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毒性病理学是促进动物和人类健康发展最有价值的学科之一,药物非临床安全性评价毒性研究中对石蜡包埋、苏木精和伊红染色切片的组织病理学检查是毒性病理学评价的金标准。数字毒性病理学、人工智能(artificial intelligence, AI)尤其是机器学习(machine learning, ML)是全球颠覆性、快速发展的技术领域,其对组织病理学领域的影响正在迅速显现。组织病理学检查种类繁多算法的发展和应用,表明人工智能病理学平台可深度影响将来数字毒性病理学、精准医疗和个性化医疗。然而,与所有其他革命性的技术相同,人工智能病理学平台在实施和应用过程中存在诸多挑战。本文综述了人工智能和机器学习的发展、人工智能在毒性病理学中的应用、机器学习在数字毒性病理学中的应用以及人工智能对数字毒性病理学的影响,以期为我国毒性病理学中人工智能和机器学习的应用提供一定参考。 相似文献
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随着计算机硬件性能和深度学习技术的发展,人工智能技术在临床医学上应用日益广泛。本文从精神科病历特点和人工智能在精神科应用的历史出发,介绍人工智能三大技术自然语言处理、机器学习和语音识别在精神科电子病历中的应用,简述人工智能技术在精神科电子病历中的发展现状,列举可能产生的风险和问题,提出克服目前困境的可能方案,对该领域的未来进行展望。 相似文献
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目前人工智能技术在医学领域的研究和应用中迅速发展,医学影像也是人工智能在医学领域中的重要应用方向之一。人工智能技术已成功应用于评估儿童骨龄、检测骨折和评估X线片上骨关节炎的严重程度等方面,最近的研究也证明了使用人工智能技术在CT和MRI上识别各种病理异常的可行性,包括转移性疾病、内部紊乱、骨折、感染和关节退化等。文章主要就人工智能在骨肌系统影像的诊断和应用进展进行综述。 相似文献
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随着现代药物研究的不断深入,传统计算机模拟已经不能满足未来药物设计实验的需求。分子模拟作为传统计算机模拟的经典技术之一,可以构造分析复杂的分子模型,研究分子运动的动态过程,但模拟结果受人为因素影响大,准确度较低。近年来,人工智能与分子模拟技术的融合成为药物设计研究的新方法。人工智能技术利用大数据筛选出对应的化合物进行分子模拟,并将模拟结果反馈给人工智能系统进行学习,不断优化人工神经网络。联用人工智能与分子模拟技术,提高了药物设计研究的效率,降低了人为因素对模拟结果的影响,增加了模拟结果的可信度。该文总结了当前国内外应用人工智能和分子模拟技术进行药物设计的研究成果,以期为未来药物研发从计算机辅助药物设计(CADD)向人工智能辅助药物研发(AIDD)的转变提供参考。 相似文献
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人工智能技术已经渗透在医学的各个领域,为医学领域带来技术变革的同时也引入一系列问题与挑战。本文从医用内窥镜出发,探讨其人工智能应用与面临的挑战,一方面是为了肯定人工智能技术与医用内窥镜结合所带来的优势,另一方面是为了促进我国完善人工智能安全技术管理体系。 相似文献
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随着科学技术的发展,微机应用技术在医院药学领域中广泛应用,涉及药事管理、药品供应、药品制剂、临床药学等医院药学各个方面的应用软件不断开发出来,还将模式识别、专家系统、智能数据库、人工神经网络等重要的人工智能技术应用于临床药学及制剂分析,计算机技术已成... 相似文献
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药物非临床安全性评价毒理学试验组织病理学数据在药物发现和开发过程中非常关键,是监管部门在实验动物中评估药物相关毒性及其对临床试验人类安全性影响所必需的。随着全切片图像、数字病理学和算法研究的进步,人工智能已广泛应用于人类临床医学实践。但机器学习,尤其是深度学习在非临床毒理学试验毒性病理学的进展比较缓慢。本文简要综述了毒性病理学在药物发现和开发中的作用、人工智能和深度学习方法概述、深度学习方法在毒性病理学中的应用以及在毒性病理学中应用深度学习方法所面临的挑战,以期为我国药物非临床安全性评价毒理学试验组织病理学检查应用深度学习方法提供一定参考。 相似文献
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农药中毒已成为一个严重的健康问题和全球性的公共卫生问题。课题组前期研究表明,通过临床综合护理干预可有效改善农药中毒患者的中毒情况。但据观察,临床护理模式也存在一定的局限性,如护理人员在配制以及抽吸药液的过程中可能受到锐器损伤,且大部分护理人员工作比较繁忙,配药效率比较低等。近年人工智能技术的应用在很大程度上弥补了护理工作的局限性,如人工智能技术具有安全、快速以及经济的特点,同时可减少药物在配置过程中对人体的危害,同时有效提高配药效果。因此,本文将综述人工智能辅助医护一体化模式对农药中毒患者的护理研究进展,旨在通过对农药中毒患者护理现在现状的分析,为推动我国农药中毒患者临床护理工作的发展提供科学、有效的参考依据。 相似文献
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