简介:摘要:本文深入研究了人工智能在医疗器械智能化领域的应用及其影响。人工智能技术的应用能够有效提升远程医疗器械的智能化水平,实现更高效、精确的远程医疗服务。文章分析了当前远程医疗器械智能化发展面临的挑战与问题,并提出了相应的解决方案和发展策略。本研究不仅有助于推动远程医疗器械技术的创新发展,也为提升医疗服务的普及性和质量提供了新的思路和方法。
简介:摘要:目的:研究天轨减重步行训练结合MOTOmed智能运动训练系统在脑卒中偏瘫患者下肢运动功能与步行能力方面产生的具体影响。方法:于我院康复科近三年康复治疗的脑卒中偏瘫患者中选取74例,将其随机划分为对照组与观察组,针对37例对照组患者给予常规康复训练,针对37例观察组患者给予天轨减重步行训练结合MOTOmed智能运动训练系统训练,从治疗6周后FMA-L评分与FAC评分指标予以分析。结果:对照组患者治疗后FMA-L评分(17.46±3.25)分,FAC评分(2.93±0.46)分;观察组患者治疗后FMA-L评分(25.33±3.97)分,FAC评分(3.93±0.64)分,与对照组相比,差异显著(P<0.05)。结论:天轨减重训练系统结合MOTOmed智能运动训练系统的应用显著提高脑卒中偏瘫患者的下肢运动功能与步行能力。
简介:摘要目的建立基于深度学习光相干断层扫描(OCT)图像眼底病变的眼底智能辅助诊断系统,初步评估其应用价值。方法诊断性试验研究。2016年至2019年期间于浙江大学医学院附属第二医院眼科中心就诊的25 000例患者的25 000张OCT图像作为眼底智能辅助诊断系统的训练集和验证集。其中,黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、脉络膜新生血管(CNV)、老年性黄斑变性(AMD)各5 000张。训练集、验证集分别为18 124、6 876张。通过迁移学习Attention ResNet结构算法,对OCT图像进行特征性病变识别,通过特定程序提取疾病特征,根据目标病变的统计特征,将给定的图像与其他类型的疾病进行区分。初步形成黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、CNV、AMD的模型算法,建立5种模型的眼底智能辅助诊断系统。应用受试者工作特征曲线及曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异性评估眼底智能辅助诊断系统中各模型辅助诊断的性能。结果眼底智能辅助诊断系统中,黄斑前膜模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为93.5%、99.23%,AUC为0.983 7;黄斑水肿辅助诊断的灵敏度、特异性分别为99.02%、98.17%,AUC为0.994 6;黄斑裂孔模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为98.91%、99.91%,AUC为0.996 2;CNV模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为97.54%、94.71%,AUC为0.987 5;AMD模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为95.12%、97.09%,AUC为0.985 3。结论基于深度学习OCT图像眼底病变的眼底智能辅助诊断系统对于辅助诊断黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、CNV、AMD的诊断性能较高。
简介:摘要目的比较随机裁剪图片深度卷积神经网络识别模型(DCNN-C)和整张图片深度卷积神经网络识别模型(DCNN-W)2种基于不同训练方法的人工智能系统在染色放大内镜下辅助识别早期胃癌的能力。方法回顾性收集武汉大学人民医院内镜中心窄带成像和蓝激光成像2种染色放大内镜模式下的早期胃癌或非癌图片和视频片段,用于DCNN-C和DCNN-W的训练集和测试集。比较DCNN-C和DCNN-W在图片测试集中,以及DCNN-C、DCNN-W和3名高年资内镜医师(平均水平)在视频测试集中识别早期胃癌的能力。统计学方法采用配对卡方检验和卡方检验。观察者间的一致性以Cohen′s Kappa统计系数(Kappa值)表示。结果在图片测试集中,DCNN-C诊断早期胃癌的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值分别为94.97%(1 133/1 193)、97.12%(202/208)、94.52%(931/985)、78.91%(202/256),分别高于DCNN-W的86.84%(1 036/1 193)、92.79%(193/208)、85.58%(843/985)、57.61%(193/335),差异均有统计学意义(χ2=4.82、4.63、61.04、29.69,P=0.028、=0.035、<0.001、<0.001)。在视频测试集中,高年资内镜医师诊断早期胃癌的准确度、特异度和阳性预测值分别为67.67%、60.42%、53.37%,分别低于DCNN-C的93.00%、92.19%、87.18%,差异均有统计学意义(χ2=20.83、16.41、11.61,P<0.001、<0.001、=0.001);DCNN-C诊断早期胃癌的准确度、特异度和阳性预测值分别高于DCNN-W的79.00%、70.31%、64.15%,差异均有统计学意义(χ2=7.04、8.45、6.18,P=0.007、0.003、0.013);高年资内镜医师诊断早期胃癌的准确度、特异度、阳性预测值与DCNN-W比较差异均无统计学意义(均P>0.05);高年资内镜医师、DCNN-W和DCNN-C诊断早期胃癌的灵敏度分别为80.56%、94.44%、94.44%,差异均无统计学意义(均P>0.05)。一致性分析结果显示,高年资内镜医师与金标准的一致性一般至中等(Kappa值=0.259、0.532、0.329),DCNN-W与金标准的一致性中等(Kappa值=0.587),DCNN-C与金标准的一致性极高(Kappa值=0.851)。结论当训练集相同时,DCNN-C识别早期胃癌的能力优于DCNN-W和高年资内镜医师,DCNN-W与高年资内镜医师水平相当。
简介:摘要目的探讨通过应用智能语音外呼系统对社区签约患者进行科普教育、提高其对新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)的认知水平和自我防护能力的效果。方法将新冠肺炎相关知识和防护措施设计为12个科普教育模块,从每个模块中提炼出3~6个核心要点作为科普内容。2020年1月23—29日,应用智能语音外呼系统在不同时段对北京市丰台区方庄社区卫生服务中心签约的所有12 338例慢性病患者进行批量语音电话外呼和发送短信,开展科普教育。采用等距抽样的方法从签约患者中抽取400例,应用智能语音外呼系统调查患者对科普知识的掌握得分情况、科普知识的获得方式以及对本研究开展的科普教育的满意度。设置去敏感化数据查询条件,从智能语音外呼系统数据库查询上述指标的外呼结果。结果有效接通语音外呼电话98 487人次,人均呼叫时长为2.24 min,呼叫总时长折合工作日488.5 d。有效发送信息141 201条,阅读率为97.8%(141 201/144 405)。语音外呼科普教育后,患者对12个新冠肺炎知识和防护措施科普教育模块掌握情况调查得分均较科普教育前显著提高(t=22.4、27.5、24.3、31.2、25.6、18.9、22.5、27.3、28.1、26.4、15.2、22.6,均P<0.01)。94.8%(235/248)的患者新冠肺炎科普知识主要来源于语音外呼。患者对应用智能语音外呼系统开展科普教育的总体满意度为90.8%(225/248)。结论通过采用语音外呼系统对患者科普教育,有效地提高了其对新冠肺炎相关知识和防控措施的认知水平,该种方式患者接受度高,值得国内其他城镇社区参考和借鉴。
简介:【摘要】目的 探讨在造口旁疝围术期手术室护理中采用人工智能护理信息系统的应用效果。方法 研究对象为60例造口旁疝患者,入院后以随机数字表法分为对照组(n=30)、实验组(n=30)两组,分别给予常规围术期护理及人工智能护理信息系统干预,并对比护理效果,研究起止时间为2022年1月-2022年12月。结果 实验组较对照组护理满意度更高,疼痛评分更低,对比有统计学意义(P<0.05)。结论 人工智能护理信息系统应用于造口旁疝的围术期护理中,能够为患者提供智能化护理服务,保障护理的针对性,提高综合服务水平,值得临床采纳。
简介:摘要:目的:对0-6岁小儿丹佛智能筛查结果进行统计,并分析相关因素。方法:整理2022年9月-2023年10月3914名0-6岁体检儿童资料,均接受小儿丹佛智能筛查,分析检查结果,并对智能发育相关因素进行分析。结果:儿童智能筛查结果显示异常192例、可疑73例,发生率6.77%,其中精细动作-适应性0.41%,语言3.99%、大动作2.37%。阳性儿童家长带养方式、回应性照顾、动手机会、绘本认知均显著低于阴性儿童,P<0.05。结论:对体检0-6岁小儿进行丹佛智能筛查发现存在语言、社交、发育偏低的情况,对智能发育相关因素进行分析,制定干预措施。
简介:摘要现如今,变电站也成为了彰显中国综合实力的一种体现。而变电站一次设备的检修工作也变得越来越重要,在日常的工作中,一次变电设备是非常重要的维持变电站工作强度的主要部分。假设一个企业极为重视变电站的检修工作,那么毫无疑问变电站的使用寿命会增加,出现意外情况的次数也会减少,并且注意检修变电站一次设备可以在变电站出现巨大问题的时候降低检查时的经费成本。总的来说,变电站一次设备的检修非常重要,因为这也体现一个单位的变电站现场的安全保护系统是否完善。这篇文章根据变电站一次设备的检修意义上着手,并且从各个角度体现了变电站一次设备的检修工作的主要内容,对变电站的检修方式和未来发展的前景做了详细的分析和调查。