人工智能与即时超声技术的结合：对儿科急诊和重症监护的影响

《Current Opinion in Otolaryngology & Head and Neck Surgery》：Artificial intelligence meets point-of-care ultrasound: implications for pediatric emergency and critical care

人工智能在点监护超声的应用可提升诊断准确性和可及性，尤其在儿科及资源有限地区，但需验证成人模型儿科适用性，并保持传统技能培训，同时需完善数据治理和机构政策。

　　

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，尤其是对于经验不足的用户。在儿科POCUS中，人工智能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重要。然而，在不断发展的POCUS领域整合人工智能时，需要仔细评估其缺点、偏见和局限性。主要针对成人人群训练的模型在应用于儿科人群之前，应进行评估和验证，以确保其普遍适用性。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，在机构和全球层面，医院和组织需要就相关政策、数据治理和监督措施进行讨论，特别是针对这一脆弱群体。

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，以提高患者预后和效率。这篇综述强调了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，尤其是对于经验不足的用户。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，针对成人人群训练的AI模型在应用于儿科之前需要经过验证，以确保准确性。AI应补充而非取代现有的培训和认证机制。机构必须考虑相关政策和数据治理措施，以确保AI在POCUS中的安全应用，尤其是在脆弱人群中。