“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。     

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。     

结合5G和人工智能技术构建新一代智慧化ICU单元的探索

目的:探索结合5G和人工智能技术的新一代智慧化ICU单元建设,为进一步提高危重患者医疗服务水平提供基础。方法:研究于2019年5月至2020年8月在浙江大学医学院附属第二医集合医疗、护理、院感管理、临床医学工程、5G技术、信息技术、人工智能技术、后勤服务等多学科团队,对急诊ICU的一个床单元进行智慧化设计与改建。结果:本研究构建的智慧化ICU单元装配智慧虚拟天窗、床旁智能音箱及集束化环境监控中控台,打造家居式智慧医疗服务。基于5G和人工智能技术建成智慧化的ICU单元,实现ICU多维度信息的远程高速互动,包括远程监护、远程查房、远程会诊及家属探视的智能化辅助;建立了智能化ICU感染防控系统,包括手卫生、个人防护的自动识别和报警。结论:结合5G和人工智能技术构建的新一代智慧化ICU单元有助于提高危重症患者服务的水平,值得进一步探索和推广应用。     

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。     

检验医学的教育与发展

医学检验学是临床医学的重要组成部分,是一门发展迅速、多技术、多学科交叉具有独特应用目的的学科。从医学检验到检验医学的转变是基础医学的发展及与临床医学的密切结合[1],使医学检验在整个医疗活动中的地位和作用发生了深刻的变化,检验工作已经渗透于临床医疗的每一个环节,为临     

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、优化新标准,最终辅助在医患之间建立最佳的诊疗决策。该文对人工智能技术在检验医学领域的最新应用进行阐述,并对人工智能在未来检验医学领域的部分应用场景进行初步探讨。     

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。     

人工智能在肾肿瘤影像中的应用

以深度学习等为代表的新一代人工智能(artificial intelligence,AI)技术在医学影像中的应用是当前社会医疗发展的重要需求方向,肾肿瘤的AI医学影像临床研究也引起了相当大的关注。本文旨在阐述AI在肾肿瘤影像中应用的现状、问题,并对未来进行初步展望。     

基于人工智能影像组学在肝细胞癌中的研究进展

随着人工智能在医疗领域的迅速融合发展,影像组学作为一个新兴的领域,利用术前放射成像来反映与特定临床结果相关的细微模式变化,目前已广泛应用于组织病理学诊断预测、治疗反应评估和预后预测。人工智能技术的发展和医疗大数据的积累为我们更好地理解影像组学机制提供了新的见解,这将极大地推动精准医疗在肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)管理中的发展。该综述总结了影像组学在肝细胞癌精准诊治中的转化应用及未来的发展潜力,展望在飞速发展的诊疗技术时代,如何将人工智能更高效的运用在HCC临床实践中。     

人工智能医学影像在胸部应用的机遇与挑战

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是以深度学习(Deep Learning,DL)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、机器学习(Machine Learning,ML)等新一代核心算法、强大的计算机计算能力和大数据(Big Date)共同促进的产物。也就是说,算法、算力和数据是其三要素。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,AI在医学影像领域的应用日新月异,其中AI胸部影像研究最早也最成熟,本综述将从人工智能在胸部影像应用现状、机遇和挑战以及未来发展方向等方面进行阐述。     

从质谱到智谱——历史与未来

2016年10月,GOOGLE提出了IT技术发展的4个阶段:PC-互联网-移动-人工智能。人工智能自1956年正式提出以来,至2016年ALPHA GO战胜人类围棋冠军李昌镐,IBM WATSON HEALTHCARE获美国医生执照,人工智能技术正在改变整个世界,也必将改变质谱技术,为质谱技术的发展提供新的路线。智谱,将传统质谱与人工智能结合,实验技术方法承接成熟的传统质谱,而实验数据的处理和分析应用近年来飞速发展的人工智能的崭新的、跨学科分析方法。其主要技术指标为谱图稳定性与谱库分辨率。智谱可以智能读取质谱产生的数据并做出判定,实现了效率的极大提升,大量节省了医疗成本,实现医疗资源分配的最优化。智谱在传统质谱基础上的优化,使其有望得到广泛应用并解决目前质谱难以解决的临床医学领域的基础问题。     

人工智能技术在新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中的应用及启示

归纳了人工智能技术在新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中的应用情况,分别从医疗辅助机器人、大数据分析、云平台、远程医疗、智能检测5个方面进行分析,阐明人工智能在疫情防控中的优势,剖析人工智能在医疗领域的发展前景,为今后人工智能在医疗领域的广泛应用提供参考。     

大数据分析在智慧医疗辅助诊断中的应用与发展趋势

智慧医疗以临床大数据为基础,以物联网、云计算、人工智能等技术为手段,是一种以患者数据为中心的医疗服务模式。该文介绍了当前智慧医疗和大数据概况,分析总结了当前大数据分析在智慧医疗辅助诊断中的应用,包括在医学检验、医学图像分析、临床决策支持系统以及远程诊疗中的应用,并对大数据分析在智慧医疗诊断中的挑战及未来发展趋势进行了展望。     

检验医学人才的培养

20世纪末以来,随着现代电学、电子学、计算机学、光学等自然基础学科及生物化学、免疫学、细胞生物学、遗传学、分子生物学等生物医学基础学科的也速发展和临床应用,医学检验的理论和技术也有了划时代的飞跃,极大地丰富和发展了医学检验的手段和内容,已使医学检验逐渐从临床医学领域分离出来,形成了一门现代医学中新兴的独立学科——检验医学。     

人工智能在耳鼻喉科教学中的应用

随着计算机技术的发展，人工智能（artificial intelligence, AI）已逐步应用于社会各行各业。医疗卫生行业中，AI为疾病诊断和治疗提供了更多选择，也为临床医学的发展带来了新的生机。为了更好地推动AI技术用于提升耳鼻喉科教学质量，该文对AI在耳鼻喉科中的应用进行简要概述，包括借助神经网络、深度学习开展图像分析、疾病诊治等，也从课程设计、教学实践及效果考核等方面论述了AI应用于耳鼻喉科教学的意义及实施方式。     

机关门诊部检验科工作浅谈

临床检验是一门技术性较强的学科,对检验技术人员以及仪器设备有较高较严格的要求.在科学日新月异的今天,医学领域的各种技术设施和医疗手段也得到全面发展.从临床医学的角度和实际工作情况看,更新检验仪器,提高检验人员素质,强化素质与室内质控等,对机关门诊部检验科工作具有十分重要的意义.我们认为,抓好机关门诊部检验工作应从以下几个方面人手.     

人工智能辅助诊断系统研究进展

本文概述了人工智能领域中专家系统(Expert system,ES)、机器学习等技术在国内外医疗领域辅助诊断中的研究进展。指出从20世纪50年代起,专家系统在常见疾病如阿尔兹海默病、脑血管疾病等的医疗辅助决策中均显示出了较好的应用前景。机器学习在医学领域如疾病诊断、图像识别与分析等方面已得到广泛应用。人工智能技术与疾病诊断深度融合,有助于缓解优质医疗资源不足的问题,减轻医生负担,提高诊断效率和准确性。但目前应用仍存在一些问题,需要从机制、法律及数据提取等方面进一步发展。     

人工智能在护理领域的应用及思考

人工智能发展迅速,尤其已经深入医学领域的各个环节,对传统医疗行业带来很大冲击和变革,给护理领域也造成很大影响。本文介绍了人工智能在护理领域的应用,并提出人工智能时代护理的机遇和挑战,旨在引起护理及其他卫生保健相关人士的重视,采取积极措施应对人工智能时代的到来。     

ChatGPT在医学领域的应用进展及思考

随着人工智能和自然语言处理技术的飞速发展，ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)已在医学领域初步应用。ChatGPT具有基于大数据、生成连贯且逻辑合理的自然语言的优势，一些学者已就其在医疗领域的应用及其效果进行了初步探讨。该文将结合笔者应用ChatGPT的体验，综述ChatGPT在医学教育、辅助临床决策及医学研究中的应用进展，展望其未来的发展趋势，同时也将对其在实际医疗应用中的挑战和限制进行深入分析，为在医学领域规范地使用ChatGPT奠定基础。     

瞄准检验医学发展趋势 改革大专课程设置

近20多年来，由于分子生物学、应用物理和化学、徽电子技术、免疫技术、人工智能和计算机等多种学科的飞速发展，及向临床医学各科的广泛渗透，促进了检验医学的理论及技术仪器的快速发展。多功能、高度灵敏、全自动化的仪器不断涌向科研和卫生医疗单位，不但提高了检测精度和速度，而且实现了检验医学微量化，快速化，提高了诊断和治疗水平，显示了强大的生命力。