人工智能在乳腺癌诊治中的应用及思考

详细阐述人工智能在乳腺癌诊治领域应用情况,包括影像诊断、病理诊断、治疗决策、医疗辅助工具、医疗人工智能设备等方面,分析目前存在的问题,介绍相关实践情况并展望未来发展前景。     

人工智能医学应用的伦理问题

人工智能是指像人类一样能够理性思考和行动的智能系统。随着人工智能技术的兴起,其在医学领域得到日益广泛的应用。与传统医疗服务技术相比,人工智能的医学应用在提高医疗质量、降低医疗成本、优化治疗方案以及提高医疗效率方面都有较多优势。不过,人工智能的医学应用也提出了若干伦理挑战。如人工智能(只能执行特定任务或预定义)在医学领域应用中表现的安全性风险问题、患者隐私保护、应用的可及性和可负担性问题以及责任划分等方面的伦理挑战。     

加强设备质量管理提高医疗服务水平

随着科学技术的发展,病人的医疗需求不断提高,医疗诊断、治疗越来越依赖高精尖的医疗设备,因而医疗设备在临床诊断与治疗中的地位越来越重要.医疗设备的应用质量管理直接影响到治疗效果与病人安全,影响到整体医疗服务质量水平.如何加强医疗设备的质量管理,确保设备的安全有效是大家共同关心的问题.     

智慧医疗发展中的伦理问题

智慧医疗是互联网、物联网、大数据分析和人工智能在医学领域的整合和应用的结果,目前,中国智慧医疗发展迅速。但智慧医疗优势与风险并存,面临伦理挑战和问题：因此,智慧医疗技术限制增加隐私泄露和延迟治疗的风险,医疗获益的区域公平问题向人群公平问题转移,并引起人文与科技关系的平衡问题。智慧医疗需要遵循伦理基本原则和临床医学伦理学的经验,充分发挥智慧医疗的福祉,其发展中的伦理挑战需要在法律层面规范,同时也要通过伦理层面规范和引导。     

智慧医疗场景下人工智能应用伦理问题与治理路径探讨

随着人工智能在医疗健康领域的广泛应用,医学伦理学与科技伦理挑战也随之而来。作者归纳了人工智能在医疗健康领域的应用现状,探讨了目前人工智能技术应用于医疗领域导致的医生主体地位被削弱、数据或隐私安全风险增加、医患信任危机加剧、医疗资源分配不均加剧、事故责任界限模糊等伦理问题,剖析了上述伦理问题产生的原因,最后从强化医生主体地位、建立健全信息数据保护制度、增强患者对医务人员的信任感、提高医疗资源配置效率、完善事故责任界定体系等5个方面提出治理路径,以期为人工智能技术更好地助力医疗发展提供参考。     

可解释人工智能医疗应用的伦理问题

可解释人工智能推动医学发展的同时引发了不同以往的伦理挑战，这种新挑战表现在事前解释、事后解释两个方面。导致可解释人工智能医疗应用伦理问题的技术性根源是可解释性技术的负面效应，其社会性根源是相关道德原则和立法的缺失，主体性根源在于各利益相关方的利益多样性。因此，强化技术创新、可解释人工智能医疗应用伦理教育、对医护人员的培训和跨学科合作，完善相关道德原则和法律法规，实现个性化的交互式解释等对策是问题的解决之道。     

医院医疗设备维修的管理

随着医疗设备在治疗和诊断方面越来越广泛的应用,以及医疗设备科技含量的不断提高,各医院对医疗设备的投入越来越大。对医疗仪器进行有效的科学化管理,尤其是维修管理,已成为医疗机构的一项重要工作。     

人工智能医疗背景下医患关系面临的伦理挑战及对策建议

人工智能医疗使传统医患关系呈现新的样态，同时也出现了诸多伦理问题：难以保障患者权益、弱化医务人员主体责任、削弱医务人员实践能力以及挑战医务人员主体地位等。为应对人工智能医疗带来的伦理失范，推动和谐医患关系发展，需要完善相关法律法规与监管体系、坚持医务人员主体地位、提高公众对人工智能医疗的认知度和接受度、加强人工智能伦理制度建设。期望通过人工智能与专业伦理原则的结合，加速负责任地将人工智能纳入日常临床实践，为患者提供更优质的医疗服务。     

人工智能在肝移植领域的应用进展

人工智能在医学领域中应用非常广泛,医疗行业越来越多地采用这一先进技术以改善患者的就诊体验,提升诊疗效果.本文综合国内外文献,就人工智能在肝移植领域中的诊断、治疗、预后预测和器官分配方面的应用做一综述,为后续的研究提供思路和方向.     

智能影像辅助诊断在基层医疗机构的应用模式研究

随着人工智能产业的不断发展,利用AI技术在医学影像领域开展辅助诊断成为医疗信息化研究的重要方向,将AI深度学习技术与区域医疗的优质资源、知识相结合,研究了AI影像辅助诊断模型,将该模型用于影像基础读片可输出相应的诊断结果,辅助医生进行阅片。以AI胸片智能辅助诊断应用为例,阐述了人工智能在基层医疗机构的应用,解决了基层医疗机构有影像设备无专业阅片、诊断医生的问题,提升了基层医疗的服务能力和水平。     

智能医学发展战略思考

随着我国科技创新与人工智能的快速发展,人工智能在医学中的应用越来越广,时代提出了智能医学的概念。本文通过文献分析,调研与咨询,从大数据、互联网、人工智能与智能医学、智慧医疗,以及学科建设、人才培养、相关法规制度、伦理建设等方面提出智能医学发展战略相关建议。     

智慧医疗临床应用与技术

介绍人工智能临床医疗应用领域与主要成果,详细阐述相关人工智能技术发展及应用情况,提出建议,包括客观严谨地评估人工智能技术、更加关注政策支持及伦理问题、高度重视智慧型医生教育培养等。     

探讨医疗设备管理问题及解决措施

在临床医学治疗中,医疗设备应用越来越广泛,先进的医疗设备有助于给予患者更有效地治疗。为了更好保证医疗设备的应用效果,应针对医疗设备管理中存在的问题,采取有针对性的解决措施,提高医疗设备的管理水平。     

人工智能在牙体牙髓病学领域的应用研究

详细阐述人工智能在牙体牙髓病中的应用情况,涵盖诊断、治疗、预测等方面,分析其面临的挑战,包括医学数据采集、医学伦理等问题,以期为该领域临床诊疗提供参考。     

生成式大语言模型在医疗领域的潜在典型应用与面临的挑战

目的/意义 为快速适应新型人工智能技术发展,精准把握医疗人工智能发展方向,亟须系统地分析和梳理生成式大语言模型在医疗领域的潜在典型应用和面临的挑战。方法/过程 调研分析文献与公开报道,梳理总结生成式大语言模型在医疗领域不同任务中的应用尝试和评估结果。结果/结论 生成式大语言模型在医疗领域的应用逐渐增多,为医疗服务、医学研究和教育等方面提供智能辅助,同时也面临诸多挑战,如其本身存在的幻觉问题,以及数据隐私保护、伦理、结果可控性和算法可解释性等问题。     

高风险医疗设备的管理

随着社会的不断发展,医疗环境越来越好,当代的医疗工作是在医疗设备辅助基础上完成的,人们越来越依赖医疗设备对疾病做出诊断与治疗,医疗设备的不断进步显著地提升了医疗工作质量。但在实际的工作中,使用医疗器械千万不能盲目,要确保医疗设备的可用性与安全性、准确性。特别是在临床中应用频率较高的高风险医疗设备的管理,要格外地重视。通过对实际临床工作的探索我们发现:目前对于高风险医疗器械的使用质量管理上还存在许多问题,需要不断地去完善与提升。     

《中国医疗人工智能发展报告(2020)》蓝皮书正式出版

《中国医疗人工智能发展报告(2020)》蓝皮书日前由社会科学文献出版社正式出版发行。本书由国家卫生健康委医院管理研究所、《中国数字医学》杂志社联合国内知名科研院所及三甲医院共同编写而成。全书共七章,48万字。本书从“我国医疗人工智能产品分类与发展”总报告入手,内容涉及国际篇、政策法律篇、应用篇、学科技术篇及产业篇等。其中“国际篇”详细介绍了美国、欧盟地区医疗人工智能研究和应用现状;“政策法律篇”主要对我国医疗人工智能准入管理政策、相关法律研究以及医学伦理等内容进行了深入的剖析;“应用篇”除介绍了医疗人工智能在临床决策支持、语音识别、肺结节诊断中的典型应用外,还针对精神心理学领域以及慢性病管理方面的应用进行了深入的探讨与分析;“学科技术篇”重点讨论了医学人工智能科技投入产出模型的建立、前沿技术发展研究以及人工智能在生命科学领域的前沿热点;“产业篇”主要从医疗人工智能企业融资、研发投入、产品情况、产业发展困难与期望等方面,对我国医疗人工智能产业发展现状进行了分析,也对未来发展提出了政策建议。     

浅谈医疗设备的维修管理

随着医疗设备在治疗和诊断方面越来越广泛的应用，以及医疗设备科技含量的不断提高，各医院对医疗设备的投入越来越大。对医疗仪器进行有效的科学化管理，尤其是维修管理，已成为医疗机构的重要工作，医疗设备的维修是提高设备使用率的一项重要保障，由于使用方法，使用条件，产品质量等方面的原因，再好的设备也会发生故障，因此必须加强医疗设备的维修管理。     

人工智能在胰腺疾病诊断及治疗中的应用及展望

人工智能是计算机科学的一个分支,是一门新的技术科学。以强大的计算和学习能力而广泛应用于临床实践的各个领域。本文回顾了人工智能在胰腺疾病诊断及治疗中的应用,特别是在急性胰腺炎的严重程度及预后评估、胰腺癌的诊断和预后等方面。然而人工智能是以“大数据”为基础的,多中心数据库的建立仍需要我们进一步努力。此外,随着人工胰腺在糖尿病应用中的普及,人机关系在医疗实践中占的比重也会越来越大。人工智能技术将会给临床诊疗活动带来更多的便利。     

人工智能在医学影像领域的应用与挑战

人工智能与医学影像的结合被认为是最具发展前景的领域。其在医学影像中的应用,主要包括计算机辅助诊断、影像组学、影像基因组学等场景。当前,人工智能在医学影像领域的应用还处于初级阶段,面临着诸多来自技术和伦理的挑战,如数据质量问题、机器性能问题、算法偏见问题、隐私泄露问题以及责任划分问题等,需采取措施加以规避和制约。如:制定相应的法律法规和伦理规范,建立质控管理系统和监管体系,加强理论攻关和技术研发力度,推动人工智能技术不断走向成熟和完善等。