人工智能在心血管疾病研究和临床中的应用

本文从心血管疾病的诊断、预测、治疗和基础研究等多方面简述了人工智能(AI)在心血管疾病研究和临床中的应用,回顾了AI在这些领域的应用,分析了其面临的困难和未来前景。AI在心血管疾病的诊断和预测领域已经取得广泛进展,如AI结合心电图和心血管影像数据可实现精准诊断,AI联合心血管影像数据和其他临床数据可实现冠状动脉疾病、先天性心脏病、心力衰竭等心血管疾病的早期筛查和风险预测,但其适用范围仍有待进一步观察。此外,AI辅助的心血管介入治疗和临床决策等尚处于开发阶段,AI辅助的多组学研究也远未达到临床应用水平,是未来的主要研究方向。在此基础上,总结了AI在心血管疾病的诊断、预测、治疗和基础研究中所面临的问题,并对AI在心血管领域的应用前景进行了展望。     

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。     

培养医学生机器学习的实践素养

机器学习(ML)正快速发展为可辅助特定医学决策的临床人工智能(AI)系统.但是,目前ML面临临床数据不均一性高、临床任务机器转化难度大等限制因素.未来"智能"医生应当主导围绕临床目标和临床数据的医学和AI的创新.因此,在医学生实习或住院医师培训中以案例学习的形式,加入对ML所需最小样本量的估算和数据高级特征的临床解读等...     

穿戴式心电监测中的AI计算

心电监测在心血管疾病诊断、预防、康复中具有重要的临床价值。随着物联网、大数据、云计算、人工智能（AI）等科技的快速发展,穿戴式心电正扮演着越来越重要的角色。伴随人口老龄化进程加剧,心血管病防治模式升级愈发紧迫,利用AI技术辅助临床解析长程心电进而提高心血管病早期检测和风险预警能力,成为智慧医疗领域的一个重要方向。穿戴式心电智能监测需要监测终端和云端的协同智能,同时医疗应用场景的明确有助于穿戴式心电监测的精准实施。本文首先总结了心电领域相关的AI技术研究和应用进展,然后通过三个案例阐述了穿戴式心电监测中AI计算如何与临床进行协同,最后探讨了心电AI研究的两个核心问题——AI技术的可靠性和价值,并展望了心电AI发展的机遇和未来挑战。     

医学图像深度学习处理方法的研究进展

由于医学图像数据爆炸式增长,传统依靠医生人工对医学图像进行分析诊断,不仅工作效率低下,工作量大,还容易误诊、漏诊。随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的发展与应用,机器学习(machine learning,ML),尤其是深度学习(deep learning,DL)在医学图像分析领域发挥着越来越重要的作用。本文对DL在医学图像自动分割和分类识别中的研究进展进行综述,为DL在解决医学图像分析诊断方面提供有益参考。     

口腔生物力学2022年研究进展

从生物力学到力学生物学、再到力学学科与生命和医学前沿交叉领域的力医学,生物力学有力地推动着生物医学工程领域的发展,在现代疾病诊疗中扮演着举足轻重的角色。同样的,研究口腔生物力学有助于突破研究瓶颈和解决口腔临床难点问题。本文结合2022年口腔生物力学领域的最新进展,着重从口颌系统主要的力学器官及其相关的力医学两个部分探讨生物力学在口腔领域的发展和应用情况,并特别关注力学生物学调控和力治疗,探讨口腔生物力学的发展方向,以期助力口腔临床医学与口腔生物力学结合成果的转化与应用。     

人工智能技术在新型冠状病毒肺炎中的应用

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）在全球范围内迅速传播,对人类的健康、生活、社会功能和国际关系构成严重威胁。人工智能（AI）已被广泛用于解决从大数据分析到计算机视觉的各种复杂问题。COVID-19疫情防治过程中,研究人员提出大量AI算法与模型以减轻医疗系统的负担,在药物研发、疫情预测、临床诊断等领域发挥了重要作用。本综述从辅助诊断/检测、网络信息监测与分析,生物医学与药物治疗,疾病追踪、识别与检测以及实际临床应用这5个方面讨论了AI在COVID-19中的最新研究进展,旨在为疫情后期管理及未来流行病的及时防治提供参考。     

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。     

大数据分析技术及其在医药领域中的应用

随着“大数据时代”的来临,大数据在医药领域中将发挥越来越重要的作用,基于基因组学大数据和现代生物医学技术的个性化医疗,即精准医学,是未来医学的发展方向.如何获取、分类、存储大数据,如何挖掘大数据中有价值的信息,以及如何将大数据有效地应用于医药领域是目前研究的热点领域.本文对大数据及其特征、大数据分析技术以及大数据在医药领域的应用进行综述.     

高通量DNA测序技术与疾病诊断及预防

高通量DNA测序技术是具有速度快、准确率高、通量高等优点的分子检测新技术。高通量测序技术在生命科学及医学领域方面的研究和应用越来越广泛,分析与挖掘测序得到的基因组大数据,提炼出与疾病相关的遗传变异信息,可以为疾病的诊断、治疗和预防提供科学依据。笔者从产前检查、肿瘤诊断、重大疾病预防、健康相关宏基因组分析等方面介绍高通量测序技术在临床医学方面的应用情况。高通量测序技术在临床医疗中正在发挥着不可替代的作用,是推动精准医学的发展的关键技术之一。     

深度学习在肿瘤组织病理图像分析中的应用

全载玻片数字扫描技术自1999年首次提出以来,在许多病理领域得到应用和验证.近年来,将先进的人工智能(artificial intelligence,AI)技术应用于医学诊断领域,不仅为改善医疗保健提供了新思路,也掀起了在肿瘤病理学领域研究的新浪潮.在大数据及数字显微技术背景下,深度学习(deep learning,D...     

基于大数据技术的糖尿病临床决策支持系统分析与展望

糖尿病是一种慢性非传染性疾病,目前只能通过长期用药和自我管理来缓解病情,无法根治.临床决策支持系统能够模拟糖尿病医疗专家诊断疾病的思维过程,向医生提供常规诊疗方案,推荐最优方案.现有的临床决策支持系统大多基于临床指南、规则、案例推理以及本体.大数据技术可获取和处理多元异构的各类数据,提供更科学的个性化诊疗方案.近年来已有基于决策树、神经网络、模糊逻辑、支持向量机、APRIORI关联规则与多维分析和时序挖掘等多种大数据处理方法应用于糖尿病的临床诊断,但其尚处于起步阶段.对基于大数据技术的糖尿病临床决策支持系统的框架进行了分析,并展望了未来的诊疗方式.     

病理学诊断的局限性

1　病理学诊断及其重要性诊断是治疗的前提。Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ原意是通过辨识进行判断。医学中译作诊断 ,表示通过病情学(ｎｏｓｏｇｒａｐｈｙ)、体征学及其它医学检查手段以判断疾病本质和确定疾病名称的过程〔1〕。病理学检查是辨识形态变化、确定患病部位、认识疾病本质的最有效手段。病理学诊断是病理医师应用病理学知识和方法 ,对临床医师送检标本进行检查 ,结合临床资料 ,通过分析、综合、判断获得的对具体病例所患疾病本质认识的概括。病理学诊断对许多疾病的确诊、治疗方案的选择和预后的判断 ,具有重要的有时甚至是决定性的意义…     

激光医学的进展

激光器自1960年问世以来,在医学领域中已从眼科、皮肤科应用推广到耳鼻喉、口腔、上消化道、妇科、外科、泌尿科、内科和针灸等科。从体表疾病治疗发展到体腔疾病的治疗,从照射治疗到激光刀手术,从临床基础研究到诊断分析应用,激光技术为传统医学的革命性变化创造了良好的条件。特别是近年来,随着生物工程技术的发展,激光技术与计算机技术、光学纤维,图象分析技术以及超声、光电技术等结合,激光医学正以崭新的成就迅速     

人工智能在胰腺疾病新型诊疗模式中的应用及进展

基于临床资料、医学影像学、基因组学的计算机诊疗辅助系统在鉴别胰腺囊性疾病、诊断胰腺癌等方面显现出优于传统诊疗方法的潜力。本文综述人工智能在胰腺各类疾病的诊断、预后、预测治疗反应和指导治疗方面的作用,并为胰腺疾病精准医疗、改良目前的临床诊疗模式提供新的思路及方法。     

数字化技术在临床诊断与治疗中的应用

数字化技术的应用提高了临床诊断的准确性与治疗的成功率,使医院管理更加高效、安全.本文基于数字化技术在临床诊疗方面的应用,对其在经验医学诊断、实验医学诊断、术前规划、术中导航及术后评估等方面进行了分析阐述.我们提出未来通过大数据、智能手机与可穿戴式传感器的配合使用,可以实时监测人们健康情况,为临床诊断与治疗提供经验数据....     

浅谈物理诊断学的带教体会

诊断学是运用医学基本理论、基本知识和基本技能对疾病进行诊断的一门学科,它的实践性和技术性很强,是基础医学过渡到临床医学的桥梁课程。物理诊断学是诊断学的重要组成部分,由一系列的临床实践活动组成,包括病史采集、体格检查、进行综合分析、做出诊断。在物理诊断学的学习过程中,医学生开始了从学生到医生的过渡,开始学习运用医学基础理论知识、基本操作技能和方法去接触患者,学习如何获取第一手临床资料;开始有意识地、主动地将以前所学的人体解剖学、生理学、病理学、病理生理学等基础知识与物理诊断学知识相结合,理论联系实际,对疾病…     

2015 年医学免疫学领域国家自然科学基金项目概况

<正>医学科学部医学免疫学科(H10)主要资助针对医学科学问题开展的免疫学研究,包括对机体免疫系统的发育分化和免疫应答及其异常的研究,以及在各类疾病发生、发展、转归、诊断、治疗和预防等过程中的免疫学机制(包括基础研究和临床基础研究)~[1]。本文分析了2015年医学免疫学领域国家自然科学基金项目基本情况,旨在为相关人员今后申报国家自然科学基金提供参考。1申请项目情况医学免疫学(H10)是医学科学部设立的一级申     

人工智能在医学影像诊断中的应用研究

随着计算机技术、电子工程学以及统计学等学科的发展,人工智能(AI)在医学领域取得突破性进展,诊疗智能化成为重要发展趋势[1-3]。结合医学应用需求和AI功能来定义,即智能机器执行与人类智能有关的活动,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等[4]。数据密集是医学研究的一大特点,尤其在影像学、遗传学等领域.     

利用光电容积描记法评估心血管系统功能研究进展

综述国内外有关光电容积描记法（photoplethysmography,PPG）的心血管系统功能评估作用,以期为PPG的医学应用及创新研究提供理论参考与借鉴。现阶段可从PPG信号中解析得到心率、心律、血压、容量等功能评价指标,PPG还可辅助识别诊断血压异常、糖尿病、心律失常、睡眠呼吸暂停综合征、早期缺血性休克等疾病。但PPG精确度与准确性、数据解释及标准化、波形分析和临床应用等方面仍存争议。PPG作为有效评估心血管系统功能状态与辅助诊断各类疾病的工具,已被广泛应用于医疗及科研领域并展现出重要价值,未来其有面朝高精度、多参数、非接触式、远程监护或医疗等方向多路发展的趋势。