人工智能诊断系统在视网膜疾病的研究进展

视网膜疾病是人类严重视力丧失的主要原因,糖尿病视网膜病变(DR)、青光眼视网膜病变、视神经病变及年龄相关性黄斑变性(AMD)等疾病的早期筛查及按时随访是疾病防治的重点。但由于眼科医生数量有限、难以开展大规模人工筛查。人工智能(AI)技术在眼科领域的应用为解决上述难题带来曙光。本文对AI在DR、青光眼视网膜病变及视神经病变、AMD等疾病诊断中的临床应用进行综述,探讨AI诊断系统在视网膜疾病教学中的应用,并指出目前AI诊断系统面临的问题,展望其在视网膜疾病领域的应用前景。     

人工智能辅助诊断肺结节的临床价值研究

背景　肺癌是世界上发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，CT早期筛查可降低肺癌患者的死亡率，但目前存在筛查人数多、医师工作量大及漏诊率高等情况。人工智能（AI）为筛查早期肺癌的新兴手段，研究其对肺结节的诊断价值具有重要的临床意义。目的　探讨AI诊断肺结节的应用效果和临床价值。方法　选取2017年7月-2019年7月于锦州医科大学附属第三医院确诊的120例肺结节患者（共筛查出256个肺结节）为研究对象。分别采用AI阅片和医师阅片方法判读所有患者的胸部CT，比较两种阅片方式诊断磨玻璃结节（GGN）的阳性率，并采用Kappa检验评定两种方法的一致性。以病理检查结果为“金标准”，计算两种阅片方法在恶性肺结节诊断中的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）。结果　AI阅片诊断GGN的阳性率〔87.2%（95/109）〕高于医师阅片〔68.8%（75/109）〕，差异有统计学意义（χ2=10.686，P=0.001），两种诊断方法的吻合度较弱，Kappa系数为0.019。54个经过病理检查的肺结节中，恶性肺结节47个，良性肺结节7个。AI阅片与医师阅片用于诊断恶性肺结节的灵敏度分别为91.5%、87.2%，特异度分别为57.1%、85.7%，阳性预测值分别为93.5%、97.6%，阴性预测值分别为50.0%、50.0%。AUC分别为0.743、0.845。结论　AI阅片诊断GGN的阳性率更高，用于临床可降低GGN的漏诊率；AI阅片诊断恶性肺结节的特异度低于医师阅片，灵敏度高于医师阅片，建议采取AI联合医师阅片方式应用于临床。     

基于人工智能+影像组学在骨肌系统疾病中的临床应用与发展

随着人工智能（AI）在检测、诊断、危险分层和预后预测骨肌系统疾病中应用方面的迅速增加,人工智能可以利用大量电子健康数据和成像研究建立辅助预测模型,对病人的信息进行处理,最终提出诊断意见、疾病预后及治疗方案。通过介绍基于人工智能的影像组学在肌肉骨骼系统疾病中的临床应用与发展,同时增进骨科临床医师对骨骼肌疾病的影像学更多的认识。     

人工智能在肝细胞癌研究的应用现状与前景

原发性肝癌是严重危害人类生命健康的重大疾病,中国是肝癌高发国家,发病率及死亡率近年来仍有逐步升高的趋势。近年来人工智能（AI）飞速发展,尤其在医学领域中的应用范围不断扩大。本文分别从肝脏恶性肿瘤的基础研究、临床诊断、治疗与预后评估、药物研发等方面,概述了AI在肝癌防治中的应用进展,同时对今后的研究方向进行了展望。     

人工智能辅助新型冠状病毒肺炎诊断及预后预测模型相关进展

新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的传染性极强,多数感染者最初表现为无症状,这会导致SARS-CoV-2进一步扩散与传播;而进入重症阶段的患者会出现病情恶化甚至死亡。因此,建立可以早期准确诊断与预后预测的模型有望改善患者临床结局,对于大流行的防控至关重要。人工智能（AI）是计算机领域的一个重要组成部分,已被广泛应用于医学领域,并展示了其优势。在新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情下,基于影像学和临床变量开发AI辅助COVID-19诊断及预后预测的模型具有广阔前景。本文就国内外利用AI开发COVID-19辅助诊断及预后预测的相关研究作一综述。     

人工智能应用于基层医院糖尿病视网膜病变大规模筛查的临床价值研究

目的探讨人工智能（AI）系统用于基层医院糖尿病视网膜病变（DR）筛查的临床价值。方法选取2020年7月至2021年12月在海宁市人民医院行DR筛查的28300例（56600眼）糖尿病患者为研究对象,采用分层随机取样法抽取3512例（7024眼）糖尿病患者进行研究。以AFC-330自动免散瞳眼底照相机拍摄的眼底图片作为图片库,由AI系统（浙大睿医AI系统视网膜阅片系统）行DR诊断、DR分级诊断和有转诊意义的DR（RDR）诊断。并由本院眼科医师在眼底照相、光学相干断层扫描成像（OCT）和荧光素眼底血管造影（FFA）检查结果参考下给予DR诊断、DR分级诊断和RDR诊断。比较AI系统阅片与眼科医师阅片对DR诊断、DR分级诊断、RDR诊断效能及单张阅片平均耗时。采用Kappa检验评估AI系统与眼科医师诊断DR、DR分级及RDR的一致性。结果7024眼中,以眼科医师诊断为金标准,AI系统诊断DR的灵敏度为91.69%,特异度为98.63%,两者对DR诊断的一致性比较差异有统计学意义（Kappa=0.831,P＜0.001）。AI系统诊断轻度NPDR、中度NP-DR、重度NPDR及PDR的灵敏度分别为82.72%、84.36%、86.11%、86.95%,特异度分别为98.93%、99.27%、99.92%、99.97%,两者对DR分级诊断的一致性比较差异有统计学意义（Kappa=0.847,P＜0.001）。AI系统诊断RDR的灵敏度为88.16%,特异度为99.32%,两者对RDR诊断的一致性比较差异有统计学意义（Kappa=0.828,P＜0.001）。AI系统单张阅片平均耗时为（1.58±0.22）s,短于眼科医师的（5.83±2.11）s,差异有统计学意义（P＜0.001）。结论AI系统用于糖尿病患者DR诊断、DR分级诊断以及RDR诊断的灵敏度、特异度与眼科医师相当,两者具有高度一致性,可用于基层医院大规模的DR初筛工作。     

脓毒症合并肾上腺功能不全/相对肾上腺功能不全的糖皮质激素治疗进展

近年来脓毒症患者常见的并发症是肾上腺功能不全（AI）,同时也可能出现相对肾上腺功能不全（RAI）,导致其体内血浆皮质醇水平降低,造成高病死率。但近年的研究中,关于脓毒症合并AI/RAI尚缺乏深层的认识,而且目前尚无统一的诊断标准。本文介绍了脓毒症合并AI/RAI的流行病学、发病机制、诊断标准及治疗干预,表明糖皮质激素可以通过升高脓毒症合并AI/RAI患者的血浆皮质醇水平,改善预后。     

人工智能技术在肺癌临床诊疗中的应用与展望

人工智能(AI)技术通过优化临床医生的工作流程显著提高了生产力,使现有工作人员能够服务更多患者,改善患者预后并减少健康差异。AI技术赋能于影像筛查、病理诊断、血液标志物检测和基因组学分析等方面,通过对大量临床数据进行分析,可以辅助临床医生快速精准地进行肺癌诊断。在肺癌治疗方面,AI能够为医生提供智能决策建议、制订手术计划和预测治疗效果等。相信在未来,随着技术的不断进步和创新,AI技术将在肺癌乃至医疗全域发挥越来越重要的作用。     

bax、p27蛋白表达和PI、AI在高分化甲状腺癌鉴别诊断中的应用价值

甲状腺癌较常见，病理形态学诊断高分化甲状腺癌和判断预后有难度。因此，将病理形态学诊断高分化甲状腺癌过渡到形态学诊断与分子水平诊断的结合是当前甲状腺癌研究热点之一。研究表明bax和p27基因异常表达与多种肿瘤细胞增殖、凋亡调控以及预后相关，而细胞增殖、凋亡调控异常与多种肿瘤发生、发展密切相关。本研究通过检测甲状腺肿瘤bax、p27蛋白表达和增殖指数（PI）、凋亡指数（AI）情况探讨它们作为良、恶鉴别诊断指标的应用价值。     

人工智能技术评估和预测黄斑水肿的研究进展

黄斑水肿（macular edema, ME）作为一种致盲性的病理体征产生于多种病因中，尤其是在糖尿病视网膜病变、视网膜中央静脉阻塞疾病，常常导致患者双眼视力严重下降，并且这种体征会持续存在。近些年，黄斑水肿作为致盲性的病理表现受到越来越多的关注，关于其诊断、治疗、预后、病情监测以及预测的研究也日益增多。眼科影像学作为眼部疾病的早期筛查、评估和诊断的主要方法。随着眼科多模态成像技术不断成熟，应用人工智能(artificial intelligence, AI）评估和预测黄斑水肿成为可能，这将极大地提高黄斑水肿患者的临床治疗效果。     

人工智能在脊柱畸形诊疗中的应用及展望

随着人工智能的发展,医疗健康领域成为其最重要、最有潜力的应用领域之一。脊柱畸形的诊治是脊柱外科领域的研究热点,人工智能在该疾病的筛查、诊断、手术规划与实施、预后、康复中逐渐发挥不可或缺的作用。然而,目前人工智能在脊柱畸形诊疗中的应用尚处于初步阶段,仍有诸多问题亟待解决。本文就人工智能在脊柱畸形的筛查、诊断、手术规划及实施、预后、康复中的研究进展进行综述,并展望未来发展方向。     

人工智能技术在肝脏肿瘤中的应用与展望

近年来人工智能技术发展迅速,应用范围不断扩大。在医学领域,人工智能技术已在影像学、病理诊断、疾病管理、药物研发、手术导航等诸多方面崭露头角。肝脏肿瘤是我国常见疾病,人工智能技术在这一领域的研究和应用前景广阔。本文概述了人工智能技术在肝脏肿瘤的影像学和病理诊断、预后判断、治疗方案选择、手术辅助等方面的研究进展,并展望人工智能技术在肝脏肿瘤个体化、精准化诊治的推动作用。     

人工智能在青光眼诊断中的应用

近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域的应用范围不断扩大,已成为医疗行业关注的焦点,利用人工智能、机器学习及深度学习诊断眼科疾病的研究也逐步展开.青光眼是一种常见致盲性眼病,具有隐匿性和渐进性,早期诊断和干预可以降低青光眼视力丧失的风险并极大地改善预后.目前,AI系统在诊断青...     

人工智能在骨关节炎诊疗中的应用进展

骨关节炎（OA）是临床常见的退行性疾病,晚期可导致关节功能丧失,具有致残率高的特点,目前尚无有效的根治方法。因此,早期诊断和精准治疗是改善治疗效果的关键。人工智能（AI）属于多学科交叉融合的研究热点,近年来已逐渐应用到OA诊疗过程中,能够提高OA的诊断准确性、改善临床治疗和预后效果。本文通过归纳相关文献,对AI在OA诊疗中的应用现状进行系统阐述,发现其在辅助OA影像诊断、手术治疗、疾病进展预测和术后康复等方面具有潜在的应用价值,但也存在数据采集不规范、算法系统不稳定等局限,今后应建立标准化的临床样本数据库,持续优化算法模型,使AI技术更好地参与OA诊疗。     

基于人工智能模型筛选与生成先导化合物的研究进展

良好的先导化合物对于药物研发具有深远影响，可以提高药物上市的成功率。利用传统方法发现先导化合物存在成本高且耗时的问题，而人工智能（artificial intelligence，AI）可以高效发现良好的先导化合物。本文系统地总结了通过人工智能的筛选模型与生成模型获得先导化合物的研究进展，按照输入信息的类型归纳整理不同的模型，重点介绍了利用筛选模型实现药物重定位和利用生成模型实现多目标药物设计，探讨了人工智能在先导化合物研究领域的发展前景，为人工智能在先导化合物方面的应用提供新的研究思路。     

先天性心脏病心音听诊筛查的人工智能技术应用现状

近年来,电子听诊器结合人工智能技术实现了心音的数字化采集和先天性心脏病的智能识别,为心音听诊提供了客观依据,提高了先天性心脏病诊断的准确率。现阶段基于人工智能技术的智能听诊技术主要侧重于人工智能算法的研究,国内外学者也针对心音音频数据的特点设计总结了多种有效算法,其中梅尔频率倒谱系数（MFCC）是最常用且有效的心音特征,被广泛应用于智能听诊技术中。然而,当前心音智能听诊技术均基于筛选的特定数据集实现,并且尚未在实际临床环境中基于大样本进行实验验证,因此各个算法的实际临床应用表现尚待进一步验证。心音数据匮乏,特别是高质量、标准化、带疾病标注且公开的心音数据库的缺失,进一步制约了心音智能诊断分析技术的发展和听诊筛查的应用。因此,相关医疗单位应当组织有关专家共同建立先天性心脏病心音听诊筛查的专家共识和标准化心音听诊筛查流程,并以此建立权威心音数据库。本文就现阶段基于人工智能的听诊算法和硬件设备在先天性心脏病听诊筛查中的研究及应用进行综述,提出人工智能心音听诊筛查技术在临床应用中有待解决的问题。     

人工智能方法在抗菌肽筛选领域的应用及展望

抗菌肽（antimicrobial peptides,AMPs）是一类具有广谱抗菌活性的小分子肽,其独特抗菌机制能够有效治疗感染性疾病,且不易产生耐药性。然而,利用传统实验方式虽然能够筛选出具有抗菌活性的AMPs,但是筛选过程繁琐,人工智能筛选方法则更加快捷便利,在探索新型天然抗菌肽中展现了巨大的潜力。本文总结并比较了人工智能筛选AMPs的相关策略,包括应用于模型训练的数据来源、人工智能机器模型以及应用于模型筛选新型抗菌肽的组学数据,并对应用的前景和优势进行展望,以期为抗菌肽的鉴定识别、研发改造提供新思路。     

AI辅助预估乳腺癌淋巴结转移的研究现状及前景

人工智能(artificial intelligence,AI)在病理学中最重要的潜在应用之一,是根据形态学特征预测患者的预后和对特定疗法的反应.乳腺癌作为全世界最常见的恶性肿瘤之一,也是导致女性恶性肿瘤死亡的主要原因,是临床关注的焦点.乳腺癌腋窝淋巴结转移是重要的预后因素,能否准确评估腋窝淋巴结转移情况影响临床诊疗决...