人工智能及机器学习在心血管疾病中的应用

人工智能(AI)及机器学习(ML)因其独特的优势逐渐在医学领域得到了较为广泛的应用.在心血管疾病中,该技术在处理电子病历记录中繁杂的数据,预测分析疾病发展及预后,自动分析和识别心血管影像学及心律失常,发现疾病新亚型等方面已经取得了一定进展.AI及ML在心血管疾病研究中潜力巨大,将会为心血管领域带来全新的突破.     

人工智能在糖尿病研究和临床中的应用

人工智能是经济全球化应运而生的产物,随着数字化时代的到来,人工智能在各个领域扮演着越来越重要的角色,包括不断更新迭代的医疗领域。糖尿病是一种以高血糖为特征的慢性非传染性疾病,众多学者致力于从创新的角度研究糖尿病的预测、智能诊断、并发症早期筛查、健康管理等方面,以促进全人类的健康发展。本文主要总结近些年来人工智能在糖尿病研究和临床中的应用,并对糖尿病诊疗的智能化和自动化提出未来展望。     

人工智能在肿瘤研究和临床中的应用

人工智能(AI)的快速发展为肿瘤防控带来新的机遇。本综述首先简要概述了AI的起源和基本要素,接着梳理了AI在肿瘤领域的获批产品,并围绕基于图像的肿瘤筛查和诊断,列举了AI在几大肿瘤中的重要研究进展。最后,从数据、算法、应用和伦理角度出发,总结了AI在肿瘤应用中的问题和展望,为未来肿瘤领域的AI研究提供更多思路。     

曲美他嗪在心血管疾病中的临床应用

目的：分析曲美他嗪治疗心血管疾病的临床应用。方法回顾分析我院2011年1月~2013年1月接诊的90例心血管疾病患者的临床资料,研究曲美他嗪在心血管疾病的临床应用。结果曲美他嗪治疗心血管疾病的临床应用日益广泛,是一种新型的抗心绞痛药物,具有保护心肌的作用,同时可以改善心肌细胞的能量代谢。结论曲美他嗪对心血管疾病的临床应用效果良好,无不良反应,具有重要的临床意义,值得今后在临床上的推广和应用。     

蛋白质组学技术在心血管疾病中的应用

蛋白质组学是研究蛋白质组的一个新兴科学,主要采用双向凝胶电泳、质谱分析、蛋白质芯片和生物信息学等高通量、自动化技术研究组织或细胞全部蛋白质变化。蛋白质组学技术已广泛应用于心力衰竭、冠心病、高血压、心肌肥厚、心肌病和心肌缺血再灌注等心血管疾病的发病机制研究,发现了以蛋白质组变化为特征的新发病机理,为药物防治提供了新的思路和方法。 基金     

高灵敏度CRP测定在心血管疾病中的应用

CRP(C-反应蛋白)是一种急性期血清蛋白,是一个传统的非特异性炎症标志物.细菌、病毒和其它感染,以及非感染性疾病如风湿类或恶性病变,均可引起血中CRP浓度升高.但近年来的最新研究成果发现,CRP浓度的微幅增高,被证实为冠心病或未来冠心病事件危险性的标志.目前已经建立高灵敏度CRP(hs-CRP)可进行大容量检测的方法,hs-CRP已经被建议用来在健康人群中做冠心病的筛查.     

心肌组织多普勒显像技术在心血管疾病中的应用观察

目的观察心肌组织多普勒显像技术在心血管疾病中的应用价值。方法选取心血管疾病患者60例作为观察组,并根据其疾病类型分为A组(26例,均为陈旧性室间隔心肌梗塞患者)和B组(34例,均为扩张型心肌病患者);选取同期体检健康,自愿参与者60例作为对照组。均行心肌组织多普勒显像技术检测,测量室间隔与左室后壁的运动速度,对其图像结果进行比较。结果 (1)经比较,A组与B组的室间隔与左室后壁的运动速度无明显差异,但均显著低于对照组,存在统计学意义(P0.05)。(2)A组梗塞部位无任何颜色显示,B组收缩期室壁动力普遍较低,彩色编码暗淡;对照组收缩中期室间隔和左室后壁为蓝色和红黄色编码,颜色鲜艳。结论在心血管疾病的临床诊断中,心肌组织多普勒显像技术可以准确评估心脏功能,还能反映出局部室壁的运动状况,具有显著的临床应用价值。     

人工智能技术在肺癌诊断中的研究进展和应用

随着科技的飞速发展,人工智能 （Artificial Intelligence,AI） 在医疗领域的应用愈发广泛,特别是在肺癌诊断方面备受瞩目。肺癌早期诊断对治疗和生存率至关重要,而 AI的应用有助于医生更精准地诊断肺癌,提高准确性和效率。 本文将详细介绍AI技术在肺癌诊断方面的研究进展,涵盖肺癌筛查、影像学诊断、基因突变检测、血液肿瘤标志物检测以及病理学检测等多个方面。然而,AI在肺癌诊断中的应用仍面临一些挑战,需要进一步的研究和改进。     

端粒在心血管疾病研究中的意义

端粒是真核细胞染色体末端的特殊结构，其长度随细胞增殖不断缩短。近来通过对动脉粥样硬化(AS)和高血压病的研究发现心血管系统的疾病也可出现组织细胞或外周血白细胞端粒长度的缩短。     

人工智能在医学的应用研究进展

人工智能技术的快速发展,得益于大数据、数据库、算法、算力的巨大进步,医学研究是人工智能的重要应用方向。人工智能与医学的融合发展,提高了医疗技术水平与医疗服务效率,为医生与医疗设备有效赋能,更好地服务于患者。特别在此次新冠肺炎疫情中取得的巨大成效,足见人工智能在医疗领域中发挥巨大作用,因此吸引了许多研究者不断深入探索。本文对近年来人工智能在医学方面应用的相关文献进行梳理,基于人工智能技术与医学研究的发展背景,重点论述人工智能在药物研发、辅助诊疗、语音识别和语义理解、健康管理、医院管理等领域的应用进展,分析人工智能在医疗领域应用存在的挑战,最后讨论人工智能在医疗领域的发展趋势。【关键词】人工智能;医学应用;技术挑战;综述     

蛋白质组学在心血管疾病中的研究及应用进展

随着人类基因组的完成,功能基因组学成为研究的重心,作为功能基因组学重要组成部分的蛋白质组学成为生命科学研究的前沿和热点。在人和动物中直接运用蛋白质组学分析将对不明发病机制的疾病研究有较大突破,并为新的治疗方法、诊断技术和新的药物靶点的研究提供线索。蛋白质组学与基因组学、生物信息学等领域的交叉研究形成了系统生物学研究模式。目前,蛋白质组学技术已经广泛应用于肿瘤、血液性疾病、自身免疫病等方面的研究,并且取得了一定进展,本文综述蛋白质组学在心血管疾病领域的研究进展。     

人工智能在危重症护理中的应用

人工智能能够同时处理海量数据,在临床疾病诊治中发挥着重要作用。危重症护理因具备高强度、高风险、快节奏等特征,成为人工智能广泛应用的领域。本文针对人工智能在危重症护理中的应用、挑战及应对措施展开综述。     

肝细胞生长因子在内皮细胞和心血管疾病中的作用

肝细胞生长因子（ＨＧＦ） 是一种多功能的细胞因子,它可特异地促进内皮细胞生长,而对平滑肌细胞没有作用。血管局部ＨＧＦ 系统以旁分泌和自分泌的方式保护和调节内皮细胞的功能。ＨＧＦ合成和分泌的减少可能与内皮细胞功能失调、动脉粥样硬化、再狭窄和高血压等心血管疾病密切相关。ＨＧＦ 基因治疗将为心血管疾病的防治打开新的思路     

心血管疾病患者血浆ET-RIA的临床分析

本文对临床确诊的 10 8例心血管疾病患者进行了血浆内皮素含量测定 ,现将结果分析报告如下。对象和方法一、对象 :本文对 30例体检人群及临床已确诊的 10 8例心血管疾病患者进行了血浆内皮素 (ＥＴ)含量的放射免疫分析。其中正常对照组 30例 (女 5 ,男 2 5 ) ,平均年龄 5 9 2 6岁(4 0～ 70岁 ) ;冠心病组患者 36例 (女 7,男 2 9) ,平均年龄6 0 39岁 (4 2～ 6 7岁 ) ;高血压组患者 41例 (女 11,男 30 ) ,平均年龄 6 0 6 9岁 (36～ 6 8岁 ) ;急性心梗 31例 (女 3,男 2 8) ,平均年龄 6 0 6 1岁 (4 6～ 6 9岁 )。 10 8例患者均为我院住院病人…     

人工智能在创伤骨科中的应用

新形势、新环境下,创伤骨科医师面临伤情更加复杂、人口老龄化加剧的严峻挑战。随着数据处理能力的飞速发展、医工交叉的深入,人工智能的应用正逐步延伸至医学各相关领域,同样也是未来创伤骨科的发展重要方向,将为创伤骨科面临的问题提出新的解决途径。人工智能将在诊断、处理、教育与研究、系统分析等领域促进创伤骨科的发展。然而,人工智能在创伤骨科的应用离不开数据安全性、稳定性的影响,仍然面临一些问题。本文就人工智能的概念及在创伤骨科中的应用与挑战做一综述,旨在汲取国内外先进的人工智能理念及先进技术,以期提升其在创伤骨科的应用,为患者提供精准化、个性化的诊疗服务。     

人工智能在军人心理服务领域的应用

人工智能正在加速世界军事变革进程,给军队作战样式、武器装备和战斗力生成带来根本性变化。如何运用人工智能创新军人心理服务方法与技术,以最大限度减少心理损伤减员,成为近年研究热点。本文从军人心理评估与选拔、军人心理预警、军事心理训练和军人心理干预四个方面着手,详细梳理了人工智能在军人心理服务领域的应用现状,以期为相关研究提供思路和发展方向。     

模糊学方法在小儿心血管疾病微机专家系统中的应用

本文介绍一种运用模糊学方法，开发的小儿心血管疾病专家系统，该系统能对１７种小儿心血管疾病进行诊断并提出处理意见，经与临床确诊的２３５例心血管疾病进行对比分析，符合率达９５．３％，本法便于将专家经验与数值诊断方法相符合，使不同疾病间的诊断与鉴别料易进行。     

miRNA在心脏发育和心血管疾病中的研究进展

miRNA是内源性非编码微小RNA,长度约22个核苷酸.愈是高等生物,miRNA数量愈多,这可能是高等生物生命多样化的原因之一.而且,在不同物种之间,其序列高度保守.miRNA通过调控靶基因表达参与调控多种生物学过程,并且与疾病发生发展密切相关.近来的研究证实,miRNA广泛参与心脏发育和心血管疾病发生发展.本综述将总结miRNA在心血管发育中的作用以及在心脏疾病中的作用机制,探讨目前的miRNA的研究策略,以及miRNA作为诊断标记物和药物治疗靶点的可能性.     

人工智能在医学影像诊断中的应用

人工智能在处理大数据、复杂非确定性数据、深入挖掘数据潜在信息等方面有着超越人类的优势。医学影像数据包含丰富的人体健康信息,是医生做出医学诊断的重要依据。面对复杂的医学影像信息和持续增长的医学影像诊断需求,医生人工影像解读暴露出的易受主观认知影响、效率低且误诊率高等诸多缺点愈加明显。本文从人工智能技术特点出发,结合具体病症分析人工智能在人体结构、病灶区的分割,疾病的早期诊断,解剖结构、病灶区的检测等方面的研究成果,最后总结现阶段人工智能在医学影像诊断中尚存在的问题,包括诊断结果可解释性差、医学数据量少及系统性评估标准缺失等,并进一步分析未来人工智能在医学影像诊断中的发展方向。     

硝酸酯类药物治疗心血管疾病患者的临床观察

目的 探讨硝酸脂类药物治疗早期心肌梗死的临床治疗效果.方法 回顾性分析我院80例早期心肌梗死患者,随机分为两组,治疗组40例采用硝酸脂类药物治疗,对照组40例采用他汀类药物治疗,比较两组之间的临床治疗效果.结果 临床治疗效果比较,治疗组总有效率明显高于对照组,所有患者没有发生严重并发症.结论 硝酸脂类药物能有效控制心绞痛症状,抑制血小板聚集,抑制平滑肌细胞增殖,值得在临床中应用.