简介：本研究旨在探讨人工智能（Artificial Intelligence，AI）肺结节检测系统在肺结节诊断中的应用价值。

简介：【摘要】目的 本文旨在研究基于人工智能的数智护理团队协作模式对护理质量的影响研究，为更好的护理患者提供帮助。方法 研究选取了2023年1月-2024年4月年间我院手术后需要护理的病人80例，采用随机对照试验设计，将患者分为实验组和对照组，每组各40例 ，实验组采用基于人工智能的数智护理团队协作模式进行护理，对照组采用正常的护理，观察两组患者的护理的满意度及护理后生活质量评分。结果 实验组的满意度得分明显优于对照组。实验组的生活质量评分明显高于对照组。结论 基于人工智能的数智护理团队协作模式,通过团队成员之间的高效协作和人机协同,有效提高了护理服务的质量和效率,成为推动智慧医疗发展的重要抓手。未来,医疗机构应进一步加强数智护理团队的建设与管理,充分发挥人工智能技术的赋能作用,不断优化团队运营机制,为患者提供更加优质、安全的医疗服务。

简介：【摘要】目的 对智能化超声技术在妇产科疾病筛查中的应用与前景展望进行研究探索。方法 选取我院2022年11月到2024年6月进行妇科疾病筛查的患者1538例。年龄16到65岁，平均年龄（48.56±5.78）。随机分为两组分为对照组769例和观察组769例，所有受试者均签署知情同意书，并符合妇产科疾病筛查的纳入标准。对照组采用传统超声检查方法进行妇产科疾病筛查，观察组采用智能化超声技术进行妇产科疾病筛查。结果 在总例数1538例中，共检出阳性病例841例。观察组检出阳性病例445例，阳性检出率为57.8%；对照组检出阳性病例396例，阳性检出率为51.4%。观察组阳性检出率显著高于对照组（P<0.05）。结论 通过对比对照组和观察组的数据，验证了智能化超声技术在妇产科疾病筛查中的优越性。该技术不仅提高了阳性检出率和诊断一致性，还缩短了操作时间，具有广阔的临床应用前景。建议在临床实践中广泛推广智能化超声技术，以进一步提高妇产科疾病的筛查效率和准确性。

简介：摘要：目的：随着人工智能技术的快速发展，其在医学影像领域的应用日益广泛。磁共振成像（MRI）作为一种无创、无辐射的医学影像技术，在肿瘤筛查中具有重要价值。本研究旨在探讨基于人工智能的磁共振图像分析在肿瘤筛查中的应用，通过对比分析AI辅助下的MRI与常规MRI在肿瘤检测方面的准确性，评估AI技术在肿瘤筛查中的潜力。方法：1. 数据收集：收集包含肿瘤病灶及正常组织的标准化的磁共振图像数据集，确保数据质量和多样性。2. 模型训练：采用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），对MRI图像进行特征提取和分类。同时，构建一个包含已知肿瘤位置和类型的标注数据集，用于模型的训练和验证。3. 性能评估：通过与病理学结果或临床医生的诊断进行对比，评估AI模型在肿瘤检测中的敏感度、特异度和准确率等指标。4. 统计分析：使用统计学方法对实验数据进行比较和分析，以确定AI技术在肿瘤筛查中的显著优势。结果：经过一系列实验和评估，本研究得出以下主要结果：1. AI辅助下的MRI系统在肿瘤检测方面表现出较高的敏感度和特异度。与常规MRI相比，AI模型能够更准确地定位肿瘤并区分良恶性病变。2. 在某些特定类型的肿瘤中，如乳腺癌和脑胶质瘤，AI技术的表现尤为突出。这表明AI技术对于特定类型肿瘤的筛查具有重要意义。3. AI模型在处理大量MRI图像时展现出高效性和准确性。这有助于提高肿瘤筛查的效率，降低医疗成本。结论：本研究初步证实了基于人工智能的磁共振图像分析在肿瘤筛查中的应用潜力。AI技术能够提高肿瘤检测的准确性和效率，为肿瘤筛查提供了一种新的辅助工具。然而，目前AI技术仍存在一定的局限性，如对不同类型肿瘤的识别能力有待提高。未来研究应进一步优化AI模型，提高其在肿瘤筛查中的整体性能，并探索更多潜在的应用场景。

简介：【摘要】目的 探索人工智能平台辅助结肠镜提高癌前病变检出率的临床应用。方法 。研究选取2023年12月至2024年5月期间的200例患者，分为对照组和研究组，每组各100例。对照组采用传统结肠镜检查技术，而研究组则接受人工智能辅助结肠镜技术检查。结果  研究组的腺瘤同期检出率显著高于对照组（41.00% VS 26.00%，P<0.05）。结论  人工智能平台辅助结肠镜技术在提高癌前病变检出率方面有着明显优势，为临床诊断提供了高效的技术支持。

简介：【摘要】目的 探索人工智能平台辅助结肠镜提高癌前病变检出率的临床应用。方法 。研究选取2023年12月至2024年5月期间的200例患者，分为对照组和研究组，每组各100例。对照组采用传统结肠镜检查技术，而研究组则接受人工智能辅助结肠镜技术检查。结果  研究组的腺瘤同期检出率显著高于对照组（41.00% VS 26.00%，P<0.05）。结论  人工智能平台辅助结肠镜技术在提高癌前病变检出率方面有着明显优势，为临床诊断提供了高效的技术支持。

简介：摘要：本文旨在探讨基于人工智能的呼吸监测系统在危重症患者中的应用前景。首先介绍了危重症患者呼吸监测的重要性以及传统呼吸监测方法的局限性，随后详细阐述了人工智能呼吸监测系统的组成、技术原理和关键算法。接着分析了该系统在提高监测准确性、实现早期预警、辅助临床决策以及远程医疗等方面的应用优势，并探讨了其面临的挑战，包括数据安全与隐私保护、技术可靠性与可解释性以及临床接受度等问题。最后对未来的发展趋势进行了展望，认为随着技术的不断进步，基于人工智能的呼吸监测系统将在危重症患者的救治中发挥越来越重要的作用。

简介：【摘要】目的： 探讨 人工智能辅助盆底超声对初产妇产后盆底肌肉训练的疗效 。 方法： 抽取本院 2018 年 4 月 -2020 年 8 月收治的初产妇共 200 例，以抽签法纳入参照组（ 100 例）和实验组（ 100 例） 。 患者均施行产后盆底肌肉训练，但参照组为常规产科保健，实验组为人工智能辅助盆底超声，比较患者盆底肌电压。 结果： 参照组盆底肌电压明显较小于实验组，数据比较有意义（ P ＜ 0.05 ）。 结论： 针对初产妇，于产后盆底肌肉训练的过程中，采取人工智能辅助盆底超声技术，可显著增强患者盆底肌电压，提高其生活质量，可推广。

简介：【摘要】 目的 分析智能化医院信息系统在干预静脉用药集中调配差错中的效果。方法 研究开展时间为2021年6月-2022年12月，将本院静脉用药集中调配中心的差错登记记录表进行查阅，将智能化医院信息系统优化前的指标确定为对照组，系统优化后的指标确定为观察组。对两组的差错发生率进行比较和分析。结果 观察组操作环节和常见原因差错发生率均低于对照组，差异有统计学意义（P

简介：摘要目的探寻中医护理对新生儿缺氧缺血性脑病智力发育的影响。方法将襄阳市人民医院住院的新生儿中，随机选取缺氧缺血性新生儿54例，然后将这54例随机分为对照组27例和观察组27例。在对照组中，采用三项对策三项支持的常规治疗方式；观察组则在常规治疗的基础上进行早期干预，同时在全身进行按摩，特别是注意足底按摩。将观察组和对照组前后数据进行比较。结果新生儿行为神经测量（NBNA）和随访治疗前后，NBNA评分显示观察组和对照组有统计学意义（P<0.01）。随访结果显示观察组与对照组间差异有统计学意义（P<0.05）。结论新生儿缺氧缺血性脑病中医早期干预结合推拿治疗明显，在很大程度上改善了智力发育，如脑瘫等残疾明显减少。

简介：目的　观察飞行训练员被试者在缺氧与高温负荷下智能功效的改变及航宝营养液的抗心理疲劳作用。方法　受试者为15名健康青年飞行训炼员,随机分为试验组(10名)和对照组(5名)。试验组航宝营养液10ml，bid,po,共服30d。对照组服用安慰剂，方法同试验组。分别在用药前和用药30d接受高温舱(38℃)低氧混合气(14%氧氮混合气,相当于3000m高度)试验,检测暴露于该负荷下10min和60min时的人体功效指标。结果　试验组用药后暴露在高温与缺氧复合负荷下10min和60min的双手组合操作按键正确次数为50.92%±15.93%、50.40%±13.40%，明显高于用药前29.19%±8.36%、28.49%±7.74%(P<0.01);二维补偿跟踪试验成绩为22.20±6.37、17.00±7.16，亦比用药前15.00±7.42、11.20±6.31有改善,但不及双手组合操作明显。而对照组用药后各项指标无明显变化(P>0.05)。结论　航宝营养液具有一定提高机体缺氧耐力和抗心理疲劳的作用。

简介：【摘要】目的 探讨一对一智能呼叫系统在临床护理工作中的应用。方法 选取 2017年 1月 -2017年 12月我院收治的患者 50例，随机分为研究组和对照组，对照组没有应用一对一智能呼叫系统，研究组应用了一对一智能呼叫系统，并收集 2017年对他们发放的护理满意度调查表进行对比。结果 研究组患者的护理满意度显著高于对照组（ P<0.05）。结论 在临床护理工作中应用一对一智能呼叫系统的护理效果理想，临床上应当进一步推广应用。

简介：[摘要] 目的：分析人工智能辅助系统联合超声对甲状腺结节的鉴别诊断价值及检出率。方法：时间起于

简介：摘要：目的：探讨全智能导检系统在降低健康体检弃检率中的应用效果。方法：研究起-止时间2022年4月-2023年4月，按照要求筛取观察对象（n=5000例）入组，均为健康体检者，入组后以随机数字表法命名与分组，其一观察组（n=2500例）配合全智能导检系统服务，其二对照组（n=2500例）配合常规人工导检服务，观察指标设置为弃检率、体检排队时间与体检时间、体检满意度，对比不同体检服务方案的临床效果表现。结果：体检过程中，观察组中健康体检者未出现弃检人员，弃检率0（0），对照组中出现14例弃检人员，弃检率0.56%（14/2500），弃检率差异有统计学意义（p＜0.05）；体检过程中经观察与记录，观察组中健康体检者平均体检排队时间（15.03±3.12）min，平均体检时间（52.05±8.36）min；对照组中健康体检者平均体检排队时间（20.16±4.20）min，平均体检时间（69.73±9.38）min，体检排队时间与体检时间差异有统计学意义（p＜0.05）；观察组中健康体检者在体检满意度调查中，反馈服务态度、仪表与举止、体检管理、专业知识、安全管理各项满意度评分指标值均高于对照组，体检满意度差异有统计学意义（p＜0.05）。结论：将全智能导检系统引入体检中心，能够有效降低健康体检弃检率，值得参考应用。

简介：【摘要】目的：比较皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台（智能皮肤）与皮肤科医师对随机皮肤疾病的诊断准确率，评估患者就诊对智能皮肤的满意度。方法：使用皮肤病人工智能辅助诊疗综合平台。门诊随机抽取 60位患者，使用智能皮肤诊断其皮肤疾病，并对其进行满意度调查问卷。同时，总结 60位患者的医生诊断。比较二者的诊断准确率，并对患者满意度问卷做进一步统计分析。结果： AI对随机皮肤病的图像的总准确率为 74.36％，皮肤科医师的诊断准确率的总准确率为 78.47％，Ｐ＞ 0.05，结果无显著统计学差异。人工智能诊断与医生诊断过程，您认为谁更舒适？选择“ A、人工智能”为 55.36%，选择“ B、医生”为 44.64%，Ｐ＜ 0.05，结果有显著统计学差异。只有人工智能诊断时，您认为会按人工智能的诊断结果使用药物吗？选择“ A、会”为 19.87%，选择“ B、不会”为 80.13%。Ｐ＜ 0.05，结果有显著统计学差异。未来您会再次选择人工智能诊断皮肤疾病吗？选择“ A、会”为 39.46%，选择“ B、不会”为 60.54%。Ｐ＜ 0.05，结果有显著统计学差异。结论：智能皮肤与临床医生诊断随机皮肤病准确率相似。患者对人工智能的接受程度与临床医生相比更差。

简介：随着现代民众对精准诊断和高效治疗方案——特别是在早期疾病筛查与长期健康管理层面——日益高涨的期待，医疗行业的技术革新已成为刻不容缓的议题。这迫使全球医疗系统从过去被动应对病症，向主动介入、全面管理健康的方向迈进。在这个过程中，人工智能（AI）与大数据技术的深度融合，无疑为这场变革注入了强劲动力。AI驱动的医疗服务不仅提升了患者就医体验，同时也为医疗机构的整体运作效率带来了显著改善。

简介：

简介：

简介：

简介：摘要： 目前，我国的医学科技发展十分迅速， 医疗数据中有 90% 来自于医学影像，并且医学影像数据还在逐年增长，然而放射科医生的增长速度和工作效率不足以应对这样的数据增长趋势。今天的放射科医生每天都被大量的影像数据所困扰，面临巨大的压力。影像成像设备和技术的发展也推动了影像学的进步，其进步包括获取更高分辨率图像的能力，使更小的解剖结构和异常可视化。更高分辨率图像是以增加每位患者的平均图像数量而获得的。随着影像图像数量的大量增加，而放射科医生未见大量增加，因而需要增加更多的工作量来解读这些图像，一方面，这些图像复杂、数量庞大，远可能超过放射科医生解释它们的能力；另一方面，目前大部分医学影像数据仍然需要人工分析，疲劳、分心、图像质量、病变细微且复杂等都会影响到放射医生对疾病的诊断。