医疗大数据结合大语言模型的应用展望

在医学领域,大数据技术结合大语言模型的应用预计将具有巨大的影响。本文将从几个方面展望医疗大数据结合大语言模型的应用：首先是辅助医生诊断和鉴别诊断方面,其次是在循证医学领域,此外医疗大数据结合大语言模型也可以应用于辅助医生进行临床和医学研究方面。通过将医疗大数据与人工智能大语言模型相结合,可以实现更加精准、高效、智能化的医疗诊断和治疗,并将为人类的健康领域做出更大的贡献。     

人工智能技术在肺癌临床诊疗中的应用与展望

人工智能(AI)技术通过优化临床医生的工作流程显著提高了生产力,使现有工作人员能够服务更多患者,改善患者预后并减少健康差异。AI技术赋能于影像筛查、病理诊断、血液标志物检测和基因组学分析等方面,通过对大量临床数据进行分析,可以辅助临床医生快速精准地进行肺癌诊断。在肺癌治疗方面,AI能够为医生提供智能决策建议、制订手术计划和预测治疗效果等。相信在未来,随着技术的不断进步和创新,AI技术将在肺癌乃至医疗全域发挥越来越重要的作用。     

人工智能在消化内镜中应用的研究进展

人工智能(AI )技术目前在全球范围内受到各界的关注,并随着其不断地发展,在医疗方面的使用也逐渐成熟.深度学习属于人工智能方面的一个核心分支,研究人员利用卷积神经网络(CNN )构建模型将人工智能技术应用到疾病的识别、诊断、判断预后等各个方面.消化内镜下疾病的诊断与医生的个人经验有着明显的关系,通过建立人工智能辅助诊断...     

全科医生应与医疗中心实验室建立长效的交流平台

随着国家和地方政府对社区卫生服务中心（站）和基层医疗的关注和重视,一些医疗设备包括许多检验医疗设备逐步走入社区和基层,成为社区诊治疾病重要的辅助检查手段和方式。由此,社区常见疾病相关检验诊断则成为社区全科医生和基层临床医生需要重视的内容,为此,我们开辟了“实验室检查解读”栏目,在丛玉隆教授介绍总论之后,我们将陆续邀请一些知名专家结合疾病讲解实验室检查报告单的解读,以及与临床疾病的关联等相关内容,敬请关注。     

医疗影像向人工智能迈进

<正>医学影像诊断是医疗重要基础支撑,是临床数据中最重要的诊断依据之一。然而,CT、核磁等等排队久、医学影像诊断等待时间较长,影像医生负荷严重;由于整体医疗水平和培训水平的限制,医生水平具有较大的区域差异性,整体影像诊断的误诊漏诊率难以达到临床需求。所以需要人工智能方法来辅助医生在更舒适的工作环境下做出高质量的诊断结果。     

基于特征自动识别的心肌梗死关键因素挖掘研究

利用人工智能技术,基于患者既往就诊数据进行机器学习相关算法分析,建立心肌梗死疾病特征自动识别模型,通过特征挖掘找出关键和主要致病因素,为医生提供定性或定量辅助诊断意见.     

人工智能在ICU辅助诊疗应用初探

介绍重症患者临床数据研究与应用发展现状,从关键技术、系统设计、功能实现等方面详细阐述人工智能诊断系统在ICU辅助诊疗应用,指出人工智能应用于ICU辅助诊疗可提高医护工作效率和准确率,为医生提供辅助临床决策工具。     

基于人工智能+影像组学在骨肌系统疾病中的临床应用与发展

随着人工智能（AI）在检测、诊断、危险分层和预后预测骨肌系统疾病中应用方面的迅速增加,人工智能可以利用大量电子健康数据和成像研究建立辅助预测模型,对病人的信息进行处理,最终提出诊断意见、疾病预后及治疗方案。通过介绍基于人工智能的影像组学在肌肉骨骼系统疾病中的临床应用与发展,同时增进骨科临床医师对骨骼肌疾病的影像学更多的认识。     

面向基层医疗的人工智能辅助系统开发与应用

目的:结合人工智能技术构建面向基层医疗的辅助系统,达到提高基层医疗服务水平与工作效率的目的。方法:基于自然语言处理、语音识别、语音合成等人工智能技术,开发面向基层医疗的人工智能辅助系统。结果:通过开发的系统,在病历质控、辅助诊疗、医嘱质控、外呼随访等实际落地应用中辅助医生临床工作。结论:人工智能辅助系统可以有效提升基层医疗的工作效率与服务质量;最后总结目前系统存在的问题以及未来的发展方向。     

深度机器学习辅助医院智能化管理

目的 随着人工智能的不断发展，搜索引擎，网上购物，金融交易，无人驾驶等领域出现了很多 智能化创新项目，传统的医院管理工作也迎来了智能化风潮的冲击。现有大部分大型医院已经逐步实施了虚 拟机、信息平台及云存储等大数据相关技术的基础搭建工作，探索采用智能化技术深入挖掘大数据中隐藏的 规则和知识，深度机器学习方法改善医院现代化管理机制。方法 总结医院相关管理工作之外，介绍了现有 人工智能的应用，并由信息科自行创新设计和研发了辅助医院智能化管理的深度机器学习系统。结果 系统 提供决策建议给医疗质量监控、医院运营管理及医疗辅助诊断。结论 系统增强了数据分析能力，突出了图 形显示效果，改善了医院不良事件上报患者模型中预测的成功率，为人工智能在医院的应用提供了新思路。     

人工智能在青光眼诊断中的应用

近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域的应用范围不断扩大,已成为医疗行业关注的焦点,利用人工智能、机器学习及深度学习诊断眼科疾病的研究也逐步展开。青光眼是一种常见致盲性眼病,具有隐匿性和渐进性,早期诊断和干预可以降低青光眼视力丧失的风险并极大地改善预后。目前,AI系统在诊断青光眼方面已有很多应用,本文综述了AI在青光眼领域的研究和应用,以及临床优势和挑战,并展望了AI在青光眼中的潜在应用前景。     

人工智能在骨科疾病诊治中的研究进展

人工智能是一门新的技术科学,它深入研究开发用于模拟延展和扩充人脑智能的理论、方式、核心技术及应用软件与控制系统。其专业领域内容涵盖了机器人、图像识别和专家系统等。人工智能技术在众多医学学科领域内都有着重要的应用价值。特别在骨科领域中,人工智能不仅提升了影像科医师与骨科医师的工作效率、降低了工作负荷,与此同时也为患者提供了更多安全可靠、有力的临床技术保障,给临床骨科疾病的诊断、治疗带来了极大推动。本文回顾了近几年来人工智能技术在骨科疾病中的最新研究成果,旨在综述人工智能技术在骨科诊断、治疗领域的最新进展和尚存局限,为促进人工智能技术和骨科领域新的深度融合提供文献参考。     

人工智能在骨肌系统影像领域的研究进展

人工智能(AI)已成为计算机革命的新浪潮,被认为是包括医疗保健领域在内的许多行业的革命性技术。近年AI被推到了医学成像研究的前沿,这在很大程度上与计算学习能力的提高、大数据的挖掘以及神经网络体系结构的创新和改进有关。AI在医学影像中的作用主要是提高影像诊断医生工作效率,提高诊断准确率,降低医疗成本,同时还能进行疾病风险预测。本文主要归纳总结近年来AI在骨肌系统影像领域的研究进展,并分析其现实意义及未来展望。     

从临床医生角度,看人工智能在癌症精准诊疗中的应用及思考

在癌症的精准诊疗中,以深度学习为代表的人工智能技术日益展现出巨大的潜力。在医学影像、病理学等领域,人工智能技术的出现不仅有望大大降低相关科室人员的工作量,通过对影像、病理学图片进行定量描述,人工智能技术也可进一步挖掘出医学数据中潜在的复杂模式。综述首先对目前流行的人工智能技术进行简单的介绍。其次,重点探讨了深度学习技术如何最先影响到癌症影像诊断学的。随后,介绍了人工智能技术在癌症病理学、基因组学、免疫治疗等领域的最新进展。最后,进一步探讨了癌症领域人工智能临床落地过程中存在的困难,并提出一些可能的解决思路,以期为未来的研究提供参考。     

人工智能技术在肝脏肿瘤中的应用与展望

近年来人工智能技术发展迅速,应用范围不断扩大。在医学领域,人工智能技术已在影像学、病理诊断、疾病管理、药物研发、手术导航等诸多方面崭露头角。肝脏肿瘤是我国常见疾病,人工智能技术在这一领域的研究和应用前景广阔。本文概述了人工智能技术在肝脏肿瘤的影像学和病理诊断、预后判断、治疗方案选择、手术辅助等方面的研究进展,并展望人工智能技术在肝脏肿瘤个体化、精准化诊治的推动作用。     

医学知识图谱构建研究进展

针对医学数据专业性强、结构复杂等特点,解析了构建医学知识图谱的关键技术,介绍了利用机器学习和深度学习的方法识别医学命名实体、实体链接和抽取语义关系,以及医学知识图谱在医院智能导诊、疾病筛查和预测、辅助临床诊断、医疗保险风险预测和医学知识科普方面的应用。结合当前我国医学知识图谱构建在数据和技术层面临的问题和挑战,提出了相应的对策和建议。     

人工智能在临床医学中的应用与思考

人工智能（AI）已成为发达国家的国家战略。在医疗健康领域的各个环节（如虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、医院管理、健康管理、精神疾病、可穿戴设备、风险管理、病理学和临床诊疗活动等）,AI已取得极大的发展。本文就医疗活动中较为成功的AI研究,即AI与病理诊断、眼部疾病、皮肤疾病、医学影像、中医药、心电监测、手术机器人、肿瘤治疗、医学科学研究作一系统性的评述,阐述医疗领域AI应用存在的问题与展望。相信随着AI技术的发展,AI将会推动医疗领域革命性的进步,使广大病患受益。     

基于深度学习的人工智能技术在腮腺肿瘤诊治的实践及思考

基于深度学习的人工智能技术已被广泛应用于计算机视觉领域,在医学图像处理方面,基于卷积的深度学习神经网络具备较好的智能学习和目标区域关键信息分析处理能力,在各类医学影像的图像分割实践中表现出近似于甚至高于专业人员的智能水平。腮腺是唾液腺肿瘤好发的腺体,腮腺肿瘤是口腔颌面外科的常见病和多发病,对腮腺肿瘤的精准诊疗仍存在临床挑战。本研究围绕深度学习技术在腮腺肿瘤智能诊疗的应用和前景作一述评,希冀推动口腔智慧医疗的进一步深化及发展。     

深度学习在医学影像中的应用:希望还是陷阱?

医学影像技术在疾病的检测、诊断和治疗中起着重要作用。由于人类专家经验的不稳定性,机器学习技术有望辅助研究人员和医师以提高影像诊疗的准确性和减少医疗资源的不均衡性。本文系统概述了深度学习技术的一些方法,介绍了医学影像学中的深度学习技术的应用研究,同时讨论了深度学习技术在医学影像中的局限性。