国外医学领域模糊逻辑研究主题分析

目的：通过对国外医学领域模糊逻辑相关研究进行可视化分析,以期为国内学者开展医学领域模糊逻辑研究提供借鉴和参考。方法：计算机检索PubMed数据库获取模糊逻辑研究,采用书目共现分析系统(BICOMS-2)分析软件对发表时间、期刊、作者和主题词进行抽取和整理;采用NetDraw绘制作者和主题词社会网络分析图;采用gCLUTO 2.0软件对主题词进行聚类分析。结果：最终纳入3 951篇模糊逻辑研究、38个国家的10 027名作者和2个团队参与发表,发表地区之间存在不均衡性,国家之间缺乏合作,形成合作团队数量较少。研究主题主要集中在大脑核磁共振/乳腺肿瘤X射线的图像处理/解释;利用模糊逻辑/人工智能/计算机模型对肿瘤的生理检测/临床反馈两个方面。结论：医学领域模糊逻辑外文研究数量一直呈稳定增长的趋势,近几年发表数量有所下降;参与的作者和国家存在不平衡性,跨区域和国家间合作少见,作者之间的合作需进一步加强,地区交流有待进一步提高,研究主题仍需进一步拓展。     

国内医学领域模糊逻辑研究主题分析

目的：通过对我国发表的模糊逻辑研究文章的合作情况、研究热点与前沿进行可视化分析,了解有关模糊逻辑研究最新进展,为学者开展医学领域模糊逻辑相关研究提供参考。方法：计算机检索中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据知识服务平台中文数据库获取模糊逻辑相关研究。采用书目共现分析系统（BICOMS-2）对发表时间、作者、机构、省份和关键词信息进行抽取和整理,并生成共现矩阵;采用Ucinet 6.0软件中的NetDraw绘制作者、机构、关键词和省份的社会网络分析图;采用gCLUTO2.0软件对主要关键词进行聚类分析。结果：最终纳入284篇模糊逻辑研究文章,我国31个省市地区、253个研究机构、651位作者参与发表。作者形成的合作团队人数较少,未形成人数较多的大团队合作;跨机构单位、跨地区的合作关系非常少,均未形成广泛的合作网络。研究主题主要包括利用模糊系统对心电信号/血压的模糊控制/识别;通过人工智能信息检索/数据发掘对心肌梗死患者进行预后的风险评价;模糊理论/模糊逻辑/神经理论/模糊方法/模糊数学在图像处理/糖尿病患者的舌下络脉检测/中药鉴定/胃黏膜异型诊断增生/高校图书馆的应用3个方面。结论：我国模糊逻辑研究的文章数量近几年有所减少,参与研究的作者和机构的跨地区和跨机构合作需要进一步加强,研究主题仍需进一步拓展。     

肿瘤诊疗新方向：人工智能与数字化医学图像

<正>近年来,癌症已成为严重威胁人民生命健康的重大疾病,据国家癌症中心统计,中国每年新增癌症病例超400万例,新增癌症死亡病例超240万例,癌症负担随老年化进一步加剧[1]。癌症的早期发现与精准诊疗对改善患者总体生存至关重要。肿瘤精准医疗的目的是实现实时动态的肿瘤诊断,制定个性化的肿瘤预防和治疗方案,提高患者生活质量[2]。但肿瘤在时间和空间上的高度异质性,导致相同临床分期的患者疗效和预后存在巨大差异。因此,精准量化肿瘤异质性,     

基于专利信息的我国医学人工智能产业竞争态势分析

目的：从专利信息角度入手对医学人工智能产业进行分析,以期实现该行业长久快速发展。方法：利用国家知识产权局专利数据库构建检索策略,对检索结果从专利态势、申请人实力和技术层面进行分析。结果：我国医学人工智能领域专利数量自2008年开始逐年上升,国内专利申请量主要集中在广东、北京和江苏等发达地区,申请人中来华企业属于技术领导者和潜在竞争者,我国申请人大部分属于技术活跃者。专利技术分布在A61B（诊断外科）、A61H（理疗装置）等小类,识别图形、图像分析以及数字计算和数据处理等是我国医学人工智能领域的研究热点。结论:我国在医学人工智能领域属于技术活跃者,但专利质量仍是阻碍领域发展的短板,产业化程度和研发效率相对较低也是亟待解决的问题。医学影像学的人工智能技术发展表现突出,是实现领域创新的难得机遇。     

医学人工智能引发的相关伦理问题分析

医学人工智能作为一门新的科学技术,是人工智能的一个重要分支,其快速发展与应用带来了许多伦理问题。正确认识并积极处理医学人工智能带来的伦理问题,最大程度发挥其作用,为人类提供最佳水平的诊疗技术,避免给社会及人类造成不良影响,是目前迫切需要重视的问题。本文探讨了医学人工智能引发的伦理问题,并对医学人工智能的伦理发展进行了思考与分析。     

医学模式的逻辑解析

在医学模式转变过程中,人文精神是医学发展的旗帜,对医学概念的深入理解是医学发展的学理根本.医学模式的转变表明,医学的发展不仅要同科技与社会发展的客观因素相结合,而且要尝试主体(人是所有发展因素的主体)思维方式的革新;医学的发展不仅要注重临床经验的积累,而且要注重主体实践与认识过程的统一.     

人工智能时代超声医学新发展

人工智能（AI）技术发展至今已在许多研究领域和产业取得引人瞩目的成就,大大推动了高度依赖机器操控和海量信息数据分析的医学超声影像学的发展。目前AI在超声医学领域的发展是医工结合交叉研究的新热点,越来越多的超声医学专家和数学家、计算机科学家共同致力于推动超声医学研究与AI的融合实践,旨在提高超声诊断的准确率、降低误诊率、缩短报告时间,满足日益增长的临床需求。本文主要就超声医学在AI领域的研究进展、AI时代我国超声医学发展的机遇与挑战等作一综述。     

大系统人工智能的医学路线

大系统医学人工智能在中国的第一次兴起,是伴随着微型计算机引入中国,时间点在上世纪八十年代,技术特征是模仿诊疗过程,典型应用集中在中医界,杰出代表是朱文锋教授[1]。但发展至上世纪九十年代中后期,由于大系统医学人工智能是一门复杂的交叉学科,对人才的复合技能要求非常高,特别是数学建模技能对于一些医学科研工作来说很难,从而使得医学人工智能的发展较为缓慢,科凌力智能也不例外,但一直在坚持。今天,阿尔法围棋（AlphaGo）的面世,又激起了我们坚持下去的勇气。     

医智融合开启循证医学新时代

循证医学理念的提出,是医学发展过程中的一次重要革命,医学由经验时代进入证据时代。循证证据与临床实践之间始终存在着难以克服的转化鸿沟,随着医疗技术的进步,临床医生可以更精准地记录临床实践,产生更贴近真实世界的大数据。如何利用医疗大数据,为临床决策提供更多依据,是目前亟需解决的问题。人工智能技术擅长在复杂数据中寻找规律,帮...     

基于ClinicalTrials.gov的医学人工智能临床试验注册现状分析

目的:分析医学人工智能临床试验注册现状,为医学人工智能临床转化研究提供参考和证据支持。方法:通过ClinicalTrials.gov注册平台对医学人工智能临床试验数据进行采集、分析,采用文献计量学及对比研究的方法,从注册数量、研究类型、分期、适应证和申办者等角度进行医学人工智能临床试验注册现状研究。结果与结论:全球医学人工智能临床试验共649项,中国50项,位列全球第二位,但与美国尚存在较大差距;全球医学人工智能随机对照试验295项,中国12项;国际多中心临床试验32项,中国大陆未见参与;全球医学人工智能临床试验处于Ⅱ期的数量最多;全球医学人工智能临床试验适应证主要集中于疾病监测或健康管理、医学影像辅助诊断、疾病预测和治疗等,中国主要集中于诸如眼病筛查、肿瘤诊断等医学影像辅助诊断;全球医学人工智能临床试验的申办者共422个,中国29个,注册数量前15位申办者中大多为研究机构和医疗机构。     

论医学人文教育的逻辑起点

医学是关于人类生命的科学,是为人类健康服务的事业,关注生命是医学科学研究的本体,这一点毋庸置疑,但医学的特点决定了医学从来都不是一门与社会、文化无关的纯自然科学。对于人类的生命来说,只有科学的关注是远远不够的。事实上,对生命的关注从来就离不开人文教育与科学教育的合作。医学在本质上需要理性的、冷静透彻的科学思维方法,但同时,更重要的是需要温暖的人性。     

人工智能技术辅助医学遗传学实验教学的探索

目的 探讨基于人工智能技术的辅助系统在医学检验技术专业医学遗传学实验教学中的应用效果。方法 选择本校2019级医学检验技术专业60名医学生作为研究对象,利用人工智能(AI)核型辅助分析系统进行医学遗传学人类染色体核型分析实验教学,60名学生随机分为实验组30名(AI辅助教学组)和对照组30名(传统教学组)。实验结束后两组均进行临床真实病例的人类染色体核型分析现场考核,比较两组实验考核成绩;同时利用问卷调查比较两组学生对教师教学和课堂氛围的满意度。结果 实验组在5个病例的染色体计数和3个病例的核型分析的正确率分别为96%和92.2%,明显高于对照组的87.3%和71.1%(P<0.01);实验组的染色体计数和核型分析平均花费时间分别为(6.43±2.03)min和(7.67±2.64)min,明显低于对照组的(12.87±2.73)min和(28.46±4.35)min(均P<0.01)。课后问卷测评实验组学生对教师评分、教学方式评分及课堂氛围的评分均明显高于对照组(P<0.01)。教学满意度方面非常满意率与(基本满意+不满意)率比较,实验组比对照组明显提高(P<...     

浙江省医学人工智能发展现状与建议

通过文献研究和专家访谈方法,从机构应用分布、应用类型、发展阶段等方面详细阐述浙江省医学人工智能发展和应用情况,分析亮点及存在的问题,提出发展建议。     

浅议医学科研中的逻辑方法

在医学科学研究过程中每种医学理论的提出到形成都自觉或不自觉、直接或间接地运用了逻辑方法,它们是医学科研的工具和手段,即使是直觉和灵感等独特的创造性思维活动,也有赖于逻辑方法对其结果进行分析和补充。探讨医学科研中逻辑方法,其目的是为了更好从事科研活动。     

我国医学人工智能发展监管现状及政策建议

目的/意义 医学人工智能应用监管碎片化及数据的高门槛现状与医学人工智能发展需求之间矛盾日益突显。在各国积极部署数字健康战略的背景下,如何主动作为、为我国医学人工智能发展做好政策护航已成为亟待解决的问题。方法/过程 基于面向“产-学-研-用-管”多领域开展的调查研究及深度访谈资料,系统梳理医学人工智能特点及发展诉求,从国家战略和行业政策层面对当前监管体系现状进行分析。结果/结论 提出“构建医学人工智能监管衔接机制”的整体政策建议,从组织衔接、数据衔接、人才衔接和技术支撑4个角度展开,为破除当前发展壁垒、促进我国医学人工智能健康蓬勃发展提供解决思路。     

医学人工智能领域的技术创新态势研究

目的:通过对医学人工智能领域获得授权的发明专利分析,揭示全球技术竞争态势。方法:对医学人工智能领域近20年全球发明专利授权情况进行分析,从发明专利授权数量与趋势、技术发源地、目标市场、专利权机构、发明人、技术热点等角度展示该领域的技术创新趋势,揭示中国的技术实力水平。结果与结论:全球医学人工智能领域发明专利授权量逐年增长,技术热点聚焦于医学影像、药物研发、辅助诊断三个方向。中国成为继美国之后的全球第二大技术发源地和目标市场,中国多个专利权机构和发明人的发明专利授权量跻身全球前列。