简介：摘要：人工智能是一门正处于发展前沿的新兴学科，随着第三次技术浪潮的兴起，人工智能在检验医学领域中的应用飞速发展。通过探讨AI 技术目前在智能检验领域的优势与挑战,展望下一步 AI 技术领域的发展方向，为检验医学的下一步发展注入新的活力。

简介：[摘要] 目的：设计一种具有智能化精准分药、准点提醒功能的分药箱及具有语音提醒、应急呼救、GPS定位功能的便携式智能药盒，为老龄人提供便捷、安全的智能化用药服务。方法：该智能分药箱由药箱以及设置于药箱内的储药部、分药部、出药部和主控芯片五部分组成，以金属和可塑性材料为主要材料制成，通过分隔设置的各个药盒以及与药盒出口对应的出药机构的灵活应用实现多种功能。结果：该智能分药箱比传统的分药箱使用过程简化，操作方便，网路互联一体化优势明显，分拨药物效率高，动力装置结构简单，功能丰富，储药容量大，价格适宜，可有效满足中老年人的用药服药需求。结论：该智能分药箱制作工艺简单、操作方便易行，具有可行性、实用性及创新性，值得推广使用。

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简介：本文对的SCM系列脉动真空蒸汽灭菌器整机工作原理做一简单介绍,并对几例特殊故障进行详细的故障分析与检修。

简介：摘要目的比较基于彩色眼底像阅片的人工智能（AI）系统分别在社区和医院筛查和（或）诊断糖尿病视网膜病变（DR）的效率和差异，初步评价其应用价值。方法回顾性和前瞻性相结合研究。回顾性收集2018年7月至2021年3月于河南省眼科研究所连续就诊的老年糖尿病患者1 608例的临床资料。其中，男性659例，女性949例；年龄中位数64岁。前瞻性收集2018年12月至2019年4月以社区为来源主动招募的老年糖尿病患者496例的临床资料。其中，男性202例，女性294例；年龄中位数62岁。由眼科或经培训的内分泌科医生对患者行双眼免散瞳眼底彩色照相检查，拍摄以黄斑中心凹为中心后极部45°正位片。AI系统基于深度学习YOLO源码开发，采用"AI+人工复核"方式最终确定DR诊断并分为0~ 4期，其中1期为无需转诊DR，2~ 4期为需转诊DR。结果AI总读片1 989例（94.5%，1 989/2 104 ），其中社区、医院来源患者分别为437 （88.1%，437/496）、1 552 （96.5%，1 552/1 608）例。社区来源AI读片率低于医院来源，差异有统计学意义（χ2=51.612，P<0.001 ）。社区图像质量差的主要原因为小瞳孔（47.1%，24/51）、白内障（19.6%，10/51）、白内障合并小瞳孔（21.6%，11/51）。AI诊断DR阴性62.4% （1 241/1 989 ）；其中，社区、医院来源分别为84.2%、56.3%，社区来源AI诊断DR阴性率高于医院，差异有统计学意义（χ2=113.108，P<0.001）。AI诊断需转诊DR 20.2% （401/1 989 ）。其中，社区、医院来源分别为6.4%、24.0%，社区来源AI诊断需转诊DR率低于医院，差异均有统计学意义（χ2=65.655，P<0.001）。不同来源AI诊断DR不同分期患者构成比比较，差异有统计学意义（χ2=13.435，P=0.001）。其中，社区来源患者以无需转诊DR为主（52.2%，36/69）；医院来源患者以需转诊DR为主（54.9%，373/679 ），且已治疗DR检出率更高（14.3%）。AI自动识别眼底病灶数顺位中，社区、医院来源排首位的分别为玻璃膜疣（68.4%）和视网膜内出血（48.5%）。结论AI诊断DR，社区以无需转诊DR为主，更适合筛查早期DR；医院以需转诊DR为主。

简介：摘要目的评估在低年资眼科医师及医学生中使用人工智能阅片标注系统进行糖尿病视网膜病变(DR)阅片培训的效果。方法利用研发的人工智能阅片标注系统，将520张糖尿病患者眼底图像随机分为8组，每组65张图像。以13名低年资眼科住院医师及医学生作为研究对象，每人均对8组图片进行阅片，评价每张眼底图像的DR分级，以3名高年资眼底病专业医师给出的DR分级为金标准，对分级结果准确性的灵敏度、特异度及诊断试验一致性(Q-Kappa值)进行分析，并比较13位研究对象前4次与后4次阅片Q-Kappa值平均数的差别。结果经过8次阅片，参加阅片人员Q-Kappa值平均数由第一次的0.67提高至第八次的0.81，前4次Q-Kappa值平均数为0.77，为显著一致性，后4次Q-Kappa值平均数为0.81，为高度一致性。将13名参加阅片培训人员分为两组进行分析，组1为低年资眼科住院医师，组2为医学院医学生，经过8次阅片，组1的Q-Kappa值平均数由第一次的0.71提高至第八次的0.76，组2的Q-Kappa值平均数由第一次的0.63提高至第八次的0.84，医学生的诊断准确度从显著一致提高至高度一致。结论利用人工智能DR阅片标注系统，可以有效地提高低年资眼科医师及医学生的DR阅片水平，能在短时间内、利用较少的阅片量达到一定阅片准确度，是一种可行的阅片培训方法。

简介：摘要目的探讨采用基于"人工智能(AI)的骨龄辅助评价系统(上海初云医疗科技有限公司与四川大学华西第二医院合作开发)"(以下简称为AI系统)对完全性生长激素缺乏症(CGHD)患儿诊断及骨龄评价准确性。方法选择2014年7月至2019年11月，于四川大学华西第二医院确诊的66例来自四川地区CGHD患儿为研究对象，纳入研究组。选择同期于病例收集医院儿童保健科进行骨龄测定的67例来自四川地区身高达标儿童作为对照，纳入对照组。对每例受试儿进行左手腕关节正位X射线摄片骨龄测定，由2位医师采用《TW2骨龄评分法中国未成年人南方标准》(以下简称为TW2CHN)》与《TW3骨龄评分法标准》(以下简称为TW3)，盲法评价受试儿TW2CHN-桡、尺、掌指骨(RUS)与TW2CHN-腕骨(carpal)、TW2CHN-20、TW3-RUS及TW3-carpal骨龄(以下简称为5种传统骨龄)，以及以同性别、年龄身高达标儿童5种传统骨龄为标准，计算受试儿5种传统骨龄百分位数。同时，采用AI系统分别对每例受试儿采取TW2CHN与TW3法，评价其AI-TW2CHN-RUS、AI-TW2CHN-carpal、AI-TW2CHN-20、AI-TW3-RUS及AI-TW3-carpal骨龄(以下简称为5种AI骨龄)及其相应百分位数。以上述5种传统骨龄＋5种AI骨龄(以下简称为10种骨龄)相应的P50、P25、P10、P3值(统称为Pn值)作为诊断CGHD患儿临界值，分别计算其诊断CGHD患儿的敏感度、特异度、约登(Youden)指数、准确率、阳性似然比、阴性似然比、阳性预测值、阴性预测值。采用Kappa值评价2组受试儿5种传统骨龄百分位数与对应的5种AI骨龄百分位数评价结果的一致性，以及2位医师对2组受试儿TW2CHN-RUS骨龄百分位数评价结果一致性。绘制上述10种骨龄百分位数诊断CGHD患儿的受试者工作特征(ROC)曲线，并计算曲线下面积(AUC)。采用配对t检验，对2组受试儿TW2CHN骨龄与TW3骨龄进行比较。本研究遵循的程序符合2013年新修订的《世界医学协会赫尔辛基宣言》要求。2组受试儿年龄、性别构成比等一般临床资料比较，差异均无统计学意义(P>0.05)。结果①采用10种骨龄的Pn值分别作为诊断CGHD临界值，对133例受试儿CGHD诊断结果显示，除了TW3-RUS骨龄中，以骨龄≤P10作为诊断CGHD患儿临界值时的诊断准确率最高(85.0%)，TW2CHN-RUS、TW2CHN-carpal、TW2CHN-20、TW3-carpal、AI-TW2CHN-RUS、AI-TW2CHN-carpal、AI-TW2CHN-20、AI-TW3-carpal、AI-TW3-RUS骨龄中，均为以骨龄≤P25作为临界值时，对CGHD的诊断准确率最高，分别为81.9%、75.2%、88.0%、78.2%、75.2%、73.6%、81.2%、72.9%、78.9%。②一致性检验结果显示，2组受试儿TW2CHN-RUS与AI-TW2CHN-RUS、TW2CHN-carpal与AI-TW2CHN-carpal、TW2CHN-20与AI-TW2CHN-20、TW3-RUS与AI-TW3-RUS、TW3-carpal与AI-TW3-carpal骨龄百分位数评价结果均为中等一致性，Kappa值分别为0.445、0.578、0.570、0.446、0.430(均为P<0.001)。③对2位医师对2组受试儿TW2CHN-RUS骨龄百分位数评价结果进行一致性检验显示，其Kappa值为0.790(P<0.001)，一致性较高。④绘制10种骨龄百分位数评价结果诊断CGHD的ROC曲线分析结果显示，TW2CHN-RUS、TW2CHN-carpal、TW2CHN-20、TW3-carpal、TW3-RUS、AI-TW2CHN-RUS、AI-TW2CHN-carpal、AI-TW2CHN-20、AI-TW3-carpal、AI-TW3-RUS骨龄百分位数诊断CGHD患儿的AUC分别为0.932、0.859、0.915、0.895、0.844、0.823、0.805、0.866、0.860、0.764(均为P<0.001)。⑤133例受试儿的TW3-RUS、TW3-carpal、AI-TW3-RUS、AI-TW3-carpal骨龄，均分别显著低于TW2CHN-RUS、TW2CHN-carpal、AI-TW2CHN-RUS、AI-TW2CHN-carpal骨龄，并且差异均有统计学意义(t＝21.746、25.287、16.498、9.290，P<0.001)。结论TW2CHN法、TW3法对CGHD患儿骨龄评价及诊断均有临床价值，TW2CHN-RUS骨龄对于CGDH患儿诊断效能高。四川地区儿童TW3骨龄较TW2CHN骨龄低，TW3法可能不完全适用于四川地区儿童骨龄评价。AI系统对于四川地区CGHD患儿骨龄评价结果与传统骨龄评价结果具有中等一致性，可为临床医师评价受试儿骨龄提供帮助。

简介：摘要目的比较美国放射学会(American College of Radiology，ACR)2017年提出的甲状腺影像报告和数据系统(Thyroid Reporting And Data System，TI-RADS)与最新基于人工智能(artificial intelligence，AI)的报告系统在甲状腺结节良恶性鉴别中的准确性及临床价值。方法回顾性分析2019年1-12月于东部战区总医院超声诊断科行超声检查并行超声引导下甲状腺细针穿刺活检(ultrasound-guided fine-needle aspiration cytology，US-FNAC)的266例患者资料(共穿刺结节276枚)，左叶119枚，右叶157枚。通过绘制ACR TI-RADS与AI TI-RADS两种甲状腺影像报告与评分系统的ROC曲线，计算并比较曲线下面积(AUC)。结果AI TI-RADS的AUC为0.853(95%CI＝0.806～0.899)，大于ACR TI-RADS的0.754(95%CI＝0.689～0.804)，差异有统计学意义(Z＝2.816，P＝0.002)。AI TI-RADS的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值(96.62%、62.50%、74.87%、94.12%)均高于ACR TI-RADS(95.27%、44.53%、66.51%、89.06%)。AI TI-RADS能够减少71.74%不必要的FNAC，ACR TI-RADS可减少67.03%不必要的FNAC。结论两种超声影像TI-RADS分类系统对甲状腺结节良恶性均有较好的诊断效能；AI TI-RADS相较于ACR TI-RADS具有更好的诊断效能和减少不必要的FNAC的能力。

简介：摘要：研究目的是对探究沃森肿瘤人工智能系统与临床医生对小细胞肺癌治疗方案选择的科学一致性对比进行研究。方法:我院收集2019年4月1日至2020年5月1日就诊于肿瘤内科的84名小细胞肺癌患者的临床资料。通过沃森智能辅助平台,分析出数据并给出治疗建议。结果

简介：摘要目的评估在低年资眼科医师及医学生中使用人工智能阅片标注系统进行糖尿病视网膜病变(DR)阅片培训的效果。方法利用研发的人工智能阅片标注系统，将520张糖尿病患者眼底图像随机分为8组，每组65张图像。以13名低年资眼科住院医师及医学生作为研究对象，每人均对8组图片进行阅片，评价每张眼底图像的DR分级，以3名高年资眼底病专业医师给出的DR分级为金标准，对分级结果准确性的灵敏度、特异度及诊断试验一致性(Q-Kappa值)进行分析，并比较13位研究对象前4次与后4次阅片Q-Kappa值平均数的差别。结果经过8次阅片，参加阅片人员Q-Kappa值平均数由第一次的0.67提高至第八次的0.81，前4次Q-Kappa值平均数为0.77，为显著一致性，后4次Q-Kappa值平均数为0.81，为高度一致性。将13名参加阅片培训人员分为两组进行分析，组1为低年资眼科住院医师，组2为医学院医学生，经过8次阅片，组1的Q-Kappa值平均数由第一次的0.71提高至第八次的0.76，组2的Q-Kappa值平均数由第一次的0.63提高至第八次的0.84，医学生的诊断准确度从显著一致提高至高度一致。结论利用人工智能DR阅片标注系统，可以有效地提高低年资眼科医师及医学生的DR阅片水平，能在短时间内、利用较少的阅片量达到一定阅片准确度，是一种可行的阅片培训方法。

简介：摘要：在智能医学工程领域，人工智能驱动的医学影像处理技术迅速发展，成为现代医疗的重要组成部分。本文重点研究了人工智能在医学影像处理中的应用，包括图像识别、分类和分割等关键技术的最新进展。深度学习算法的实际应用、多模态影像融合技术的创新成果，以及模型优化与性能提升的研究，本文展示了这些技术在医学工程中的具体应用。我们通过实际案例分析，探讨了这些技术在疾病诊断、治疗方案制定和康复评估中的作用和效果。本文还讨论了数据质量、隐私保护、模型泛化能力及其伦理和法律挑战，并提出了相应的解决策略。最本文总结了研究成果，并对未来的发展趋势进行了展望，希望为智能医学工程领域的研究和应用提供有价值的参考。

简介：摘要针对当前县市级医院的HIS系统现状已经不能满足医院的要求和发展，结合医院建设HIS的经验，研究以客户关怀系统为核心的HIS系统的开发升级，在医院的信息管理中引入客户关系管理（CRM）的概念，时刻体现“以病人为中心”的思想，以满足当前医院的发展需求。伴随科学技术的发展和信息化的普及，我国医院各项医疗措施及信息服务系统的不断完善，客户关怀系统已成为了医院信息系统的核心。

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简介：摘要：近些年，我国医疗卫生事业迅速发展，对医疗业务提出了更加严格的要求。医院要结合自身实际运营情况和需求，不断改进和完善信息化系统，全面提升整体管理和医疗水平，进而有效提高医院的运营效率。

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简介：摘要：随着科技的迅猛发展，智能化康复治疗技术正日益受到关注和推广。本文首先概述了智能化康复治疗技术的现状和定义，然后分析了各类康复治疗技术在智能化方向上的发展趋势，接着，提出了推动康复治疗技术智能化发展的策略，最后，强调智能化康复治疗技术的应用将为康复领域带来深远的影响。