中医智能装备研究进展与思考

中医智能装备是促进中医药传承创新发展和加快推进中医药现代化产业化的重要研究领域。大数据和人工智能等新技术正在赋能中医装备现代化进程大幅提速。本文对智能化中医诊疗装备、中药装备的新技术、新成果进行了研究，并重点对中医智能装备的发展趋势和面临问题进行思考和探讨。中医智能装备已经呈现出科学化、精准化、智能化特征，尽管仍存在标准化、体系化和应用方面的一些问题，但其在构筑人民健康保障体系、助力实现健康中国进程中的独特优势和重要价值已经初步显现。     

人工智能背景下中医诊疗技术的应用与展望

中医诊疗技术现代化必须借助现代科学技术的发展。以中医辨证论治理论为核心、现代中医诊断技术为支持,借助人工智能技术将文献数据的中医诊疗决策内容信息化、智能化。通过病证临床诊断、治疗、疗效评价决策方法,病证诊疗结合、中西医数据汇通,建立现代中医诊断技术与中医智能诊疗系统,建立符合中医自身特点的诊疗技术体系,最大限度发挥人机结合优势,最终建立具有辨证论治内涵的智能中医诊疗决策系统,为中医临床诊疗提供智能决策辅助支持,探索创新中医病证诊疗模式。同时,中医诊疗技术智能化研究也将进一步促进中医诊疗规律的提升和总结,加速中医诊疗技术跨越发展,解决中医诊疗模式现代化发展的主要问题,推动中医现代化发展。本文就目前中医诊疗技术与人工智能技术结合的现状及趋势作一阐述。     

互联网与人工智能背景下的中医药诊疗服务新模式设想与研究

在互联网、人工智能(AI)等新兴技术引领产业革命的时代,中医药的创新发展必然也需要拥抱新兴技术。创新发展中医药诊疗服务新模式,研究开发支撑新模式的关键技术,对提升中医临床疗效、有效提高百姓就医的可及性和便捷性等具有重要的推动作用。在概述中医现有诊疗服务模式的基础上,分析中医传统诊疗服务模式存在的问题,提出互联网与AI背景下中医药诊疗服务新模式的设想,并介绍课题组在中医AI辅助诊疗决策系统及个性化中药智造技术两个核心技术的研究进展,为创新中医药诊疗服务模式提供参考。     

贝叶斯网络在中医药领域的研究现状及展望

贝叶斯网络技术的信息处理过程与中医辨证思维相吻合,目前已广泛应用于中医证候规律探究、名老中医经验传承、中药药性研究、疾病干预措施疗效评价及现代化中医诊断技术中,将复杂多样的中医数据转变成客观、量化的标准.目前中医辅助诊疗系统已建立并不断完善,促进了临床辅助诊疗及远程医疗的发展.贝叶斯网络技术在中医药研究的诸多领域发挥着...     

陕西省民间中医药传承保护及发展现状思考

近年来,国家加大对民间中医药发展的支持力度。陕西省是中医药资源大省,但陕西民间中医持证率偏低,医术传承不容乐观;民间中医药核心技艺缺乏保护;民间传统诊疗技术缺乏相应标准以及临床推广难等问题比较突出,导致民间中医药的优势发挥不够。建议加强陕西省确有专长考核,采取措施促进传承;加大省内民间中医药的知识产权保护力度;加紧对本地区民间中医药筛选评定标准的研究制定以及大力推动省内民间中医药的临床应用,促进陕西省民间中医药的传承保护与发展。     

浅析神经元网络算法在中医药真实世界研究中应用可行性

在人工智能发展全球化的时代背景下,人们对临床研究提出了更高的要求,推动了临床研究科学事业的发展。随机对照试验(RCT)是传统临床研究方法的金标准和循证证据的基石,但设计方法与中医诊疗特点融合性存在不足。真实世界研究契合了中医个体化诊疗、整体疗效评价的特点,可为中医临床评价研究开辟一条新道路。文章在中医真实世界研究的基础上通过考虑中医药临床研究的特点,结合大数据的特征引入人工智能-神经元网络算法技术,初步探讨神经元网络和人工智能算法在中医药真实世界研究中开展的可行性。     

人工智能赋能中医临床诊疗的现状、问题和对策

中医学在现代医疗发展中日益受到重视,中医临床诊疗具有广泛的前景和巨大的潜力,然而现行中医诊疗模式在服务能力和诊疗效果方面存在严重不足,大数据与人工智能技术的快速发展为中医诊疗模式的迭代升级提供了契机。本文通过梳理人工智能赋能中医临床诊疗的现状,明确了人工智能技术在中医临床诊疗中面临的数据整合、数据质量及数据分析等方面的问题和挑战,提出从学科融合、数据质量优化、数据隐私保护及推广应用等方面进行赋能,为提升中医临床诊疗实效提供参考。     

人工智能技术在中医医师评测系统中的应用

在评估导学系统研究中,评估学生的学习状况并提供相应的学习指导是一个重要的问题。目前,已提出了很多评估策略。本文根据中医药学科特点提出了基于人工智能技术的学生模型,以此来评估学生的知识水平。该学生模型是基于知识点中的各种依赖关系构建的,本文利用人工智能技术的智能性,实现了基于人工智能技术的中医药学科的智能评测系统。     

开展中医思维方法研究势在必行

中医思维方法作为中医理论体系与临床活动的内在核心,对中医理论体系的建构、演变以及中医临床诊疗活动都具有深刻的影响,开展中医思维方法研究,对于提高中医药理论水平、增强中医临床实践能力、促进中医学术科学发展和中医人工智能技术的开发,都有着十分重要的意义.     

高职中医药院校在中医药文化中的作用

随着现代医药的快速发展,我国中医药的发展环境发生了深刻变化,同时也面临许多新情况、新问题。中医药特色优势逐渐淡化,服务领域趋于萎缩,主要体现在：许多中医思想和经验得不到传承;一些特色诊疗技术、方法濒临失传;中医药理论和技术、方法创新不足;野生中药资源破坏严重;中医药发展受限,人才匮乏等。这都要求作为中医药文化继承和创新、展示和传播重要场所的高职中医药院校加强中医药文化建设,体现中医院校的基本特征,巩固以中医药为主的发展方向,更好地保持、发挥高职中医药院校在中医药文化建设中的作用。     

深度学习方法应用于中医药领域的优劣势及展望

深度学习是人工智能在机器学习领域的一大分支,其应用过程不需要做大量特定领域知识的特征提取便可以得到传统方式难以提取到的数据特征,完成复杂的数据分析,相对于传统机器学习更为高效准确。当前深度学习在中医学领域已有初步发展,在辅助中医诊断、构建中医诊断模型、医案数据处理等方面具备显著成果。本文基于深度学习在语音识别、数据图像处理及自然语言理解方面的优势,结合其在中医药研究中的应用现状,对深度学习的发展前景和当下存在问题进行思考讨论,认为在今后深度学习和中医药融合发展的过程中,应注意算法模型的性能水平及数据样本的数量和质量,为深度学习的发展提供规范的中医专业数据库是当前亟需解决的问题。     

Artificial Intelligence Meets Chinese Medicine

As an interdisciplinary subject of medicine and artificial intelligence, intelligent diagnosis and treatment has received extensive attention. The standardization of Chinese medicine (CM) diagnosis has been always a bottleneck in the modernization and globalization of CM. Studying the application technology of artificial intelligence in CM and solving the problems is an urgent need for the development of modern CM in the era of artificial intelligence. Taking the pneumonia with dyspnea and cough in CM as an example, this article gives an overview of intelligent medical technology and application development, brings forward the present technical problems faced and the new advances in intelligent technology on CM diagnosis and treatment.     

人工智能技术在基于电子病历研究中的应用与展望

人工智能技术在临床医学领域已取得突破性进展,如诊断、影像、疾病分期分级等。电子病历蕴含疾病描述、诊断、检查、治疗等大量临床数据,在医学专家和信息学家的共同参与下,利用人工智能技术挖掘电子病历数据的研究急剧增加。虽然该方法目前存在一些局限性,但与传统人工研究相比其具有更快速、经济、方便等优势,有望更好地服务于人类健康医学事业的发展。本文对利用人工智能技术挖掘电子病历数据的现状,包括相关技术、具体实例、局限性等进行综述。     

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。     

人工智能技术在医学影像中的应用讨论

深度神经网络是新一代人工智能技术,其在自然语言处理、学习能力、计算机视觉上将机器的认知能力推向了新的高度。目前,深度神经网络在医学影像中的应用主要集中在发现异常、量化测量和鉴别诊断3个方面,基于深度神经网络的医学影像研究已涉及放射影像、病理图像、超声影像、内镜影像等多个领域。深度神经网络在一些任务场景中已展现出与医师相当甚至超越医师的表现。在人工智能技术高速发展的大环境下,医师群体应客观冷静地看待技术、科学严谨地评价技术、积极开放地参与技术的提升与应用,成为技术的驾驭者,走向人工智能技术辅助下的医疗服务未来。     

我国中医知识库研究回顾与展望

通过阐述我国中医知识库的主要发展历程,分析我国中医知识库的需求和发展趋势,指出未来服务于现代中医个体诊疗体系的中医知识库,需要通过不同领域知识的交叉融合,借助先进的人工智能技术和知识管理理念,构建一个具备知识获取、应用、评价等知识管理功能的大型、通用、智能决策型知识库。     

基于中医理论体系对全科医学发展的战略思考

随着医学研究和科学技术的不断发展,医学分科逐渐细化,一些先进的医学诊疗设备也应运而生。这些措施在给疾病诊疗带来方便的同时,也忽视了对患者整体状态的审察与调整,这种专科疾病专科治疗的方式不能实现患者身体与心理的共同健康,而诊疗设备价格高昂更是增添了人们的经济负担。全科医学作为一门综合性临床医学专业学科,整合了临床医学、预防医学、康复医学以及人文社会科学等相关内容,其以为个人、家庭和社区提供“简、效、廉”医疗服务的目的越来越为人们所重视。中医学作为我国传统文化的瑰宝,其形成及发展过程与全科医学有诸多相似之处。中医理论体系的形成背景、核心内涵和地位是推动全科医学在祖国土壤发展的基本条件、核心动力和保障,在推动全科医学体系发展中的地位举足轻重,可将中医理论与西医现代化科学思想相结合,建立中医式全科医学一种新的医学思维模式。为此,本文倡导以中医理论为指导,结合现代医学发展之优势,以中医理论体系发展规律为鉴,取类比象、辩证的看待全科医学的发展,构建适合我国的全科医学之路,进一步推动全科医学科学有序发展。      

眩晕疾病人工智能专家诊疗系统研究进展

近年来,人工智能技术在医学领域的应用成为现代科技的研究热点。将人工智能技术应用于眩晕疾病的诊断不仅可以节约医疗资源,还能及时诊治眩晕。因此,本文通过概述眩晕疾病人工智能专家诊疗系统"Vertigo"ONE"和其他人工智能方法,分析人工智能技术在眩晕诊断领域的应用进展,总结多种人工智能方法应用于眩晕疾病的优点和缺点,并对人工智能技术在眩晕疾病诊疗中的发展前景进行了展望。