机器学习在急诊医学中应用的研究进展及展望

随着信息技术及医疗数据信息化的不断发展,越来越多的临床医生认识到人工智能或将彻底改变医学实践。机器学习可对大量医疗数据进行学习,探索数据集中的依赖关系,从而形成相应的医学模型;模型可对新的数据进行快速准确预测,有利于疾病早期诊断分级、辅助制定临床决策等。急诊医学面临着医疗资源相对短缺、急危重症患者识别及快速诊治需求等现状。在大数据时代,以临床需求为导向,机器学习为手段的智慧医疗或将成为解决上述问题的关键之一。     

高质量循证医学证据获取与应用研究

随着医疗大数据时代的到来,循证医学的发展迎来了新的变革。本文介绍了数据驱动的循证医学思维定义,并阐释其为循证医学发展带来的变化。从越来越科学的原始证据来源、智能化的循证医学文献信息提取、基于AI的真实世界健康医疗数据分析、创新的临床科研专病数据库、基于AI的临床指南等场景,探讨了智慧化高质量循证医学证据的获取与应用过程,总结了循证医学证据质量的影响因素,包括数据集成、数据质量、技术偏差、数据安全和伦理、人才队伍等。     

大数据下智慧医疗在社区糖尿病一级预防中的价值

大数据下智慧医疗在社区糖尿病一级预防中具有重要的应用价值。通过查阅相关文献,统计并分析大数据下智慧医疗对社区糖尿病的干预效果。结果表明基于大数据环境下智慧医疗,有助于加强糖尿病的社区管理,提高社区糖尿病患者治疗效果,改善患者预后。该文基于大数据环境下智慧医疗在糖尿病中的应用作一综述。     

虚拟现实技术在临床虚拟标准化患者中的应用

背景：计算机虚拟现实技术在医学中的应用越来越广泛,其模拟仿真的独特性为医学临床诊断和科研工作提供了新的方法。目的：在虚拟现实技术构建的多维信息空间中,实现合理运用虚拟标准化患者辅助临床诊断及治疗。方法：对当前虚拟现实技术在临床中的应用情况进行了调查,提出临床虚拟标准化患者的系统结构模型,构建了一个基于虚拟现实技术的临床虚拟标准化患者系统,并分析了虚拟标准化患者的通信模式和实现过程。结果与结论：医生可以利用临床虚拟标准化患者系统的虚拟环境进行操作,达到辅助临床诊断、培训或教学的效果。临床虚拟标准化患者系统可提高临床医疗水平,为临床诊断、培训及研究提供了新的平台。     

2017第三届全国临床检验装备技术与应用学术大会

<正>上世纪末,全基因组测序的完成,蛋白质组学、代谢组学、微生态学、生物信息学等学科发展,使检验医学进入了一个新的时代。现代化、POCT化、分子化、个性化、标准化、国际化提高了诊断和学术水平。近十年,第四次产业革命的到来,大数据、云计算、互联网十转化医学的发展促进了智慧医疗、精准医疗、移动医疗的发展,为检验医学提供了更大的发展空间。中国医学装备协会检验医学分会一贯倡导     

虚拟现实技术在临床虚拟标准化患者中的应用

背景:计算机虚拟现实技术在医学中的应用越来越广泛,其模拟仿真的独特性为医学临床诊断和科研工作提供了新的方法.目的:在虚拟现实技术构建的多维信息空间中,实现合理运用虚拟标准化患者辅助临床诊断及治疗.方法:对当前虚拟现实技术在临床中的应用情况进行了调查,提出临床虚拟标准化患者的系统结构模型,构建了一个基于虚拟现实技术的临床虚拟标准化患者系统,并分析了虚拟标准化患者的通信模式和实现过程.结果与结论:医生可以利用临床虚拟标准化患者系统的虚拟环境进行操作,达到辅助临床诊断、培训或教学的效果.临床虚拟标准化患者系统可提高临床医疗水平,为临床诊断、培训及研究提供了新的平台.     

检验组学在精准医疗中的应用价值

随着多组学时代的到来,检验组学这一综合性科学应运而生。检验组学是综合基因组学、蛋白组学、代谢组学、免疫组学及药物基因组学等多组学的检验数据结果,并利用大数据的计算方法对各个组学的数据指标进行分析、筛选、分类、整合的多领域交叉学科。通过大数据、高通量的数据分析方法,可得到更加精准的病理指标置信区间,完善疾病的早期预警诊断体系,形成个体化的生物医学信息库,以满足精准诊断、精准治疗的要求。尽管检验组学大数据分析在实际应用中处于起步阶段,但通过与相关科学技术的结合发展,检验组学将会成为临床检验医学领域的重要发展方向。     

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。     

检验医学的发展现状及所面临的挑战

人类迈入 2 1世纪的同时 ,迎来了崭新的知识经济时代 ,知识经济时代的兴起推动检验医学的空前发展 ,并在整个医疗活动中发挥着十分重要的作用。一、从医学检验到检验医学的转变基础医学的发展及与临床医学的密切结合 ,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 ,为临床疾病的诊断、治疗、病情观察及预后判断提供更直接的科学依据。因此 ,检验工作者要不断地与临床医护人员进行学术交流和信息沟通 ,把有限的实验数据变为高效的诊断信息 ,更多地、更直接地参与临床的诊断和治疗。尤其…     

大数据挖掘促进精准医学发展

<正>随着互联网、社交网络、物联网、云计算等新一代信息技术的应用和推广,大数据时代应运而生。大数据库中含有丰富的信息资源,其潜在价值越来越大,数据信息的提取和挖掘能力成为了大数据时代的发展战略需求,需要利用多种数据挖掘工具来开发其潜在的有效价值,以促进多学科的发展和更新。医学的发展经历了传统医学和循证医学的阶段,如今发展到以分子生物学为本质出发点,对疾病精准的预防、诊断和治疗的精准医学时代。作为现代医疗模式的革命和创新--精准医学     

基因检测在精准医疗中的应用与管理

随着现代医学的发展,基因的序列信息逐渐成为临床疾病分子诊断精确的判定依据,基因检测技术也在精准医疗领域逐步推广.通过精准医学、检验医学、病理学等领域专家共同探讨基因检测在精准医疗中的应用与管理,本文明确了基因检测在精准医疗领域中的应用方法,也对基因检测每一步骤的质量控制及改进优化提出了建议,为从事精准医疗检测的实验室提...     

循环肿瘤细胞在肿瘤精准医学中的应用浅析

肿瘤精准医学是一种基于肿瘤病人"定制"的医疗模式,是应用现代遗传技术,分子影像技术,生物信息技术结合患者生活环境和临床数据实现精准的治疗与诊断,制定具有个性化的疾病预防和治疗方案。循环肿瘤细胞(CTC)作为近年兴起的液态活检技术,具有实时、方便、微创的特点,对肿瘤的早期诊断、临床分期、方案制定、疗效及预后评价均具有重要意义。笔者主要对CTC在肿瘤精准医学中的应用及面临的挑战进行分析。     

高职医学检验技术专业实践教学体系的构建

随着现代生命技术、临床诊断治疗技术的飞速发展,医疗行业对医学检验人才的技能水平和综合素质提出了更高的要求。然而,目前医学检验技术专业存在实践教学发展滞后,技能培养与临床应用脱节的现象,医学检验教育面临着巨大的挑战。1医学检验技术专业实践教学中的问题1.1实践教学模式传统专业实践教学活动除临床实习外,主要以校内实验实训为主,而实验实训又以重复性、验证性实验为主体,缺乏主动性和创造性,不利于培养学生分析问题和     

智慧医疗技术在生命末期病人生存期评估中应用的研究进展

对智慧医疗技术在生命末期病人生存期评估中的应用进行综述,介绍了智慧医疗技术在生命末期病人生存期评估中的应用形式与实施现状,并对其应用困境进行分析,为在生命末期病人生存期评估中更好地应用智慧医疗技术提供参考。     

基于BP人工神经网络模型构建电子病历系统的数据分析

背景：电子病历中包含大量能够辅助临床诊断和决策的医疗信息。目的：利用BP人工神经网络进行电子病历的数据挖掘。方法：针对BP人工神经网络的原理及算法进行了分析,提出BP人工神经网络模型构建的6个步骤,分别为训练数据集的确定,数据准备,网络模型的建立,进行数据挖掘,评估BP网络得到的结果及预测结果的应用。并分析了BP人工神经网络在电子病历中的相关应用。结果与结论：利用BP人工神经网络可以对电子病历进行分析预测,查找存在的危险因素。证实BP人工神经网络在电子病历系统数据分析中具有实际应用价值。     

下一代测序技术在遗传病临床检测中的应用

DNA测序技术已广泛应用于生物学研究,很多生物学问题也都可以借助测序技术予以解决.过去10年(2005-2015年),下一代测序技术(next generation sequencing,NGS)逐步从新技术成长为主流的测序技术,并逐渐走进临床诊断领域.NGS以其简单、快速、高分辨率、高通量的特点,在传染性疾病防控、肿瘤的早诊早治、遗传病的早期筛查和诊断、无创产前筛查、胚胎植入前诊断和筛查等领域发挥越来愈大的作用,已成为目前临床领域最具有应用前景的技术之一.同时下一代测序技术领域仍在快速发展,新的测序技术及数据分析技术还在不断涌现,序列数据库和测序数据快速增加.下一代测序技术也有助于以更低廉的价格,更全面、更深入地来分析基因组、转录组及蛋白质相互作用组的各项数据.可以预见,各种测序将成为一项广泛使用的常规实验手段,有望给生物医学研究领域和医学临床诊断带来革命性的变革.本文主要针对下一代测序技术在无创产前诊断、遗传病检测、胚胎植人前诊断和筛查中的临床应用进行介绍和评述.     

医学信息学在罕见病诊疗中的研究进展及应用

罕见病种类繁多、表型复杂,存在遗传异质性和临床异质性,故其诊断极具挑战,且治疗方面缺乏有效药物。随着临床语义系统研究、二代测序、影像组学数据分析、多组学融合分析等医学信息学技术研究的不断深入,罕见病在数据共享、科学研究等方面的限制正在逐步被打破。整合和研究不同来源的罕见病相关共享数据,有利于更多致病位点的发现和孤儿药的开发,可促进罕见病的诊断和治疗。本文旨在介绍医学信息学技术在罕见病领域的研究进展及应用, 以期推动医学信息学在罕见病诊疗方面的发展。     

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。     

四川省医学科学院·四川省人民医院重症医学科成功举办全国首届大数据与智慧医疗研讨会

12月13日,由四川省医学科学院·四川省人民医院重症医学科举办的全国首届大数据与智慧医疗研讨会在成都召开。四川省医学科学院·四川省人民医院重症医学科主任黄晓波担任大会主持,院长助理曾俊参会并致辞。本次会议特邀请北京阜外医院张海涛教授以及北京协和医院、北京人民大学、东南大学附属中大医院、北京     

人工智能在医学应用中进展研究

随着信息革命的快速发展,大数据时代的到来,以深度学习为关键技术的人工智能逐渐成为各国研发投入的重点,目前已发展到应用阶段[1].人工智能定义为计算机具有人类智慧的能力,并能够自我学习,完成需要人类智慧才能完成的任务.人工智能的关键技术是深度学习,模拟人类大脑的神经网络,读取、处理大数据,并找出其中规律,完成特定任务.尽管人工智能在医学领域的应用较晚,但取得的结果使人振奋.本文对人工智能在医学领域的应用作一综述.