人工智能技术在胃肠及肝脏疾病诊疗中的应用研究进展

人工智能(AI)是集理论、方法、应用研究与开发于一体的新学科,其对医疗领域产生了巨大影响。目前,AI技术已广泛应用于消化系统疾病的诊疗中,其通过数据处理、模型建立和模型验证等流程辅助临床医生检测和评估病变、促进治疗及预测治疗反应和预后。该文对AI技术在部分胃肠疾病和肝脏疾病诊疗中的应用研究进展进行了综述。     

人工智能技术在临床药学中的应用

本文对模式识别，专家系统，智能数据库，人工神经网络这几类重要的人工智能技术的研究进展及其在临床药这中的应用作了综述，旨在展示人工智能技术在临床药学领域的应用前景。     

气相色谱保留时间预测在药品残留溶剂测定中的应用

目的：通过计算预测有机溶剂在等温和程序升温条件下的保留时间，对测定药品残留溶剂时的色谱条件进行优化。方法：首先确定有机溶剂的气相色谱保留值方程，再运用Excel表计算有机溶剂在不同柱温条件下的预测保留时间，进而优化色谱条件，缩短分析时间。结果：可以获得良好的预测准确度。结论：保留时间预测应用于药品残留溶剂测定时色谱条件优化，可以减少预试验次数，较快地选择出合适的色谱条件。     

基于人工智能的蛋白质属性预测的潜能与应用

蛋白质作为生命系统的核心构成要素,其结构和功能的精准理解对揭示生物学过程及药物开发至关重要。随着人工智能技术的飞速发展,其在蛋白质工程领域的应用,特别是在蛋白质属性预测方面,已成为研究的热点。综述简介了生物医学工程领域的最新动态,突出了人工智能技术在蛋白质工程中的重要作用,并着重讨论了人工智能在蛋白质属性预测方面取得的创新性成果,及其在此领域的应用潜力与面临挑战。     

人工智能算法在全新药物结构设计中的应用进展

人工智能算法在药物设计中得到了越来越广泛的重视,并取得了卓著的研究成果。分子生成算法作为其中一类独特的应用技术,已开始显现出能够取代传统药化专家设计的潜力。为了更好地解决药物发现中的实际问题,精确的分子性质预测模型、三维结构生成和统一的测试数据集都是非常必要的。总结了人工智能算法在全新药物结构设计中的应用进展,重点介绍了不同的分子表征形式、神经网络架构的技术细节及优缺点等。     

人工智能在前列腺癌诊疗中的应用

人工智能（artificial intelligence,AI）是研究怎样在机器上模拟、扩展人的认知功能,包括学习、分析及对应问题做出类似甚至超越人类智能反应的一门学科。近年来,人工智能技术已经在医疗影像、疾病诊断和预测、虚拟助手、病理学、医院管理等方面有了初步应用。机器学习和深度学习作为医学人工智能的核心技术,其发展推动了人工智能在医学领域的研究。本文就人工智能在前列腺癌诊疗中的应用现状及前景进行了探讨。     

人工智能在新药研发中的应用进展

近年来,人工智能技术快速迭代,为生物制药行业的高质量发展带来了新机遇。其作为新一代信息技术,将成为推动经济发展,助力疾病预防与诊疗,以及创新药物与医疗器械研发应用的核心驱动力之一。从药物设计、化学合成、药物再利用、多重药理学和药物筛选这5个方面综述了人工智能在新药研发中的应用进展,介绍相关成功案例,并分析了现阶段人工智能应用于新药研发所面临的挑战。     

人工智能在医用内窥镜临床应用中的展望

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。     

人工智能在毒性病理学中的应用

毒性病理学是临床前药物安全性评价的重要组成部分。随着计算机科学的发展和全切片数字扫描切片技术的发展,人工智能（AI）已经广泛应用于药物安全性评价领域,也包括病理学的各个方面,如诊断病理学、兽医诊断学、病理学研究、监管毒理学和病理学初级阅片及同行评议等。AI病理学平台的应用逐渐影响精准医学和个性化医学的未来发展。然而,与其他重要的科学技术进步一样,AI在毒性病理学领域的实施和应用也面临巨大的挑战。通过简要综述数字病理学的发展、算法类型、AI在毒性病理学中的应用概况、AI的监管环境等,以期为AI在毒性病理学中的研究发展及广泛应用提供新的思路。     

人工智能在乳腺癌超声诊断中的应用进展

乳腺癌是女性癌症致死的主要原因,早诊断、早治疗对改善患者预后十分重要。超声是乳腺癌首选的影像学检查方法,但准确率差异较大,增加了乳腺癌的漏诊、误诊风险。人工智能采用特定的算法对超声影像进行智能处理,通过训练和优化算法,从而开发高精度、高效率的乳腺癌识别模型。目前计算机辅助检测手段在乳腺癌超声中的应用逐渐得到推广,人工智能的联合应用在乳腺疾病超声诊断领域发挥了缩短检查时间、有效提高检出率及诊断准确率等优势作用。本文主要就人工智能在乳腺癌超声诊断方面的应用现状及其临床应用潜力进行综述。     

人工智能在药物发现中的应用与挑战

新药研发存在周期长、费用高和成功率低等特点。人工智能技术是近些年来的热点技术之一,在很多领域都有非常广泛的应用,多种人工智能方法已经成功应用于药物的发现过程。综述总结了常用机器学习方法和深度学习方法在药物研发领域中的应用,同时也提出了人工智能存在的问题和面临的挑战。整体而言,人工智能技术在药物研发领域发展潜力巨大,将为医药发展带来新的机遇和希望。     

组合预测技术在抗生素管理中的应用

组合预测技术在抗生素管理中的应用万星火邢桂荣（唐山市骨科医院唐山０６３０００）有些药品如生物制剂、抗生素类或其它化学稳定性较差的药品，在贮存时受温度、湿度、时间等因素的影响，随时间的延续各有不同的分解或变化，使含量或效价减低，它的有效性受时间限制。...     

模拟技术在预测住院病人数中的应用

预测技术作为一门科学，已在医院管理中得到广泛的应用。预测方法较多，但模拟预测技术应用于医院管理较少报道。本文仅就模拟技术在预测住院病人数方面的应用作初浅的探讨。１计算方法与步骤资料来自我院１９９５年１～１２月份住院病人统计数据，根据１９９５年的数据（...     

人工智能在抗肿瘤药物研发中的应用与进展

随着人工智能的飞速发展以及人们对肿瘤疾病机制的认识逐渐加深,人工智能在抗肿瘤药物的研发中起到了重要作用。本文简要介绍了人工智能的主要模型及在药物研发方面的优势,并基于结构、配体、肿瘤细胞表型及电子健康记录四大方面综述了近年来人工智能在抗肿瘤药物研发中的应用与进展,并总结了人工智能应用于抗肿瘤药物研发中的机遇与挑战,以期为从事相关领域的科研技术人员提供思路与参考。     

图片初步人工智能检测在新生儿黄疸诊疗中的应用价值

目的 探究图片初步人工智能检测在新生儿黄疸诊疗中的应用价值.方法 对2018年10月—2019年12月江西省新余市妇幼保健院200例新生儿黄疸患儿的临床资料进行回顾性分析,根据黄疸类型分为生理性黄疸组(n=102)和病理性黄疸组(n=98).采用图片初步人工智能检测分析检测系统收集两组患儿相关数据,比较两组新生儿经皮测...     

人工智能心电监测在心律失常检测中的应用价值

目的 评价基于人工智能心电监测(AI-ECG)对心律失常检测的临床应用价值.方法 选择在河北北方学院附属第一医院心内科就诊的1240例患者作为本实验的研究对象,运用乐普人工智能心电记录设备(AI-ECG组),采取胸带佩戴方式,得到24 h人工智能心电监测分析结果;且同时对研究对象采用常规24 h动态心电图(Holter...     

人工智能辅助诊断技术在超声心动图诊断房间隔缺损中的应用研究

目的 探讨人工智能辅助诊断技术在超声心动图诊断房间隔缺损(ASD)中的应用价值.方法 回顾性分析2020年6-9月首都医科大学附属北京安贞医院小儿心脏中心确诊的80例ASD患者的临床资料.另选取同期因心脏杂音行超声心动图检查并排除ASD的体检者39例.收集所有受试者的二维及彩色多普勒超声心动图静态图像,按60％和40％...     

人工智能在骨肌影像中的诊断应用进展

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。     

人工智能在新药发现中的应用进展

人工智能在新药研发领域中发挥着至关重要的作用。目前,自然语言处理、机器学习、深度学习、知识图谱等人工智能关键技术已广泛应用于新药研发的各个环节,全球多家人工智能企业与制药企业也开启了深度合作模式,为生物医药的发展带来了新的机遇。介绍了机器学习方法和深度学习方法在新药发现领域的应用进展及相关企业,并总结了人工智能应用于新药发现的机遇与挑战,旨在为从事人工智能+新药研发工作的科研技术人员提供思路与参考。     

人工智能在新药研发中的应用现状与挑战

人工智能作为一种新兴技术,是新药研发实现降本增效的重要方式之一,人工智能+新药研发已成为中国医药企业加速创新转型的重要驱动力。对国内外相关文献和资料进行检索和归纳,重点分析人工智能在新药研发领域的应用模式,总结开展人工智能应用的企业主体及应用场景,探究我国人工智能赋能新药研发面临的主要挑战。