简介：摘要：人工智能技术在医疗诊断领域的应用日益广泛，为医疗诊断的准确性和效率带来了显著提升。本文综述了人工智能在医学影像诊断、病理诊断等领域的应用现状，分析了人工智能辅助医疗诊断的优势，同时指出了数据质量、算法性能、伦理法律等方面存在的挑战。文章还探讨了多模态数据融合、个性化精准诊断、远程智能诊断系统以及人机协同决策支持等未来发展方向。人工智能与医疗诊断的深度融合，将推动医疗诊断技术的革新，造福广大患者。

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：

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：本文公开了驾驶监控技术领域的一种人工智能辅助的长途货车司机疲劳驾驶提醒装置，采集单元：用于采集使用者施加在方向盘上的位置信息和频次变化信息；行驶状态判断单元：用于采集车辆行驶过程中出现突发状况时出现的状态信息，同时接收变化频次信息，并将频次变化信息和状态信息进行对比得到判断信息；提醒单元：用于接收位置信息和判断信息，并根据位置信息和判断信息通过语音对使用者进行提醒，用以在一定程度上解决现有技术中存在的使用的数据采集模块对司机面部的方向盘转动进行识别，在面对具有自动驾驶功能的汽车时，容易产生误判，从而可能造成提醒不及时引发安全事故的问题。

简介：摘要：随着科技的飞速发展和医学领域的不断创新，眼科人工智能辅助诊断系统已经成为当今医疗领域的热门话题。本文将深入探讨眼科人工智能辅助诊断系统的应用现状，以及其在未来医疗领域的发展前景，旨在为读者提供全面的了解和分析。

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：随着全球的气候变暖，我们人类生活的大环境污染越来越严重，因此引起的肺部疾病越来越多。肺部疾病对于人类的危害特别大，死亡率高，传统的诊断方式确诊时间长，而且结果也不太准确，所以采用人工智能疗法可以提高诊断的效率，是未来医学发展的方向。

简介：摘要：由于我国目前环境评价工作者在环境评价的编制过程中面临着诸多问题，如时间紧、压力大、任务重等，所以将人工智能技术对环境评价编制领域进行辅助，通过人工智能对环境评价的全流程加以归类，并在一定程度上可以减轻工作人员的压力。为此，本文主要对人工智能辅助环境影响评价展开探讨，希望可以使环境评价编制的质量与精确度有所提升。

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：摘要肺动脉高压（PH）是一种由多种病因和发病机制所致的临床和病理生理综合征，发病机制复杂，其诊断的金标准为右心导管的有创性操作。人工智能（AI）的无创辅助诊断技术依赖于图像分析，是其在医学领域应用的首选目标，目前已在胸部X线、超声心动图、CT、MRI等诊断PH的研究领域取得了阶段性的成果。AI与医学的融合为医疗服务和医学研究带来了革命性的改变，是医学未来发展的方向。AI在PH无创辅助诊断中的应用必将提高诊疗效率，降低患者的经济负担。因此，本文的目的是回顾近期关于AI在PH辅助诊断领域的研究，促进其在临床诊断和科学研究中的应用。

简介：摘要： 近年来随着新一代人工智能技术的快速发展，人工智能医疗器械迎来了飞速发张，特别是采用深度学习技术的医疗器械软件日益增多。该类软件一方面是人工智能技术的实际运用，另外一方面也作为医疗器械的产品受到国务院药品监督管理部门的规制和监管，本文选取肺结节影像相关人工智能技术的应用领域，从国家已公开相关内容的专利的角度进行分析，结合国家药品监督管理局对该类产品和技术的监管要求，为应对人工智能技术带来的监管挑战，提供相应的研究和建议。

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】影像医学是利用医学影像设备对人体或人体某部分进行检查的一门科学,目前,在临床上常用的影像医学技术包括线片、造影技术、电脑断层扫描、磁共振成像技术、融合成像技术等。使用计算机对人类思维过程进行模拟的学科被称之为人工智能。伴随近些年来人工智能技术的更新与进步，其也被越来越多的应用在了基础医学影像辅助诊断领域，有效提高了基层医院的诊疗质量，可进一步提高医院的整体诊断效率与诊断准确性。文章简述了人工智能在基层医学影像辅助诊断中的应用原理，阐述了其应用要点，并介绍了人工智能在基层医学影像中的应用发展方向，希望能够为医务工作者提供一些帮助。

简介：摘要：随着人工智能（AI）技术的迅速发展，其在教育领域的应用日益广泛。特别是人工智能生成内容（AIGC）技术，为传统课堂教学提供了革新的可能性。本文旨在探讨AIGC技术在课堂教学设计的应用，包括其发展概述、实施过程以及潜在的风险和应对措施，为教育工作者提供参考。