人工智能在耳鼻咽喉头颈外科的应用

人工智能(artificial intelligence, AI)技术在医学领域的应用日益广泛,耳鼻咽喉头颈外科作为临床医学的一个重要分支,也开始逐渐应用AI技术来提高诊断、治疗和疾病管理的效率和精度。本文将从AI的发展历史、在医学领域的应用、可穿戴设备以及AI在耳鼻咽喉头颈外科中的应用等方面进行综述,探讨AI在医学领域应用中面临的挑战,并展望其未来发展前景。     

人工智能在骨科中的应用

人工智能(AI)是目前最热门的新兴计算机科学之一,该技术主要应用领域于对智能机器的仿人类智能模拟方面的研究。通过数据处理、深度学习、模型构建为医学领域疾病的诊断和治疗提供辅助帮助。尤其在骨科领域中,AI通过深度学习构建人工神经网络,利用医学数据集建立训练模型进行图像解释、风险评估等,提高临床诊断的准确性。特别是在在AI辅助3D打印技术、骨科机器人两方面具有重大的临床意义。3D打印技术采用AI计算机辅助设计技术,根据患者特征设计出吻合性手术内置物,提高患者治愈率,减少术后并发症;骨科机器人则以计算机辅助导航系统为核心,实现了临床上人机交互手术治疗骨科疾病的重大突破。     

长链非编码RNA XIST与肾脏疾病关系的研究进展

肾脏疾病已成为重要的公共卫生问题, 其发病率逐年上升, 目前医学领域对肾脏疾病机制的认识尚浅, 进一步了解其发病机制具有重要意义。已有研究证实, 长链非编码RNA(lncRNA)X染色体失活特异性转录本(XIST)与肾脏疾病关系密切。基于此, 本文总结了lncRNA XIST作为调节因子在肾脏疾病发病机制中的作用, 以期为今后的研究提供一些思路。     

无创机械通气的临床应用现状

半个世纪以来,机械通气已成为治疗呼吸衰竭的最主要手段.特别是近10年来无创正压通气(NPPV)成功地应用于呼吸内科、危重监护医学、急诊医学、家庭辅助通气等领域[1-2].在应用于急性加重期慢性阻塞性肺疾病(COPD)、急性心源性肺水肿患者时,能明显降低气管插管率,减少呼吸机相关性肺炎(VAP)的发生,还可通过有创-无创的序贯方式,有效促进早期撤机和拔除气管插管[2].使其成为当前机械通气临床应用中最重要的进展及研究的热点.本文将无创机械通气的临床应用现状综述如下.     

社会学视角下健康领域智能治理的应用——以北京大学第三医院为例

目的/意义 对人工智能(artificial intelligence,AI)技术在医疗机构的应用与影响开展真实世界研究,辅助医药卫生领域智能治理决策。方法/过程 以北京大学第三医院为研究场景,通过文献荟萃、知识图谱构建及混合方法学研究等开展AI医学社会实验。结果/结论 国内外学界对AI技术在健康领域应用持谨慎、乐观态度。国内公立医院AI技术的研发和应用十分活跃,但小范围实地研究提示AI技术在提高诊疗工作效率的同时,可能带来决策误导、人的主体性减弱等问题。以AI技术为代表的健康领域智能治理需要长周期、宽领域的社会学观察,建议依托公立医院建设医学AI技术研发与监管研究基地,并持续关注AI社会治理中人的主体性、医学伦理与科技伦理等问题。     

门静脉高压非侵入性诊断方法的研究进展

门静脉高压(portal hypertension,PH)是肝硬化患者失代偿的重要病理特征,可导致腹腔积液、食管胃静脉曲张破裂出血和肝性脑病等严重并发症。对于代偿期慢性肝病患者,是否合并临床显著性门脉高压(clinically significant portal hypertension, CSPH)将直接影响患者的诊疗以及预后。目前PH诊断的金标准仍是肝静脉压力梯度(hepatic venous pressure gradient, HVPG)的检测,而随着诊断相关的医学影像学及医学分子生物学的发展,PH的无创诊断技术也在不断革新。本文主要就近年来PH的血清学及影像学诊断方法进展进行总结与探讨。     

智能影像辅助诊断在基层医疗机构的应用模式研究

随着人工智能产业的不断发展,利用AI技术在医学影像领域开展辅助诊断成为医疗信息化研究的重要方向,将AI深度学习技术与区域医疗的优质资源、知识相结合,研究了AI影像辅助诊断模型,将该模型用于影像基础读片可输出相应的诊断结果,辅助医生进行阅片。以AI胸片智能辅助诊断应用为例,阐述了人工智能在基层医疗机构的应用,解决了基层医疗机构有影像设备无专业阅片、诊断医生的问题,提升了基层医疗的服务能力和水平。     

中国医学影像技术之路：以技术创新拥抱医工结合访中华医学会影像技术分会主任委员李真林教授

"中华医学会影像技术分会以’’固本强技、规范创新、内修外宣、全面发展’为导向, 通过检查规范化、影像同质化、应用创新化、技师诊断化持续推进我国医学事业的高质量发展。医学影像技术是不断创新的学科, 需要医学、工程学、计算机科学等多个学科的知识和技术支持。随着大数据和人工智能(AI)兴起, 医学影像技术也逐步向数据科学和AI方向发展。"中华医学会影像技术分会主任委员李真林坦言。为深入挖掘医学影像技术学科的发展, 中华医学会影像技术分会建设、人才培养等, 本刊特邀请李真林教授进行经验分享。     

人工智能领域基底细胞癌的诊治研究进展

基底细胞癌（BCC）是最常见的皮肤肿瘤之一,临床医师可以根据发病部位、皮损外观特点做出初步诊断,还可以通过皮肤镜等无创检查手段进行图像分析与拟诊,最终依据组织病理结合临床信息确诊。近年随着人工智能（AI）技术的发展,利用机器视觉对图像进行自动识别与分析成为可能。计算机辅助诊断系统通过深度学习大量临床、皮肤镜、组织病理图片资源建立人工神经网络,辅助专业医师对疑难病症做出分析判断,有助于提高皮肤肿瘤的早期诊断水平、增强基层医师诊治能力、减轻病理专科医师工作负担。本文现就国内外AI领域对BCC的诊治研究进展作一综述。     

对左心室射血分数保留的心力衰竭的诊断研究进展

临床中将具有心力衰竭症状或体征、但左心室射血分数(LVEF)>50%的一组综合征诊断为左心室射血分数保留的心力衰竭(HF-PEF)。其诊断依据还包括有创及无创的辅助检查的客观指标,临床中有创辅助检查方法不易获取,目前无创的客观检查方法主要包括应用心脏超声技术及获取脑钠肽、氨基末端脑钠肽前体的水平。在此主要对各种无创检查方法加以综述,并作出合理的HF-PEF诊断及排除图解。     

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。     

计算机应用于人类染色体图像的研究

随着计算机技术的发展,计算机图像处理技术在医学领域的应用越来越显著。比如在医学教学、医学科研以及在医学辅助治疗中的临床诊断和临床治疗的应用已经非常普及了。显微图像的自动分析是医学图像处理和分析的重要研究课题。它为我们节省了宝贵的人力资源,减少了诊断时间,而且还提高诊断的精度,也为医生进行疾病诊断提供了重要的信息。人类染色体图像自动分析的研究,就是计算机技术在医学领域中一项重要的应用。     

人工智能在骨肌系统影像领域的研究进展

人工智能(AI)已成为计算机革命的新浪潮,被认为是包括医疗保健领域在内的许多行业的革命性技术。近年AI被推到了医学成像研究的前沿,这在很大程度上与计算学习能力的提高、大数据的挖掘以及神经网络体系结构的创新和改进有关。AI在医学影像中的作用主要是提高影像诊断医生工作效率,提高诊断准确率,降低医疗成本,同时还能进行疾病风险预测。本文主要归纳总结近年来AI在骨肌系统影像领域的研究进展,并分析其现实意义及未来展望。     

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。     

2 040例心血管功能检诊结果分析

我科于2000年4月引进一台无创心功能检诊仪,该仪器使用方便、价格低廉、性能稳定、可行性强,是计算机在医学领域中的应用,可早期发现亚健康或亚临床状态,适合于健康人群普查,并可辅助临床诊断心血管疾病,3年来共检查2 040例,其中健康体检920例,临床检查疾病患者1 240例,现总结分析如下。     

医学影像学在不同骨科疾病诊断中的应用进展

作为无创可视化成像技术新的方法和手段,医学影像诊断显示的是生物组织细胞病变的解剖变化,其在本质上反映了生物体各种整体机能的变化,能为骨科疾病的发病机理、临床诊断、指导手术和预后评估的研究提供有效的新方法和新手段。本文从骨科的踝关节创伤、隐匿性及细微骨折、颌骨肿瘤与脊柱骨折等多个方面入手,重点探讨了多层螺旋CT、MRI在临床骨科医学中的应用进展。不过由于现代疾病学理论与医学技术的发展,医学影像学其在很多方面都存在着尚未解决的关键技术问题,需要进一步的发展,本文为此在最后展望了分子影像学在临床医学中的发展,希望能为我国医学影像学的发展提供参考。     

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。     

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...     

肺动脉高压动物模型研究进展简

肺动脉高压（pulmonaryhypertension,PH）病因比较复杂,发病机制不明确,借助于实验动物模型来研究临床中肺动脉高压的病因病机及指导临床治疗、预后,是比较安全的方法。该文旨在对目前有关PH的实验动物模型进行一次总结。     

多学科协同 推进我国肺动脉高压规范化诊治体系建设

近年来,肺动脉高压（PH）越来越被国内外学者所关注,其病因多样、发病机制复杂。由于肺血管结构或功能改变,可导致肺血管阻力和肺动脉压力的升高,继而进展为右心衰竭甚至死亡。PH的诊断涉及多学科,容易造成误诊、漏诊,其治疗不规范也较普遍。这些年,我国在PH的临床诊治及研究领域均取得了长足进步,然而其诊治及管理仍存在诸多问题。...