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。     

基于人工智能+影像组学在骨肌系统疾病中的临床应用与发展

随着人工智能（AI）在检测、诊断、危险分层和预后预测骨肌系统疾病中应用方面的迅速增加,人工智能可以利用大量电子健康数据和成像研究建立辅助预测模型,对病人的信息进行处理,最终提出诊断意见、疾病预后及治疗方案。通过介绍基于人工智能的影像组学在肌肉骨骼系统疾病中的临床应用与发展,同时增进骨科临床医师对骨骼肌疾病的影像学更多的认识。     

浅析微创外科技术在骨科的有效应用

随着科技的发展和经验的积累,骨科微创诊断与治疗技术取得不断进步,许多先进的科技成果应用于骨科领域后,大大提高了人们对疾病的认识,使得骨科领域微创治疗技术发展日新月异,手术技术也日臻成熟、治疗领域不断拓展,新的手术种类不断涌现,手术更精确、更有效、更安全。     

脊柱及椎间盘的生物力学分析

近年来,脊柱以及椎间盘的损伤与疾病已经成为临床骨科领域的常见病和多发病,也是临床骨科医师在日常门诊工作中所面临的主要问题.为了更好地理解,诊断,治疗脊柱与椎间盘系统的疾病,骨科医师就应采用力学的事实,概念,原理和数学,来解释人体正常及异常的解剖生理现象.因此,生物力学也就成为现代骨科医师必须具备的理论基础.鉴于此,笔者仅对脊柱及椎间盘的生物力学问题作一浅析,与同道们共同探讨和借鉴.     

呼吸音数字化分析在体格检查及呼吸系统疾病诊断中的研究进展

肺部听诊是体格检查的重要手段,自1816年Lannec发明听诊器以来,听诊广泛应用于临床尤其是呼吸系统疾病中,成为呼吸科医师诊断和评估疾病的重要检查手段。近年来,随着传感芯片以及人工智能技术的迅速发展,呼吸音数字化分析,即通过记录存储呼吸音并应用人工智能算法对呼吸音进行定量分析,为呼吸音指导临床诊疗提供了新的选择。本文就听诊目前面临的挑战、呼吸音数字化分析概述、呼吸音数字化分析在肺部体格检查中的意义以及其在呼吸系统疾病诊断中的辅助价值进行综述,旨在提高呼吸学界对呼吸音数字化分析技术的重视。     

胫骨骨缺损并软组织缺损相关临床治疗进展

胫骨骨缺损并软组织缺损的治疗一直是创伤骨科医师面临的难题。近年来,传统的显微外科方法治疗在临床应用中依然很广泛,随着Ilizarov技术的不断深入开展,使得肢体保存与功能重建的前景更加宽广。多种方法的选择,相互结合应用不断为临床治疗提供新的思路,提高了保肢成功率,降低了术后并发症。展望未来,Ilizarov技术与显微外科方法在临床应用中有效结合,将成为治疗该类疾病的一种趋势,而骨组织工程技术的逐步成熟与临床应用更值得期待。     

人工智能技术在医学影像中的应用讨论

深度神经网络是新一代人工智能技术,其在自然语言处理、学习能力、计算机视觉上将机器的认知能力推向了新的高度。目前,深度神经网络在医学影像中的应用主要集中在发现异常、量化测量和鉴别诊断3个方面,基于深度神经网络的医学影像研究已涉及放射影像、病理图像、超声影像、内镜影像等多个领域。深度神经网络在一些任务场景中已展现出与医师相当甚至超越医师的表现。在人工智能技术高速发展的大环境下,医师群体应客观冷静地看待技术、科学严谨地评价技术、积极开放地参与技术的提升与应用,成为技术的驾驭者,走向人工智能技术辅助下的医疗服务未来。     

人工智能技术在早期胃癌内镜诊断中的应用进展

近年来,基于深度学习的人工智能技术在图像识别方面取得了显著进步,并被广泛应用于临床医学研究。在早期胃癌诊断领域,因肿瘤不易发现的特性成为内镜医师镜下诊断的难题。而人工智能技术与消化内镜相结合,在慢性萎缩性胃炎和肠上皮化生的识别、幽门螺杆菌感染状态的判断、早期胃癌及癌前病变的诊断、肿瘤浸润深度的预测等方面均显示出良好的应用价值。该文对人工智能技术在早期胃癌中的临床应用进行阐述,并讨论存在的问题和挑战,预测未来可能的应用前景。     

骨科临床实习带教体会

骨科是外科的重要组成部分,由于其疾病种类多,专业性强,较为抽象,不易理解,对临床医师的综合素质要求高。通过对骨科的实习,应使临床医学实习生掌握骨科的基本诊断和治疗知识,提高临床基本功,增强实习生医德医风建设,加强医患沟通,培养合格的临床一线医师。     

眩晕疾病人工智能专家诊疗系统研究进展

近年来,人工智能技术在医学领域的应用成为现代科技的研究热点。将人工智能技术应用于眩晕疾病的诊断不仅可以节约医疗资源,还能及时诊治眩晕。因此,本文通过概述眩晕疾病人工智能专家诊疗系统"Vertigo"ONE"和其他人工智能方法,分析人工智能技术在眩晕诊断领域的应用进展,总结多种人工智能方法应用于眩晕疾病的优点和缺点,并对人工智能技术在眩晕疾病诊疗中的发展前景进行了展望。     

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系统在诊断青光眼方面已有很多应用,本文综述了AI在青光眼领域的研究和应用,以及临床优势和挑战,并展望了AI在青光眼中的潜在应用前景。     

骨科冲击波治疗的智能化发展现状及趋势分析

体外冲击波治疗以其安全无创的临床优势在骨科得到了广泛应用,但传统治疗手段普遍存在的主观经验决策和手动长时操作等问题限制了该方法的推广和进一步发展。智能技术已经开始进入骨科冲击波治疗领域,并发展迅速。本文总结了计算机导航、机器学习和机器人三类智能技术在骨科冲击波治疗中的研究现状及应用特点,表明：现阶段,计算机导航可以有效辅助医生完成冲击波探头的准确定位,机器学习方法能够辅助实现冲击波治疗能量参数的自动预测;机器人已经表现出了显著的潜在临床效能,尤其是能够大幅降低医师操作强度;三类技术分别从“眼”“脑”“手”的角度,为提升骨科冲击波治疗智能化水平提供全面支持。在此基础上,本文从临床治疗机制与量效关系、方案规划智能化与临床适宜性、治疗操作自动化与机器人辅助等方面,展望了未来发展趋势。     

青光眼影像人工智能深度学习研究现状与展望

青光眼是一组异质性神经退行性疾病,其特征是视网膜神经节细胞及其轴突逐渐消失,现已成为全球不可逆性失明的主要原因。人工智能(AI)是由机器展示的智能,而深度学习(DL)是其中一个基于深度神经网络的分支,在医学成像领域取得了重大突破。在青光眼影像方面,已有越来越多的研究将DL应用于眼底图像以及光学相干断层扫描(OCT),以检测青光眼性视神经病变。有很好的结果显示,将DL技术整合到影像中进行青光眼评估是高效、准确的,这可能会解决当前实践和临床工作流程中的一些难题。但是,未来进一步的研究对于解决现存挑战至关重要,例如为不同研究之间的图像标记建立标准,将“黑匣子”的学习过程进行可视化,提高模型在未知数据集上的泛化能力,开发基于DL的实际应用程序,以及建立合理的临床工作流程,进行前瞻性验证和成本效益分析等。本文总结了AI应用于青光眼影像的最新研究现状,并讨论了对临床的潜在影响和未来的研究方向。     

人工智能诊断系统在视网膜疾病的研究进展

视网膜疾病是人类严重视力丧失的主要原因,糖尿病视网膜病变(DR)、青光眼视网膜病变、视神经病变及年龄相关性黄斑变性(AMD)等疾病的早期筛查及按时随访是疾病防治的重点。但由于眼科医生数量有限、难以开展大规模人工筛查。人工智能(AI)技术在眼科领域的应用为解决上述难题带来曙光。本文对AI在DR、青光眼视网膜病变及视神经病变、AMD等疾病诊断中的临床应用进行综述,探讨AI诊断系统在视网膜疾病教学中的应用,并指出目前AI诊断系统面临的问题,展望其在视网膜疾病领域的应用前景。     

人工智能技术在肝脏肿瘤中的应用与展望

近年来人工智能技术发展迅速,应用范围不断扩大。在医学领域,人工智能技术已在影像学、病理诊断、疾病管理、药物研发、手术导航等诸多方面崭露头角。肝脏肿瘤是我国常见疾病,人工智能技术在这一领域的研究和应用前景广阔。本文概述了人工智能技术在肝脏肿瘤的影像学和病理诊断、预后判断、治疗方案选择、手术辅助等方面的研究进展,并展望人工智能技术在肝脏肿瘤个体化、精准化诊治的推动作用。     

超高分子量聚乙烯在骨科领域的应用及基础研究进展

 超高分子量聚乙烯(ultra-high molecular weight polyethylene, UHMWPE)凭借其良好的拉伸强度、耐磨性、耐冲击性、化学稳定性、低密度等特性在骨科人工关节假体、骨科缝线和人工韧带等领域广泛应用。临床研究发现UHMWPE关节产品产生磨损颗粒所导致的骨质溶解是髋关节置换术后失败的主要原因,为此许多研究致力于提高它的耐磨性以及改善它的生物相容性。本文对UHMWPE在骨科的临床应用和基础研究相关进展作一综述。     

人工智能在鉴别肝门部胆管癌细胞及周围神经侵袭中的应用

目的 建立一种用于辅助诊断肝门部胆管癌(HC)的人工智能(AI)算法模型,评价其识别肿瘤细胞及周围神经侵犯(PNI)的能力.方法 采用AI算法对825张HC和175张非癌变组织图像(600张为训练集,300张为测试集,100张为比较数据集)进行深度学习,将不同参数的GoogLeNet和DenseNet相结合的神经网络用于HC细胞和PNI的特征提取和深度学习.比较该AI算法模型与3名病理科医师(副主任医师、主治医师、住院医师各1名)在判断肿瘤有无及肿瘤细胞百分比的差异.结果 基于深度学习的AI算法可以准确识别HC组织标本图像中的肿瘤细胞及PNI.AI算法诊断肿瘤的能力可与经验丰富的病理科副主任医师媲美,且在评估肿瘤细胞百分比方面更胜一筹.结论 AI算法模型在识别HC肿瘤细胞及PNI方面具有辅助作用.     

国外骨科医疗风险管理现状及其借鉴意义

目的介绍美加英澳四国骨科医疗风险管理的现状,包括管理机构、相关法律、上报系统以及分析方法,以提供借鉴意义。方法通过检索万方、CNKI数据库,搜索2001-2011年的美加英澳四国骨科医疗风险管理现状的相关文献,进行查阅研究。结果归纳文献所研究的骨科风险管理方法,并总结其值得借鉴的意义。结论美加英澳四国骨科医疗风险管理较国内系统完善,其国家重视系统的建立并逐渐地完善。政府主导骨科医疗风险管理机构,并通过法律来支持整个系统。     

人工智能方法在抗菌肽筛选领域的应用及展望

抗菌肽（antimicrobial peptides,AMPs）是一类具有广谱抗菌活性的小分子肽,其独特抗菌机制能够有效治疗感染性疾病,且不易产生耐药性。然而,利用传统实验方式虽然能够筛选出具有抗菌活性的AMPs,但是筛选过程繁琐,人工智能筛选方法则更加快捷便利,在探索新型天然抗菌肽中展现了巨大的潜力。本文总结并比较了人工智能筛选AMPs的相关策略,包括应用于模型训练的数据来源、人工智能机器模型以及应用于模型筛选新型抗菌肽的组学数据,并对应用的前景和优势进行展望,以期为抗菌肽的鉴定识别、研发改造提供新思路。     

人工智能在皮肤病诊断和评估中的作用

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是当今科技发展的代表性技术,表现出与多个学科融合的巨大潜力和价值.皮肤科学高度依赖形态学特征,疾病的诊断和评估主要基于视觉图像,是AI应用的优势学科.基于皮肤影像技术的AI不仅能提高疾病诊断的灵敏度和特异度,还能对常见疾病的严重程度进行客观评估.本文就AI...