机器视觉检测技术及其在中药智能制药中的应用展望

机器视觉检测技术基于图像自动识别产品质量与生产过程状态,收集产品质量数据,并进一步实时反馈改进生产工艺,对于促进传统制造行业的智能化升级具有重要作用。中药制造业作为传统制造行业之一,亟需融合现代信息技术,如利用机器视觉检测技术,实现对于药材、饮片、成品的质量检测,生产过程的状态识别,以及生产车间现场管理,从而驱动中药生产的高质量发展。文章通过总结机器视觉检测技术在各领域中的应用情况及关键技术,从人、物料、生产状态和整体环境4个角度对机器视觉自动检测技术在中药智能制药中的应用作出展望。     

中药工业智能制造转型模式及监管问题探讨

中药制药工业质量控制水平的提升需要以科技创新为引领,以先进制药工程技术为支撑。智能制造融合了先进制造技术与信息技术,已经成为提高制造业质量与效益的先进生产方式。本研究聚焦中药工业实施智能制造重大战略工程,根据中药产品质量及其制造流程的特点,结合中药制药工业面临的管控问题以及智能制造技术特征,提出中药产业发展智能制造的转型方向,核心包括由基于经验的控制向以数据为驱动力的控制转型、产品检验向过程管控转型、分散向集成转型,以及药品制造向药品全生命周期服务转型等领域的突破。总结近年来中药标杆性企业在智能制造技术研究方面取得的成果以及产业转化进展,讨论中药产业在智能制造转型过程中面临的监管问题,以期为中药工业实施智能制造项目的系统架构规划与技术路线设计提供参考。     

基于数据驱动的制药干燥过程智能控制技术研究进展

新一代信息技术的发展正驱动制造工业向数字化、智能化转型。本文以制药干燥过程为例,综述了基于数据驱动的过程优化建模的相关技术方法在解决药品质量提高与成本优化问题中的应用。分别从过程数据的信息融合、过程建模优化与过程自适应优化3个方面入手,旨在通过比较分析各方法的特点,说明基于数据驱动的过程建模对于复杂工艺过程控制的优越性,及其在提升过程智能化管控水平的重要作用。     

智能医学:数据与模型驱动的医工融合

目的/意义 总结数据与模型驱动下智能医学发展的现状与趋势,以提升临床医疗水平,助推智能医学的发展与应用。方法/过程 介绍智能医学产生的背景,阐述大数据融合与驱动、人工智能、元宇宙医疗、医工融合创新人才对智能医学发展的影响和具体应用。结果/结论 智能医学是医学未来发展方向之一,其发展有赖于大数据算力和存储平台建设、健康医疗大数据标准与规范建设、医学人工智能技术、智能医学相关伦理与法规建设和交叉型人才队伍建设等。     

随机灰色提前期条件下制造/再制造混合系统库存优化

基于PUSH库存控制策略提出了在不确定生产提前期、恒定顾客需求率和产品回收率条件下的制造/再制造混合生产系统库存控制模型,可用品仓库库存由新产品制造过程和回收产品的再制造过程共同补充。不确定的生产提前期可描述为随机灰色变量,提出的随机灰色模拟技术可为不确定函数产生输入-输出数据,利用该输入-输出数据训练后的神经网络可加速不确定函数的模拟过程,由随机灰色模拟、神经网络和遗传算法集成的混合智能优化算法可求解该库存模型。数值分析结果表明:平均生产成本随给定的顾客服务水平和生产提前期的增加而增加,该不确定模型符合实际库存系统的实际情况,提出的智能优化算法可优化复杂的不确定规划问题。     

基于多准则的医疗大数据智能决策平台模型构建探索

目的：构建基于医疗大数据的多准则智能决策平台,提升医疗决策的效率。方法：采用模型法与实验法,分析多准则决策过程与医疗大数据平台构建核心环节;基于MCDA方法学的关键流程,探讨构建基于大数据的多准则智能化决策平台。结果：建立了基于大数据的多准则智能化决策框架模型,进而基于Hadoop架构的医疗健康大数据平台,通过量化决策目标与准则,实现多准则医疗目标智能化决策。结论：医疗健康大数据平台为多准则决策分析提供数据平台支持,有助于提高决策的透明性与规范性。     

基于商业智能技术的DRG分析系统构建与实践

目的：基于商业智能技术构建DRG智能分析系统,可视化展示DRG运行过程中的关键节点,使医院管理者更全面便捷的了解现状。方法：以DRG付费运营管理链核心特征和关键节点为基础,运用漏斗模型、RFM模型、波士顿矩阵图、ABC模型、用户画像等数据分析模型,结合数据仓库、联机分析、数据挖掘、数据可视化等商业智能技术构建DRG智能分析系统;分析系统在DRG入组、结算清单上传、DRG结算、成本控制、病组策略及自助化分析等的应用场景。结果：2022年初DRG智能分析系统上线,我院入组率从2021年1月的92.89%提升到2022年11月的99.67%;结算清单10日上传率明显上升;每权重次均费用降低近1 000元,费用指数降低20.91%,CMI得到持续提升。结论：基于商业智能技术构建可视化DRG智能分析系统,可控制医疗成本,提升医疗效率,优化病种结构,助力医院在DRG支付改革及医疗管理中便捷高效做出科学决策,提高医院整体运营效率。     

基于文献和知识学习的重症医学大语言模型探索

目的：通过大语言模型技术学习重症医学专科的临床知识,理解和识别临床医疗需求和临床问题意图,并对临床用户提出的问题进行智能反馈。方法：在通用大语言模型的基础上,进行医疗大语言模型数据集的设计,并收集大量的医学知识数据进行多任务多阶段的大语言模型训练,实现对重症医学临床信息的智能分析。结果：实现对重症医学临床医疗信息的智能化理解及自动化问答。结论：应用医疗大语言模型技术,结合临床规则库、医学文献等外部知识体系,可构建重症临床信息大语言模型系统,为临床医疗提供科学、智能的信息理解和决策支持,为大语言模型技术在医疗领域的进一步研究和应用提供经验和参考。     

智能镜像技术在优化管理网络机房中的应用

鉴于机房网络单机维护工作量大的特点,应用Windows 2000核心管理工具——智能镜像（Lntelli Mirror）技术,结合活动目录（Active Directory）,实现基于组策略（Group Policy）对用户桌面的策略性管理,以提高整个系统的可用性、可维护性和安全性,并说明这一实现过程。     

面向智能诊断的数字病理标注管理系统的设计

目的：通过构建面向智能诊断的数字病理标注管理系统,满足病理智能诊断中模型训练对标注数据的要求,从而加速图像识别技术、AI技术在医学诊断,尤其在病理诊断方面的应用,提高诊断的效率与准确率。方法：系统通过OpenSlide实现将不同格式数字病理切片转换成为DZI格式,应用端使用OpenSeadragon实现大尺寸、高分辨率图像展示,标注绘制功能基于Paper.js插件提供铅笔、多边形等多种工具,服务端使用Springboot框架实现对业务流程的控制。结果：实现了系统设计的总体功能,系统能够满足对大尺寸、高分辨率病理图像的标注与管理工作。结论：系统解决现有标注数据采集系统存在的问题,有效提升获取大尺寸、高分辨率病理图像上标注数据的效率,并帮助管理者进行标注数据质量的维护。     

Big Data in Health: a Literature Review from the Year 2005

The information stored in healthcare systems has increased over the last ten years, leading it to be considered Big Data. There is a wealth of health information ready to be analysed. However, the sheer volume raises a challenge for traditional methods. The aim of this article is to conduct a cutting-edge study on Big Data in healthcare from 2005 to the present. This literature review will help researchers to know how Big Data has developed in the health industry and open up new avenues for research. Information searches have been made on various scientific databases such as Pubmed, Science Direct, Scopus and Web of Science for Big Data in healthcare. The search criteria were “Big Data” and “health” with a date range from 2005 to the present. A total of 9724 articles were found on the databases. 9515 articles were discarded as duplicates or for not having a title of interest to the study. 209 articles were read, with the resulting decision that 46 were useful for this study. 52.6 % of the articles used were found in Science Direct, 23.7 % in Pubmed, 22.1 % through Scopus and the remaining 2.6 % through the Web of Science. Big Data has undergone extremely high growth since 2011 and its use is becoming compulsory in developed nations and in an increasing number of developing nations. Big Data is a step forward and a cost reducer for public and private healthcare.     

丹红注射液数字制药平台设计与建设

讨论丹红注射液数字化制药平台的设计与建设,建立制药过程数据采集与集成系统,集成原料、生产批次记录、质量检验、设备、人员等数据,实现丹红注射液从原料至成品生产全过程数字化管理。采用数据挖掘技术建立信息智能处理系统对丹红注射液制药过程产生的海量数据进行分析处理,建立丹红注射液统计质量监控模型,确保制药过程质量。将基于实时数据的质量控制与生产管理相结合,规范业务处理流程,实现生产过程高效、节能、环保和安全的全方位闭环管控。     

3D打印技术在药物制剂中的应用现状与展望

随着科学技术的快速发展,3D打印技术在个性化药物制造的应用日益成熟。与传统药物制造技术相比,3D打印技术可以轻松定制具有特定尺寸、形状及释放行为的药物,实现个性化用药。本文总结了几种常用于药物制造的3D打印技术原理,列举了3D打印技术用于药物制剂的特有优势及应用实例,并分析了全球药物3D打印行业的研究现状、发展动向,总结了目前存在的问题及挑战,为从事药物3D打印制剂的研究人员提供指导。     

基于语义网的中医药数据处理方法研究思路

“大数据”时代的来临,为中医药工作者重新思考中医药数据的本质,革新中医药数据处理方法,提供了宝贵的契机。中医药数据的核心是“知识密集性”数据。“大数据”时代的中医药数据处理方法,应侧重于解决知识建模、知识融合、知识服务等一系列与“知识”相关的问题。语义网技术发端于知识表示和推理领域的研究成果,又能解决数据集成与互联问题。它为构建中医药“大数据”并从中发现新颖知识,提供了理想的技术手段。     

中药炭药研究进展与研究策略思考

中药炭药广泛用于各种出血性疾病,是中医临床极具特色的一类传统药物,其制备方法以炒炭居多,历年中药炮制学科立项的国家自然基金项目中,有关炭药研究的占比为8.2%。近年来,炭药的研究有了较大进展,但在工艺设备、质量评价和炮制机制研究方面也存在较多问题。该文就中药炭药的研究现状进行综述,并从搭建多学科协同的中药炭药研究平台,深入探讨炭药止血机制;引入新技术提升炭药工艺/设备研究的数字化、智能化;就开展炭药饮片特征性质量标准研究,解决常用炭药饮片专属性质量识别关键技术等方面的研究方法和策略进行展望,以期阐明炭药止血的共性炮制机理,推动炮制学科的发展。      

药品清洁验证中残留物检测的分析方法选择

药品生产企业在每道工序完成后,需要对生产设备进行清洁,对残留物进行检测,而检测方法的选择一直是困扰企业的一个难题。本文对残留物进行简单分类,给出了一些通用的选择方法,同时结合实际情况,灵活选择。     

长春市汽车制造业焊接作业劳动者职业卫生相关权利保护现状研究

目的：了解吉林省长春市汽车制造业中焊接作业劳动者职业卫生相关权利的行使情况，为其权利能够得到有效保护提出建议。方法：自行设计问卷，采用方便随机抽样的方法，抽选长春市国有企业、合资企业及民营企业焊接劳动者493例进行调查。用SPSS统计软件对结果进行一般描述性分析。结果：劳动者对职业病的了解情况较差，企业为其提供的防护器具不健全，主张职业病赔偿以及行使拒绝权的较少。结论：企业应加强对焊接作业劳动者知情权、职业安全卫生权、损害赔偿权及拒绝危险作业权的保护。     

氧化铝熟料烧结回转窑智能控制系统设计与应用

介绍了氧化铝熟料烧结回转窑的工艺生产过程。针对生产过程存在的大滞后、非线性和多变量强耦合等特点,提出了基于自适应模糊控制、软开关控制、自适应预测控制和传统回路控制相结合的智能控制策略,并基于此策略在计算机集散控制系统上开发了氧化铝熟料烧结回转窑智能控制软件,成功应用于某公司氧化铝熟料烧结回转窑,实现了氧化铝熟料烧结回转窑的稳定控制。该系统投运以来可靠性高,控制效果及时、准确,具有在冶金、水泥等行业推广的价值。