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人工智能(Artificial Intelligence,AI)的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇,中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角,二者的融合不断加深,人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手,对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面,就近年来国内外研究进展进行总结与分析,以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。  相似文献   
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ABSTRACT

Purpose

Work-related eye injuries have been reported with a variety of epidemiologic and clinical characteristics. We aimed to identify epidemiologic characteristics of work-related eye injuries and risk factors associated with severe injury in a large metropolitan city.  相似文献   
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Scrub typhus usually presents as acute undifferentiated fever. This cross-sectional study included adult patients presenting with acute undifferentiated fever defined as any febrile illness for ≤ 14 days without evidence of localized infection. Scrub typhus cases were defined by an antibody titer of a ≥ fourfold increase in paired sera, a ≥ 1:160 in a single serum using indirect immunofluorescence assay, or a positive result of the immunochromatographic test. Multiple regression analysis identified predictors associated with scrub typhus to develop a prediction rule. Of 250 cases with known etiology of acute undifferentiated fever, influenza (28.0%), hepatitis A (25.2%), and scrub typhus (16.4%) were major causes. A prediction rule for identifying suspected cases of scrub typhus consisted of age ≥ 65 years (two points), recent fieldwork/outdoor activities (one point), onset of illness during an outbreak period (two points), myalgia (one point), and eschar (two points). The c statistic was 0.977 (95% confidence interval = 0.960–0.994). At a cutoff value ≥ 4, the sensitivity and specificity were 92.7% (79.0–98.1%) and 90.9% (86.0–94.3%), respectively. Scrub typhus, the third leading cause of acute undifferentiated fever in our region, can be identified early using the prediction rule.  相似文献   
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