超声人工智能在病毒性肝炎相关并发症中的应用新进展

我国是病毒性肝炎高发国家,病毒性肝炎可发生许多并发症,危害患者身心健康,严重者威胁患者生命,早期诊断病毒性肝炎相关并发症对指导临床治疗具有重要意义。人工智能(AI)在医学领域逐渐普及,超声AI在肝脏疾病领域的研究与应用也日渐深入。超声AI对大量病毒性肝炎患者的临床数据和影像资料特征进行分析,建立各种算法模型,为临床提供快速诊断的新方法,是近年来的研究热点。本文就超声AI在病毒性肝炎相关并发症中的应用新进展进行综述。     

胸部影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊断中的应用及展望

人工智能(AI)在医学领域的应用研究越来越多, 影像AI是最受关注的热点之一。鉴于临床表现缺乏特异性、病原检测率低等因素, 肺炎的精准诊疗面临巨大挑战。新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎)疫情暴发以来, 胸部影像AI展示了其在新冠肺炎快速识别、病灶定量分析、疾病严重程度及预后评估等方面的价值, 但仍存在一些不足, 如研究样本量小, 模型缺乏多模式评估, 肺炎分类欠精细等。本文在此基础上, 对影像AI辅助肺炎诊断的今后研究提出一些建议, 强调高质量数据集的采集、影像数据标注的标准化、技术创新、算法优化和AI模型的验证, 以及重视AI在其他类型肺炎中的研究, 期待影像AI为肺炎的临床决策提供更多参考。     

深度学习在肺结核影像诊断中的应用

肺结核的影像学形态往往呈多样性,因此,如何鉴别诊断肺结核一直以来是常规影像学研究的重点与难点。近年来,深度学习在辅助影像诊断方面有了飞快发展。深度学习擅长识别大量图像数据中的复杂模式,可大大提高医师的诊断准确性及工作效率。笔者将对深度学习在影像诊断及肺结核影像诊断中的应用、不足及展望进行综述。     

基于人工智能肺结核筛查技术在基层医院影像诊断中的应用价值

目的 评估基于人工智能肺结核筛查技术在基层医院肺结核影像诊断中的应用价值,提高基层医院肺结核筛查水平.方法 收集2019年3月至2020年7月在喀什地区第一人民医院就诊的11616例患者的胸部X线图像及临床资料,其中10399例作为训练集,1217例作为测试集.训练集中诊断为肺结核的病例为535例,正常病例为6972例...     

人工智能技术在MSCT肺结节诊断中的应用

人工智能(artificial intelligence,AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科[1],被定义为精准医疗的典范,其强大的后处理能力和进一步学习、分析能力逐渐得到业界的认可,它广泛应用于医学领域,在临床医学影像诊断中、特别是在肺部小结节的诊断应用已日渐增多,但临床应用方面的有关报道仍较少。近年来,我院在肺部小结节、冠状动脉血管成像以及颅内血肿诊断等方面的MSCT影像诊断也在不断尝试应用。相信在不久的将来,以人工智能技术为主导的新潮流[2],必将为医学影像诊断带来新机遇。本文有关肺部结节MSCT应用的认识进行分析,供同道参考。     

人工智能技术在支气管哮喘领域的应用进展

随着人工智能(AI)技术的兴起与发展, 将AI应用于医疗健康领域正日益受到广泛关注。支气管哮喘(哮喘)是一种以慢性气道炎症和气道高反应性为特征的异质性疾病, 其诊治依赖于各类临床数据。目前, AI在哮喘筛查诊断、管理监测、分类评估和治疗等多个方面得到广泛应用, 为精准医学提供了新的方法。本文就上述研究进行综述, 探讨AI在哮喘领域的应用进展, 并为其精准治疗和预后评估提供新思路。     

卷积神经网络在胶囊内镜图像自动诊断中的应用

计算机辅助技术在内镜中的各项应用是近年来的研究热点,其中使用深度学习的人工智能技术(AI)具有跨时代意义。卷积神经网络(CNN)在图像分析中表现最佳,在消化学科领域,CNN被用于处理大量的临床数据和各种内镜图像资料。现主要介绍机器学习技术和AI在无线胶囊内镜小肠疾病自动诊断中的应用。     

人工智能助力心血管疾病的诊断与治疗

人工智能(AI)是指能够模拟人的某些思维过程和智能行为的技术或系统, 经过65年的发展, AI技术发展迅速, 尤其是近10年来, 在医疗领域的应用更是突飞猛进。我国心血管疾病患病人数众多, 心血管疾病领域对AI的需求与应用已经涉及多个方面, 在心血管疾病的早期筛查、自动诊断、危险分层等方面展现出独特优势, 该文就AI辅助心血管疾病诊断与治疗的研究进展进行总结, 为我国心血管疾病防控提供参考。     

环介导等温扩增技术及其在基因突变筛查中的应用研究

基因突变筛查是疾病临床诊断和确定治疗方案的有效方法之一。环介导等温扩增(LAMP)是一种新颖的恒温核酸扩增技术,由于其在灵敏度,特异性和快速性等方面具有显著优势,现已被广泛应用于各种研究领域,如食品检测和疾病诊断等。但是,LAMP技术在基因突变筛查中的应用研究报道相对较少。因此,本文就LAMP技术及以LAMP为基础衍生的新方法在基因突变筛查的应用进行重点阐述,旨在为以此技术平台为基础的推广及应用提供新的思路。     

肺结核的影像学诊断——从形态分析到分子影像诊断

医学影像学已成为肺结核及肺部疾病诊断不可缺少的重要方法.病灶形态分析是肺结核影像学诊断与鉴别诊断的重要方法,CT增强扫描是病灶形态学诊断的重要补充方法,MRI既是形态学诊断也是分子影像诊断的重要技术,正电子发射计算机体层摄影术计算机体层摄影术（PET-CT）是重要的分子影像学诊断技术,在结核病的鉴别诊断和结核病灶活动性的评价方面具有重要意义.熟练掌握不同影像学技术,以及在肺结核诊断中应用的目的与意义,重视肺结核不典型影像表现和菌阴肺结核的影像诊断与鉴别,推进影像学形态分析和细菌学、病理学及免疫学等多学科联合诊断等,将是现在及未来的主要努力方向.     

人工智能在非酒精性脂肪性肝病诊断中的新进展

人工智能（AI）是指用于模拟和扩展人类智能的计算机程序,在疾病诊治中具有应用前景。通过综述AI在非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）中的研究现状,着重阐述基于电子病历数据、多组学的预测模型和基于肝脏影像和病理活检的图像识别,对NAFLD和非酒精性脂肪型肝炎疾病筛查、诊断和新药研发中的应用,为NAFLD的诊疗提供新思路。     

人工智能在非酒精性脂肪性肝病诊断中的新进展

人工智能(AI)是指用于模拟和扩展人类智能的计算机程序, 在疾病诊治中具有应用前景。通过综述AI在非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)中的研究现状, 着重阐述基于电子病历数据、多组学的预测模型和基于肝脏影像和病理活检的图像识别, 对NAFLD和非酒精性脂肪型肝炎疾病筛查、诊断和新药研发中的应用, 为NAFLD的诊疗提供新思路。     

深度学习在胸部CT肺结节诊断中的应用进展

肺癌的病死率在全球范围内居恶性肿瘤之首。防治肺癌的关键是早发现和早诊断恶性肺结节, 因此开发一种有效的早期诊断筛查方法是肺癌诊治长期以来的目标。CT筛查的普及可降低肺癌病死率, 但同时对影像诊断在工作量、敏感性、准确性方面也带来了新挑战。近年来, 人工智能在肺结节评估方面取得了显著进展, 其中深度学习是一种正在快速发展的技术, 被认为是医学图像分析领域检测、表征和评估病变的有利工具。本文综述了近年来深度学习在CT扫描肺结节检出和诊断方面的进展, 同时概述了一些局限性和挑战性, 以期提高临床医师在深度学习辅助诊断肺结节中的认识。     

基于深度学习的人工智能技术在结直肠息肉性质鉴别中的应用

结直肠癌是明确可以从结肠镜筛查中获益且最宜开展筛查的癌症, 2017年中国结直肠癌新发病例约431951例,发病人数在28年间增长了203.5%.在结肠镜检查中对腺瘤性息肉等癌前病变早发现、早切除,可预防结直肠癌的发生,然而各种因素导致结肠镜检查过程中息肉的漏诊,使结直肠癌发生的风险增加.近年来随着人工智能技术(artificial intelligence, AI)在医学领域的应用, AI辅助结肠镜检查能增加息肉的检出率(adenoma detection rate, ADR),提高结肠镜检查的质量.本文主要就以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为架构的AI辅助系统在结肠镜检查中的的质量控制(automatic quality control system,AQCS)、肠道准备、结直肠息肉的诊断与分型以及AI在结肠镜领域未来面对的机遇与挑战等方面进行综述,希望能给临床工作提供一些参考.     

人工智能在肺血管疾病诊治中的研究进展

肺血管疾病(PVD)指影响肺内血管的各种疾病,主要包括肺动脉高压和肺栓塞。PVD的病理生理学和临床表现复杂,存在异质性,疾病负担严重,其诊断和治疗具有重大挑战。近年来,随着医疗信息化技术的持续发展,人工智能(AI)在疾病诊治中的应用进展迅速,为PVD的诊治提供了新的思路。现从AI在PVD中的数据来源、数据类型及临床应用等方面进行文献综述,以期为AI在PVD的早期诊断、早期治疗及规范化管理中的应用提供理论依据。     

人工智能及机器学习在非酒精性脂肪性肝病中的应用

非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)已成为全球第一大慢性肝病,并与心血管病、肾病发生风险密切相关。目前,NAFLD的诊断和治疗仍然面临诸多挑战,其中,提升诊断效能和优化个体化治疗途径是亟需明确和实现的主要目标。NAFLD严重程度的评估涉及多个临床参数,如何优化非侵入性评估方法是该领域的研究热点。人工智能(AI)在医学领域的应用日益广泛,也为NAFLD的临床诊疗带来新的启示。本文总结了近年来AI及机器学习在NAFLD领域的相关研究成果,阐述了多种相关临床诊断和预后新模型在NAFLD中的应用现状和前景。     

结核病临床诊治进展年度报告（2012年）（第一部分结核病临床诊断）

近一年来,国内外在结核病临床诊断方面取得了诸多进展,不少诊断新方法、新技术得以在临床上开展应用。在细菌学诊断方面,两种新技术包括等温微量热技术及爆轰纳米金刚石技术与传统的培养法相结合,提高了阳性检出率,具有速度快、敏感度和特异度高等优点。分子影像学在肺结核及肺外结核诊断中也取得了较大的进展。γ-干扰素释放试验在菌阴肺结核及肺外结核的诊断方面具有较大优势。2012年结核病分子生物学诊断仍集中在以核酸扩增为核心的检测技术上,而最引人注目的是Xpert Mtb/RIF技术,其在结核病和耐药结核病诊断中取得了丰硕的成果,在儿童结核病及Mtb与HIV双重感染的诊断方面也发挥了重要作用。RNA恒温扩增技术不仅可用于诊断结核病,还可用于疗效的监测。内镜介入诊断部分介绍了呼吸内镜在肺结核、气管支气管结核、纵隔淋巴结结核及胸膜结核诊断中的应用进展。其中支气管内镜超声引导下经支气管针吸活检术引起了国内外学者的极大关注,该方法以其操作技术简单、微创、定位准确、敏感度和特异度高,以及可重复性强等优势,在纵隔及肺门淋巴结结核的诊断中发挥了越来越大的作用。     

肝脏的CT灌注成像及其应用

灌注成像作为一种无创性的功能成像,能在病变产生形态学改变之前较早反映病变组织的血流动力学改变,因此,在疾病的影像诊断与鉴别诊断方面具有重要的作用,特别是对各种治疗方法的疗效评估及监测方面具有重要的指导意义。此文综述了肝脏CT灌注成像的原理、灌注参数、灌注的技术要求及其在肝脏疾病影像诊断中的应用价值,目的在于推广该技术在肝脏疾病诊疗领域的临床应用。     

人工智能技术在儿童口腔医学中的应用进展

近年来，人工智能在医学领域中的应用越来越广泛，人工智能的子领域机器学习及其分支深度学习和卷积神经网络在儿童口腔医学中已经得到初步应用并获得较好的效果。在儿童口腔影像学方面，深度学习模型可对儿童根尖片、曲面体层片、头影测量片、锥形束CT等口腔影像及数码照片进行智能诊断，主要用于乳恒牙的检测与编号、额外牙的分类与检测、牛牙样牙识别、乳牙下沉检测、牙齿异位萌出分割与检测、腺样体肥大及牙龄评估等。在儿童口腔疾病方面，机器学习能够识别牙菌斑、龋病，并预测低龄儿童龋病，可评估儿童及青少年口腔健康状况。在信息技术高速发展的时代，人工智能技术将助力儿童口腔医学在预防、诊断、治疗、预后预测等多方面的发展。     

人工智能助力健康中国建设

人工智能(AI)近年来发展迅猛,已经广泛应用于医疗健康领域。本文针对人工智能在新冠肺炎防控救治、肺癌及乳腺癌筛查、消化内镜图像辅助诊断等健康领域的应用进行阐述,提出人工智能助力健康中国的设想,并进行深入讨论。