简介:摘要:人工智能是通过模拟人类的学习思维过程,分析当前大数据时代下繁杂的数据,提高人类工作效率的一种工具。目前机器学习以及机器学习的子集深度学习是人工智能最常用的子集,深度学习常用来分析临床原始数据和影像图像等,机器学习常常用于预测、评估心血管疾病的严重程度及预后。目前,人工智能在医学上应用普遍,在心血管方面已逐步涉及。心力衰竭在人群中发病率高,严重减低患者的生活质量和寿命,给社会造成了巨大的压力和负担。尤其是射血分数保留的心力衰竭(HFpEF),占因心力衰竭入院患者的一半以上,而HFpEF没有单一的诊断标准和治疗指南,预后往往也更差,准确的评估患者的心功能尤其是舒张功能,对早期HFpEF诊断治疗以及评估预后有重要意义。
简介:摘要:目的观察在老年高血压患者临床护理中予以健康教育的价值。方法观察对象选择为2020年1月-2021年1月收治高血压老年患者88例,因健康教育方式不同分组,将44例接受了系统化健康教育的患者纳入观察组,44例予以传统健康教育,以上患者纳入对照组,比较健康教育效果。结果观察组对健康知识的掌握程度较对照组高,且组间对比差异显著(P<0.05);观察组血压水平较对照组低,且组间对比差异显著(P<0.05);观察组对接受健康教育的满意度较对照组高,且组间对比差异显著(P<0.05)。结论在对老年患有高血压的患者进行护理的过程中,将系统化健康教育融入到其中,不仅能够促进老年患者晚年生活质量的提升,而且也更利于治疗效果的增强。
简介:【摘要】目的:探索黑龙江省人口变动的特点和存在的主要问题,为积极应对未来人口老龄化提供参考。方法:深入分析黑龙江省第七次人口普查数据和历年统计年鉴数据,对人口总量、结构、分布进行描述性分析。结果:全国第七次人口普查显示,2020年总人口降至3185万人,与2010年相比,减少超过600万人,年均减少1.83%;人口年龄结构老化,65岁及以上老年人口占总人口比重从2010年的8.32%快速增加到2020年的15.60%,跃居全国第6位;劳动人口的社会负担加重,总抚养比从2010年的25.4%上升至2020年的35.0%;农村地区劳动年龄人口外流,老龄化程度加快,较10年前翻了一番,且反超城市和城镇,分别高出1.88和1.36个百分点。结论:人口总量下降、结构老化和人口外流成为了黑龙江省近十年来人口变动最主要的特点。黑龙江省人口总量、劳动力人口持续下降,老龄化趋势明显,未富先老形势更加严峻。