【急性肾损伤（AKI）】是重症监护病房（ICU）中常见且严重的并发症，影响着大约60%的ICU患者。AKI的发生与较高的短期和长期死亡率及发病率相关，可能导致慢性肾病风险增加，降低长期生存质量和生活品质。由于其复杂的病理生理机制，传统的决策算法在诊断和管理上存在局限。 【人工智能（AI）和深度学习在AKI中的应用】近年来，AI和深度学习模型被广泛应用于AKI的预测、诊断和亚表型分析，以弥补传统方法的不足。这些模型能够处理大量临床数据，更准确地捕捉AKI的复杂动态变化。通过机器学习，可以预测AKI的发展，从而实现早期干预，降低不良后果。 【研究方法】研究者对过去18个月内发表的相关文献进行了系统审查，主要在PubMed数据库中搜索与AKI预测、模型开发和验证相关的文章。他们筛选出46篇全文进行详细评估，最终选择了30项研究，其中27项涉及AKI预测模型，两项专注于AKI亚表型，一项同时涉及两者。 【患者群体与数据来源】研究涵盖了不同来源的患者群体，如单一中心和多中心，最常见的数据源是重症监护医疗信息数据库（MIMIC-III）。研究样本包括综合ICU、脓毒症、手术、糖尿病酮症酸中毒、失血性休克和急性脑损伤患者。AKI的定义主要依据KDIGO标准，部分研究也使用了AKIN标准。 【预测模型】逻辑回归是最常见的建模技术，其次是深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型通过分析时间序列数据，如生理参数和实验室结果，提供了连续、实时的AKI风险预测。深度学习模型在预测性能上表现出优越性，例如，双向LSTM网络、1D-CNN模型等。 【性能评估】模型的性能常用接收器操作特性曲线（AUROC）、灵敏度、特异性、正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、准确性和精确率-召回曲线（AUPRC）等指标进行评估。一些模型通过动态分析患者数据趋势，提高了预测准确性。 【可解释性】深度学习模型的可解释性也在逐步提高，例如，通过积分梯度测量确定影响AKI风险的关键因素，如肌酐和尿量变化。 【未来方向】多任务模型的提出，旨在同时预测AKI的不同阶段，优化了预测效率。随着AI和深度学习技术的不断发展，它们在ICU中预测和管理AKI的潜力将进一步增强，有望改善患者预后，降低医疗成本。

NLP医疗保健 使用MIMIC III中的结构化和非结构化数据预测30天ICU再次入院 数据处理 结构化数据 结构化网络的ETL过程可以在结构目录中找到在structured_etl_part1.scala和structured_etl_part2.py 非结构化数据 非结构化数据的所有数据处理脚本都包含在dataproc目录中。 使用data_processing_script.py处理NOTEEVENTS以获取单词向量。 使用get_discharge_summaries.py编写放电汇总 使用build_vocab.py从放电摘要构建vocab。 使用word_embeddings.py在所有单词上训练单词嵌入。 使用extract_wvs.py中的gensim_to_embeddings方法，用我们的vocab编写经过训练的单词嵌入。 造型 结构化网络 在struc_net

静脉留置针技术操作流程 注意事项：1、严格无菌技术操作和查对制度 2、使用时观察留置针通畅情况及穿刺点有无渗血 3、透明贴三天更换一次如有污染随时更换 双人心肺复苏操作流程 心肺复苏操作流程 鼻饲技术操作流程 氧气吸入技术操作流程 血糖监测技术操作流程 【注意事项】 1、测血糖前，确认血糖仪上的号码与试纸号码一致。 2、确认患者手指乙醇干透后实施采血。 3、滴血量应使试纸测试区完全变成红色。 4、避免试纸发生污染。 静脉输血技术操作流程 静脉血标本技术操作流程 查对 查对 查对 【注意事项】 1、抽血清标本须用干燥注射器、针头和干燥试管。 2、采全血标本时，需注意抗凝，血液注入容器后，立即轻轻旋转摇动试管8~10次，使血 液和抗凝剂混匀，避免血液凝固，从而影响检查结果。 3、采集血培养标本时，应防污染。除严格执行无菌操作外，抽血前应检查培养基是否符 合要求，瓶塞是否干燥，培养液不宜太少。 4、若同时需抽取不同种类的血标本，应先注入血培养瓶，再注入抗凝管，最后注入干燥 试管，动作应迅速准确。 5、严禁在输液、输血的针头或血管处抽取血标本，最好在对侧肢体采集。 6、采集血标本后，应将注射器

对各个国家的语言识别，文本文件进行编码识别和编码转换，utf-8转gb18030 , utf-8转gb2312等等，常见的编码格式都是可以转换的，使用的是ICU的库，比较权威

包括Critical care database comprising patients with infection at Zigong Fourth People's Hospital完整数据及表格介绍文档 数据库介绍见https://blog.csdn.net/weixin_46523923/article/details/125490434

中国四川省自贡市第四人民医院ICU数据库数据表介绍文档，包含对数据库中个表格的字段描述 数据库介绍见https://blog.csdn.net/weixin_46523923/article/details/125490434

ICU - International Components for Unicode 使用VS2015 编译的lib库，含32 64位。

ICU(International Component for Unicode) 是 IBM 公司与开源组织合作研究的，基于"IBM公共许可证"，用于支持软件国际化的开源项目。本文中主要介绍的 ICU4C 是ICU 在 C/C++ 平台下的版本，它提供了 C/C++ 平台强大的国际化开发能力，它可以帮助开发人员根据各地的风俗和语言习惯，实现对数字、货币、时间、日期、和消息格式化和解析，对字符串进行大小写转换、整理、搜索和排序之类的国际化操作。 注意此版本为C/C++版. 非java版.

关于飞利浦监护仪MX550最全文档包，包括官方接口开发文档、用户操作手册等，虽然是英文版的，但懂技术的话阅读难度不大。

icu实习总结.docx