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1.
人工智能技术的快速发展,得益于大数据、数据库、算法、算力的巨大进步,医学研究是人工智能的重要应用方向。人工智能与医学的融合发展,提高了医疗技术水平与医疗服务效率,为医生与医疗设备有效赋能,更好地服务于患者。特别在此次新冠肺炎疫情中取得的巨大成效,足见人工智能在医疗领域中发挥巨大作用,因此吸引了许多研究者不断深入探索。本文对近年来人工智能在医学方面应用的相关文献进行梳理,基于人工智能技术与医学研究的发展背景,重点论述人工智能在药物研发、辅助诊疗、语音识别和语义理解、健康管理、医院管理等领域的应用进展,分析人工智能在医疗领域应用存在的挑战,最后讨论人工智能在医疗领域的发展趋势。
【关键词】人工智能;医学应用;技术挑战;综述 相似文献
2.
遗传算法优化调强放射治疗射野权重初步研究 总被引:2,自引:0,他引:2
目的 研究调强放射治疗(IMRT)剂量计算与射野权重优化方法。方法建立基于二维卷积的IMRT剂量计算模型.用Visualc#.Nct编写剂量计算及基于遗传算法的IMRT射野权重优化程序,分析优化结果。结果用遗传算法优化射野权重能够在一个临床可接受的计算时间内得到较高适形度的剂量分布。结论遗传算法是一种有效的IMRT射野权重优化方法,在IMTR治疗计划优化中有广阔的应用前景。 相似文献
3.
医学软件测试是评估医学软件功能及性能的主要技术手段。近年来,随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在医学领域的广泛应用,医学AI软件不断更新,其覆盖高算力、数据量大、模型复杂,而传统医学软件测试技术已不能满足相关需求,从而导致医学AI软件测试存在效果不佳、审评审批进展缓慢等问题,严重制约产业及其行业的发展。与传统医学软件测试技术相比,医学AI软件测试技术能够针对医学AI软件关键检测内容及性能指标,有效提高医学AI软件的检测效率。本文概述医学AI软件的发展现状,并与传统医学软件进行对比,总结现有医学软件测试技术,对医学AI软件测试技术的研究进展和不足之处进行综合分析,同时对医学AI软件发展面临的挑战及问题进行展望,旨在为医学AI软件测试技术的发展提供一定的理论基础。 相似文献
4.
基于遗传算法的剂量优化技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法作为一种全局优化算法,可以用来解决在目标函数不连续、不可能、非线性等情况下的复杂问题,且具有较高的收敛效率和广阔的搜索空间.本文应用遗传算法优化逆向调强放疗计划中射束的权重,用二维等剂量线、三维剂量分布和剂量-体积直方图来评估计划的优劣.最后,给出了计算结果并进行了讨论. 相似文献
5.
目的:研制一种用于治疗良性前列腺增生的激光仪器,既可有效避免尿道前列腺电切术(TURP)综合症,又能快速切除体积较大的增生腺体.方法:采用平均功率80W、峰值功率1000W的长脉冲YAG激光使增生组织快速汽化.并且由于功率高、作用时间短、热作用深度小,从而克服传统连续YAG激光的凝固作用引起的术后水肿问题。以ATC89C51为核心的单片机控制系统对激光输出功率进行控制,同时监测工作过程,对仪器提供保护,通过通讯接口接入医院信息系统。结果:用样机对鸡胸肌组织进行离体水下照射,在5mn/s的速度下照射出宽4mm、深2.5mm的沟槽.组织表面碳化轻微,对周围组织伤害较小。结论:该仪器的高平均功率可以快速汽化增生组织,高峰值功率可以减少对邻近正常组织的伤害,可满足大体积前列腺增生的治疗。 相似文献
6.
7.
8.
火焰原子吸收法测定金锁固精丸中钙的含量 总被引:1,自引:0,他引:1
金锁固精丸主要由沙苑子(炒)、芡实(蒸)、莲须、龙骨(煅)、牡蛎(煅)、莲子等药材组成,临床主要用于肾虚不固,遗精滑泄,神疲乏力,四肢酸软,腰痛耳鸣,疗效确实可靠。方中龙骨、牡蛎的主要成分为碳酸钙,故选定钙作为含量测定的指标。目前测定钙含量的方法有EDTA滴定法[1]、原子吸收分光光度法[2]、高锰酸钾法[3]。笔者曾采用EDTA滴定法来测定金锁固精丸中钙的含量,因为样品有其他元素干扰,使滴定终点不易判断,故选用准确性高的原子吸收法来测定其中钙的含量。此法操作简单,结果准确,可用于金锁固精丸中钙含量的测定,为其内在质量控制提供了… 相似文献
9.
10.
目的比较三种智慧放疗计划预测模型的精度与泛化鲁棒性,为模型选择提供依据。方法收集45例前列腺癌和25例鼻咽癌临床放疗计划,运用Z、L、S模型预测前列腺癌中膀胱和直肠、鼻咽癌中左右腮腺的剂量体积直方图(DVH)。应用预测DVH与临床DVH曲线下面积的差别(|DVH预测-DVH临床|)评价预测误差,误差越小则预测精度越高。在单个危及器官(OAR)上比较3种预测模型的精度,并在不同OAR中计算各模型预测精度的标准差以评价和比较模型的泛化鲁棒性。结果对于膀胱和直肠,L模型的预测误差(0.114和0.163)显著大于Z和S模型(≤0.071,P<0.05);对于左腮腺,S模型的预测误差(0.033)与Z和L模型相近(≤0.025,P>0.05);对于右腮腺,S模型的预测误差(0.033)显著大于Z和L模型(≤0.028,P<0.05)。在不同OAR上,S模型的预测精度标准差比Z、L模型小(分别为0.016、0.018和0.060)。结论在前列腺癌膀胱和直肠的DVH预测中Z和S模型的精度较高,而在鼻咽癌左右腮腺中Z和L模型较高,在不同OAR上S模型的泛化鲁棒性相对较好。 相似文献