人工智能在检验医学领域的应用进展

人工智能为检验医学的划时代发展提供了良好机遇。目前人工智能在检验医学领域的应用主要包括样本处理环节、形态学检验、检验结果审核及检验报告解读等,其在检验各阶段的参与均有效提高检验质量。利用机器学习对检验及相关临床数据进行深度挖掘从而建立疾病诊断模型已成为人工智能在检验医学领域的潜在应用思路。大数据与人工智能对于检验医学精准化的转变具有无可替代的作用,发展前景广阔,但当前仍面临诸多挑战。正确应对随之而来的挑战,促进二者的融合,势必将推动检验医学的高质量发展。     

人工智能在检验医学领域的应用与趋势

人工智能技术发展迅猛,已在多个学科领域实现了突破性进展,人工智能对推动检验医学的进一步发展意义深远,当前,人工智能技术已逐渐渗透到检验科工作的各个流程如检验数据处理、检验数据挖掘及检验科质量控制等,不仅提高了效率,也为临床诊疗提供了重要的信息,检验医师的职能在未来也很可能会进行相应的转型调整。因此,由人工智能来推动下一...     

基于大数据和人工智能的超声医学发展现状及问题研究

超声医学进入大数据时代,与实际业务的融合促进日益加深。本研究梳理了大数据和人工智能(artificial intelligence,AI)技术在甲状腺结节、乳腺肿瘤等疾病的超声诊断中的应用现状。超声AI的优势是减轻医务人员工作量、提高诊断效率、提高诊断准确率、辅助疾病预测、提高基层服务能力。应用方面的问题包括缺乏准入的监管制度、诊断流程,责任界定不清晰。因此,超声AI应强化超声影像数据基础,优化算法算力;注重人机协同;加强准入管理,加强应用监管。     

医学大数据与人工智能标准体系:现状、机遇与挑战

医学大数据和人工智能(artificial intelligence,AI)在提升医学资源利用率和服务质量方面具有极大的潜力,但同时也在隐私保护和技术风险方面带来挑战。标准是构造、评价和应用新技术的共识和规范,医学大数据和AI在临床的应用迫切需要制订数据、系统、计量标准以及应用和评价新技术的行为规范。本文定义了医学大数据与AI标准的内涵,包括数据相关标准、公共数据集、测试基准、行为规范;总结了医学大数据和AI标准的现状、潜在问题及挑战;在展望医学大数据与AI发展前景的同时,提出了结合大数据/AI增强的系统和医学科学大装置的系统新架构。     

人工智能在检验医学发展中的重要作用

检验大数据涉及全身各系统并随着疾病的变化而变化,纵横交错,导致目前我们还没有突破检验结果综合分析的瓶颈。借助人工智能,通过检验大数据处理,根据疾病特点对检验数据结果进行全面的综合分析,通过模拟、延伸和扩展将检验数据与疾病的诊断、鉴别诊断、治疗效果评价和预后判断联系起来,产生具有最高水平的智能分析,突破人脑对巨大数据同时...     

大数据在护理领域的应用进展

概述大数据及护理大数据的概念、特点,分析大数据在护理领域的应用现状,讨论其面临的挑战并提出应对策略,以期为大数据在护理领域的进一步发展提供参考。     

医学检验大数据应用的思考

21世纪是大数据时代,医学检验大数据(big data in laboratory medicine,BDLM)也越来越受到关注。然而,在医学检验工作中应用BDLM还存在不少问题。该文综述了应用BDLM的基础、BDLM对科研选题的要求、应用BDLM成功案例和对BDLM应用的展望,希望可以帮助医学检验同行了解BDLM,并进而推动BDLM的应用。     

重症医学大数据研究的基础设施与意愿调查

目的了解我国ICU大数据发展的现状,明确现存问题,为后续重症大数据平台发展和建设提供参考。 方法通过互联网对824个重症医学专业医师进行问卷调查。问卷由中国卫生信息与健康医疗大数据学会重症医学与标准专委会设计。经过质控分析筛选,最终纳入来自598家医院的712个医师的反馈结果。 结果所有受调查医院中,355家（59.4%）的ICU内部硬件数据整合程度欠佳,185家（30.9%）的临床信息系统可以向专科科研系统开放接口,133家（22.2%）支持数据分析结果共享。所有受调查医师中,389人（54.6%）可以投入支持系统建设及协调工作,但619人（86.9%）没有可直接用于大数据建设的科研经费支持项目开展。重症感染、重症呼吸、重症数据科学与信息学、重症血流动力学、重症神经是排名前五的亚专科兴趣,占总数的60.1%。 结论现阶段我国ICU的信息化程度处于初级阶段。各医院对科研合作的开放程度较低,且需要更多经费和人力支持重症大数据的建设。     

人工智能在护理领域的应用现状及发展前景

总结人工智能在护理领域的应用现状,从临床工作应用、老年照护、协助护理诊断、管理慢性病4个方面进行分析,对其在护理领域的发展前景进行展望,探索人工智能在护理领域应用的挑战与困境。     

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。     

人工智能在超声医学领域中的应用

人工智能(artificial intelligence,AI)近几年再度成为各领域关注的焦点,其中深度学习的提出带来了一系列革命性变化,而随着计算机视觉向深度学习过渡以及硬件和大数据的进步,AI在图像识别领域展现出更广阔的发展前景。深度学习模型使得相关图像算法甚至达到了比人眼更高的识别准确率, 这为医学影像的发展提供了巨大契机。超声医学作为影像领域的重要分支,利用AI相关算法进行声像图分析的研究不断涌现,不仅为临床科研提供了新思路,亦有助于提高超声诊断的准确性。     

Big Data,Machine Learning,and Artificial Intelligence to Advance Cancer Care: Opportunities and Challenges

ObjectivesThe rapid advances in artificial intelligence (AI), big data, and machine learning (ML) technologies hold promise for personalized, equitable cancer care and improved health outcomes within the context of cancer and beyond. Furthermore, integrating these technologies into cancer research has been effective in addressing many of the challenges for cancer control and cure. This can be achieved through the insights generated from massive amounts of data, in ways that can help inform decisions, interventions, and precision cancer care. AI, big data, and ML technologies offer, either in isolation or in combination, unconventional pathways that facilitate the better understanding and management of cancer and its impact on the person. The value of AI, big data, and ML technologies has been acknowledged and integrated within the Cancer Moonshot program in the U.S. and the EU Beating Cancer Plan in Europe.Data SourcesRelevant studies on the topic have formed the basis for this article.ConclusionIn a shifting health care environment where cancer care is becoming more complex and demanding, big data and AI technologies can act as a vehicle to facilitating the care continuum. An increasing body of literature demonstrates their impactful contributions in areas such as treatment and diagnosis. These technologies, however, create additional requirements from health care professionals in terms of capacity and preparedness to integrate them effectively and efficiently in clinical practice. Therefore, there is an increasing need for investment and training in oncology to combat and overcome some of the challenges posed by cancer control.Implications for Nursing PracticeAI, big data, and ML are increasingly integrated in various aspects of health care. As a result, health care professionals, including nurses, will need to adjust in an ever-changing practice environment where these technologies have potential applications in clinical settings to improve risk stratification, early detection, and surveillance management of cancer patients.     

Digital Transformation of Cancer Care in the Era of Big Data,Artificial Intelligence and Data-Driven Interventions: Navigating the Field

ObjectivesTo navigate the field of digital cancer care and define and discuss key aspects and applications of big data analytics, artificial intelligence (AI), and data-driven interventions.Data SourcesPeer-reviewed scientific publications and expert opinion.ConclusionThe digital transformation of cancer care, enabled by big data analytics, AI, and data-driven interventions, presents a significant opportunity to revolutionize the field. An increased understanding of the lifecycle and ethics of data-driven interventions will enhance development of innovative and applicable products to advance digital cancer care services.Implications for Nursing PracticeAs digital technologies become integrated into cancer care, nurse practitioners and scientists will be required to increase their knowledge and skills to effectively use these tools to the patient's benefit. An enhanced understanding of the core concepts of AI and big data, confident use of digital health platforms, and ability to interpret the outputs of data-driven interventions are key competencies. Nurses in oncology will play a crucial role in patient education around big data and AI, with a focus on addressing any arising questions, concerns, or misconceptions to foster trust in these technologies. Successful integration of data-driven innovations into oncology nursing practice will empower practitioners to deliver more personalized, effective, and evidence-based care.     

互联网+大数据环境下的中医睡眠医学研究

<正>世界已经进入互联网时代,信息化环境下的大数据,将为中医睡眠医学的发展,提供可以借鉴的问题导向,应用大数据分析技术可以更好地继承、发扬中医药学术,为全世界睡眠障碍的患者提供医学支持。本文就此问题,作一论述,以期加快中医睡眠医学的发展。1相关概念及意义1.1互联网+国内"互联网+"理念的提出,最早可以追溯到2012年11月于扬在易观第五届移动互联网博览会的发言。易观国际董事长兼首