简介：【摘要】目的：分析在肺结节诊断中应用人工智能实施辅助的价值。方法：分析病例选择于2019.2~2020.2时间段就诊于我院的肺结节患者60例，共有肺结节128个，所有患者均实施胸部CT检查，医师和人工智能对检查结果实施判读，以病理检查为金标准，对2种阅片方式的诊断结果进行比较。结果：相对比于医师阅片，人工智能阅片磨玻璃结节阳性率提升明显，比较差异性明显（P

简介：摘要：人工智能是计算机时代的产物，他开始慢慢的和很多行业进行交叉结合，人工智能技术应用到了大数据，深度学习算法，还有很多新兴的计算机技术，具有比较强的信息处理能力和计算能力，在中医领域，人工智能也开始逐渐得到了应用。人工智能在中医临床领域当中的应用，主要可以分为三个方面，分别是中医健康数据管理与治未病智能化、中医辨证智能化和施治智能化。特别是在中医药临床与人工智能的应用越来越广泛，利用人工智能技术，可以帮助中医工作顺利展开，并且对中医临床面临的难点进行分析，从而促进中医临床领域更好的发展。

简介：摘要：随着科学技术的迅速发展，人工智能技术也得到了长足的进步，所涉及的应用范围进一步推广，在癌症的临床诊断和临床治疗过程中得到日益广泛的应用，特别是人工智能辅助医学影像技术，呈现出巨大的应用优势，为癌症的诊断水平的提升和治疗效果的增强提供了必要的条件。结合这样的情况，本文重点探究人工智能辅助医学影像技术诊断癌症临床应用的具体情况，希望本文的分析能够为相关从业人员提供一定的借鉴。

简介：摘要：随着肿瘤患者逐渐增多，用于筛查以及诊断的影像资料也呈几何倍数增长。从众多影像中挑选出具有典型特征的影像，提供高质量的数据集，并结合飞速发展的AI技术用于临床，可极大地提高效率。虽然对于影像标准数据库的概念目前并没有统一的定义，但国内外已有通过收集整理影像数据，设计算法以及对已有算法进行验证的实例，也有商业组织以影像数据为基础开展公开的挑战赛，鼓励开发人员进行创新。下面本文就人工智能辅助肺癌放射治疗的影像标准进行简要分析。

简介：摘要：人工智能在辅助生殖领域中的应用潜力巨大，可以提供精确、个性化和实时的支持和决策帮助，提高治疗效果、减少风险和提供更好的医疗和心理支持服务。然而，需要在隐私保护、数据安全和伦理规范等方面进行充分考虑和控制，以确保人工智能的有效和安全应用。

简介：摘要在我国，大肠疾病尤其是结直肠癌的发病率和病死率均逐年增高，但现有检查方法和技术的诊断效率和准确性仍有待提高。人工智能正处于高速发展阶段，其中深度学习是当下最先进、最流行的机器学习算法，已开始应用于医学领域，在辅助疾病诊疗中显示出良好的应用前景。新近研究表明，人工智能辅助系统的应用有助于提高大肠疾病诊断的效率和准确率。本文综述了人工智能尤其是深度学习算法在各类大肠疾病诊疗中的应用现状与价值，以及所面临的问题和挑战。

简介：摘要目的构建一种发育性髋关节发育不良（developmental dysplasia of the hip，DDH）超声图像的人工智能（artificial intelligence，AI）辅助诊断的深度学习系统并验证。方法回顾性收集2019年1月至2021年1月的2 000段儿童髋关节超声影像片段，并选取影像片段中标准截面2 000张，所有标准截面均由标注小组通过使用基于Python 3.6环境的自编软件使用图片跨媒体数据标注与人工审核标准化流程用统一的标准进行处理。随机选取其中1 753张用于训练深度学习系统，余247张用于测试系统。再从测试集中随机选取200张标准截面，并由8位临床医生独立完成读片标注，将8份独立结果与AI结果进行比较。结果测试集共247例，与临床医生测量相比，判读髋关节是否成熟的诊断受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）下的面积（area under the ROC，AUC）为0.865，灵敏度为76.19%，特异性为96.90%。Graf详细分型下的深度学习系统判读的AUC为0.575，灵敏度为25.90%，特异性为89.10%。根据Bland-Altman方法确定的α角[95% LoA（-4.7051°，6.5948°），Bias -0.94，P<0.001]和β角[95% LoA（-7.7191，6.8777），Bias -0.42，P=0.077]，与8位临床医生相比AI系统判读结果均更为稳定，且β角效果更为突出。结论新型人工智能系统可快速且准确的测量标准髋关节超声平面的Graf法相关指数。

简介：摘要血液系统疾病的复杂性决定了其诊断需要多学科的整合，而目前综合性诊断医生的匮乏严重制约了该学科的发展。将人工智能技术应用于传统的血液系统疾病诊断平台，为解决此困境开辟了新的思路，并将进一步推动血液病诊断模式的变革。

简介：摘要烧伤深度的早期精确诊断对决定相应的临床干预手段和判断烧伤患者预后质量具有重要意义。然而目前烧伤深度的诊断仍主要依靠临床医师的主观经验性判断，准确率低，尤其对于深Ⅱ度烧伤创面，早期诊断误差较大。近年来，人工智能技术发展迅速，深度学习算法结合图像分析技术能够更好地识别、分析医学图像信息。本文将对人工智能技术在烧伤深度诊断方面的研究进展进行综述。

简介：摘要：近年来，随着人工智能（AI）技术在医学影像领域的逐步应用，鼓励医疗器械行业创新发展相关政策的不断落地，致力提升医疗机构服务水平的医学影像新业态崭露头角，尤其是以AI医学影像产品为代表的诊断设备，成为医疗器械行业发展热点。然而，人工智能面临着医学影像大数据持续积累所带来的挑战：缺乏高质量数据集、行业标准、管理规范等。因此，构建符合我国国情、法律/法规及科研人员使用习惯的标准化医学影像数据库势在必行。FAIR数据准则（可查询、可访问、可交互、可再用）有望在数据库构建、数据采集以及规范化医学影像数据描述术语等方面发挥指导作用。

简介：摘要：自伦琴1895年发现X射线以来，医学图像已经成为诊断人体疾病的重要医学检查手段。如今，计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MＲI)和超声等医学图像都是疾病诊断最直接、最常用的方法。然而，大量的医学图像需要临床医生和影像科医生花费很多时间和精力进行阅片分析，并且还可能会因医生个人主观经验或疲劳出现阅片错误，导致疾病错诊、漏诊和误诊等问题，因此，亟须有数字化、智能化的软件和程序来解决这个问题，提高阅片速度和效率，减少医生错诊、漏诊和误诊的出现概率。人工智能(artificialintelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，通常是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术。根据2017年中华人民共和国国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经成为我国科技的重要发展战略方向，其在我国各行各业都有重要体现。近年来，随着深度学习的发展，人工智能技术在医学领域取得了很多突破性进展，尤其体现在医学图像处理方面，前期主要包括CT、MＲI和超声图像中病灶的智能识别、自动分割、三维重建和三维量化，以及后期的疾病智能诊断和预后评估。本述评将从人工智能辅助医学图像分割和三维重建、疾病的智能诊断和预后评估三个方面探讨人工智能在医学图像处理中的研究进展，并对今后的医学人工智能的研究方向进行展望。

简介：摘要：人工智能(artificialintelligence,AI)诞生于计算机领域,现已发展成一门交叉前沿学科。关于AI的定义一直存在争议,相对权威且完备的定义来自《人工智能标准化白皮书(2018版)》,指出AI是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

简介：摘要：目的：探讨人工智能（AI）辅助CCTA诊断系统在临床路径中对冠状动脉狭窄评估的应用价值。方法：收集本院47例患者同期的AI辅助CCTA诊断和DSA冠状动脉造影（ICA）检查诊断资料，比较2种方法对冠状动脉左主干及三大分支各节段血管狭窄定位和狭窄程度评价是否存在统计学差异。结果：AI辅助CCTA诊断和ICA诊断冠脉狭窄的患者分别为46/47例、45/47例，纳入评价的423个冠脉血管节段中检出狭窄节段分别为209和204个。AI辅助CCTA诊断各节段冠脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为95.6%、93.2%、92.9%、95.8%、94.3%。两种检查方法对冠脉狭窄的定位和狭窄程度诊断准确性无统计学差异。结论：AI辅助CCTA诊断系统对冠状动脉狭窄的评估与ICA检查结论一致性高，具有临床使用价值。

简介：

简介：摘要：肺部疾病是常见病、多发病，其表现多种多样，包括肺炎、肺部感染、慢性阻塞性肺疾病、肺结核、肺癌等。病变轻者伴有咳嗽、胸痛、气喘等症状，重者呼吸困难、缺氧，甚至呼吸衰竭而致死。由于大气污染、吸烟、人口老龄化及其他因素，全球肺部疾病的发病率、死亡率有增无减。根据世界卫生组织、国际癌症中心最新发布的多项数据表明：2017年全球慢性呼吸系统疾病的患病率约为7.1%，所致的死亡人数占全因死亡总数的7.0%，为全球死亡的第3大原因。2020年全球范围内肺癌占新发癌症病例的11.4%，每年因肺癌而死亡的人数约为180万，占因癌症死亡总数的18.0%，在各类癌症新发率和致死率方面分别排名第2位和第1位。除此之外，2019年起，冠状病毒席卷全球，引起了世界规模的重大生命损失，全球人民的生命安全受到严重威胁，并且确诊人数仍在增长。此外，肺结节、胸腔积液、肺实变、浸润和胸膜增厚等异常也是某些严重疾病的症状。各种肺部疾病高发、并发，严重威胁着人类群体的健康。这些疾病或异常症状的早期诊断和治疗可以有效降低死亡率。因此，准确检测辨别出这些疾病和异常症状对于后期的治疗极其重要。

简介：摘要：肺癌是发病率与死亡率极高的一种恶性肿瘤疾病，现阶段，CT检查是临床中诊断鉴别疾病的重要手段之一，通过CT检查有助于及早发现肺癌疾病、尽早治疗，从而降低肺癌患者的死亡率。受到临床中各种因素的影响，CT检查在针对肺癌早期阶段病灶良恶性的鉴别上也存在较大差异，导致漏诊、误诊情况时常发生，也极大程度的耽误患者疾病治疗。随着现如今人工智能科技的不断发展，得以在临床中广泛应用，尤其针对于肺结节良恶性的鉴别上具有重要价值。为此，本文从人工智能的角度出发，探讨人工智能在辅助CT诊断鉴别肺结节良恶性中的应用效果。

简介：摘要人工智能技术在检验医学领域的应用现已显示出了巨大潜力，但也面临着诸多挑战和困境。了解人工智能的基本原理、评价方法、应用场景及其优势和局限性，有助于更好地指导工作实践。在不久的将来，AI将会全方位应用于临床检验中，使检验医学在疾病诊断、疗效监测、预后判断等方面发挥更加精准的作用。在AI技术的助力之下，检验医学的发展未来可期。

简介：摘要人工智能是在电子计算机技术基础上迅速发展起来的科学技术，已应用于人类社会的许多方面，在医学领域的应用也越来越广泛，人工智能在口腔医学领域的发展和应用可在一定程度上引领口腔医学的未来。口腔医学专业人员需要认知、学习和掌握人工智能技术，紧跟医疗新时代的步伐并在医疗实践中开展应用。本文就人工智能在口腔医疗、科研、教学中的应用及研究作一介绍，并对人工智能在口腔医学领域的发展进行展望。

简介：摘要血细胞形态学检查在引起白细胞、红细胞、血小板变化的相关临床疾病诊疗过程中起着非常重要的作用，也是目前临床实验室血细胞分析的重要复检手段。人工显微镜下血细胞形态学检查被认为是标准方法，但存在的不足明显限制了其广泛开展和深入应用。人工智能辅助血细胞形态学检查具有检验效率高、重复性好、便于结果审核和确认等性能特点，但该技术方法还存在诸多不完善的方面，在应用时需要制定科学、规范、有效的检验流程和操作程序。为此白求恩精神研究会检验医学分会等3家学术团体组织专家结合文献学习和来自全国多家医疗机构的专家临床工作总结制定了本专家共识。共识包括术语和定义、标本采集和血涂片制备、血涂片染色、临床应用范围、检测系统的性能评估、阅片方式和数据采集、结果分析和报告、数据保存共享和再利用、检验人员的能力要求、标准化共10个方面的内容，提出了28条专家建议。

简介：摘要目的人工智能技术的发展，加速和推动跨界融合，提升护理辅助系统的认知和人机互动能力。方法利用文本情感分析系统和深度学习等人工智能方法，实现面向未来的护理辅助系统。结论基于海量医疗大数据，大大提升人机互动能力，协助医护人员快速做出诊断和实现对疾病的预测，希望能对广大医护工作者和科研人员有所帮助。