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1.
目的 探索人工智能骨髓细胞识别系统Morphogo应用于多发性骨髓瘤微小残留病(minimal residual disease,MRD)检测的临床价值及面临问题。方法 收集已经由流式细胞术(multiparameter flow cytometry,MFC)检查后明确微小残留病结果的病例65例,调取其留存的骨髓瑞氏染色涂片,通过基于人工智能(artificial intelligence,AI)平台的分析系统Morphogo对所有骨髓涂片进行全自动扫描及细胞分类。AI及细胞形态学多发性骨髓瘤MRD阳性阈值设为浆细胞比例大于4.4%。按AI自动识别细胞数量将病例分为I 500组、I 1000组、I 2000组,每组病例的人工智能微小残留病(AI-MRD)、细胞形态学(morphology)微小残留病(M-MRD)和流式细胞术微小残留病(MFC-MRD)结果两两行Kappa一致性检验,并计算各组敏感度、特异度、准确度。分别以MFC-MRD和M-MRD结果为金标准绘制AI-MRD的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算其曲线下面积(area under the curve,AUC)。结果 分组后AI-MRD vs. MFC-MRD 和AI-MRD vs. M-MRD的Kappa值、敏感度、特异度、准确度、AUC均随识别细胞数量的增加而增高,其中I 2000组AI-MRD vs. MFC-MRD的Kappa一致性检验结果为Kappa=0.500(P=0.013),敏感度为71%,特异度为80%,准确度为75%;AI-MRD vs. M-MRD的Kappa一致性检验结果为Kappa=0.667(P=0.001),敏感度为100%,特异度为75%,准确度为83%。以MFC-MRD结果为标准,I 2000组AI-MRD的ROC AUC=0.800(P=0.002,95%CI=0.588~0.934),M-MRD的ROC AUC=0.779(P=0.005,95%CI=0.564~0.921)。结论 人工智能骨髓细胞识别系统Morphogo检测多发性骨髓瘤MRD具有细胞识别准确度高、速度快、成本低等特点,后续开发中应加入细胞组化染色、细胞免疫等技术提高人工智能多发性骨髓瘤微小残留病诊断的准确率。 相似文献
2.
目的评估数字肺音人工智能分析与临床医师判断的一致性。方法本研究为诊断性实验。采用非随机抽样方法应用2737条选自《国家远程医疗与互联网医学中心数字听诊平台》的真实的临床数字肺音数据,应用Luntech?数字听诊人工智能分析结果判断,根据肺音的粗糙程度、是否有啰音、啰音的强度、是否有干啰音和是否有湿啰音5个方面进行分类整理后建立人工智能分析结果数据库。同时,制定统一分类定义,临床医师对数字肺音进行以上5个方面判断,对比分析数字听诊人工智能和医师听诊的肺音分析结果的一致性。应用描述性方法对肺音图变化特征进行整体描述;以医师判断结果为"金标准",应用混淆矩阵计算分类准确度、召回率、虚警率、精确度、kappa值评价两者的一致性。结果Luntech?数字听诊人工智能分析对于是否为异常肺音、有无呼吸音粗糙、有无啰音、有无干啰音和有无湿啰音的判断准确度分别为98.39%、95.14%、96.60%、97.84%和96.97%,召回率分别为96.60%、88.34%、91.65%、92.70%和86.68%,虚警率分别为3.48%、2.43%、1.03%、0.92%和0.63%,精确度分别为97.00%、92.86%、97.71%、97.08%和96.98%;并且一致性良好(kappa值分别为0.931、0.873、0.921、0.941和0.898);对于啰音强度的判断结果具有较好的一致性(湿啰音kappa值=0.790,干啰音kappa值=0.889)。肺音图具有明显形态特征,人工智能肺音分析指数及肺音图可敏感反应肺音性质的变化。结论数字肺音人工智能分析及肺音图与临床医师判断有较好一致性。 相似文献
3.
4.
【摘要】多模态医学影像信息在中枢神经系统疾病的辅助诊断以及预后预测中发挥着不可替代的作用。近些年来,人工智能的高速发展对医学大数据的处理以及精准医疗的发展带来巨大潜力。深度学习提取影像信息中高通量数据客观分析,在影像学中取得了长足的进展。本文就深度学习技术在小儿中枢神经系统影像学的应用现状进行综述,包括小儿脑组织分割、脑发育、小儿脑肿瘤、脑积水、癫痫、自闭症等,并结合临床实际总结目前存在的问题,以及对其应用前景进行展望,旨在为未来深度学习的相关影像学研究提供参考。 相似文献
5.
目的 探讨人工智能(AI)超声技术在乳腺良恶性结节辅助鉴别诊断中的临床应用价值。方法 选取2020年5月至2021年10月安庆市第一人民医院收治的80例乳腺患者,共166枚结节,以病理诊断结果为金标准,比较AI辅助低年资医师、低年资医师及高年资医师诊断乳腺良恶性结节与病理结果的一致性,记录并比较不同检查方法影像学诊断的阳性预测值、阴性预测值、特异度、灵敏度及病理符合率等。结果 低年资医师诊断、AI辅助低年资医师诊断与病理结果的一致性对照分析,差异有统计学意义(P<0.05);以病理结果作为受试者工作特征(ROC)曲线分析的金标准,低年资医师、AI辅助低年资医师ROC 曲线下面积分别为 0.681、0.843,差异有统计学意义(P<0.05);同时AI辅助低年资医师诊断的阳性预测值、阴性预测值、特异度、灵敏度及病理符合率分别提高了17.81%、9.01%、21.95%、10.40%、13.25%。结论 AI辅助低年资医师诊断乳腺良恶性结节具有较高的诊断效能,对乳腺良恶性结节的检查具有较高的临床应用价值。 相似文献
6.
随着人类基因组测序、生物大数据信息分析、分子病理检测和人工智能辅助病理诊断等技术进步及其应用, 临床医学发展迈向精准诊疗时代。这一时代背景下, 传统诊断病理学迎来前所未有的历史机遇, 正在向"下一代诊断病理学(next-generation diagnostic pathology)"迈进。下一代诊断病理学以病理形态和临床信息为诊断基础, 以分子检测与生物信息分析、智慧制样与流程质控、智能诊断与远程会诊、病灶活体可视化与"无创"病理诊断等创新前沿交叉技术为主要特征, 以多组学和跨尺度整合诊断为病理报告内容, 实现对疾病的"最后诊断", 并预测疾病演进和结局、建议治疗方案和评估治疗反应, 形成新的疾病诊断"金标准"。未来, 需要激发病理学科创新活力, 加快下一代诊断病理学成熟和应用, 重塑病理学科理论和技术体系, 发挥诊断病理学在疾病"防、诊、治、养"等过程中的重要作用, 促进临床医学进一步发展, 服务健康中国战略。 相似文献
7.
目的我国肺癌患病率、病死率稳居恶性肿瘤第一位。创建肺结节与肺癌全程管理模式,将肺结节纳入规范诊疗体系,以期实现肺癌早诊早治,提高患者复诊依从性。 方法构建肺结节与肺癌全程智能管理云平台,建立恶性肺结节队列、良性肺结节队列和未确诊肺结节规律随访队列。收集人口统计学、影像、病理、疗效等信息,通过全程管理后分析人群特征、诊治精准性与复诊率。 结果创建了基于重庆市肺结节管理工作室的肺结节与肺癌全程智能管理云平台。2019年1月至2021年12月期间,纳入全程管理的肺结节与肺癌患者共5 144例,确诊肺结节1 546例(30.05%),其中恶性1 194例,良性352例;Ia期肺癌占确诊肺癌的(80.80%);随访中肺结节3 598例(69.95%)。2019年进入平台登记管理后未确诊的肺结节,有≥1次复诊记录的患者652例(74.86%);2020年667例(65.67%);2021年245例(13.94%)。 结论建立肺结节与肺癌全程智能管理云平台有利于提高恶性肺结节早诊早治率与患者依从性,促进患者自我健康管理模式养成,改善肺癌预后,值得尝试。 相似文献
8.
麻醉机器人是当下医疗人工智能领域开发和研究的热点之一,按功能主要可分为给药机器人、麻醉技术操作机器人和认知型机器人。给药机器人基于闭环靶控输注系统,可进行个体化自主麻醉药物输注;麻醉技术操作机器人主要用于完成气管插管、区域神经阻滞等高灵巧度的临床操作;认知型机器人主要用于识别和判断需要人为干预的临床突发情况,并给出实时建议。未来麻醉机器人的各项功能将被进一步整合与强化,作为麻醉科医师,如何把握这一发展趋势,让人工智能技术辅助麻醉科医师更好地服务于患者是值得思考的问题。 相似文献
9.
王传新 《中华检验医学杂志》2022,(1)
检验医学作为医学科学的重要支撑学科,在疾病早期诊断、病情监测、预后判断与风险评估等方面发挥着重要作用。21世纪是数字信息时代,高新检测技术、计算机科学及互联网大数据等,为检验医学的发展带来巨大的机遇与挑战,新时代下如何借助信息科技革命实现检验医学新发展是检验工作者面临的重要课题。该文回顾检验医学的发展历程,重点关注检验医学在新时代的发展定位及未来发展方向,以求开创检验医学发展新局面。 相似文献
10.
黄健 《中华泌尿外科杂志》2022,(1):1-4
随着人工智能、大数据、云计算等数字化技术的蓬勃兴起, 智慧医学的概念应运而生。作为"健康中国"和"中国制造2025"国家战略的深度融合, 智慧医学相关技术已逐渐融入到泌尿系统疾病筛查、诊断、治疗决策及随访等疾病全程管理中。本文将梳理智慧医学在泌尿系统疾病中的应用进展并展望前景, 以期为广大泌尿外科医生提供参考。 相似文献