banner HPMU
TRA CỨU
Thư mục - Vốn tư liệu
Trí tuệ nhân tạo trong gây mê hồi sức Tổng quan hệ thống về ứng dụng, hạn chế và khả năng tích hợp tại Việt Nam đến năm 2030

Trí tuệ nhân tạo trong gây mê hồi sức Tổng quan hệ thống về ứng dụng, hạn chế và khả năng tích hợp tại Việt Nam đến năm 2030

 Tạp chí Y học Việt Nam Tập 560 Tháng 3 Số 1 - 2026
 Tổng hội Y học Việt Nam, 2026
 H. : Tr.296-299 Vie
Mô tả biểu ghi
ID:34787
NLM C19
Tác giả CN Huỳnh Văn Bình
Nhan đề Trí tuệ nhân tạo trong gây mê hồi sức: Tổng quan hệ thống về ứng dụng, hạn chế và khả năng tích hợp tại Việt Nam đến năm 2030 / Huỳnh Văn Bình
Thông tin xuất bản H. :Tổng hội Y học Việt Nam,2026
Mô tả vật lý Tr.296-299
Tóm tắt Nghiên cứu cho thấy AI cho thấy hiệu quả cao trong dự đoán đường thở khó (AUC > 0,9), dự báo tụt huyết áp, và hệ thống truyền thuốc tự động. Phân tích tổng hợp từ 8 RCT (n = 568) không ghi nhận khác biệt có ý nghĩa về thời gian tụt huyết áp trung bình (MD = 0,22; 95% CI: –0,03 đến 0,48; P = 0,215; I² = 93,8%). Tuy nhiên, một số nghiên cứu cho thấy AI giúp giảm thời lượng tụt huyết áp đáng kể (MD = 7,41%; P < 0,001). Những hạn chế chính gồm thiếu tính minh bạch của thuật toán, sự dị biệt dữ liệu và lo ngại đạo đức.
Thuật ngữ chủ đề Ngoại khoa
Từ khóa tự do Trí tuệ nhân tạo AI; Gây mê hồi sức
Tác giả(bs) CN Lương Toàn Hoàng
Địa chỉ 100Kho Bài trích(1): BT14136
Tệp tin điện tử https://lib.hpmu.edu.vn/kiposdata2/tapchi2026/anhbiatc/thang3so1t560_thumbimage.jpg
MARC
Hiển thị đầy đủ trường & trường con
TagGiá trị
00000000nab#a2200000ui#4500
00134787
0026
004DF8FC904-ADCF-4093-9D96-689D8311F47C
005202609231447
008081223s2026 vm| vie
0091 0
039[ ] |y 20260923144721 |z phuongntt
041[ ] |a Vie
084[ ] |a C19
100[ ] |a Huỳnh Văn Bình
245[ ] |a Trí tuệ nhân tạo trong gây mê hồi sức: Tổng quan hệ thống về ứng dụng, hạn chế và khả năng tích hợp tại Việt Nam đến năm 2030 / |c Huỳnh Văn Bình
260[ ] |a H. : |b Tổng hội Y học Việt Nam, |c 2026
300[ ] |a Tr.296-299
520[ ] |a Nghiên cứu cho thấy AI cho thấy hiệu quả cao trong dự đoán đường thở khó (AUC > 0,9), dự báo tụt huyết áp, và hệ thống truyền thuốc tự động. Phân tích tổng hợp từ 8 RCT (n = 568) không ghi nhận khác biệt có ý nghĩa về thời gian tụt huyết áp trung bình (MD = 0,22; 95% CI: –0,03 đến 0,48; P = 0,215; I² = 93,8%). Tuy nhiên, một số nghiên cứu cho thấy AI giúp giảm thời lượng tụt huyết áp đáng kể (MD = 7,41%; P < 0,001). Những hạn chế chính gồm thiếu tính minh bạch của thuật toán, sự dị biệt dữ liệu và lo ngại đạo đức.
650[ ] |a Ngoại khoa
653[ ] |a Trí tuệ nhân tạo AI
653[ ] |a Gây mê hồi sức
691[ ] |a CTĐT Tiến sĩ Ngoại khoa
691[ ] |a CTĐT Bác sĩ nội trú Ngoại khoa
700[ ] |a Lương Toàn Hoàng
773[ ] |t Tạp chí Y học Việt Nam Tập 560 Tháng 3 Số 1 - 2026 |d Hà Nội
852[ ] |a 100 |b Kho Bài trích |j (1): BT14136
856[1 ] |u https://lib.hpmu.edu.vn/kiposdata2/tapchi2026/anhbiatc/thang3so1t560_thumbimage.jpg
890[ ] |a 1 |b 0 |c 1 |d 4
Dòng Mã vạch Bản sao Nơi lưu Tình trạng Cho phép yêu cầu
1 BT14136 1 Kho Bài trích
#1 BT14136
Nơi lưu Kho Bài trích
Tình trạng
Tài liệu số
1
Bình luận