简介:大数据和机器学习在医学研究领域获得越来越多的应用和关注.人体作为复杂的生理和演化系统,具有开放性、不确定性、非线性、多层次性、动态性、突现等特征.从复杂性哲学的视角出发,分析了人工智能医学在方法论和认识论上的优势和问题.人工智能医学可以利用海量数据,搜集复杂的特征信息,发掘并识别多种变量之间的相关性,通过机器学习捕获数据中的复杂与非线性关系,克服还原主义的局限,消除不确定性,提高预测的准确性.疾病过程所体现出的动态复杂性和过程敏感性,复杂系统的不确定性和突现特征,使得人工智能医学对疾病和治疗状态的预测和长时段的预测难以实现.人工智能利用相关性所做的预测,虽然准确,但因为因果解释的缺失和路径依赖,不能直接用于临床上的医学照料,需要医生具身的临床经验和知识辅助判断.治疗的临床情境的重要性与数据化上的困难,也给当前人工智能医学实现从精准预测到有效治疗带来了挑战.
简介:目的:观察甲状腺乳头状癌病人在进行治疗的过程当中使用腹腔镜手术进行辅助治疗产生的临床效果。方法:对2019年2月到2020年2月进入到我院进行甲状腺乳头状癌疾病进行治疗的病人作为研究对象,样本量为80名,按照病人在手术方案选择时的不同选择结果,将其随机分为常规组和研究组。其中常规组的病人使用开放手术治疗,并且进行常规切除手术和清扫中央区淋巴结。研究组的病人则是在进行甲状腺全切手术和中央区淋巴结清扫的前提下,使用腔镜进行辅助操作。最后对两组病人的各项治疗指标例如并发症的发生情况,颈部恢复活动的时间,术中出血量的手术时间,术后引流量,住院时间等多项指标进行对比和分析。结果:据研究结果得出,从并发症发生概率的角度进行分析,研究组发生概率为12.50%,常规组病人的发生概率为35.00%。结论:为甲状腺乳头状癌病人提供治疗方案时进行常规甲状腺全切术和中央区淋巴结清扫的前提下,使用腔镜进行辅助治疗操作可以具有较高的可操作性,不仅可以保证切口小,美观性强,还可以控制术中出血量和住院时间。
简介:自20世纪以来,数字技术和数字媒介的应用使得大量图像被数字化,使得图像具有了新的属性、特征和施用范围,图像得以在数字环境中被调整、修改、编辑和再使用。同时,大量新的数字图像的出现,彻底改变了传统认知视野中的图像生成方式、呈现方式和其功能。由此,图像的内涵和外延都已经发生了变化。这种依托于新技术和新媒介的视觉语言系统及认知方式,被称为'视觉认识论'(visualepistemology)。本文正是以此为出发点,借鉴乔安娜·朱可的'图形发生论'(graphesis)理论,从数字媒介转型这个特定语境中去探讨数字语境中的图像、图像数字化以及图像语言元数据化等问题,试图从知识生产的角度去探讨图像作为一种视觉形式在新媒体环境下所具有的可能性。
简介:目的:分析集束化护理在ICU人工气道护理中的影响。方法:选2020年1月~2020年12月86例ICU人工气道患者进行研究,采用随机数表法分为观察组(43例,集束化护理)与对照组(43例,常规护理)。对比临床指标、生活质量、并发症。结果:观察组患者机械通气时间、ICU入住时间显著低于对照组,(P<0.05);观察组患者生活质量显著高于对照组,(P<0.05);观察组患者并发症发生率显著高于对照组,(P<0.05)。结论:集束化护理可有效缩短患者机械通气时间以及ICU住院时间,提高患者生活质量,降低并发症发生风险,值得广泛推广。