机器学习算法在压力性损伤管理中的应用进展

随着护理信息化管理的不断推进,数量庞大的多重结构数据的收集和重新利用与人工智能领域密切结合已成为趋势。压力性损伤在管理方面存在大量多重结构数据,其管理方法与人工智能领域的结合已从前沿技术逐渐转变到现实应用阶段,推动着压力性损伤管理由“制度管理”向“数据管理”转变。该文从应用基础、测量和分析创面、风险预测模型3个方面,对机器学习算法在压力性损伤中的应用研究进行综述,旨在为推动压力性损伤信息化管理提供参考。     

机器学习在麻醉学科中的应用进展

机器学习作为人工智能的研究热点,在医学领域已得到广泛应用。麻醉学科的任务和特点使人工智能成为其发展所需。机器学习目前在麻醉学科的不同领域也已得到初步的应用,本文综述了机器学习在围术期风险评估与预测、麻醉深度监测与调控、麻醉基本技能操作及围术期危机诊治方面的应用进展。随着技术日益成熟,机器学习在图像分析、评估预测、辅助决策及自动化中的优势将给麻醉学科的发展带来巨大契机。     

机器学习法在护理不良事件管理中的应用研究进展

概述了护理领域常用的机器学习算法，对其在不良事件预测、监测、评估和原因分析等方面的应用进展进行综述，以期为推动护理信息化管理提供参考。     

人工智能医学影像在胸部应用的机遇与挑战

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是以深度学习(Deep Learning,DL)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、机器学习(Machine Learning,ML)等新一代核心算法、强大的计算机计算能力和大数据(Big Date)共同促进的产物。也就是说,算法、算力和数据是其三要素。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,AI在医学影像领域的应用日新月异,其中AI胸部影像研究最早也最成熟,本综述将从人工智能在胸部影像应用现状、机遇和挑战以及未来发展方向等方面进行阐述。     

人工智能在检验医学领域的应用进展

人工智能为检验医学的划时代发展提供了良好机遇。目前人工智能在检验医学领域的应用主要包括样本处理环节、形态学检验、检验结果审核及检验报告解读等,其在检验各阶段的参与均有效提高检验质量。利用机器学习对检验及相关临床数据进行深度挖掘从而建立疾病诊断模型已成为人工智能在检验医学领域的潜在应用思路。大数据与人工智能对于检验医学精准化的转变具有无可替代的作用,发展前景广阔,但当前仍面临诸多挑战。正确应对随之而来的挑战,促进二者的融合,势必将推动检验医学的高质量发展。     

人工智能辅助诊断系统研究进展

本文概述了人工智能领域中专家系统(Expert system,ES)、机器学习等技术在国内外医疗领域辅助诊断中的研究进展。指出从20世纪50年代起,专家系统在常见疾病如阿尔兹海默病、脑血管疾病等的医疗辅助决策中均显示出了较好的应用前景。机器学习在医学领域如疾病诊断、图像识别与分析等方面已得到广泛应用。人工智能技术与疾病诊断深度融合,有助于缓解优质医疗资源不足的问题,减轻医生负担,提高诊断效率和准确性。但目前应用仍存在一些问题,需要从机制、法律及数据提取等方面进一步发展。     

机器学习在疾病预测的应用研究进展

目的 了解机器学习的基本概念以及在疾病预测中的应用,以期为临床的信息化建设与发展提供参考。方法 检索并查阅相关文献,分析总结机器学习的概念以及相关应用的研究。结果 疾病预测模型的构建是机器学习常见的应用之一,目前研究多集中于疾病发生风险的预测,预后风险分层的预测,慢性病进展的预测以及治疗效果的预测。结论 机器学习由于其强大的数据分析与探索能力,在疾病预测及辅助临床决策方面具有显著的优越性。目前,我国护理学科信息化、智能化的发展尚处于起步阶段,将机器学习技术用于指导临床护理工作的研究较为缺乏。未来应借鉴国外相关研究成果,构建适合我国使用的机器学习预测模型,探索人工智能与护理工作的结合与辅助,并加强信息技术相关人才的培养,是下一步的研究方向。     

手术室运营管理中手术排程研究进展

目的 概述手术排程研究现状,为手术室资源的优化利用及手术排程研究提供指导方向。方法 查阅文献,介绍手术室资源利用现状,从手术排程的定义、方法、影响因素及效果评价等角度进行总结。结果 运筹管理学领域的手术排程研究,主要致力于数学模型的构建及求解算法的优化;医药卫生管理领域的手术排程研究,致力于流程再造、精益管理及关键环节的严格管控等。在手术排程的众多影响因素中,手术时长的不确定性是最重要的影响因素,应用人工智能机器学习算法可以提高手术时长预测的准确率。手术排程效果通常用等待时间、完工时间、手术室人员利用率、手术室利用率及产出率等指标进行评价。结论 手术排程问题涉及医院多部门多资源的影响,护理管理者应关注人员配合对手术运行的影响,应科学设置首台手术运行管控目标,更要投入精力进行手术周转的管控,未来有待利用更完善的信息化手段精准匹配人员与岗位。     

监督学习在预测危险因素诱导下急性呼吸窘迫综合征发生风险中的应用

急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome, ARDS)缺乏特异性诊断标准，且诱因复杂，在临床实践中往往难以做到早期识别、及时干预，这就需要一种精确、高效的手段辅助识别其发生。基于大数据的机器学习作为一种可以处理海量数据、高效利用有效知识的学习方法，在众多领域发挥了不同作用，在医学领域的重要性日益凸显。截至目前，在医学领域已有大量的机器学习成功应用的案例，其中监督学习算法凭借其可以预测风险的优势，获得众多研究者青睐。本文旨在阐述机器学习算法中监督学习算法在预测危险因素诱导下ARDS发生风险的临床应用。     

基于人工智能影像组学在肝细胞癌中的研究进展

随着人工智能在医疗领域的迅速融合发展,影像组学作为一个新兴的领域,利用术前放射成像来反映与特定临床结果相关的细微模式变化,目前已广泛应用于组织病理学诊断预测、治疗反应评估和预后预测。人工智能技术的发展和医疗大数据的积累为我们更好地理解影像组学机制提供了新的见解,这将极大地推动精准医疗在肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)管理中的发展。该综述总结了影像组学在肝细胞癌精准诊治中的转化应用及未来的发展潜力,展望在飞速发展的诊疗技术时代,如何将人工智能更高效的运用在HCC临床实践中。     

人工智能与检验医学

人工智能是一门正处于发展前沿的新兴学科,随着第三次技术浪潮的兴起,人工智能在检验医学领域中的应用飞速发展。通过对实验室信息管理系统中的海量数据进行机器学习和数据挖掘,人工智能不仅可以有效提高检验效率缩短检验周期,还能挖掘有效数据为临床诊疗提供重要信息。该文介绍了人工智能在检验医学领域中的最新应用进展,并初步探讨了未来的发展方向。     

人工智能在血液透析监测和并发症预测中的研究进展

终末期肾病的患病率逐年上升,血液透析是最常见的治疗方法。近年来,各种人工智能模型包括机器学习及深度学习模型在血液透析领域的研究日趋成熟,与普通线性模型相比,它们具有显著的优势和准确性,在运用血液透析患者数据来预测透析并发症、评估血管通路、管理液体容量和预测预后等方面进展迅速。在改进患者血液透析方案,提供个体化血液透析,防治并发症等方面具有很强的应用价值和广阔的前景。本综述总结了近年来人工智能模型在血液透析监测和并发症预测中的研究进展,希望为临床医生及护理工作者带来帮助,改善血液透析患者生存质量并延长生存期。     

机器学习在急诊医疗服务体系中的应用现状与展望

正机器学习(machine learning,ML)是计算机通过模拟人类学习行为并获取处理数据的方法。ML作为人工智能(artificial intelligence,AI)的一个分支[1],以精确快速处理大量数据为特点,目前已经应用到医学的很多领域,如医学影像、实验室检查、流行病学以及疾病的预测、识别与管理等。ML与传统统计方法相比,前者在处理大量复杂的数据,比如海量的医疗数据方面,表现出更佳的处理能力[2]。急诊医疗服务体系(em     

人工智能在糖尿病足中应用的研究进展

糖尿病足已成为全球公共健康问题的沉重负担之一, 人工智能作为一项具有变革性的新兴技术, 其精准、智能、高效的优势可以弥补传统糖尿病足风险评估、监测与管理的不足。本文综述人工智能在糖尿病足风险预测模型、创面图像分析、智能穿戴设备方面的应用现状, 分析在技术壁垒、数据质量及人才短缺方面面临的挑战及建议, 旨在为人工智能在糖尿病足领域的临床实践应用提供参考。     

人工智能在泌尿外科影像学诊断的现状及展望

目前在国内外,人工智能已经在泌尿外科领域的日常医疗保健中有所运用,如通过建立神经网络,从CT结果上预测尿石症的预后,结石清除率,预测术中出血量等,使医生更好地选择治疗方案。通过CT纹理研究,经深度学习和机器学习,准确鉴别肾脏良恶性肿瘤,提高透明细胞癌的检出率,大大降低漏诊及误诊率。使用放射学和纹理特征分析来研究膀胱癌,区分低级别和高级别肿瘤,使医生选定对病人创伤小的术式。并使用算法预测治疗反应,肿瘤复发率,从而延长患者生存率。开发前列腺癌Gleason评分预测、MRI计算机辅助算法诊断,手术结果和生化复发预测等,针对不同病人提供个体化治疗方案。研究发现,这些方法优于传统的统计方法。本文旨在全面回顾近年来人工智能在泌尿外科领域影像学应用的发展,从尿石症、肾肿瘤、膀胱癌、前列腺癌4种常见泌尿系疾病的影像学应用综述,为今后人工智能的临床运用提供更开阔的思路。      

深度学习在骨科领域的应用研究进展

深度学习是当前人工智能发展最为迅速的一个分支。深度学习可以在大样本数据中自动提取良好的特征表达，有效提升各种机器学习的任务性能，广泛应用于图像信号处理、计算机视觉和自然语言处理等领域。随着数字影像的发展，深度学习凭借自动提取特征，高效处理高维度医学图像数据的优点，已成为医学图像分析在临床应用的重要技术之一。目前这项技术在分析某些医学影像方面已达到放射科医生水平，如肺结节的检出识别以及对膝关节退变进行级别分类等，这将为计算机科学发展在医疗应用的提供一个新机遇。由于骨科领域疾病种类繁多，图像数据特征清晰，内容复杂丰富，相关的学习任务与应用场景对深度学习提出了新要求。本文将从骨关节关键参数测量、病灶检测、疾病分级、图像分割以及图像配准五大临床图像处理分析任务对深度学习在骨科领域的应用研究进展进行综述，并对其发展趋势进行展望，以供从事骨科相关研究人员作参考。      

基于人工智能算法的步态分析在疾病临床诊疗中的应用进展

<正>在过去几十年中，人工智能（artificial intelligence,AI）已被广泛地应用到搜索引擎、语音识别、人脸识别、自动驾驶等多个领域。近年来，现代医疗领域已成为人工智能领域新的研究热点。基于人工智能算法的步态分析是医疗领域的一个重要研究分支，本文总结了人工智能算法在临床步态分析中的应用进展。     

人工智能在检验医学中的应用及展望

人工智能正在影响着检验医学实验室的日常,从检验标本的采集、传输、检测到检验结果自动审核及综合评估,人工智能技术已经开始渗入到检验医学过程的多个环节,基于智能接口技术的人工智能将加速医学实验室的自动化和标准化建设,以检验大数据和深度学习算法相结合的人工智能技术也将有助于在已有的检验大数据中发现新知识、开发新模型、优化新标准,最终辅助在医患之间建立最佳的诊疗决策。该文对人工智能技术在检验医学领域的最新应用进行阐述,并对人工智能在未来检验医学领域的部分应用场景进行初步探讨。     

机器学习在急诊医学中应用的研究进展及展望

随着信息技术及医疗数据信息化的不断发展,越来越多的临床医生认识到人工智能或将彻底改变医学实践。机器学习可对大量医疗数据进行学习,探索数据集中的依赖关系,从而形成相应的医学模型;模型可对新的数据进行快速准确预测,有利于疾病早期诊断分级、辅助制定临床决策等。急诊医学面临着医疗资源相对短缺、急危重症患者识别及快速诊治需求等现状。在大数据时代,以临床需求为导向,机器学习为手段的智慧医疗或将成为解决上述问题的关键之一。     

基于PubMed护理人力资源信息化管理研究热点的共词聚类分析

目的 分析 PubMed 数据库中护理人力资源信息化管理研究的热点,了解该领域研究现状及发展趋势。方法 以 PubMed 收录的护理人力资源信息化管理相关文献为研究对象,使用 Bicomb 2.0、SPSS 25.0对主题词进行词频分析和共词聚类分析。结果 共纳入414篇文献,获得高频主题词36个,占总频次累计百分比为30.8%。通过共词聚类分析总结出护理人力资源信息化管理研究的5个热点：护理人力资源信息化管理的设计与实现;卫生保健提供的信息化发展;护理人力资源信息化发展的实践与应用;基于信息化管理的人文建设;护理信息化教育。战略坐标中,“护理人力资源信息化管理的设计与实现”位于第1象限;“护理人力资源信息化发展的实践与应用”位于第2象限;“卫生保健提供的信息化发展”位于第3象限;“护理信息化教育”和“基于信息化管理的人文建设”位于第4象限。结论 护理人力资源信息化管理研究热点分析有助于了解该领域的研究现状及发展趋势。数据质量及其标准化建设、高级卫生信息学专业认证、信息化系统开发与引入及社区卫生信息化建设的多学科合作等是未来研究的方向。