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Rianimazione quando la respirazione si interrompe

Fondamenti di Primo Soccorso (OPMP)

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Necessità di respirazione artificiale, o, più correttamente, la ventilazione artificiale dei polmoni si verifica durante l'asfissia a causa del blocco delle vie respiratorie da parte di corpi estranei, annegamento, scosse elettriche, avvelenamento con varie sostanze o droghe tossiche, emorragia cerebrale, shock traumatico. La respirazione artificiale è l'unico metodo di trattamento per tutte le condizioni in cui la respirazione spontanea del paziente non è in grado di fornire una sufficiente saturazione di ossigeno nel sangue.

L'insufficienza respiratoria acuta può verificarsi anche una seconda volta, a causa di disturbi circolatori, ad esempio durante l'arresto cardiaco.

L'insufficienza respiratoria acuta e il suo grado estremo - arresto respiratorio - indipendentemente dalla causa, portano a una diminuzione del contenuto di ossigeno nel corpo (ipossia) e ad un eccessivo accumulo di anidride carbonica nel sangue e nei tessuti (ipercapnia). Come risultato dell'ipossia e dell'ipercapnia, nel corpo si sviluppano gravi disfunzioni di tutti gli organi, che possono essere eliminate solo con una tempestiva rianimazione - ventilazione artificiale dei polmoni.

Esistono vari metodi di ventilazione polmonare artificiale. La respirazione artificiale mediante soffiaggio d'aria può essere effettuata in diversi modi. Il più semplice di questi è la ventilazione artificiale dei polmoni secondo il metodo "bocca a bocca" o "bocca a naso". Sono state sviluppate preparazioni manuali per la respirazione artificiale sotto forma di un sacchetto di gomma elastica con una maschera.

Autori: Aizman R.I., Krivoshchekov S.G.

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Rete elettrica ad autoapprendimento 30.03.2022

Gli scienziati dell'Università della Pennsylvania hanno scoperto un nuovo approccio all'apprendimento automatico. Un circuito elettrico convenzionale ha imparato da solo a riconoscere i fiori dalle dimensioni dei loro petali.

Un team di scienziati guidato dal fisico Samuel Dillavu ha assemblato una piccola rete elettrica collegando casualmente 16 resistori. I ricercatori impostano la tensione per alcuni nodi di input e leggono i nodi di output. Regolando i resistori da soli, la rete ha imparato a produrre i dati desiderati per un dato insieme di valori di ingresso.

"La rete è stata configurata per eseguire molte semplici attività di intelligenza artificiale", afferma Dillavu. "Ad esempio, può distinguere tra tre tipi di fiori di iris con una precisione superiore al 95% in base a quattro parametri: la lunghezza e la larghezza dei petali e sepali."

Per l'apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale, di norma, vengono utilizzate reti neurali artificiali. Tali reti di solito esistono solo nella memoria del computer. Una rete neurale è costituita da punti o nodi, ognuno dei quali può assumere un valore da 0 a 1, collegati da archi. Ogni bordo ha il suo peso a seconda dei valori nei nodi. Quando si allena un tale sistema, è necessario regolare il peso dei bordi per ottenere il risultato desiderato.

"Si tratta di un problema di ottimizzazione complesso che aumenta in modo significativo con le dimensioni della rete e richiede molte risorse informatiche", osserva Dillavu. "La situazione è complicata dal fatto che tutti i bordi devono essere regolati contemporaneamente".

Per aggirare questo problema, i fisici hanno cercato sistemi che potessero sintonizzarsi senza calcoli esterni. Gli scienziati hanno costruito due reti identiche una sopra l'altra. In una rete chiusa, applicavano la tensione e fissavano i valori desiderati sugli elementi di uscita. In una rete aperta, è stata impostata solo la tensione attraverso il resistore di ingresso.

Il sistema ha regolato la resistenza attraverso i resistori nelle due reti in base alla differenza di tensione tra nodi identici in ciascuna di esse. In diverse iterazioni, queste regolazioni hanno portato in linea tutte le tensioni su tutti i resistori nelle due reti. Il sistema ha imparato a produrre l'output corretto per determinati valori di input.

"Questa configurazione richiede pochi calcoli", afferma Dillavu. "Il sistema deve solo confrontare la caduta di tensione attraverso i resistori corrispondenti nelle reti chiuse e libere utilizzando un comparatore. Il nostro lavoro dimostra la possibilità fondamentale di un nuovo modo di apprendimento automatico che fa non richiedono grandi calcoli".

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