简介： 摘要：近年来，我国社会发展迅速。随着信息化互联网时代的到来，人工智能在医疗领域得到大规模应用，诊断是医学研究中最基本的存在，医生的诊断效率和正确率关系着疾病后续的治疗与康复。ACP理论是由人工社会、计算实验、平行执行构成的理论，在平行智能和复杂系统建模与调控中发挥重要作用，逐渐被应用于医疗领域。“互联网+”是指利用信息技术和互联网平台，交互融合互联网与传统行业，充分发挥互联网的优势，深化传统行业变革升级，使传统行业能够适应现阶段人民美好生活的发展需要，从而推动社会的不断发展进步。

简介：摘要：肿瘤是当今世界面临的一大健康问题，而肿瘤放射治疗作为治疗恶性肿瘤的关键手段，一直在不断完善。随着人工智能技术的快速发展，尤其是深度学习等技术的涌现，为肿瘤放射治疗带来了新的机遇。本文将就人工智能在肿瘤放射治疗中的研究进展及其应用潜力进行综述，旨在为进一步开展相关研究提供参考。

简介：摘要：随着科技的迅猛发展，新型智能交互式药学服务模式应运而生，开启了药学服务的新篇章。这一模式通过融合先进的信息技术与药学专业知识，旨在打造高效、个性化的药学服务平台，不仅能够为患者提供更加精准、便捷的药品信息和用药指导，还能有效提升药师的工作效率，实现药学资源的优化配置，目前，该模式的探索与实践正逐步展开，逐步引领着药学服务走向新的高度。

简介：摘要：近年来，在医学影像诊断领域，人工智能（AI）技术应用的研究取得显著进展。明显取得进步，逐渐由实验室过渡至临床运用，使医疗诊断更准确，有效地提升医疗水准，技术进步推动医疗创新，也促进了医疗模式的创新和变革。加强跨学科合作，医学影像领域将更好地挖掘人工智能（AI）在诊断方面的潜力。

简介：摘要：目的：本研究旨在探讨人工智能辅助肝胆外科护理教学的实践与效果，评估其对护理人员学习成效、学习兴趣、教学满意度和知识应用能力的影响。方法：通过回顾性研究，选择10名胆外科护理人员，分为对照组和实验组，实验组接受人工智能辅助教学。观察指标包括学习成效、学习兴趣、教学满意度和知识应用能力。结果：实验组在学习成效、学习兴趣、教学满意度和知识应用能力方面均表现出显著差异，差异具有统计学意义（P<0.05）。实验组的学习成效、学习兴趣、教学满意度和知识应用能力均明显优于对照组。结论：人工智能辅助教学在肝胆外科护理教学中表现出显著的教学效果，能够显著提高护理人员的学习成效、学习兴趣、教学满意度和知识应用能力。因此，该教学模式对于提升护理人员的学习效果和教学满意度具有重要意义，为护理教育提供了有力的支持。

简介：摘要：自动化和标准化对于体液检验在临床诊断中的重要性日益凸显。体液检验是评估患者健康状况和疾病诊断的关键步骤之一。然而，传统的手工操作存在许多缺点，如人为误差、时间消耗和操作不一致性。自动化技术的引入使得体液检验过程更加准确、高效和可靠。自动化系统能够自动执行样本处理、分析和结果解读，减少了操作人员的干预，从而降低了错误的可能性。标准化的体液检验结果有助于医生正确评估患者的健康状况并做出准确的诊断和治疗决策。因此，自动化和标准化对于体液检验的发展和临床实践具有重要意义，并将继续推动体液检验技术的进一步改进和应用。

简介：摘要：连枷胸导致反常呼吸，低氧血症常危及患者生命，此类患者往往合并血气胸、其他脏器损伤、休克、大量失血甚至DIC等，治疗难度大、病程长、并发症、合并症多，预后不佳，具有较高死亡率。我科2016年以来采取集束化、阶段化策略治疗严重连枷胸36例，取得较好疗效，有效的改善了患者预后。现将该方法介绍如下。

简介：

简介：摘要： AI 在医疗领域的逐步应用意味着现代医学的发展将会迎来一个新时期，全世界的人们将会享受到更加新进实惠的医疗技术，获得更好的医疗服务。目前， AI已经在医学影像学、智能医疗器械、智能健康管理、药物研发、健康管理等多个方面进行应用。由于技术不成熟等原因 AI在医疗领域的应用仍然面对诸多问题。 5G网络的发展又会为未来 AI在医学中的应用提供更多的可能。本文将围绕人工智能在医疗领域的应用现状以及未来的发展趋势两大方面内容展开论述。

简介：AI在医疗领域的逐步应用意味着现代医学的发展将会迎来一个新时期，全世界的人们将会享受到更加新进实惠的医疗技术，获得更好的医疗服务。目前，AI已经在医学影像学、智能医疗器械、智能健康管理、药物研发、健康管理等多个方面进行应用。由于技术不成熟等原因AI在医疗领域的应用仍然面对诸多问题。5G网络的发展又会为未来AI在医学中的应用提供更多的可能。本文将围绕人工智能在医疗领域的应用现状以及未来的发展趋势两大方面内容展开论述。

简介：针对智能手机上的图像版权保护问题，提出了一种适用于Android系统的彩色图像盲水印算法。算法根据DCT系数和图像灰度值之间的线性关系直接在空域中修改DCT系数。这种方法无需进行DCT变换和反DCT变换，可大幅度降低计算量。此外，该算法提取水印时不需要原始载体图像，能够实现盲提取。在Android手机上对该算法进行了大量实验，实验结果表明，提出的算法具有良好的透明性和鲁棒性。

简介：摘要：人工智能的飞速发展，助力超声医学不断前行。面对海量的数据，超声医学需要智能化和数字化，本文分析超声医学面临的挑战和机遇，阐述人工智能技术与超声医学结合的进展与现状。人工智能和超声医学结合面临着：政策和法规的缺失、数据标准制定、有效数据收集标注、算法研究和应用场景结合等诸多挑战，随着医院、企业、科研机构的深入合作，让我们对未来充满期待。

简介：摘要在医疗卫生领域,人工智能具有广阔的应用前景和较高的实用价值。介绍了人工智能在神经网络中的应用，及应用前景。

简介：摘要：在互联网＋的时代大背景下，推进“现代信息与教育教学深度融合是“国家高水平医学本科教育重大战略，新医科建设将成为当前医学教育最大的机遇与挑战。要顺应时代发展，响应国家、学校以及医院的医学教育改革的内在需求，医学放射学专业可以通过运用人工智能的现实虚拟突破时空限制、通过人工智能的数据分析评价挖掘学生潜能、通过网络学习平台实现交互式“新医科”教学等多种路径促进传统课堂教学模式向AI辅助教学模式转变，切实提高教育教学实效。

简介：摘要随着人们对康复日益增长的需求，我国的康复开始加速发展，人工智能也进入到了这个领域。如今的康复器材已由单纯的机械性仪器逐步转变为有高级程序设定的智能型机器人，也就是所谓的人工智能技术。本文选取近两年的相关文献从康复评估与治疗两方面探讨目前人工智能技术在康复医学界的前沿应用。

简介：【摘要】作为现代化医学技术发展的新型产物，人工智能与多个医学领域尤其是医学影像技术方面密切合作，是我国医学领域高度发展的重要表现。在人工智能医学影像高速发展的同时，其在胸部诊疗的应用也面临着大大小小的机遇和挑战。本文主要探讨人工智能医学影像在胸部病理研究过程中面对的机遇和挑战，首先对人工智能和医学影像进行了简单概述，再对人工智能医学影像在胸部应用的机遇进行了讨论，然后

简介：摘要：近年来，随着人工智能（AI）技术在医学影像领域的逐步应用，鼓励医疗器械行业创新发展相关政策的不断落地，致力提升医疗机构服务水平的医学影像新业态崭露头角，尤其是以AI医学影像产品为代表的诊断设备，成为医疗器械行业发展热点。然而，人工智能面临着医学影像大数据持续积累所带来的挑战：缺乏高质量数据集、行业标准、管理规范等。因此，构建符合我国国情、法律/法规及科研人员使用习惯的标准化医学影像数据库势在必行。FAIR数据准则（可查询、可访问、可交互、可再用）有望在数据库构建、数据采集以及规范化医学影像数据描述术语等方面发挥指导作用。

简介：摘要：自伦琴1895年发现X射线以来，医学图像已经成为诊断人体疾病的重要医学检查手段。如今，计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MＲI)和超声等医学图像都是疾病诊断最直接、最常用的方法。然而，大量的医学图像需要临床医生和影像科医生花费很多时间和精力进行阅片分析，并且还可能会因医生个人主观经验或疲劳出现阅片错误，导致疾病错诊、漏诊和误诊等问题，因此，亟须有数字化、智能化的软件和程序来解决这个问题，提高阅片速度和效率，减少医生错诊、漏诊和误诊的出现概率。人工智能(artificialintelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，通常是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术。根据2017年中华人民共和国国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，人工智能已经成为我国科技的重要发展战略方向，其在我国各行各业都有重要体现。近年来，随着深度学习的发展，人工智能技术在医学领域取得了很多突破性进展，尤其体现在医学图像处理方面，前期主要包括CT、MＲI和超声图像中病灶的智能识别、自动分割、三维重建和三维量化，以及后期的疾病智能诊断和预后评估。本述评将从人工智能辅助医学图像分割和三维重建、疾病的智能诊断和预后评估三个方面探讨人工智能在医学图像处理中的研究进展，并对今后的医学人工智能的研究方向进行展望。

简介：摘要：伴随着人工智能技术的迅速发展，人工智能在口腔医学中的科学合理的应用，给口腔医学医治和医护带来了新一轮的技术创新。将人工智能技术运用于口腔医学领域充分发挥实质的作用和使用价值，还能够为医务工作者提供高效快捷的工作工具。文中分析了人工智能技术在口腔医学领域的实际应用。融合世界各国人工智能的探讨和运用现况，人工智能在口腔专科医治和医护领域的优点，及其人工智能在口腔颌面外科、栽种、修补、牙齿矫正、诊疗、指导和教学方面的应用现状。并对其人工智能应用在口腔医学领域的应用前景进行了展望。

简介：摘要:目的：探究人工智能对肺部CT影像中肺结节的检出敏感性和特异性，探讨人工智能在肺癌筛查中的临床应用价值。方法：回顾性分析我院2021年1月到2022年6月因怀疑肺癌而接受CT检查的352例患者资料,由人工智能及高年资影像医生对患者肺部CT结节征象进行标注筛查，分别比较人工阅片与人工智能筛查的检出准确性、灵敏性、特异性。结果：352例疑似肺癌CT诊断患者中，经病理证实肺癌289例，良性结节63例。不同阅片方式的检出率存在明显统计学差异，P＜0.05。人工智能的诊断灵敏性、特异性、阳性预测值及阴性预测值均优于人工阅片，P＜0.05。另人工阅片诊断时间平均在10分钟左右，人工智能平均1分钟左右，诊断时间明显缩短。结论：将人工智能技术用于城市癌症筛查中的检出率更高，筛查价值更高。在辅助影像医师进行早癌筛查中具有一定参考价值。