人工智能在检验医学领域的应用与趋势

人工智能技术发展迅猛,已在多个学科领域实现了突破性进展,人工智能对推动检验医学的进一步发展意义深远,当前,人工智能技术已逐渐渗透到检验科工作的各个流程如检验数据处理、检验数据挖掘及检验科质量控制等,不仅提高了效率,也为临床诊疗提供了重要的信息,检验医师的职能在未来也很可能会进行相应的转型调整。因此,由人工智能来推动下一...     

人工智能在检验医学发展中的重要作用

检验大数据涉及全身各系统并随着疾病的变化而变化,纵横交错,导致目前我们还没有突破检验结果综合分析的瓶颈。借助人工智能,通过检验大数据处理,根据疾病特点对检验数据结果进行全面的综合分析,通过模拟、延伸和扩展将检验数据与疾病的诊断、鉴别诊断、治疗效果评价和预后判断联系起来,产生具有最高水平的智能分析,突破人脑对巨大数据同时...     

大数据与人工智能在医学领域的应用进展

随着信息技术在医疗行业的发展,以非结构化数据为主的医疗数据急剧增长,利用大数据技术对其进行处理,可生成不同主题的数据库,创造巨大的附加价值。同时,以深度学习为核心的人工智能技术迅猛发展,人工智能辅助诊疗迎来了巨大的发展空间,有助于指导医疗活动,提高医疗诊治效率。大数据、人工智能与医疗行业的结合将成为未来重要的发展方向。本文就大数据与人工智能在医疗行业的应用进展进行阐述。     

人工智能对我国检验医学的机遇与挑战

人工智能(AI)应用于医疗健康领域是大势所趋,将全方位推动检验医学的变革。该文结合我国检验医学的发展现状,探讨了AI相关技术在提升检验流程的自动化程度、挖掘检验数据的辅助诊断价值、重塑检验行业服务模式中的应用潜力,进而从检验医学工作者的角度,设想未来面临AI取代检验科日常工作带来的冲击,如何实现向检验数据管理人员或检验医师的职能转型,开创人-机协同的检验医学新时代。期望该文对检验医学领域AI发展方向的推演能为广大检验同仁及智能医疗从业者提供启发和参考。     

人工智能在检验医学领域的应用和发展

随着计算机运算能力的提高, 机器学习和深度学习算法不断发展, 人工智能(AI)逐渐成为人类活动的重要工具, 也为生命科学和医学领域赋予了新的生命力。对于检验医学而言既是机遇, 也是挑战。检验大数据和AI算法结合, 推动了形态学检验能力的提升、检验流程的优化、新知识的发掘和疾病诊断模型的研发, 成为临床疾病预防、诊断和预后预测的便捷、智能的助手。     

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。     

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...     

医学检验大数据应用的思考

21世纪是大数据时代,医学检验大数据(big data in laboratory medicine,BDLM)也越来越受到关注。然而,在医学检验工作中应用BDLM还存在不少问题。该文综述了应用BDLM的基础、BDLM对科研选题的要求、应用BDLM成功案例和对BDLM应用的展望,希望可以帮助医学检验同行了解BDLM,并进而推动BDLM的应用。     

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。     

“检验医学”遇上“人工智能”

陈鸣:人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新兴学科,其发展最早可溯源至20世纪50年代,1956年McCarthy在美国达特默斯的一次学术会议上第一次提出“人工智能”的概念。近年来,随着AI相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件的整体发展,AI技术取得了突破性的进展。2017年7月8日国务院印发的《新一代人工智能发展规划》正式将AI上升到国家发展规划高度,其中针对医疗领域提出了“推广应用人工智能治疗新模式新手段,建立快速精准的智能医疗体系”的任务部署。我国检验医学发展从原始的手工检验起步,经历了半自动化分析到全自动化分析的检验现代化阶段,目前正处在全实验室自动化和实验室信息化时代,而AI可能为检验医学的下一步发展注入新的活力。目前,以专家系统(MES)、人工神经网络(ANN)、数据挖掘(DM)为支撑的AI技术在疾病诊断、提升检验流程自动化程度、个体化结果的分析和DM等医学检验领域得到了广泛应用。本期主持人邀请了国内从事智能检验研究的多位专家,一起来探讨AI技术目前在智能检验领域的优势与挑战,同时对下一步AI技术领域的方法方向进行了展望。     

循证医学在检验医学中的应用进展

循证医学（Evidence Based Medicine，EBM）是遵循证据的医学，是国际临床医学领域迅速发展起来的新学科，是以最新、最佳的科研结果为依据的临床科研方法学。     

免疫胶体金技术在医学检验领域的应用与进展

免疫胶体金技术是一种以胶体金作为示踪标志物的固相标记新型免疫检测技术,因其具有快速、简单等优点,在医学检验的定性或定量检测中得到了日益广泛的应用。本文从免疫胶体金检测技术在医学检验领域的应用进展作一简要综述。     

基于大数据和人工智能的超声医学发展现状及问题研究

超声医学进入大数据时代,与实际业务的融合促进日益加深。本研究梳理了大数据和人工智能(artificial intelligence,AI)技术在甲状腺结节、乳腺肿瘤等疾病的超声诊断中的应用现状。超声AI的优势是减轻医务人员工作量、提高诊断效率、提高诊断准确率、辅助疾病预测、提高基层服务能力。应用方面的问题包括缺乏准入的监管制度、诊断流程,责任界定不清晰。因此,超声AI应强化超声影像数据基础,优化算法算力;注重人机协同;加强准入管理,加强应用监管。     

循证医学在检验医学中的应用

循证医学（evidence—based medicine,EBM）是以证据为基础的医学,循证医学在检验医学的应用即为循证检验医学（evidence—based laboratory medicine,EBLM）。EBLM就是遵循EBM的核心思想,在应用大量可靠的临床资料和经验的基础上,研究检验项目临床应用的价值,为临床诊断、疗效观察、病情转归提供最有效、最实用、最经济的检验项目及检验组合,并最终获得可靠的检验信息资料,为医疗决策提供循证。     

纳米技术在医学检验领域的应用研究进展

纳米技术是指在纳米尺寸上研究和应用原子、分子的结构特征及其相互作用的综合性的高科学技术，它将生物兼容物质的开发、利用生物大分子进行分析与检测技术进行优化，将目前的医学检验技术引入微型、微观、快速、动态、功能性和智能化的领域，并已取得了一些研究成果。纳米技术在医学检验领域中的应用将成为21世纪医学发展的必然。本文就纳米技术在医学检验领域的应用及研究进展综述如下。     

人工智能在护理领域的应用现状及发展前景

总结人工智能在护理领域的应用现状,从临床工作应用、老年照护、协助护理诊断、管理慢性病4个方面进行分析,对其在护理领域的发展前景进行展望,探索人工智能在护理领域应用的挑战与困境。     

分子生物学技术在医学检验中的应用进展

分子生物学技术是医学技术操控和救护的基本手段。文章总结了医学检测中常用的分子生物学技术,并列出了分子生物学在病原微生物临床检测、肿瘤诊断与评估、遗传病检测、免疫系统疾病诊断等方面的具体应用,应予以重视。     

人工智能如何改变指南的未来

近年来,人工智能的快速发展和进步对医学领域的影响日益加深。科技部发布的人工智能指南明确提出要加大人工智能技术在医药卫生领域应用的支持力度。临床实践指南作为医疗实践的重要指导性文件,可以规范医务人员的诊疗行为,缩小最佳研究证据与当前实践之间的差距,具有重要意义和价值。如何利用人工智能技术加速指南的制订流程,提高其制订效率,创新其传播与实施模式,乃至改变指南的未来发展,已引起国内外学者的广泛关注。本文就人工智能在临床实践指南领域的应用现状和发展前景进行分析和讨论,并在此基础上提出促进人工智能与临床实践指南结合的思考与建议。     

循证医学及其在医学检验中的应用

循证医学 (ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｂａｓｅｄｍｅｄｉｃｉｎｅ ,ＥＢＭ )就是遵循证据的临床医学 ,其起源于 19世纪中叶的法国巴黎或更早时期。近 10年来 ,循证医学有了新的发展 ,成为包括循证医疗、循证诊断、循证决策、循证护理等近 10余个分支的医学学科[1] 。循证医学在医学领域中的迅速兴起 ,为以个人经验为主的临床医学注入了新的活力。“证据”是循证医学的基础 ,它主要来源于医学文献的研究报告 ,特别是采用随机对照实验 (ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｔｒｉａｌ,ＲＣＴ)及设计合理、方法严谨的临床研究数据 ,针对临床医学…