония»

Алгоритм 25 «Стеноз гортани»

Алгоритм 26 «Обструкция дыхательных путей инородным телом»

Алгоритм 27 «Кома неясного генеза»

Алгоритм 28 «Комы при сахарном диабете»

Алгоритм 29 «Судорожный синдром»

Алгоритм 30 «Острое нарушение мозгового кровообращения»

 

Алгоритм 31 «Гипертермия»

Алгоритм 32 «Высокопатогенный грипп»

Алгоритм 33 «Менингококковая инфекция»

Алгоритм 34 «Острые кишечные инфекции»

Алгоритм 35 «Острый инфекционный гепатит»

Алгоритм 36 «Почечная колика»

Алгоритм 37 «Носовое кровотечение»

Алгоритм 38 «Острая хирургическая патология органов брюшной полости»

Алгоритм 39 «Черепно-мозговая травма»

Алгоритм 40 «Травма позвоночника»

 

Алгоритм 41 «Травмы конечностей»

Алгоритм 42 «Травмы груди»

Алгоритм 43 «Травмы живота»

Алгоритм 44 «Политравма»

Алгоритм 45 «Ожоги»

Алгоритм 46 «Тепловой удар»

Алгоритм 47 «Гипотермия»

Алгоритм 48 «Утопление»

Алгоритм 49 «Отравление неизвестным ядом»

Алгоритм 50 «Аллергическая реакция»

 

Алгоритм 51 «Неотложные состояния в акушерстве и гинекологии»

Алгоритм 52 «Острый реактивный психоз»

Алгоритм 53 «Действия бригады СМП при ДТП»

Алгоритм 54 «Острое психотическое возбуждение»

Алгоритм 55 «Суицидальное поведение»

Алгоритм 56 «Вертеброгенный болевой синдром»

Алгоритм 57 «Мигрень»

Алгоритм 58 «Длительное сдавление мягких тканей»

Алгоритм 59 «Отморожения»

Алгоритм 60 «Поражение электрическим током»

 

Алгоритм 61 «Странгуляционная асфиксия»

Алгоритм 62 «Острые психотические расстройства при употреблении психоактивных веществ»

Алгоритм 63 «Побочные эффекты и осложнения психофармакотерапии»

Алгоритм 64 «Острые желудочно-кишечные кровотечения»

Алгоритм 65 «Кровотечение в послеродовом периоде»

Алгоритм 66 «Травма половых органов (женщины)»

Алгоритм 67 «Роды»

Алгоритм 68 «Заглоточный абсцесс»

Алгоритм 69 «Кровотечение из глотки»

Алгоритм 70 «Перелом костей носа и околоносовых пазух»

 

Алгоритм 71 «Кровотечение из уха»

Алгоритм 72 «Ожоги и травмы глаза, века, конъюнктивы»

Алгоритм 73 «Заболевания глаза, века»

Алгоритм 74 «Инородное тело верхних дыхательных путей, уха»

Алгоритм 75 «Алкогольный абстинентный синдром»

Алгоритм 76 «Острая задержка мочи»

Алгоритм 77 «Респираторная поддержка»

Алгоритм 78 «Алкогольная интоксикация»

 

клиника / Неотложная помощь / Набор лечебных алгоритмов / 3 Диагностических алгоритма (плакаты) / Медицинские алгоритмы и безопасность пациентов / Лечебные алгоритмы / Алгоритмы ведения пациентов / Лечебные алгоритмы. Инструкции для 16 самых частых экстренных состояний / оказание экстренной помощи для персонала / инструкции для медиков / пошаговый протокол для решения задач врачебной практики / Алгоритмы оказания скорой медицинской помощи / Алгоритм неотложной помощи

Название:

Артикул:

Текст:

Выберите категорию:
Все СТОМАТОЛОГИЯ » Каталоги производителей » ТОВАР НЕДЕЛИ в МАКСИДЕНТ » АКЦИИ для СТОМАТОЛОГОВ / 100 АКЦИЙ от МАКСИДЕНТ » Комплекты оборудования по спец ценам » НОВИНКИ сайта МАКСИДЕНТ » Товары с ограниченным сроком годности » Ортодонтия » Стоматологические материалы »» Адгезивы и Бондинги »» Артикуляционная бумага и спрей »» Вспомогательные средства »» Гели протравки »» Детская стоматология »» Защитные средства »» Костные материалы / Остеопластические материалы »» Клампы и Бринкеры,Рамки,Щипцы,Пробойник, »» Коффердам , Раббердам , Клампы »» Лечебные препараты »» Лицевые дуги,артикуляторы,аппараты для определения окклюзии »» Матрицы,клинья,штрипсы »» Материал для восстановления культи зуба »» Насадки смешивающие,пистолеты »» Одноразовые средства »»» Бахилы »»» Валики »»» Маски и респираторы »»» Полотенца »»» Простыни »»» Перчатки »»» Салфетки,фартуки »»» Пылесосы »»» Слюноотсосы »»» Чехлы »»» Стерильные изделия »»» Халаты »» Ортопедия »»» Материалы для фиксации »»» Слепочные материалы »»» Материалы для ремонта керамики »»» Материалы для временных коронок »»» Материалы для регистрации прикуса »»» Пластмассы »»» Материалы для восстановления культи »» Отбеливание »» Пломбировочные материалы »»» Пломбировочные материалы наборы »»» Пломбировочные материалы(не в наборах) »» Полировка »» Профилактика »» Пластины, пленки и заготовки полимерные для термоформирования »» Ретракция десны »» Трейнеры,капы для зубов »» Хирургия »»» Костные материалы »»» Щипцы »»» Элеваторы »»» Люксаторы DIRECTA »»» Люксаторы »»» Инструменты костные »» Шинирование »» Штифты эндоканальные »» Шовный материал »» Эндодонтия » Имплантологам »» Имплантаты »»» Имплантационная система MIS »»» Имплантационная система Anthogyr Франция »»» Имплантационная система Hi-Tec (ХайТек) »» Инструменты для имплантологии »»» Инструменты для имплантологии HLW Германия »»» Инструменты других производителей »» Зеркала для фотографирования »» Костные материалы »» Шовный материал » Инструменты »» Боры,подставки для боров »» Гладилки и штопферы »» Диски,фрезы »» Долота,остеотомы »» Иглодержатели »» Инструмент для работы с коронками »» Инструменты для терапии »» Зажимы,корцанги,цапки для белья »» Зеркала и ручки для зеркал »» Зеркала для фотографирования »» Зонды, плаггеры, спредеры, эксплореры »» Крючки хирургические »» Коронкосниматели,мотосниматели »» Кусачки костные »» Кюреты и скейлеры пародонтологические »» Лезвия для скальпелей »» Лотки для инструмента »» Ложки костные »» Ложки кюретажные »» Ложки слепочные »» Люксаторы DIRECTA »» Люксаторы »» Молотки, долота, остеотомы »» Наборы для трахеотомии »» Ножницы хирургические прямые и изогнутые »» Пинцеты стоматологические,хирургические,анатомические »» Распаторы »» Ретракторы и роторасширители »» Ручки для скальпелей »» ФАБРИ инструменты »» Щипцы »» Шприцы карпульные,интралигаментарные и иглы »» Шпатели »» Элеваторы »» Экскаваторы »» Прочие инструменты для стоматологов и техников »» Экрадент Стоматологические ИНСТРУМЕНТЫ » Дезинфекция и Стерилизация »» Дезсредства »» Журналы и книги учета »» Контейнеры для дезинфекции »» Контроль стерилизации / Индикаторы »»» Индикаторы химические »»» Индикаторы биологические »» Контроль дезинфекции »»» Контроль паровоздушной дезинфекции »» Контроль условий хранения и транспортирования МИБП »» Контроль продуктов питания »» Коробки стерилизационные »» Определение кислотности растворов/рН »» Предстерилизационная очистка » Рентгензащита » ОБОРУДОВАНИЕ »» 3D сканеры и CAD/CAM системы »» Автоклавы »» Амальгамосмесители »» Аппараты для диагностики и дезинфекции »» Аппарат для смазки и чистки наконечников »» Аппарат для заполнения корневых каналов зуба разогретой гуттаперчей »» Аппараты для диагностики кариеса »» Аппараты общего назначения »» Аппараты пескоструйные »» Аппараты ультразвуковые,скалеры,насадки »» Аппараты хирургические »» Апекслокаторы »» Аспирационные системы и помпы »» Бинокуляры и лупы »» Бормашины зуботехнические,Микромоторы »» Встраиваемое оборудование »»» Моторы щеточные (коллекторные) »»» Моторы безщеточные (коллекторные) »»» БЛОКИ УПРАВЛЕНИЯ КОЛЛЕКТОРНЫМИ микроэлектродвигателями (комплект в установку) »»» БЛОКИ УПРАВЛЕНИЯ КОЛЛЕКТОРНЫМИ микроэлектродвигателями(комплект в установку) »»» Разное встраив. оборудование »» Гелиолампы,Лампы полимеризационные »» Гипсоотстойники »» Дефибрилляторы »» Диатермокоагуляторы »» Дистилляторы,деминерализаторы »» Запасные части к оборудованию »» Интраоральные камеры »» Ирригаторы и щетки »» Кабели,загубники,насадки и прочее »» Камеры для стерилизации »» Компрессоры »» Кресло стоматологическое »» Лазеры »» Лампы для отбеливания »» Микроскопы »» Моюще-дезинфицирующие аппараты »» Наконечники,микромоторы,переходники »»» Наконечники,микромоторы,переходники »»» Наконечники прямые »»» Спрей для наконечников,смазки »» Негатоскопы »» Облучатели,рециркуляторы »» Обтурация канала »» Ортопантомографы »» Ортодонтическое оборудование »» Параллелометр »» Печь для разогрева композита »» Реанимационное оборудование для стоматологии »» Рентгеновское оборудование »»» Портативные рентген аппараты »»» Радиовизиографы »»» Дентальные рентген аппараты »»» Панорамные рентген аппараты »»» Сканеры рентгенографических пластин и Проявочные машины »»» Разное для рентгенологии »» Светильники,осветители стоматологические »» Система SAF »» Скалеры / Скейлеры ,насадки и наконечники к ним »»» Насадки для скалера »» Стерилизаторы / Сухожары »» Стулья стоматологические »» Тележки универсальные »» Ультразвуковые ванны/Мойки ультразвуковые/Ванночки/ »» Упаковочные машины »» Установки стоматологические »» Утилизаторы и Деструкторы игл »» Физиотерапевтические аппараты для стоматологии »» Физиодиспенсеры »» Холодильники фармацевтические »» ЭЛЕКТРООДОНТОДИАГНОСТИКА,Электроодонтотестеры,Электроодонтометр »» Эндомоторы »» ElectronicBite-система подсветки » Зуботехнические материалы,инструменты и оборудование »» Расходные материалы для лабораторий »»» Воска »»» Гипсы »»» Десневые маски »»» Диски,полиры, фильцы »»» Зубы пластмассовые »»» Кисти, палитры »»» Керамика »»» Клей, лаки,разделительные,изоляционные средства »»» КРУГИ прорезные,шлифовальные »»» Материалы для изготовления коронок »»» Пластмассы зуботехнические »»» Cиликон для дублирования »»» Сплавы »»» Паковочные массы »»» Прочие Материалы для техников »» Артикуляторы и окклюдаторы и лицевые дуги »» Блок с микромотором встраиваемый в стом. установку »» Боксы,вытяжки для зуботехнической лаборатории »» Вакуумформеры »» Вакуумные смесители »» Весы »» Вибростолики »» Воскотопки »» Гипсоотстойники »» Горелки газовые и спиртовые »» Зуботехнические прессы »» Инструменты для техников »» ИНСТРУМЕНТЫ И ОБОРУДОВАНИЕ ДЛЯ РАБОТЫ С ВОСКОМ »» Комбинированные устройства »» Лабораторные столы »» Литейные установки,все для литейной лаборатории »» Материалы для CAD/CAM-системы »» Мебель для зуботехнической лаборатории »»» Стул зубного техника »» Микромоторы,Бормашины зуботехнические »»» Микромоторы высокой мощности (до 230 Ватт) безщёточные бормашины »»» Микромоторы обычной мощности (до 40 Ватт) бормашины »»» Микромоторы повышенной мощности (до 100 Ватт) щёточные бормашины »» Муфельные печи »» Наконечники »»» Наконечники-микромоторы бесщёточные »»» Наконечники-микромоторы щёточные »» Оборудование для изготовления моделей »» Отсасывающие системы »» Пайка Сварка »» Параллелометр »» Пароструйные аппараты »» Педали включения / выключения »» Педали плавного регулирования »» Переходники »» Пескоструйные аппараты »» Печи для обжига металлокерамики »» Печи Электромуфельные и Сушильные »» Полимеризаторы »» Рабочее место шлифовки и полировки (СТОИМОСТЬ ШЛИФМОТОРА ЗАВИСИТ ОТ ЦЕНЫ ПОСТАВЩИКА И В ЦЕНУ ПРАЙСА »» Система изготовления зубных протезов методом гальванопластики AGC »» Триммеры »» ТЕХНИКА ТЕРМОФОРМИРОВАНИЯ »» Устройства нагрева »» Фрезера,сверлильные станки »» Шлифмотор и принадлежности »» Электрошпатели »» Товары для 3D печати » Мебель »» Стулья »» Мебель металлическая »» Мебель из ЛДСП »»» Столы, надстройки, тумбы из ЛДСП »»» Шкафы, стеллажи, антресоли »»» Кушетки из ЛДСП »» Ширмы, тележки, прочее »» Кушетки массажные и принадлежности »» Мебель для зуботехнической лаборатории »»» Столы гипсовочные »»» Столы зубного техника / Столы зуботехнические » Книги / Литература / Библиотека / Стом. издания / Медкнига / Стоматология Специальная медицина / Ме » Для студентов стоматологов » Товары общего назначения »» Демонстрационные модели »» Разное »» Все для офиса,склада и дома »» Вспомогательные средства »» Аптечки разные » Запчасти к оборудованию МЕДИЦИНА и КОСМЕТОЛОГИЯ » АКЦИИ для медцентров » Расходные материалы и инструменты »» Аптечки »» Бумажная продукция »»» Пакеты гигиенические »»» Покрытие на унитаз »»» Полотенца для рук »»» Полотенца для уборки »»» Простыни »»» Салфетки для лица »»» Салфетки для протирания »»» Салфетки для рук »»» Салфетки цветные »»» Туалетная бумага »» Бумага регистрационная,электроды,мундштуки,загубники,кабели »»» Для анализатора »»» Для УЗИ »»» Для ФМ »»» Для ЭКГ »»» Для ЭЭГ »»» Кабели,электроды »»» Прочее »» Бумага регистрационная »» Инструменты мц »»» Гинекологические зеркала и наборы »»» Емкости для стерилизации »»» Емкости прочие »»» Зажимы,корцанги,цапки для белья »»» Зеркала »»» Зонды »»» Иглы »»»» Акупунктурные »»»» Биопсийные »»»» для Мезотерапии »»»» Игла-бабочка »»»» Инъекционные »»»» Ланцеты »»»» Спинальная »»»» Хирургические »»» Иглодержатели »»» Кюретки »»» Лезвия для скальпелей »»» Лотки и маты »»» Ножницы,ножи »»» Пинцеты »»» Прочие инструменты »»» Распаторы »»» Ручки для скальпелей »»» Скарификаторы »»» Скальпели и Лезвия »»» мундштуки »»» загубники »»» кабели »»» Зажимы »»» корцанги »»» цапки для белья »»» Катетеры »»» Ножницы »»» ножи »»» Шприцы »» Изделия из резины, силикона, латекса »» Лаборатория »»» Дозаторы и наконечники »»» Изделия из резины, силикона, латекса »»» Контейнеры »»» Пробирки вакуумные »»» Пробирки лабораторные — пластик »»» Пробирки цилиндрические(стекло/пластик) »»» Пробирки лабораторные — стекло »»» Пробирки Моноветт »»» Пробирки центрифужные — стекло »»» Прочее »»» Пробирки центрифужные — пластик »»» Пробирки вакуумные Вакутайнер »»» Реагенты для гем. анализаторов »»» Реактивы для лабораторных исследований »»» Стекло »»» Штативы »» Одноразовые средства »»» Бахилы »»» Воротнички »»» Головные уборы »»» Защита глаз »»» Коврики »»» Коврики »»» Комплекты одежды для процедур нестерильные »»» Комплекты одежды для процедур стерильные »»» Маски одноразовые и респираторы »»» Носки »»» Одежда для процедур »»» Пеньюары »»» Перчатки »»»» Держатели для перчаток »»»» Нестерильные перчатки »»»»» Виниловые »»»»» Нитриловые »»»»» Прочие перчатки »»»»» Смотровые »»»»» Хирургические »»»» Стерильные перчатки »»»»» Нитриловые стерильные »»»»» Прочие стерильные перчатки »»»»» Нитриловые стерильные »»»»» Смотровые стерильные перчатки »»»»» Хирургические стерильные перчатки »»» Полотенца »»» Простыни »»»» Простыни нестерильные »»»» Простыни стерильные »»» Разделители пальцев »»» Салфетки и фартуки »»» Трусы »»» Чехлы »»» Фольга »»» Халаты »»» Фартуки »»» Тапочки »»» Шапочки »» Перевязка »»» Салфетки ранозаживляющие »»» Салфетки инъекционные »»» Марля »»» Клеенка »»» Вата стерильная и нестерильная »»» Пластырь бактерицидный »»» Пластырь фиксирующий »»» Салфетки для перевязки »»» Бинты нестерильные »»» Бинты стерильные »»» Бинты гипсовые »»» Бинты трубчатые »» Продукция по уходу за ребенком »» Пленка и Химия »»» Пленка для Маммографии »»» Пленка зеленая »»» Пленка синяя »»» Прочее Пленки и Химия »» Прочее (расходники) »»» Коврики антибактериальные »»» Мочеприемники »»» Мундштуки »»» Освежители воздуха TORK »»» Трубки и воздуховоды »»» Разное (расходники) »» Расходный материал для оборудования »» разное (расходники) »» Средства гигиены »» Тесты »»» Тест-полоки на мочу »»» Прочие тест-полоски »»» Тесты дыхания на алкоголь »»» Тест-полоски на дезинфицирующие средства »»» Тест-полоски на кровь »» Фартуки нестерильные »» Уборочный инвентарь »»» Аксессуары »»» Тряпки,Салфетки »»» Тележки »»» МОП »» Упаковочный материал »»» Бумага крепированная »»» Бумага креповая »»» Бумага оберточная »»» Лента индикаторная »»» Пакеты (сумки) пылевлагозащитные »»» Пакеты бумажные »»» Пакеты ВЛАГОПРОЧНЫЕ »»» Пакеты КРАФТ/Крафт-пакеты »»» Пакеты КРАФТ ГЕКОМЕД »»» Пакеты объемные бумага/пленка »»» Пакеты плоские простые бумага/пленка »»» Пакеты плоские самозапечатывающие бумага/пленка »»» Пакеты с замком »»» Пакеты усиленные (бумага/пленка) »»» Рулоны объемные »»» Рулоны плоские »» Утилизация »»» Емкости класса А »»» Емкости класса Б »»» Контейнеры класса Б »»» Корзины для мусора »»» Мешки класс А »»» Мешки класса Б »»» Мешки класса В »»» Мешки класса Г »»» Прочее(Утилизация) »»» Тележки (Утилизация) »» Гели »» Шовный материал »» Система для растворов »» Дезинсекция » Стерилизация и Дезинфекция »» Дезинфицирующие средства »» Дезинфекция и гигиена кожи и рук »» Дезсредства для дезинфицирующих и моющих машин »» Дозатор локтевой »» Журналы и книги учета »» Емкости класса В »» Индикаторы »»» Биологические индикаторы »»» Дезиконты »»» Журналы регистрации »»» Интесты »»» Медисы »»» Прочие »»» Стериконты »»» Стеритесты »»» Фарматесты »» Контейнеры для дезинфекции »» Камеры дезинфекционные »» Комплект для раздачи лекарств »» Коробки стерилизационные »» Лампочки бактерицидные »» Моюще-дезинфицирующие аппараты »» Оборудование для приготовления дезрастворов »» Облучатель-рециркуляторы бактерицидные »» Обеззараживания медицинских отходов »» Стерилизаторы воздушные »» Стерилизаторы паровые »» Стерилизаторы воздушные с охлаждением »» Тест — полоски »» Ультразвуковая моечная установка »» Утилизация медицинских отходов »» Устройства термосваривающие упаковочные »» Чистящие и моющие средства »» Шкаф для сушки и хранения медицинских изделий »» Шкафы суховоздушные » Оборудование для клиник и учреждений »» Оборудование СБОР клиникам »» Автоклавы »» Аквадистилляторы »» Акушерство и гинекология »» Аппараты для педикюра со встроенным пылесосом »» Аппараты сшивающие хирургические »» Аппараты общего назначения »» Аппараты УЗИ и сканеры »» Аппараты а-ивл/влил, ингаляционного наркоза анпсп »» Вакуумные массажеры »» Весы »» Внутрикостные пистолеты »» Водяные бани »» Гинекологическое оборудование »» Диагностическое оборудование »» Дефибрилляторы »» Дерматовенерологическое Оборудование »» Дозаторы шприцевые и насосы инфузионные »» Закаточное оборудование »» Измерительные приборы »»» Гигрометры »»» Доп. устройства для дезсредств »»» Прочее / измерит. приборы »»» Секундомеры »»» Весы »»» Термометры »»»» Термометры ртутные и безртутные »»»» Термометры инфракрасные »»»» Термометры электронные »»» Тонометры »»»» Тонометры автоматические »»»» Тонометры механические »»»» Тонометры полуавтоматические »»»» Манжеты для тономеров »» Кардиологическое оборудование »» Камеры для стерилизации »» Камертоны »» Кольпоскопы »» Коагуляторы »» Косметологическое оборудование »» Кислородное оборудование »» Кресла инвалидные »» Криотехника »» Лабораторное оборудование »»» Анализаторы »»»» Экспресс-анализаторы »»» Встряхиватели »»» Лабораторное оборудование НВ »»» Прочее лабораторное оборудование »»» Термостаты,встряхиватели,шейкеры »»» Центрифуги »» Лампы »» Логопедический кабинет / Кабинет логопеда »» ЛОР оборудование »»» Ларингоскопы »»»» Продукция фирмы KaWe (Германия) »»»»» Рукояти »»»»» Клинки изогутые »»»»» Клинки прямые »»»»» Доп.Опции »»»»» Ларингоскопы для трудной интубации »»» ЛОР оборудование »» Лупы и Бинокуляры »» Массажное оборудование »» Матрацы и подушки противопролежневые »» Маникюрное оборудование »» Микроскопы »» Мониторы прикроватные »» Нагревательные плиты »» Неврология »» Неонатология »» Негатоскопы »» Оборудование разное »» Реабилитационное Оборудование »»» Костыли,трости,ходунки »»» Кресла-коляски инвалидные »»» Матрацы и подушки противопролежневые »»» Столики прикроватные »» Оборудование для медкабинета в школе »» Облучатели,рециркуляторы »» Операционные столы »» Отоскопы »»» Отоскопы лампочные »»» Отоскопы с фиброооптикой »» Отсасыватели »» Офтальмологическое оборудование »» Парикмахерское оборудование »» Педикюрное оборудование »» Пульсоксиметры »» Реанимационное оборудование для клиник »»» Дозаторы и насосы »»» Шприцевые дозаторы-инфузионные насосы »»» Мониторы »» Рентген »» Ростомеры »» Стерилизаторы / Сухожары »» Светильники медицинские »» СПА SPA-оборудование »» Стерилизаторы »» Тележка-каталка, приемное устройство для скорой помощи »» Тележки универсальные »» Ультрафиолетовые лампы »» Ультразвуковые ванны/Мойки ультразвуковые/Ванночки/ »» Урологическое оборудование »» Упаковочные машины,Запечатывающие машины »» Утилизаторы и Деструкторы игл »» Центрифуги »» Физиотерапевтическое Оборудование »»» Электромагнитные поля »»» Ультразвуковая терапия »»» Лазерная терапия »»» Магнитотерапия »»» Прочее физиотерапевтическое оборудование »»» Электрические токи »»» Ингаляторы »»» Теплолечение »»» Светолечение »»» для массажа аппараты »»» Распылители »» Фетальные допплеры »» Фонендоскопы,стетоскопы,тонометры,Динамометры »» Холодильники фармацевтические »» Школа.Медицинский кабинет в школе »» Электроды »» Эндоскопия и лапароскопия Оборудование » Все для парикмахерских и салонов красоты »» Расходники для парикмахерских »»» Аксессуары для парикмахерских »»» Коврики »»» Носки »»» Тапочки »»» Средства для волос »»» Одежда для процедур »»» Комплекты для процедур »»» Коврики »»» Защита глаз »»» Головные уборы »»» Воротнички »»» Бахилы »»» Салфетки »»» Фартуки »»» Халаты »»» Фольга »»» Чехлы »»» Трусы »»» Разделители пальцев »»» Простыни »»» Полотенца »»» Перчатки »»» Пеньюары »» Оборудование Парикмахерское »»» Кресла Парикмахерские »»» Мойки Парикмахерские »» Маникюрные инструменты »» Принадлежности для депиляции »» Парафинотерапия »» для СПА, массажа и сауны »» Для солярия »» Для маникюра и педикюра »» Для косметологии и визажа »» Для восковой депиляции » Мебель »» Мебель металлическая »» Мебель металлическая для клиник »» Ширмы, тележки, прочее »» Мебель из ЛДСП »»» Столы, надстройки, тумбы из ЛДСП »»» Шкафы, стеллажи, антресоли »»» Кушетки из ЛДСП »» Кушетки массажные »»» Стационарные кушетки »» Мебель Диакомс Россия »»» Массажные комплекты »»» Столики медицинские »»» Шкафы медицинские »»» Тележки »»» Столы перевязочные »»» Кресла массажные »»» Кресла гинекологические »»» Кровати акушерские »»» Кровати медицинские »»» Штативы медицинские »»» Банкетки »»» Антресоли »»» Кресла донорские »»» Ширмы »»» Ростомеры,весы »»» Разное »» Штативы медицинские »» Кровати »» Кушетки »» Прочая мебель »» Столы »» Стулья »» Тумбы »» Шкафы »» Мебель для акушерства и гинекологии » Рентгензащита и оборудование » Все для офиса,склада и дома » Разное . ЛИЦЕНЗИРОВАНИЕ КЛИНИК » Лицензирование клиники-что это? и какие этапы вас ожидают ? » Стандарты оснащения клиник -Стоматология,Зуботехническая лаборатория » для Лицензирования клиник / медцентры / салоны красоты / парикмахерских АРЕНДА ОБОРУДОВАНИЯ ДЛЯ ЛИЦЕНЗИРОВАНИЯ КРАСОТА и ЗДОРОВЬЕ » Asiakiss-косметические маски » Уход за зубами »» Отбеливание домашнее »» Трейнеры,капы для зубов »» Ирригаторы и щетки » Уход за лицом » Уход за телом »» Средства от запаха и пота » Уход за волосами » Для визажа » Для солярия » Разное .. ВЕТЕРЕНАРИЯ » Оборудование для ветеринарных клиник »» Анестезиологическое оборудование »» Ветеринарные мониторы пациента »» Ветеринарные электрокардиографы »» Ветеринарные столы для УЗИ и кардио процедур »» Ветеринарные УЗИ сканеры »» Ветеринарные отоскопы, стетоскопы и тонометры »» Весы ветеринарные »» Дезинфекция и стерилизация »» Кислородные концентраторы »» Лампа Вуда »» Носилки-тележки для перемещения животных »» Намордники и сумки для обследования животных »» Оборудование для фиксации животного и термолежаки »» Рентген оборудование для ветеринарии »» Светильники хирургические »» Столы для крупных животных »» Столы хирургические ветеринарные »» Станки ветеринарные операционные »» Стоматологическое оборудование для ветеринарии »»» Скалеры ультразвуковые ветеринарные »»» Портативные стоматологические установки »»» Рентген стоматологический »»» Инструмент для ветеринарии стоматологический »» Термометры »» Физиотерапевтические аппараты для животных »» Холодильное оборудование »» Шприцевые дозаторы и деструкторы игл »» Электрокоагуляторы »» Эндоскопическое оборудование » Ветеринария АРЕНДА выставочного оборудования Все для офиса,склада и дома » Создание сайта для клиник от МАКСИДЕНТ » Бахилы » Перчатки » Товары общего назначения » Оборудование для офиса ПОДАРКИ и СУВЕНИРЫ » Пано и Фигурки из керамики Продажа б/у оборудования для медицины и стоматологии Пломбировочные материалы и цементы

Производитель:
Все3A MEDES (Корея)3M ESPE3M Unitek США3Shape ДанияAALBA DENT INC. СШАAB Ardent ШвецияAdvanced Sterilization ProductsAGILE industriesAitecsAjax (Китай)AmannGirrbachAmazing White СШАAmtech ВеликобританияANDERS DENTALAngelus БразилияAnsell Medical МалайзияAntaeosAnthogyr (Франция)Anthogyr ФранцияAnthos ИталияApexmed Апексмед Интернэшнл Б.В. / НидерландыApoza ТайваньAquajetAquapick КореяARDent, ШвецияARIA di ODONTOIATRIA S.r.l. (Италия)ArkonaARKONA АрконаArtiglio (Италия)Asa Dental S.p.a.Asa Dental ИталияAsiakiss КореяAspinaB.Braun ГерманияBambach АвстралияBaolai Medical КитайBaush ГерманияBayer ГерманияBego ГЕРМАНИЯBenovy МалайзияBeromed GmbH Hospital Products Германия (т.м. «BEROCAN»)Beyond СШАBien-Air ШвейцарияBINDERBionetBisco СШАBisicoBJM LAB ИзраильBK Giulini ГерманияBlossom МалайзияBMT (Чехия)Borer ШвейцарияC.E.J. Dental (США)CandulorCardiolineCARL ZEISS (Германия)Carlo De Giorgi ИталияCastellini, ИталияCattani (Италия)Cattani ИталияCDG КитайChemische Fabrik Dr. Weigert GmbH & Co. KG (Германия)Chirana Medical СловакияColtene ШвейцарияColumbia Dentoform СШАCominox ИталияCOSSHINYF EnamelCoswell SPACovidien СШАCOXO Medical Instrument Co., Lt КитайCrosstex СШАCSN ИталияD-Tec, ШвецияDaiei Dental (Япония)DARTA РоссияDeepak СШАDeguDent (Германия)DENKEN KDF (Япония)Densim СловакияDenstar (Корея)Dental TechnologiesDental X ИталияDentalfilm ИталияDentalHiTecDentamerica Inc.Dentech Corporation, ЯпонияDENTKIST Южная КореяDentLight СШАDentsply (США)Dentsply Maillefer SironaDentstar АнглияDentstar, Южная КореяDeppeler ШвейцарияDERMAGRIP МалайзияDetax ГерманияDetes КитайDexcowin КореяDexisDezodent (Германия)DiaDentDiamondbrite (США – Мексика)DigiMed Ю. КореяDigiMed Южная КореяDiplomat Dental (Словакия)Discom КитайDiscus DentalDispodent КитайDispodent КореяDMETEC КореяDMG ГерманияDonfeelDr. Hinz DentalDr. Schumacher GmbH ГерманияDreve Dentamid GmbHDSLightPost РоссияDURR Dental AG ГерманияDynaFlexEASTRICH (Тайвань)Eastrich Enterprise (Тайвань)Edan InstrumentsEdarredo (Италия)EdelweissEdenta ШвейцарияEKOM СловакияElma ГерманияElma, ГерманияEluan JYK, КитайEMS ШвейцарияEnamel ИталияEschenbach ГерманияEschenbach Германияchenbach ГерманияEuro Type КитайEuronda ИталияEVE ГерманияFaro ИталияFengdan КитайFGM БразилияFimet ФинляндияFONA Dental s.r.o. СШАFONA ИталияFONA КитайForum ИзраильGC ЯпонияGC ЯпонияGeistlich Pharma AGGelato (США)Gendex ГерманияGendex СШАGenie ИталияGenoray КореяGERMIPHENE CORPORATIONGILIGA (Тайвань)GlasSpanGold MillGood Doctors КореяH. Nordin ШвейцарияH.Nordin (Швейцария)H.Nordin ШвейцарияHager & Werken ГерманияHager Werken ГерманияHaier (Китай)Hallim КитайHapicaHarald NordinHEINE ГерманияHeliomed Handelsges.m.b.H, АвстрияHELM-PLAINHigenic ШвейцарияHLW ГерманияHM КитайHong Ke, КитайHoricoHRS КореяHu-FriedyHUM GmbH, ГерманияHumanChemieHumanChemie ГерманияHumanray КореяI.C. Lerсher ГерманияIcanClave КитайINTEGRAL MedicalINTEGRAL Medical Китай (т.м. «INTEGRAL»)InterdentItena ФранцияITERUM-Dental Implants&Equipment LTD (Израиль)Ivoclar Vivadent AG ЛихтенштейнJ. Morita ЯпонияJNB КитайJonson&JonsonJotaKAGAYAKIKaVo (Германия)KaVo ГерманияKaweKD Medical GMBH ГерманияKENDA ЛихтенштейнKerr Hawe СШАKeystone IndustriesKeystone СШАKodak Dental SystemsKohler Medizintechnik ГерманияKomet® ГерманияKulzer ГерманияKuraray Noritake ЯпонияKWI (Тайвань)LAMBDA S.p.A., ИталияLascod ИталияLegrin КитайLeica ГерманияLEIKOLeoneLerсher ГерманияLIXIN Jiangyin Diamond ToolsLM ФинляндияLuerLuxsutures (Люксембург)M. SCHILLING GmbH ГерманияMagic ИталияMagnolia CattaniMajor (Италия)Major ИталияMani ЯпонияMATECH (США)MDT ИзраильMEDERENMedicNRG ИзраильMegadenta ГерманияMegasonex, СШАMeisinger ГерманияMELAG ГерманияMEMMERTMercury (Китай)META Biomed КореяMetraxMGF ИталияMICERIUMMicro Mega ФранцияMicroNX КореяMilestone Scientific (США)MindrayMiradentMIS ИзраильMitsubishi ЯпонияMobilico КитайMOCOM ИталияMonitex ТайваньMr.Curette (МСТ), Южная КореяMRCMuller-Omicron (Германия)Muller-Omicron ГерманияMVS In Motion (Бельгия)MyRay ИталияNAIS БолгарияNanning Baolai КитайNew Life RadiologyNewmed S.r.l. ИталияNICNIHONSHIKA KINZOKU (Япония)NiksyNiksy КитайNINGBO HI-TECH UNICMED IMP&EXP CO, LTD, КитайNipro КореяNissin ЯпонияNopa instruments, ГерманияNordiska DentalNoritake ЯпонияNSK Nakanishi Inc. ЯпонияOlidentOMEC (Италия)Omec, ИталияOMNIDENT ГерманияOMS ИталияOp-d-op СШАOrangedentalOrangedental ГерманияOrangeinstrumentsOrascoptic/Surgical Acuity d/b/aOrix HF ИталияOrmco СШАOro Clean Chemie ШвейцарияOrtho-TainOwandy s.a.s. ФранцияP&T Medical (Китай)P&T Medical КитайPanasonicParkell, СШАPaul Hartmann ГерманияPD ШвейцарияPhilipsPhilips НидерландыPHYSIO CONTROLPi dental (Венгрия)Pierrot ИспанияPlanmeca Oy ФинляндияPoliTec, ГерманияPoly Medicure Limited Индия (т.м. «POLYFLON FEP»)Polydentia ШвейцарияPolywaxPOSDION (Ю. Корея)Poskom КореяPremier СШАPresiDENTPresident Dental GmbHPrime-Dent СШАProCare МалайзияProgeny СШАPROMISEE DENTAL (Китай)R-TestReDent Nova (Израиль)Redent Nova ИзраильRemeza (Белоруссия)Renfert ГерманияRESORBA ГерманияRiester GmbH ГерманияRoder DentalinstrumenteRoeko ГерманияRonvigRoson Medical Instruments КитайRTDRUNYESS-Denti (Ю. Корея)Sabana ГерманияSaeshin Ю. КореяSaeyang Microtech CO., LTD, Южная КореяSAFSafe&Care МалайзияSalli (Финляндия)Sapphire ГерманияSarstedt AG, ГерманияSatelec Sas Acteon Group Division ФранцияScheftner ГерманияScheu Dental ГерманияSCHICK DENTAL ГерманияSchick Technologies Inc. СШАSchiller ШвейцарияSCHULER, ГерманияSchulke & Mayr ГерманияSchutz ГерманияSchwert ГерманияSciCan (Канада)SDI ШвецияSDS ТайваньSecaSempercare МалайзияSeptodont ФранцияSF Medical Products GmbH ГерманияSFM Hospital ProductsSHANGHAI SHEEN MEDICAL INSTRUMENT Co..,LtdSherbetShine АвстрияSHINING 3DShofu ЯпонияSiger КитайSilfradent (Италия)SironaSirona Dentsply Maillefer SironaSLASHSMT(Корея)Soderex ФинляндияSoltec ИталияSONG YOUNG (Тайвань)Song Young ТайваньSonotraxSony Corporanion ЯпонияSpident КореяSpofaDental KerrSS White СШАSteelco ИталияStern Weber (Италия)Stomadent SK СловакияSultanSuni Imaging Microsystems,Inc. СШАSunViv МалайзияSure Cord КореяSURU International Pvt. Ltd. Индия (т.м. «SURUWAY»)Suzhou Zhen Wu Medical Sutures & Suture Needles Factory КитайSwiDella КитайSybronEndo (США)Tau Steril ИталияTau Steril, ИталияTechnodent, АргентинаTecno-Gaz (Италия)TePeTokuyama Dental ЯпонияTork ШвецияTroge Medical GmbH ГерманияTuttnauer Company LTD ИзраильUgin (Франция)ULABUltradent СШАVatech Ю.КореяVDW ГерманияVeranaVERICOM КореяVERIDENTVita (Германия)Vita, ГерманияVoco ГерманияVogt Medical GmbH ГерманияVRK LabW&H DentalWerk АвстрияWaismed-PerSysMedicalWaterpikWebCamera КитайWelch AllynСШАWerther S.P.AWerther ИталияWiedoo (Китай)Wieland (Германия)Wieland, ГерманияWoodpecker DTE КитайWoodpecker КитайWoson КитайWu Wei КитайWuerWei КитайWuerWei, КитайYDM ЯпонияYeti (Германия)Yeti, ГерманияYMARDA КитайYOUJOY КитайYuyao Jintai Machine Factory (Китай)ZEISS ГерманияZeitun ИорданияZhermack ИталияZhermapoZollАванта РоссияАверон (Россия)Аверон РоссияАгри КазаньАксионАксион РоссияАльтонАРМЕДАэролайф (Россия)БелоруссияБиоссБозон РоссияБразилияВалентаВеликобританияВита-Пул РоссияВладМиВаВладмива (Россия)ВладМиВа РоссияВоко Voco ГерманияВормаВоронеж ДентисГеософт ДентГерманияГигиена Мед РоссияДанияДента-М, Струм БелоруссияДентсплай DentsplyДжи Си GC ЯпонияДиакомс РоссияЕлатомский ПЗ, ЕлатьмаЕлатомский ПЗ,ЕлатьмаЖасмин-МедИвокляр IvoclarИзраильИкадент РоссияИндияИнститут развития инновационной стоматологииИнтермедапатит РоссияИспанияИталияИтена Itena ФранцияКазаньКазань КМИЗКанадаКасимовский Приборный Завод (Россия)КитайКореяКристи РоссияКристидент РоссияКронт РоссияЛатвияМedical ECONETМалайзияМалайзия Karex Industries SDN BHDМедполимер РоссияМексикаМЕТА КореяМИЗ-Ворсма (Россия)Можайский МИЗ РоссияМониторНавтекс РоссияНидерландыНидерланды Rovers Medical Devices B.VОмега-Дент РоссияОрганик Фармасьютикалз ОООПакистанПозис РоссияПолистом РоссияПольшаРадуга РоссииРазноеРоссииРоссияРоссия ЭкрадентРоссия-Израиль-ГеософтСербияСерпухов «ВХ-Тайфун»Сибмединструмент РоссияСканерСловакияСмоленское СКТБ СПУ (Россия)Сонис РоссияСпектрум Интернэшнл, Инк., СШАСтомаСтома (Украина)Стома УкраинаСтома ХарьковСтомадент РоссияСтомахимСтрумСШАТайваньТайвань ROLENCEТехноДент РоссияТЗМОИТМТТор ВМТОР ВМ РоссияУкраинаФинляндияФорма Углич РоссияФранцияЦелит ВоронежШвейцарияШульц Германия Mani SchutzЭстэйд-Сервисгруп РоссияЮжная КореяЮЮ МедикалЮЮ Медикал КитайЯпония

Новинка:
Вседанет

Спецпредложение:
Вседанет

Результатов на странице: 5203550658095

Найти

Алгоритм оказания первой помощи | Всё о первой помощи

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ МЕРОПРИЯТИЙ ПЕРВОЙ ПОМОЩИ

 

   

   1.  При прибытии на место происшествия участнику оказания первой помощи следует оценить сложившуюся обстановку и наличие возможных опасностей для себя, пострадавшего (пострадавших) и окружающих. После этого следует попытаться устранить угрожающие факторы или минимизировать риск собственного повреждения и риск для пострадавшего (пострадавших) и окружающих, обеспечив тем самым безопасные условия для оказания первой помощи и других видов помощи. При необходимости следует извлечь пострадавшего (пострадавших) из автомобиля или других труднодоступных мест. Также следует определить количество пострадавших и приоритетность оказания первой помощи.


    2.    Проверить наличие сознания у пострадавшего. При наличии сознания у пострадавшего — начать выполнять мероприятия, описанные в п. 7 и далее.


   3.     При отсутствии признаков сознания участнику оказания первой помощи необходимо восстановить проходимость дыхательных путей у пострадавшего, после чего проверить наличие у него дыхания. При наличии дыхания у пострадавшего – начать выполнять мероприятия, описанные в п. 6 и далее.


   4.     При отсутствии признаков дыхания участнику оказания первой помощи самостоятельно или привлекая помощников, следует осуществить вызов скорой медицинской помощи.


    5.     Одновременно с вызовом скорой медицинской помощи (если вызывает помощник) или после вызова (если вызов осуществлялся самостоятельно) участнику оказания первой помощи необходимо начать проведение базовой сердечно-легочной реанимации в объеме компрессий грудной клетки и искусственной вентиляции легких. Если при проведении реанимационных мероприятий появляются признаки наружного артериального кровотечения, участник оказания первой помощи привлекает помощника для его остановки или производит остановку кровотечения самостоятельно. Реанимационные мероприятия, проводимые участником оказания первой помощи, продолжаются до прибытия скорой медицинской помощи или других аварийно-спасательных формирований и распоряжения их сотрудников о прекращении этих действий, либо до появления явных признаков жизнедеятельности у пострадавшего (появления самостоятельного дыхания и кровообращения, возникновения кашля, произвольных движений у пострадавшего). В случае длительного проведения реанимационных мероприятий и возникновения физической усталости у участника оказания первой помощи, необходимо привлечь помощника к осуществлению этих мероприятий, а в отсутствие помощника – прекратить их. Реанимационные мероприятия могут не осуществляться пострадавшим с явными признаками нежизнеспособности (разложение, травма несовместимая с жизнью), либо в случаях, когда отсутствие признаков жизни вызвано исходом длительно существующего неизлечимого заболевания (например, онкологического заболевания и т.п.).


    6.    В случае появления у пострадавшего признаков жизни и наличия самостоятельного дыхания необходимо осуществить поддержание проходимости дыхательных путей, для чего следует придать ему устойчивое боковое положение (пострадавших с подозрением на травму позвоночника следует поворачивать на бок с привлечением как минимум 2 помощников с ручной фиксацией позвоночника).


    7.   Участнику оказания первой помощи необходимо провести обзорный осмотр пострадавшего на наличие признаков сильного артериального или смешанного кровотечения. При наличии этих признаков необходимо осуществить временную остановку кровотечения доступными способами.


     8.   При отсутствии явных признаков кровотечения следует выполнить подробный осмотр пострадавшего в следующей последовательности:

  • проведение осмотра головы;
  • проведение осмотра шеи;
  • проведение осмотра груди;
  • проведение осмотра живота;
  • проведение осмотра конечностей.

   При выявлении травм, ранений и кровотечений участнику оказания первой помощи необходимо самостоятельно или с привлечением помощника вызвать скорую медицинскую помощь (если она на была вызвана ранее) и сообщить диспетчеру характер повреждений, оказать соответствующую первую помощь, привлечь к оказанию первой помощи свидетелей и участников происшествия, организовать использование аптечек и укладок, контролировать действия помощников.


     9.    Придать пострадавшему оптимальное положение тела, определяющееся его состоянием и характером имеющихся у него травм и заболеваний.


   10.   Участнику оказания первой помощи следует самостоятельно или привлекая помощников, контролировать состояние пострадавшего (пострадавших), которым уже оказана первая помощь и оказывать пострадавшему (пострадавшим) первую психологическую помощь.

Приглашаем обсудить данный алгоритм на нашем форуме.

Клинический алгоритм отделения неотложной помощи для увеличения количества консультаций по ранней паллиативной помощи: пилотный проект

Введение: Отделение неотложной помощи (ED) является основным входом в больницу, но не имеет системы для раннего выявления и консультирования по паллиативной помощи (PC) у пациентов, которые соответствуют критериям. Цели: Определить измеримые эффекты консультации РП в отделении неотложной помощи для пациентов, которые соответствуют критериям, предполагая, что консультация РП в отделении неотложной помощи приведет к снижению средней продолжительности пребывания в стационаре (ALOS), средних прямых затрат на одного пациента, уменьшению количества операций, и радиологические тесты, выполненные для каждого пациента. Материалы и методы: Алгоритм, основанный на данных, под руководством врача, был разработан и опробован в двух больницах в январе-марте 2019 года в Орландо, Флорида. Был завершен ретроспективный обзор данных медицинской документации, в котором сравнивались пациенты, получившие консультацию ПК, назначенную в отделении неотложной помощи, с теми, кому была назначена консультация после поступления. Результаты: пациентов с ЭД ( n = 662) соответствовали критериям ПК. Консультация ПК была заказана в ЭД за 80 (12.1%) случаев. Следующие исходы были ниже у пациентов, получивших консультацию неотложной помощи с ПК, чем у тех, кто этого не сделал: ALOS на 6,4 дня (6,74 против 13,14 дня; 90 004 p 90 005 < 0,001), внутрибольничная смертность (12,5 % против 19,1 %; 90 004 p). = 0,11), хирургическое вмешательство (11% против 37%; p < 0,01), радиологические исследования на пациента (4,01 против 10,57; p < 0,001) и средние прямые затраты на пациента (7193 долл. США против 22 354 долл. США) . Тем не менее, частота повторных посещений больницы через 30 дней была относительно выше у тех, кто все же получил консультацию неотложной помощи с ПК, чем у тех, кто этого не сделал (20% против 20%).13% р = 0,15). Выводы: В этом пилотном проекте пациенты с РПЖ могут быть идентифицированы в отделении неотложной помощи с помощью алгоритма, который приводит к более ранней консультации и улучшению результатов лечения пациентов. Для воспроизведения этой стратегии и результатов необходимы более масштабные исследовательские испытания.

Ключевые слова: клиническая трансформация; неотложная медицинская помощь; продолжительность пребывания; паллиативная помощь.

Разработка и валидация практического алгоритма сортировки на основе машинного обучения для выявления пациентов, нуждающихся в интенсивной терапии, в отделении неотложной помощи пациент с начальным уровнем ETS 3 или 4, столкнувшийся с «опасной для жизни неправильной сортировкой» и требующий доставки в реанимационную палату во время пребывания в отделении неотложной помощи.В то же время мы использовали интерпретируемость в качестве важного практического ориентира для специалистов по сортировке, чтобы медицинский персонал мог интуитивно понять значение каждой функции сортировки в выводах, сделанных MLS. Будучи более «понятной», чем простая система «черного ящика», мы надеялись, что MLS лучше поможет в принятии решений о сортировке. Используя проспективный набор данных, мы обнаружили значительное снижение уровня «опасной для жизни неправильной сортировки», демонстрируя его эффективность и полезность.

Существующие системы клинической сортировки, включая ESI в США и ETS в Китае, имеют существенные ограничения. Они в некоторой степени полагаются на субъективное мнение персонала сортировки, что привело к значительной изменчивости результатов сортировки 15 , особенно у педиатрических пациентов 16 . Около половины пациентов с ЭД в Соединенных Штатах проходят сортировку по ESI уровня 3 17 , и многие из этих пациентов имеют потенциально неотложные состояния 18 .Уровень смертности пациентов с уровнем 3 ESI в большинстве систем сортировки не является низким, даже достигая почти половины смертности пациентов с уровнем 2 6 . В Китае большинство пациентов проходят сортировку по ETS уровня 3 или 4 5 . В нашем ретроспективном исследовании частота «опасной для жизни неправильной сортировки» у пациентов с ЭД с исходным уровнем ETS 3 или 4 составила 1,12%. Снижение этого показателя может спасти жизни. Для типичного отделения неотложной помощи со 100 000 посещений пациентов в год снижение частоты ошибочной сортировки до 0,9% с помощью MLS, как мы смогли сделать в этом исследовании, привело бы к уменьшению числа случаев неправильной сортировки на сотни сотен человек.

Машинное обучение может изменять свои шаблоны ответов, создавая системы данных, разрабатывая алгоритмы и применяя их для вывода результатов из новых данных, что наиболее применимо к ряду сложных нелинейных отношений. Модели машинного обучения применялись для прогнозирования результатов в различных областях медицины, таких как прогнозирование гипоксемии во время операции 10 , прогнозирование смертности у пациентов с сепсисом 19 острых сердечных осложнений у пациентов с острой болью в груди 20 и вероятность тяжесть и госпитализация у детей 21 и взрослых 22 с обострениями астмы или ХОБЛ соответственно.Предыдущие исследования также рассматривали сортировку взрослых в отделениях неотложной помощи для прогнозирования риска критического состояния пациентов или госпитализации 8,23 , но эти исследования не давали какой-либо объяснительной интерпретации с клинической точки зрения, что затрудняло принятие результатов MLS медицинскими работниками. персонала и интегрированы в клиническую практику. Несмотря на относительно простоту, обоснование MLS позволило нам проспективно проверить этот протокол MLS и напрямую проверить его полезность в «реальных» случаях сортировки.По сравнению с предыдущими исследованиями, наш подход дает подробное представление о риске пациента, нуждающегося в интенсивной терапии. В протоколе MLS нашего исследования каждому пациенту дается индивидуальное отношение шансов с перечислением и отображением удельного веса каждой функции сортировки, используемой при принятии решений с помощью искусственного интеллекта. Такие описательные показания предоставляют медсестре сортировки дополнительные материалы, чтобы с уверенностью вызвать наблюдающего врача отделения неотложной помощи для оценки состояния пациента. По нашим предварительным результатам, это увеличило количество обращений к врачам по поводу тиража почти на 25% и снизило уровень «опасной для жизни неправильной сортировки» до менее чем одного процента.Традиционно из-за высокой загруженности медсестер и врачей отделения неотложной помощи, если только состояние пациента значительно не отличалось от электронной системы оценок, медсестры сортировки неохотно вызывали врача для консультации. Наш MLS может придать медсестрам сортировки больше уверенности в том, что они смогут сделать такой звонок.

Машинное обучение имеет ряд уникальных преимуществ при сортировке. Теперь могут быть включены факторы, которые традиционно не учитывались в официальных протоколах сортировки. Например, важно время прибытия пациента 24 , и способ прибытия пациента также неподтвержденно признается важным опытными медсестрами сортировки: пациенты, которые прибывают на машинах скорой помощи или прибывают ночью, как правило, болеют хуже.Фактически, в наших результатах MLS наиболее важной функцией сортировки был режим прибытия, который аналогичен другим исследованиям сортировки машинного обучения 8 . Возраст также является важным параметром в большинстве систем оценки неотложной помощи, поскольку у пожилых пациентов часто больше основных заболеваний и более неблагоприятный прогноз, чем у более молодых пациентов 25 . Однако возрастные ограничения в традиционных системах сортировки обычно слишком грубы. Например, профиль риска 64-летнего человека по сравнению с 65-летним очень похож, несмотря на пороговое значение 65 26 .Протокол MLS, в котором возраст используется как непрерывная переменная, а не простые пороговые значения, может обеспечить лучшую прогностическую силу для «пограничных» случаев. Точно так же в традиционной системе сортировки часто утомительно определять нормальное значение и критическое значение частоты сердечных сокращений у педиатрических пациентов разного возраста. С другой стороны, системы сортировки с помощью машинного обучения могут с помощью вычислений объединять возраст пациента с частотой сердечных сокращений и другими показателями, чтобы быстро дать соответствующий вес. Точно так же пол не используется в качестве фактора высокого риска в традиционной сортировке, но существуют различия между мужчинами и женщинами в профилях риска многих заболеваний, и метод машинного обучения может учитывать пол пациента при формулировании оценки риска.В нашем исследовании пол был одной из трех наиболее важных характеристик сортировки.

Мы включили в наше исследование два дополнительных показателя: пульсовое давление и ударный индекс, которые являются двумя показателями кровообращения, которые, как было обнаружено, сильно коррелируют с тяжестью острого заболевания в предыдущих исследованиях 27,28,29,30 , но не были широко используется в экстренной сортировке на сегодняшний день. Наши результаты показали, что эти два показателя полезны в качестве характеристик экстренной сортировки, даже более важных, чем систолическое артериальное давление.Интересно, что мы обнаружили, что пульсовое давление имеет более низкую чувствительность у пожилых пациентов, о чем ранее не сообщалось, возможно, потому, что у пожилых пациентов снижена податливость сосудов, что делает их пульсовое давление более высоким, тем самым снижая его чувствительность. Ситуация с индексом шока была прямо противоположной, так как он имеет более высокую чувствительность у пожилых пациентов. Это может быть связано с относительно плохой компенсаторной способностью сердца пожилых пациентов, требующей более высокой частоты сердечных сокращений для компенсации любого снижения артериального давления.

Следует отметить, что некоторые важные традиционные факторы сортировки не были включены в нашу систему MLS, в частности, частота дыхания, которая не была включена из-за отсутствия многих значений данных в наборе данных, что свидетельствует о плохом соблюдении медсестрой требований при получении этой функции. Измерение частоты дыхания подвергалось критике как требующее времени и навыков для точного измерения 31 . Отсутствующие значения температуры также были большими, возможно, потому, что у большинства пациентов была нормальная температура или им не требовалась рутинная проверка температуры, и, возможно, потому, что более «традиционные» измерения температуры являются более инвазивными и требуют больше времени для сортировочного персонала.Основная жалоба явно важна, но также не была включена из-за большой изменчивости жалоб и большого количества пропущенных значений. Основные жалобы, к сожалению, довольно субъективны, и в будущем методы сбора и стандартизации MLS с использованием очень больших наборов данных, вероятно, потребуются, чтобы лучше учитывать это в качестве жизнеспособного фактора сортировки в будущем. Все эти отсутствующие значения данных предполагают, что систему EETS, возможно, необходимо изменить, а некоторые пороговые показатели (например, одышку, ишемическую боль в груди и т.) можно использовать вместо него. Интересно, что невключение этих показателей не повлияло на достоверность и полезность результатов этого исследования. Напротив, результаты этого исследования носят более обобщающий характер, поскольку мы использовали только легкодоступные объективные показатели.

Ограничения

Наше исследование имеет несколько ограничений. Некоторые функции, которые мы использовали в модели, такие как режим прибытия, время прибытия и первоначальный уровень экстренной сортировки, могут зависеть от локальных системных факторов в разных географических областях, которые используют разные стандарты экстренной сортировки.Однако MLS может использовать данные из разных больниц для быстрого обучения и обновления, таким образом лучше удовлетворяя потребности конкретных больниц. Во-вторых, у нашего предполагаемого набора данных для проверки было всего 2 месяца (март и апрель 2020 г.) данных для оценки. Мы планируем продолжить изучение результатов MLS в разные сезоны в будущем. В-третьих, в этом исследовании мы сосредоточились только на пациентах, прошедших сортировку до Уровней 3 и 4, и сосредоточились на поиске «недостаточно сортированных» пациентов в этой группе. В будущей работе можно будет изучить показатели «чрезмерной сортировки» на Уровнях 1 и 2.Наконец, хотя мы обнаружили, что многие факторы важны для выявления пациентов в критическом состоянии, из-за отсутствия данных мы не смогли включить в систему частоту дыхания, температуру или основную жалобу. Как отмечалось ранее, это либо означает, что для этих факторов необходимы более совершенные методы сбора данных, либо эти факторы лучше не включать, поскольку либо недостаточное понимание персоналом сортировки, либо их субъективность делают их использование в системе MLS ненадежным.

Алгоритм искусственного интеллекта для прогнозирования потребности в интенсивной терапии на догоспитальном этапе скорой медицинской помощи | Скандинавский журнал травматологии, реанимации и неотложной медицины

Это исследование показало, что алгоритм ИИ точно предсказал потребность в неотложной помощи в догоспитальной ситуации неотложной помощи.

Прогнозирование потребности в интенсивной терапии важно для выбора отделения неотложной помощи и обеспечения надлежащего лечения во время перевода [4, 5]. Кроме того, инструменты для точного прогнозирования прогноза и лечения важны для общения между техником догоспитальной неотложной помощи и медицинским персоналом больницы [6, 7]. Однако большинство инструментов сортировки на догоспитальном этапе были разработаны только для пациентов с травмами, и не существует универсального инструмента, охватывающего все ситуации неотложной помощи [2, 25].Хотя традиционные инструменты сортировки в отделениях неотложной помощи применялись для прогнозирования потребности в интенсивной терапии на догоспитальном этапе [21, 26, 27], они показали неудовлетворительную эффективность в прогнозировании прогноза.

Важный вывод этого исследования заключается в том, что прогностическая эффективность модели ИИ, основанной на глубоком обучении, превосходит таковые у обычных инструментов сортировки и систем оценки. Кроме того, трое медицинских работников отделения неотложной помощи участвовали в определении уровня сортировки с помощью рабочих листов скорой помощи.Интересно, что точность алгоритма ИИ оказалась лучше, чем точность решения опытного медицинского персонала. Алгоритм ИИ выполняет автоматические расчеты на основе базовой информации и не требует экспертных оценок и медицинского опыта.

Глубокое обучение может обеспечить высокую производительность без предварительных знаний для обучения модели; таким образом, это указывает на то, что глубокое обучение каким-то образом автоматически изучает взаимосвязь признаков между входными переменными. В нашем предыдущем исследовании мы разработали алгоритм ИИ, основанный на глубоком обучении, для прогнозирования интенсивной терапии пациентов в отделении неотложной помощи [11].Из предыдущего исследования мы обнаружили, что традиционные статистические методы, такие как логистическая регрессия, могут иметь трудности при определении взаимосвязи между входными переменными [10, 28, 29]. Поскольку использовалось большое количество входных переменных, размерность входных данных увеличивалась. Это каким-то образом указывает на то, что требуется процесс извлечения признаков людьми и должны быть предприняты усилия для определения взаимосвязи между входными переменными.

Между тем, глубокое обучение включает в себя изучение признаков, которое позволяет модели автоматически изучать отношения и характеристики между входными переменными, необходимыми для выполнения задачи [30].Как было показано в наших предыдущих исследованиях, глубокое обучение может быть использовано для понимания связи между функциями и превосходит обычные и другие методы машинного обучения [9, 11, 31]. Важно отметить, что функциональное обучение не разработано людьми для глубокого обучения. По мере того, как этот процесс развивается автоматически, будет проще и эффективнее идентифицировать сложные структуры в многомерных данных без потери информации, что приведет к сквозному обучению, для которого требуется небольшая инженерная деятельность человека.Наконец, его можно легко и быстро применить к другим задачам [30].

Кроме того, одной из хорошо известных концепций использования глубокого обучения является важность объема данных. Накопление многочисленных данных в течение десятилетий способствовало повышению производительности глубокого обучения. Точно так же производительность модели, основанной на глубоком обучении, сильно зависит от объема данных. В этом исследовании мы использовали данные NEDIS, которые содержат миллионы данных. Мы считаем, что такой объем накопленных данных больше подходит для глубокого обучения, чем для других подходов.Более того, мы использовали только первоначальные показатели жизнедеятельности пациентов (предполагая, что будет сложно измерять показатели жизнедеятельности несколько раз во время транспортировки). Мы посчитали простую модель DNN более подходящей, чем LSTM. Потому что LSTM основан на последовательной информации.

Важным вопросом является предотвращение переоснащения одной больницы. Кроме того, крайне важно проверить, была ли модель приспособлена к конкретной среде. Таким образом, получение данных внешней проверки имеет важное значение.Вольперт объясняет это в теореме «Нет бесплатных обедов»: если алгоритм оптимизирован в одной ситуации, он не может дать хороших результатов в других ситуациях [32]. В этом исследовании данные разработки (ED) и данные испытаний (EMS) были исключительно разделены. В частности, модель оценивалась на внешнем наборе данных и, возможно, могла бы избежать переобучения в одной среде.

Основным недостатком обычных инструментов сортировки является их низкая точность на среднем уровне [18, 33, 34]. Как показано на рис. 3, при сортировке на уровне 3 популяция была смешанной как пациенты, нуждающиеся в интенсивной терапии, и пациенты, не нуждающиеся в интенсивной терапии.Если пациентов на уровне 3 можно различить, мы считаем, что точность прогнозирования исхода повысится. Поэтому мы приложили усилия, чтобы применить алгоритм для пациентов на уровне 3. Рисунок 3 Интересно отметить, что комбинация экспертного мнения (уровня ESI) и алгоритма ИИ демонстрирует более точную работу.Эти результаты дают возможность решить проблему исследователям в других областях медицины. Например, в предыдущих исследованиях по урологии алгоритмы ИИ применялись для прогнозирования результатов биопсии предстательной железы и безрецидивной вероятности рака мочевого пузыря [35]. Кроме того, внутрибольничная и отдаленная смертность пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями была предсказана с использованием алгоритмов ИИ в нескольких предыдущих исследованиях.

Наше исследование имеет несколько ограничений. Во-первых, глубокое обучение считается черным ящиком.Хотя мы можем подобрать алгоритм ИИ, основанный на глубоком обучении, трудно полностью понять, как модель предсказывает реанимацию. Кроме того, в отличие от традиционных методов, таких как XGboost или CatBoost, которые могут представлять меры неопределенности (например, 95% доверительный интервал), глубокое обучение имеет большие трудности с количественной оценкой мер неопределенности. В этой статье, чтобы описать информацию о неопределенности, мы попытались количественно измерить неопределенность в максимально возможной степени с помощью начальной загрузки [23].Фактически, недавно были предприняты попытки объяснить глубокое обучение и измерение неопределенности, что станет нашей следующей областью исследований [36, 37]. Во-вторых, поскольку это исследование проводилось только в двух больницах в Корее, необходимо проверить модель для пациентов в отделениях неотложной помощи в большей популяции или в других странах.

Мы разработали высокопроизводительный алгоритм, объединив алгоритм ИИ и обычный инструмент сортировки. Несмотря на некоторые ограничения, глубокое обучение достигло высокой прогностической эффективности в нескольких областях медицины.Кроме того, алгоритм глубокого обучения может быть разработан легче, чем метод машинного обучения. На основе наших методологий и результатов другие исследователи могут разрабатывать алгоритмы для своих групп пациентов и ситуаций. Кроме того, медицинские исследователи могут исследовать применимость и будущее развитие глубокого обучения в различных областях медицины. Например, с помощью этого алгоритма можно прогнозировать потребность в интенсивной терапии пациентов во время ситуаций неотложной помощи, а больницу назначения можно оптимизировать с учетом прогнозируемых потребностей в интенсивной терапии и ситуации в больнице (например,g., переполненность отделения неотложной помощи, вместимость отделения интенсивной терапии и доступность интенсивной терапии). Более того, переменные-предикторы в этом алгоритме были простыми и могли использоваться через носимое устройство и информацию от пациента или его семьи. Из-за этого пациентов с тяжелыми сопутствующими заболеваниями можно было бы ежедневно контролировать, пока они живут дома, в отношении их потребностей в интенсивной терапии, и их можно было бы направлять в больницу раньше, если у них наблюдается ухудшение состояния.

Система поддержки принятия решений на основе алгоритмов направляет травматологический персонал во время начального лечения, что приводит к меньшему количеству медицинских ошибок

Резюме

Персонал травматологии в больнице Альфреда использует компьютеризированную систему поддержки принятия решений, чтобы направлять уход за пациентами в течение критических первых 60 минут реанимации.Эта программа, известная как Система приема и реанимации при травмах (TR&R®), генерирует подсказки на основе более чем 40 алгоритмов и клинических данных в режиме реального времени, включая жизненные показатели пациента и информацию, введенную медсестрой-травматологом. Эти подсказки, отображаемые на большом потолочном мониторе, используются клиницистами для руководства уходом за пациентами с травмами, а также для облегчения документирования и общения. Программа снизила общее количество врачебных ошибок, а также частоту некоторых специфических типов ошибок, включая аспирационную пневмонию (вызванную попаданием инородных тел в бронхиальное дерево) и ошибки при лечении шока.

Инновации в области безопасности пациентов

Это новшество предназначено для уменьшения количества медицинских ошибок в течение критических первых 60 минут реанимации за счет использования компьютеризированной поддержки принятия решений.

Рейтинг доказательств

Strong : Доказательства состоят из сравнения общих врачебных ошибок, пациентов, получающих безошибочное лечение, частоты аспирационной пневмонии и ошибок управления шоком у пациентов, участвующих в программе, с двумя аналогичными контрольными группами — одной оцениваемой на исходном уровне и вторая рандомизирована для получения обычной помощи в течение 2-летнего испытания программы.

Используемые ресурсы и необходимые навыки
  • Персонал: Четыре сотрудника больницы работали полный рабочий день в течение 20 месяцев над разработкой и тестированием системы, и многие медсестры и медицинский персонал вносили свой вклад, продолжая выполнять свои обычные рабочие обязанности. Внедрение системы привело к найму двух сотрудников проекта по уходу за больными в интенсивной терапии. В настоящее время около 80 врачей и 62 медсестры интенсивной терапии используют систему в рамках своих обычных служебных обязанностей.
  • Затраты : Стоимость разработки системы составила примерно 1,7 миллиона долларов США, а годовой контракт на обслуживание программного обеспечения составляет в среднем около 30 000 долларов США. Интерфейс системы, дисплеи и программное обеспечение были переработаны и улучшены в 2018 году (версия TR&R 2.0) за 0,7 миллиона долларов США. Заинтересованные больницы и/или системы здравоохранения могут получить лицензию на программное обеспечение за 80 000 долларов в больнице Альфреда, общественном травматологическом центре, где оно было разработано.
Использование другими организациями

Помимо использования в больнице Альфреда (Австралия), система была установлена ​​в травматологических центрах в Шэньчжэне и Хуэйчжоу (Китай), Нью-Дели (Индия) и Эр-Рияде (Саудовская Аравия).В последние несколько лет программа не предлагалась больницам США, но разработчики заинтересованы в сотрудничестве с больницами США.

Дата первого внедрения
2006 г.
Проблема устранена

Пациенты с тяжелыми травмами сталкиваются с высоким риском заболеваемости и смертности из-за врачебных ошибок (например, задержка или пропуск вмешательства или лечения) со стороны нехватки времени, сильно нагруженного травматологическим персоналом в отделении неотложной помощи (ED), особенно в течение критических первых 30 минут. лечения.Другие отрасли промышленности сократили количество ошибок в условиях высокого стресса благодаря системам поддержки принятия важных решений, но лишь немногие больницы или травматологические центры используют этот подход.

  • Высокий риск ошибок, предотвратимая смерть : Многопрофильные травматологические бригады сталкиваются с огромной нехваткой времени, вынуждены одновременно выполнять несколько задач на основе памяти и испытывают сбои в общении, особенно в первые минуты после прибытия пациентов в отделение неотложной помощи.Несмотря на существование руководств, протоколов и инициатив по постоянному повышению эффективности, медицинские ошибки все еще часто случаются в этих ситуациях (причем эти ошибки иногда приводят к смерти) даже в авторитетных травматологических центрах с опытными специалистами по оказанию помощи при травмах. Например, группа экспертов обнаружила, что четверть смертей от травм в штате Виктория, Австралия, можно было бы предотвратить, если бы не были допущены медицинские ошибки, при этом на этапе оказания неотложной помощи было совершено наибольшее количество ошибок (в среднем 7.5 на пациента).
  • Нереализованный потенциал поддержки принятия решений : Системы, обеспечивающие руководство в стрессовых ситуациях с большим количеством переменных, позволили снизить количество человеческих ошибок в других отраслях, включая авиацию и энергетику. Например, компьютеризированные подсказки, встроенные в системы управления полетом, обеспечивают немедленную обратную связь, что помогает избежать ошибок. Однако лишь немногие больницы или травматологические центры используют такие системы поддержки принятия решений для оказания помощи при травмах.
Описание инновационной деятельности

Персонал травматологии в больнице Альфреда использует компьютерную систему поддержки принятия решений, чтобы направлять уход за пациентами в течение критических первых 60 минут реанимации.Эта программа, известная как Система приема и реанимации при травмах (TR&R®), генерирует подсказки на основе более чем 40 алгоритмов и клинических данных в режиме реального времени, включая жизненные показатели пациента и информацию, введенную медсестрой-травматологом. Эти подсказки, отображаемые на большом потолочном мониторе, используются клиницистами для руководства уходом за пациентами с травмами, а также для облегчения документирования и общения. Ключевые элементы программы включают следующее:

  • Ввод клинической информации в систему: когда персонал службы неотложной медицинской помощи уведомляет травмпункт о поступлении пациента, руководитель травматологического отделения, неофициально известный как «медицинский секретарь», вводит в систему предварительную информацию о состоянии пациента.После прибытия пациента система использует физиологические мониторы для отслеживания клинических данных, таких как частота сердечных сокращений, артериальное давление, периферическое насыщение кислородом, количество выдыхаемого пациентом углекислого газа (если установлена ​​эндотрахеальная трубка) и температура тела. Медсестра вручную вводит дополнительную информацию (например, уровень глюкозы в крови, уровень сознания, неврологическую оценку) по мере ее появления.
  • Алгоритмические подсказки для врачей: система содержит более 40 алгоритмов, охватывающих пять основных подкатегорий реанимации при травмах: обеспечение проходимости дыхательных путей, вентиляция и декомпрессия грудной клетки, лечение кровотечения и шока, общие травмы и особые ситуации (нейротравмы, ожоги, спинной мозг). травмы и ортопедические травмы).Поскольку взаимодействие во время лечения травм, как правило, сложное, обычно одновременно работают десятки алгоритмов, а это означает, что одновременно может появиться много подсказок. Подсказки появляются в порядке срочности в формате раскрывающегося меню на большом потолочном мониторе на стене травматологического отделения; монитор также отображает совокупные физиологические, диагностические и лечебные данные (рис. 1). Руководитель травматологической бригады отвечает на эти сгенерированные компьютером подсказки о диагностике и вмешательстве, а медсестра вводит их.Если команда игнорирует подсказку, появляется меню с выбором причин, по которым она была проигнорирована, что позволяет персоналу знать, что они отказались от этого пути. Подсказки служат ориентиром и не заменяют опыт медицинского персонала. Примеры включают следующее:
    • Простые подсказки: подсказки часто напоминают травматологам о выполнении одной задачи, например, перевернуть пациента для осмотра спины или измерить расстояние между концом эндотрахеальной трубки и деснами.
    • Сложные подсказки: некоторые подсказки более сложные.Например, подсказки могут напоминать персоналу, работающему с пациентом с аномально низким артериальным давлением, о необходимости остановить внешнее кровотечение, проверить наличие сопутствующей тахикардии, использовать внутривенное переливание крови для восстановления гемодинамики и/или активировать алгоритм ввода воздуха, чтобы гарантировать, что напряженный пневмоторакс не будет остановлен. гемоторакс или тампонада перикарда не способствуют снижению артериального давления.
  • Интеграция устройств: Система подключается к компьютерной системе Cerner в больнице, что упрощает общение травматологического персонала друг с другом и с другими сотрудниками больницы, а также для документирования того, что происходит с пациентом.В системе есть ссылки на:
    • Мониторы основных показателей жизнедеятельности. Система может автоматически считывать данные с ряда устройств для измерения показателей жизнедеятельности по беспроводной сети, что избавляет старшего медсестру-травматолога от необходимости вводить эти значения вручную.
    • Видео и снимок экрана: система взаимодействует с видеокамерой для создания записи всего сеанса с наложением на дисплей основных показателей жизнедеятельности.
    • Сканеры штрих-кода: система сканирует идентификационную этикетку пациента при поступлении, что позволяет напрямую вводить данные в электронную медицинскую карту.
    • Электронная карта пациента: вся информация, введенная в систему, интегрируется через систему TR&R® в электронную медицинскую карту пациента. Безопасная, обезличенная, дезагрегированная база данных доступна для поддержки медицинских исследований, а также машинного обучения.
  • Будущие элементы программы: несколько новых функций программы TR&R® оцениваются в ходе текущих клинических испытаний:
    • Интеграция с проекционным дисплеем: были опробованы различные носимые устройства, позволяющие врачам получать жизненно важную информацию о пациентах, не отрывая от них взгляда.Очки также будут иметь камеру и возможность подключения 4G+, что позволит травматологам удаленно связываться со специалистами за пределами площадки.

Рисунок 1. Пример дисплея TR&R v2.0

 

Контекст инновации

Больница Альфреда — это академический медицинский центр третичного уровня в Мельбурне, штат Виктория, Австралия, с травматологическим центром для взрослых уровня I с пятью травматологическими/операционными отделениями, в каждом из которых есть томографы.Команды, состоящие как минимум из шести клиницистов (скорая помощь, анестезиолог и хирург) и медперсонала, ухаживают за каждым пациентом, а врач скорой помощи выступает в качестве руководителя группы. Стимулом для этой программы послужило вышеупомянутое исследование, в котором было обнаружено, что четверть смертей от травм в Виктории можно было бы предотвратить, если бы не допустили медицинских ошибок, при этом этап оказания неотложной помощи был наиболее подвержен ошибкам. В результате междисциплинарная команда начала исследовать подходы к снижению врачебных ошибок при лечении травм, что, в свою очередь, привело к разработке программы.

Результаты

Программа снизила общее количество медицинских ошибок, а также частоту возникновения конкретных проблем, таких как аспирационная пневмония и ошибки при лечении шока.

  • Меньше общих медицинских ошибок: 435 пациентов, лечение которых проводилось под руководством системы в течение 2-летнего периода, имели в среднем 2,1 врачебной ошибки, что ниже среднего показателя в 2,5 в «базовой» контрольной группе (т. е. в группе из 300 аналогичных пациентов, оцененных при реализации программы) и 2.3 среднее значение в рандомизированной группе из 436 аналогичных пациентов, получавших обычное лечение в течение 2-летнего исследования. В целом, 22% участников программы получили безошибочную помощь, что значительно выше 16% безошибочного уровня в исходной контрольной группе (p = 0,049).
  • Меньшее количество случаев аспирационной пневмонии: только 2,5 процента пациентов с травмами, обслуживаемых системой в течение 2-летнего испытания, перенесли аспирационную пневмонию, что составляет менее половины показателя 5,3 процента, наблюдаемого у пациентов из рандомизированной контрольной группы за этот период времени (p = 0.046).
  • Меньшее количество ошибок управления разрядом: В среднем пациент, обслуживаемый системой, испытал 0,55 ошибки управления разрядом во время лечения, что ниже среднего значения 0,58 в рандомизированной контрольной группе во время исследования и среднего значения 0,75 в исходной контрольной группе. Программа оказала особенно большое влияние на использование давящих повязок для остановки кровотечения (p = 0,03), вмешательство, которое было связано со значительным снижением (p <0,001) количества продуктов крови, переливаемых во время исследования.
Процесс планирования и разработки

Ключевые шаги включали следующее:

  • Формирование группы:  В апреле 2004 года в больнице была сформирована группа по приему и реанимации при травмах для исследования способов снижения врачебных ошибок при лечении травм. В состав группы входили 33 врача скорой помощи, анестезиологии, хирургии и интенсивной терапии, а также сотрудники отдела информационных технологий (ИТ) больницы.Команда решила разработать и внедрить компьютерную систему, которая выдавала подсказки на основе алгоритмов травм и информации о пациентах в режиме реального времени.
  • Исследование:  Команда провела 9 месяцев, анализируя текущую практику и медицинскую литературу по приему травм и реанимации. Обзор охватил тексты по неотложной медицинской помощи, радиологии, анестезиологии, хирургии и уходу. Основываясь на этом исследовании, команда определила ключевые моменты принятия решений в первичной реанимации при травмах и составила список из сотен опубликованных алгоритмов, которые определяют многие задачи и решения, связанные с реанимацией.
  • Разработка программного обеспечения:  В 2005 году больница сотрудничала со специалистами по ИТ из Технологического университета Суинберна, которые начали разработку программного обеспечения для системы. Работая вместе, сотрудники больницы и университета адаптировали алгоритмы исследования, чтобы создать более 40 предварительных алгоритмов специально для компьютерной системы. Алгоритмы проекта прошли несколько уровней тестирования, которые были сосредоточены на интерфейсах, экранах и контенте. Команда достигла консенсуса по окончательным алгоритмам, записанным в программное обеспечение.
  • Обучение персонала:  Перед внедрением больница провела серию учебных занятий для всех сотрудников, которые будут использовать систему. Обучение включало пакеты онлайн-обучения, моделируемые случаи травм и реальные случаи, в которых стажеры работали в паре с сотрудниками, прошедшими обучение.
  • Предварительное маломасштабное испытание: С октября по декабрь 2005 г. группа тестировала систему в двух из четырех отделений травматологического центра. На основе этого мелкомасштабного теста команда внесла небольшие улучшения, после чего сочла систему готовой к более масштабному испытанию.
  • Комплексное исследование: С января 2006 г. по февраль 2008 г. больница провела вышеупомянутое рандомизированное исследование, в котором сравнивались основные результаты лечения травм у пациентов, получавших системную помощь (в двух отсеках), с аналогичными показателями в группе, получавшей обычную помощь (в два других отсека) и исходная группа пациентов.
  • Полная реализация: После публикации результатов Больничный комитет по этике и исследованиям определил, что это представляет собой новый «стандарт медицинской помощи», и обязал его использовать для всех пациентов с серьезными травмами во всех травматологических отделениях (ноябрь 2008 г.).
  • Постоянное улучшение: Персонал больницы регулярно обновляет программное обеспечение на основе недавно опубликованных данных и собственного опыта работы в травматологическом центре. Алгоритмы регулярно изучаются, обсуждаются и оцениваются специалистами по травмам. Версия 2.0 включает в себя динамический мониторинг ЭКГ, отображение изображений, средства видеоконференцсвязи и удаленный доступ. Команда также оценивает расширенные функции системы, включая проекционный дисплей и интеграцию с Google Glass.Команда TR&R также приступила к созданию систем реанимации помимо травм (т. е. кардиологических, инсультных, сепсисных, токсикологических).
Используемые ресурсы и необходимые навыки
  • Персонал: Четыре сотрудника больницы работали полный рабочий день в течение 20 месяцев над разработкой и тестированием системы, и многие медсестры и медицинский персонал вносили свой вклад, продолжая выполнять свои обычные рабочие обязанности. Внедрение системы привело к найму двух сотрудников проекта по уходу за больными в интенсивной терапии.В настоящее время около 80 врачей и 62 медсестры интенсивной терапии используют систему в рамках своих обычных служебных обязанностей.
  • Затраты : Стоимость разработки системы составила примерно 1,7 миллиона долларов США, а годовой контракт на обслуживание программного обеспечения составляет в среднем около 30 000 долларов США. Интерфейс системы, дисплеи и программное обеспечение были переработаны и улучшены в 2018 году (версия TR&R 2.0) за 0,7 миллиона долларов США. Заинтересованные больницы и/или системы здравоохранения могут получить лицензию на программное обеспечение за 80 000 долларов в больнице Альфреда, общественном травматологическом центре, где оно было разработано.
Начало работы с этой инновацией
  • Положитесь на доступную информацию:  Существующие исследования, информационные системы, политики, процессы и контрольные списки могут стать основой для системы такого типа. Выделите достаточно времени для систематического просмотра и усвоения этой информации.
  • Предоставьте врачам гибкость:  Персонал с большей вероятностью воспользуется системой, если ее роль будет заключаться в том, чтобы направлять, а не диктовать решения о лечении.
  • Используйте симуляцию перед применением:  Перед развертыванием системы убедитесь, что весь персонал попрактиковался в ее использовании в смоделированных сценариях, которые максимально приближены к лихорадочной атмосфере отделения неотложной помощи.
  • Обучение: обучение по программе TR&R проводится через онлайн-модуль.
Поддержка этой инновации
  • Регулярно обновлять алгоритмы и компьютерную систему:  Недавно доступные исследования могут сделать существующие алгоритмы и подсказки устаревшими.Следовательно, сотрудники должны быть в курсе текущих исследований и соответствующим образом обновлять систему. Точно так же технологические достижения могут помочь системе работать более плавно, поэтому работайте с ИТ-специалистами, чтобы обновлять соответствующее программное и аппаратное обеспечение по мере необходимости. В 2018 году, после успешного использования в 35 000 реанимационных мероприятий при травмах, интерфейс, дисплеи и программное обеспечение системы TR&R были пересмотрены и усовершенствованы (версия TR&R 2.0) за 0,7 миллиона долларов США.
  • Мониторинг воздействия для стимулирования повышения качества: Персонал собирает, критически анализирует и регулярно обсуждает данные о влиянии программы на медицинские ошибки и результаты, а затем использует эту информацию для улучшения программы с течением времени.
Ссылки/родственные статьи

Проект по приему травм и реанимации (TR&R®): поддержка принятия решений в клинической среде (2017 г.). Доступно по адресу: https://trrproject.com/. По состоянию на 21 декабря 2020 г.

Фитцджеральд М., Кэмерон П., Маккензи С. и др. Ошибки реанимации при травмах и компьютерная поддержка принятия решений. Арка Сур. 2011 февраль; 146(2):218-25.

Фитцджеральд М., Джеймисон Дж., Ти Дж.В., Деван Ю. «Разработка систем травм бросает вызов традиционной медицинской иерархии».Индийский журнал нейротравмы 2011, Vol. 8, № 2, стр. 67-70. DOI: 10.1016/S0973-0508(11)80002

Enticott JC, Jeffcott S, Ibrahim JE, Wood EM, Cole-Sinclair M, Fitzgerald M, Cameron PA, Phillips LE. «Обзор поддержки принятия решений о массивном переливании крови: понимание человеческого фактора для поддержки выполнения сложных вмешательств при травмах». Переливание. 2012 декабрь; 52 (12): 2692-705. doi: 10.1111/j.1537-2995.2012.03648.x. Epub 2012 15 апр.

Леонард Хун, Феликс Тер Чиан Тан, Раджеш Васа, Марк Кристофер Фицджеральд.«Критически важные клинические практики с использованием ИКТ: изучение возможностей решения для обработки информации». Австралазийский журнал информационных систем, 19 ноября 2015 г. DOI: 10.3127/ajisv1910.1146.

Набил Чоудури, Питер Финнеган, Марк Кристофер Фитцджеральд, Винг Конг Чиу, «Необходимость поддержки принятия решений при оказании помощи пострадавшим в гражданском и оборонном секторах», Procedia Engineering 188:301-308, декабрь 2017 г., DOI: 10.1016/j.proeng.2017.04 .488.

Адам Быстржицкий, Есул Ким, Марк Фицджеральд, Лорена Ромеро, Стивен Клэр.«Heads-Up-Displays (HUD) и их влияние на когнитивную нагрузку во время выполнения задач: протокол для систематического обзора». Biomed J Sci & Tech Res , февраль 2018 г., DOI: 10.26717/BJSTR.2018.02.000775

Крис Дж. Грумбридж, Есул Ким, Амит Майни, де Вильерс Смит, Марк С. Фицджеральд. «Стресс и принятие решений при реанимации: систематический обзор». Реанимация, , ноябрь 2019 г.; 144:115-122.

Ким Ю., Грумбридж С., Ромеро Л., Клэр С., Фитцджеральд М.С. «Возможности телемедицины для поддержки принятия решений в неотложной догоспитальной помощи: систематический обзор.’  Препринты JMIR . 03.09.2020:18959; DOI: 10.2196/препринты.18959

Сноски
  1. Хушиан С., Ларсен М.С., Холм С. Пропущенные травмы в травматологическом центре уровня I. J Травма. 2002 г., апрель; 52 (4): 715-9.
  2. McDermott FT, Cordner SM, Tremayne AB. Оценка «до и после» влияния новой системы оказания помощи при травмах штата Виктория (1997-1998 гг. по сравнению с 2001-2003 гг.) на неотложную и клиническую помощь при дорожно-транспортных происшествиях со смертельным исходом в штате Виктория.Виктория, Австралия: Отчет Консультативного комитета по дорожно-транспортным происшествиям со смертельным исходом. Декабрь 2003 г.
  3. Burke CS, Salas E, Wilson-Donnelly K, et al. Как превратить команду экспертов в команду экспертов-медиков: руководство авиационного и военного сообщества. Квалифицированное здравоохранение Saf. 2004; 13 Приложение 1:i96-i104.
Оригинальная публикация

Исходная публикация указывает дату, когда профиль инноваций был впервые опубликован в AHRQ Health. Сайт биржи инноваций в сфере ухода.

9 ноября 2011 г.
Дата проверена инноватором

Дата, подтвержденная новатором, указывает самую последнюю дату, когда новатор предоставил отзыв во время процесс обзора.

1 марта 2021 г.

Включение инновации в PSNet не означает и не подразумевает одобрения со стороны США.S. Министерство здравоохранения и социальных служб, Агентство по исследованиям и качеству в области здравоохранения, или заявителя или разработчика инновации.

Алгоритмы и протокол ACLS на 2022 год

Алгоритмы

помогают поставщикам медицинских услуг быть готовыми к систематическому реагированию на опасные для жизни медицинские события. Эти алгоритмы обеспечивают пошаговый процесс реагирования на различные аварийные ситуации. Изучив и освоив эти алгоритмы, вы будете лучше подготовлены к решению этих проблем в клинике или в обществе.Мы адаптировали следующие алгоритмы, используя последние рекомендации и стандарты неотложной сердечно-сосудистой помощи (ECC), опубликованные Международным комитетом связи по реанимации (ILCOR). Они включают в себя самые последние рекомендации по общему подходу к пациентам в опасных для жизни ситуациях, включая рекомендации по дозировке лекарств и новейшие диагностические инструменты.

Алгоритм BLS для взрослых описывает подход, который применит поставщик медицинских услуг, если он встретит взрослого человека с остановкой сердца и/или дыхания в сообществе.

Алгоритм СЛР BLS описывает последовательность шагов для проведения высококачественной СЛР, когда для помощи пострадавшему доступен только один реаниматор. Подходит для взрослых и детей старше 1 года.

Все устройства AED разные, но основные операции одинаковы. Алгоритм AED охватывает основные операции устройства AED, с которыми вы можете столкнуться в сообществе.

Этот алгоритм охватывает шаги, необходимые для обеспечения адекватного дыхания во время высококачественной СЛР.Он охватывает правильное положение головы и шеи, соотношение сжатия и дыхания и способы проверки адекватного искусственного дыхания.

Алгоритм BLS для младенцев и детей описывает подход, который применит поставщик медицинских услуг, если они столкнутся с ребенком с остановкой сердца и/или дыхания в сообществе.

Этот алгоритм описывает шаги, необходимые для выполнения пробы Геймлиха у детей в возрасте от 1 года и старше, а также у взрослых. Он предназначен для пациентов в сознании, у которых в дыхательных путях застрял предмет, препятствующий поступлению воздуха в легкие.

Этот алгоритм описывает шаги, необходимые для выполнения ударов по спине/толканий в грудную клетку у детей в возрасте до 1 года. Этот процесс можно использовать для пациента, находящегося в сознании, у которого в дыхательных путях застрял предмет.

Новое в 2015 году: прохожие могут вводить налоксон жертвам, которые явно страдают от передозировки опиоидов. Жертвы без сознания, обнаруженные за пределами больницы, могут получить пользу от своевременного введения налоксона, назначенного обученными непрофессионалами.

Алгоритм ACLS для брадикардии содержит шаги, которые необходимо выполнить при встрече с пациентом с симптоматической брадикардией.Узнайте, когда лечить брадикардию, а когда не лечить.

Пациенты с повышенной частотой сердечных сокращений и пальпируемым пульсом нуждаются в обследовании и вмешательстве. Эти вмешательства варьируются в зависимости от того, является ли пациент стабильным или нестабильным. Ознакомьтесь с алгоритмом тахикардии ACLS для взрослых пациентов с тахикардией.

Остановка сердца, которая происходит в больнице, обрабатывается иначе, чем у других взрослых, в некоторых важных аспектах.

Не все остановки сердца одинаковы.Знаете ли вы, что вы не наносите удар током человеку с отсутствием пульса или асистолией? Алгоритм ПЭА и асистолии при остановке сердца у взрослых ACLS охватывает лечение этих форм остановки сердца.

Весла готовы? Алгоритм ACLS Cardiac Arrest VTach и VFib описывает систематическую оценку и лечение желудочковой тахикардии и фибрилляции желудочков, включая рекомендуемые дозы энергии при использовании монофазных и бифазных дефибрилляторов.

Алгоритм оказания помощи после остановки сердца ACLS поясняет шаги, которые необходимо предпринять после того, как пациент достиг ROSC (восстановления спонтанного кровообращения) после остановки сердца.

Алгоритм ACLS для лечения острого коронарного синдрома охватывает систематический ответ на лечение пациента с острым коронарным синдромом. Область острого коронарного синдрома представляет собой спектр состояний от нестабильной стенокардии до инфаркта миокарда без подъема сегмента ST и инфаркта миокарда с подъемом сегмента ST.

Алгоритм последовательности PALS описывает базовую реакцию на педиатрическую неотложную сердечно-легочную реанимацию. Он охватывает первоначальную оценку в последовательности первичной оценки.

Алгоритм остановки сердца PALS содержит блок-схему, описывающую лечение остановки сердца у детей. Основным отличительным фактором между подходами к ведению является то, является ли ритм асистолией/электрической активностью без пульса или желудочковой фибрилляцией/желудочковой тахикардией.

Этот алгоритм описывает важные шаги, необходимые после успешной реанимации ребенка, пострадавшего от шока.Он включает в себя как диагностические, так и терапевтические этапы, включая перевод пациента в отделение интенсивной терапии.

Алгоритм брадикардии PALS описывает лечение брадикардии у всех лиц в возрасте до 18 лет, от новорожденных до подросткового возраста. Он включает в себя таблицу нормальных сердечных сокращений для различных возрастных диапазонов.

Алгоритм начального лечения тахикардии PALS предоставляет обзор лечения тахикардии у детей. Он включает в себя таблицу нормальных сердечных сокращений для различных возрастных диапазонов.

Алгоритм PALS Tachycardia Poor Perfusion Algorithm обеспечивает метод лечения для педиатрического пациента, который испытывает тахикардию, препятствующую адекватной перфузии тканей. Включены таблицы с нормальными показателями пульса и артериального давления в разном возрасте.

Алгоритм адекватной перфузии тахикардии с узкими комплексами QRS PALS описывает ведение пациента педиатрического профиля с нормальной формой волны QRS на ЭКГ и адекватной перфузией тканей.

Алгоритм адекватной перфузии при тахикардии с широкими комплексами QRS PALS описывает ведение педиатрического пациента, у которого на ЭКГ регистрируются широкие комплексы QRS и обеспечивается адекватная перфузия тканей.

(PDF) Разработка системы поддержки принятия клинических решений для интеллектуальных алгоритмов в неотложной медицине

векторные машины и искусственные нейронные сети различных типов рассматриваются в разработке

. Подход ОД разрабатывается параллельно на основе данных о реальных чрезвычайных ситуациях

. Оба подхода будут использоваться при оценке прототипа.

5. Заключение

В этом проекте мы разрабатываем прототип CDSS для клинической неотложной помощи.Был создан

концептуальный программный поток прототипа, а также первые макеты.

Последует доработка подхода машинного обучения и соединение отдельных компонентов с полным прототипом

.

Будущая оценка прототипа, особенно в отношении сравнения

подходов, основанных на знаниях и машинного обучения, является многообещающей попыткой постепенно

преобразовать CDSS в обычную неотложную помощь.

Благодарности

Проект ENSURE финансировался Федеральным министерством здравоохранения Германии (BMG)

(грант № 2520DAT803).

Ссылки

[1] Gemeinsamer Bundesausschuss 19.4.2018 «Regelungen zu einem gestuften System von

Notfallstrukturen in Krankenhäusern gemäß §136c Absatz 4 SGB V»,

/3besschlude/https://

/3beschluse/ , по состоянию на 25.06.2020

[2] BMG, Reform der Notfallversorgung – schnellere Hilfe im Notfall“ 22.7,2019,

https://www.bundesgesundheitsministerium.de/notfallversorgung.html?fbclid=IwAR3k0u_DH7W4 UEdzlgjamdFU-K3t4E0Ufyt3tcL9wPndVo6GMUYzMTETe9w, доступ к 25.06.2020

[3] Schöpke Т, Dodt С, Brachmann М, Schnieder Вт, Петерсен ПФ , Böer J. Statusbericht aus deutschen

Notaufnahmen. Notfall Rettungsmed 2014;17:660-670

[4] Sutton RT, Pincock D, Baumgart DC, et al. Обзор систем поддержки принятия клинических решений: преимущества,

риски и стратегии достижения успеха.цифра npj. Мед. 2020;3:17

[5] Ошерофф Дж. А., Тейч Дж. М., Миддлтон Б., Стин Э. Б., Райт А., Детмер Д. Е. Дорожная карта для национальных действий

по поддержке принятия клинических решений [опубликованное исправление появляется в J Am Med Inform Assoc. 2007 май —

июнь; 14 (3): 389]. J Am Med Inform Assoc. 2007;14(2):141-145. doi:10.1197/jamia.M2334

[6] Richter J, Vogel S. Иллюстрация сложности разработки системы поддержки принятия клинических решений. Stud

Health Technol Inform.2020 26 июня; 272: 261-264. doi: 10.3233/SHTI200544. PMID: 32604651.

[7] Кашфи Х. Применение методологии дизайна, ориентированного на пользователя, в клиническом контексте. Stud Health Technol

Информ. 2010;160(2):927-31.

[8] Кэмпбелл Р.Дж. Пять прав на поддержку принятия клинических решений: инструменты CDS, полезные для полноценного использования.

Журнал АХИМА. 2013 Октябрь;84(10):42-7.

[9] Greiner F, Brammen D, et al.: Standardisierte Erhebung von Vorstellungsgründen in der Notaufnahme.

Med Klin Intensivmed Notfmed 2018;113:115-123

[10] Blaschke S, Walcher F (Hrsg). SOP Handbuch Interdisziplinäre Notaufnahme. Medizinisch

Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft (MWV), Berlin, 1. Auflage 03/2015, 2. Auflage 2021 (в печати)

[11] Al-Azri NH. Как мыслить как работник службы неотложной помощи: концептуальная ментальная модель для принятия решения

при оказании неотложной помощи. Int J Emerg Med 2020; 13:17.

[12] Bennett P, Hardiker NR.Использование компьютеризированных систем поддержки принятия клинических решений в неотложной помощи:

основной обзор литературы. J Am Med Inform Assoc. 2017 1 мая; 24 (3): 655-668. doi:

10.1093/jamia/ocw151. PMID: 28031285; PMCID: PMC7651902.

С. Фогель и др. / Разработка системы поддержки принятия клинических решений для интеллектуальных алгоритмов 227

Сортировка отделения неотложной помощи с искусственным интеллектом

Слово «сортировка» произошло от французского слова «trier», которое барон Доминик Жан Ларрей использовал во время наполеоновских войн для управления потоком раненых солдат для нескольких осажденных врачей.Сегодня сортировка — это высшая медицинская помощь на переднем крае, предоставляющая как практикующему врачу, так и пациенту координаты, необходимые им для своевременного оказания помощи нужному человеку. Однако, несмотря на то, что мы на несколько сотен лет и, по крайней мере, на три столетия опередили появление слова «сортировка», врачи и медицинские центры остаются под давлением, и сортировка, особенно во время недавней пандемии, как никогда важна.

На этом фоне искусственный интеллект (ИИ) становится все более мощным инструментом для сортировки пациентов в отделениях неотложной помощи.Алгоритмы и интеллект ИИ значительно изменились за последние несколько лет, стали более надежными и предназначены для поддержки врачей, совмещающих все более сложные рабочие нагрузки. Наука, стоящая за алгоритмом, глубока и очень сложна. Это не просто технологии и данные, это глубокое обучение, нейронные сети и машинное обучение. Он использует наборы данных и идеи для создания алгоритмов, способных идентифицировать различные уровни сортировки пациентов, чтобы врачи могли обеспечить точную классификацию пациентов и уход за ними.

Для этого требуются значительные объемы чистых данных, которые можно использовать, чтобы убедиться, что ИИ не только дееспособен, но и полезен в условиях отделения неотложной помощи. Это означает, что ИИ в сортировке должен следовать строгому процессу, тестированию и моделированию, чтобы получить наилучшие результаты.  

Как ИИ используется для сортировки

В недавнем исследовании, проведенном Американским колледжем хирургов в журнале Science News, авторы обсудили, как искусственный интеллект играет важную вспомогательную роль, помогая клиницистам распределять послеоперационных пациентов для интенсивной терапии.Алгоритм, обсуждаемый в исследовании, включал 87 клинических переменных и 15 конкретных критериев, а ИИ тщательно отсортировал 41 из 50 пациентов. Уровень точности составил около 82%, что, согласно исследованию, указывает на то, что ИИ может быть надежным партнером в поддержке врачей в процессе сортировки.

ИИ вошел в повседневную клиническую работу отделения радиологии Брюссельской университетской больницы, чтобы оказать существенную поддержку практикующим врачам, работающим с огромными объемами изображений.Решение простое в использовании и быстрое, поэтому оно было реализовано в отделении неотложной помощи больницы. Это помогло переопределить показатели эффективности отдела и управление рабочей нагрузкой.

ИИ изначально испытывал некоторые проблемы с прорезыванием зубов — он все еще находил себе опору среди обширных наборов данных и ограниченного понимания того, что необходимо для его процветания. Сегодня эта динамика изменилась. Компании, специализирующиеся на ИИ для медицинской отрасли, имеют прочную и проверенную репутацию, а также измеримые результаты и ощутимые преимущества.Внедрение ИИ в любую медицинскую ситуацию стало узкоспециализированным и сертифицированным.

В другом исследовании, взятом из Скандинавского журнала травм, реанимации и неотложной медицины, рассматривалось использование ИИ для сортировки в отделении неотложной помощи. Алгоритм был разработан с использованием данных почти девяти миллионов пациентов с 2604 протоколами EMS из двух больниц в Корее. В результате ИИ был способен прогнозировать неотложную помощь с доверительным интервалом 95%, превосходя Индекс серьезности неотложной помощи и Национальную оценку раннего предупреждения.По сути, ИИ оказал существенную помощь специалистам скорой помощи.

Существует множество приложений ИИ для сортировки пациентов в отделении неотложной помощи: от приложений, разработанных для пациентов, до встроенных алгоритмов ИИ, которые можно использовать для сортировки и управления уходом за пациентами на передовой. Многие из них эволюционировали, чтобы приспособиться к ограничениям, введенным COVID-19, и это только еще больше повысило ценность ИИ в условиях сортировки.

Снижение нагрузки на отделение интенсивной терапии

Если рассматривать ИИ в свете экстремального давления, напряженного графика и даже строгости пандемии, он обладает огромным потенциалом в снижении нагрузки на отделение неотложной помощи и отделение интенсивной терапии.Его можно использовать в телемедицине для упреждающей и предиктивной сортировки удаленных пациентов или для удержания пациентов на удалении до тех пор, пока сортировка не переведет их на другой уровень неотложности, тем самым ограничивая распространение инфекции и приток скорой помощи. Его можно использовать для управления страхом пациентов, поскольку они получают высокоуровневую информацию и поддержку из удаленных мест без дополнительного риска для себя или других.

Это также потенциально может обеспечить более быструю и точную сортировку, снижая нагрузку на медицинских работников и позволяя пациентам, нуждающимся в неотложной помощи, получать ее быстрее, тем самым уменьшая нагрузку на отделение неотложной помощи.В дополнение к давлению пандемии ИИ в отделениях неотложной помощи предназначен для поддержки медицинского сектора во всех типах чрезвычайных ситуаций. По мере развития он может стать все более способным обеспечить прочную основу для сортировки в отделении неотложной помощи, которая потенциально может минимизировать риск, повысить точность и снизить нагрузку на отделение интенсивной терапии.

Компания Aidoc сотрудничает с несколькими медицинскими учреждениями и специалистами, чтобы обеспечить разработку широкого спектра алгоритмов, которые можно использовать для помощи в сортировке пациентов.Решение компании C-Spine используется радиологами для обеспечения ускоренного лечения своих пациентов, и компания постоянно инвестирует в новые способы предоставления медицинской помощи критически важным специалистам.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.