单细胞技术革命对新生儿学研究的影响

《Current Opinion in Otolaryngology & Head and Neck Surgery》：Impact of the single cell revolution on neonatology research

人工智能在急诊超声中的应用前景与挑战：虽能提升诊断准确性和教育辅助，但需验证儿科适用性，整合时应保留传统培训，并建立政策与数据治理框架。

　　

摘要通俗语言总结

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综述目的

人工智能已应用于临床护理的几乎所有方面，以改善患者预后、增强人类能力并提高效率。特别是在放射学和医学成像领域，人工智能有可能彻底改变护理方式。在这篇综述中，我们回顾了相关文献，并评估了人工智能在床旁超声检查（POCUS）中的优势（优点）和局限性（缺点）。

最新研究结果

新兴研究表明，人工智能辅助的诊断模型在图像采集和诊断准确性方面优于传统成像方式，尤其是在操作经验不足的用户中。在儿科POCUS领域，人工智能已被证明能够改善图像采集并提升教育效果，这在超声专家资源有限的地区尤为有用。然而，在不断发展的POCUS领域中整合人工智能时，需要仔细评估其缺点、偏见和局限性。主要针对成人群体训练的模型在应用于儿科人群之前，应进行评估和验证以确保其通用性。此外，人工智能的使用应与现有的教育模式和认证流程相结合，而不是取代它们，以保持超声技能。最后，在机构层面和全球范围内，医院和组织需要就相关政策、数据治理和监督问题作出决策。

总结

人工智能在急诊医学和重症监护领域的POCUS中的应用前景广阔，但应持谨慎态度。它有望提高护理的可及性、减少护理过程中的差异性，并在资源有限的条件下改善护理质量，但在整合这项新兴技术时，必须充分考虑其潜在的局限性。

通俗语言总结人工智能（AI）越来越多地应用于临床护理，尤其是在放射学和医学成像领域，以提升患者预后和护理效率。本综述强调了AI在床旁超声检查（POCUS）中的潜力，表明AI能够提高诊断准确性和图像采集质量，尤其是在操作经验不足的用户中。在儿科护理中，AI有助于提升教育效果和图像质量，这在超声专家稀缺的情况下尤为重要。然而，针对成人群体训练的AI模型在应用于儿科之前需要经过验证以确保准确性。AI应作为现有培训和认证体系的补充，而非替代。机构必须考虑相关政策及数据治理措施，以确保AI在POCUS中的安全应用，尤其是在脆弱人群中。

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