简介：摘 要：随着现代社会的不断发展，互联网技术也得到了较好的发展，而医院和互联网技术的紧密结合，也让传统的医疗行业进入了以通信、移动技术与云计算、物联网和大数据等现代化的信息技术为主要方式的互联网+医疗健康的时代。智慧医疗的大力发展、精准医疗的持续推进，医院中的实际诊疗形式也面临了全新的机遇和挑战。现代社会中的各级医院也应该深入研究和讨论在互联网+时代之下的相关诊疗管理方式，并清除的认知互联网+时代中医院在诊疗管理上的实际含义，明确互联网+时代中医院在诊疗管理上的实际目标，建立一个适合互联网+时代的诊疗管理机制和实际的运行模式，理顺其中的各类关系，以此为精准医疗的有效实现创造一个良好的基础环境，为深化医疗体制改革和解决群众在实际看病中的诸多问题作出应有的贡献。

简介：摘要本文简述了人工智能的起源与发展，回顾近年来人工智能在医疗领域的应用，展望了人工智能在医疗领域的应用前景。

简介：摘要：人工智能技术与医疗技术的结合，对于医疗工作的开展起到很大的推动作用。应用人工智能记录透析患者生命体征等重要参数，能够帮助医生或护理工作者做出决策，主要体现在功能监测及结局预测方面。

简介：摘要：医学影像学作为一门研究人体内部结构和功能状态的学科，在现代医学中具有非常重要的临床应用价值。然而，传统的医学影像学技术存在操作繁琐、专业知识要求高等问题，难以满足日益增长的医学发展需求。与此同时，人工智能技术迅猛发展，为医学影像学的进一步发展提供了新的机遇。人工智能技术具备强大的数据处理和学习能力，能够从海量的医学影像数据中提取有效的信息和特征，辅助医生进行疾病诊断和治疗规划。此外，结合医学影像学和人工智能技术，还可以提高医学决策的准确性和效率，为临床工作提供更好的支持。

简介：摘要：当前人工智能技术已经在临床医学领域中取得突破性的进展。电子病案管理系统中蕴含疾病描述、诊断、检查、治疗等大量临床数据，引用人工智能技术，不仅能够解决电子病案管理系统中的缺陷，还能够通过语音、生物、人脸识别等技术，能够对电子病案进行检索、整合、统计与分析，提高了病案管理人员工作效率，还助力临床科研与教学。

简介：摘要：人工智能(artificialintelligence,AI)诞生于计算机领域,现已发展成一门交叉前沿学科。关于AI的定义一直存在争议,相对权威且完备的定义来自《人工智能标准化白皮书(2018版)》,指出AI是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能,感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

简介：【摘要】鉴定机构是通过对人身损伤致残程度进行分级，并依据鉴定结果为受害人维护人身侵权损害赔偿案件中相关权益与一定赔偿金额。现阶段，随着人工智能技术快速发展与应用，鉴定机构相关工作人员也应充分对该技术进行深入了解。本研究通过法律实践与医疗领域介绍人工智能技术研究进展。

简介：摘要：随着数字化技术的飞速发展和人工智能（AI）的日益成熟，医学影像领域正经历着一场革命。本文旨在探讨数字化和人工智能在医学影像中的应用，分析其对提高诊断准确性、优化治疗方案、降低医疗成本以及提升患者体验的潜在影响。文章首先介绍了医学影像技术的发展历程，随后详细阐述了数字化技术在医学影像中的应用，包括图像采集、处理、存储等方面。接着，文章深入探讨了人工智能在医学影像中的应用，包括图像识别、疾病诊断、治疗规划和预后评估等。最后，文章讨论了未来的发展趋势，并对如何更好地整合数字化和人工智能技术以促进医学影像领域的进步具有一定的指导意义。

简介：摘要：人工智能是研究并应用于模拟和扩展人类的智能的一门新的科学，主要包括模式识别、机器学习、数据挖掘和智能算法等口。下面将分析人工智能在超声医学影像的应用研究进展。

简介：摘要：肺部疾病是常见病、多发病，其表现多种多样，包括肺炎、肺部感染、慢性阻塞性肺疾病、肺结核、肺癌等。病变轻者伴有咳嗽、胸痛、气喘等症状，重者呼吸困难、缺氧，甚至呼吸衰竭而致死。由于大气污染、吸烟、人口老龄化及其他因素，全球肺部疾病的发病率、死亡率有增无减。根据世界卫生组织、国际癌症中心最新发布的多项数据表明：2017年全球慢性呼吸系统疾病的患病率约为7.1%，所致的死亡人数占全因死亡总数的7.0%，为全球死亡的第3大原因。2020年全球范围内肺癌占新发癌症病例的11.4%，每年因肺癌而死亡的人数约为180万，占因癌症死亡总数的18.0%，在各类癌症新发率和致死率方面分别排名第2位和第1位。除此之外，2019年起，冠状病毒席卷全球，引起了世界规模的重大生命损失，全球人民的生命安全受到严重威胁，并且确诊人数仍在增长。此外，肺结节、胸腔积液、肺实变、浸润和胸膜增厚等异常也是某些严重疾病的症状。各种肺部疾病高发、并发，严重威胁着人类群体的健康。这些疾病或异常症状的早期诊断和治疗可以有效降低死亡率。因此，准确检测辨别出这些疾病和异常症状对于后期的治疗极其重要。

简介：摘要：人工智能（Artificial Intelligence，AI）在药物研发、卫生管理等医学领域有着广阔的应用。特别是呼吸系统领域，人工智能技术已经广泛应用在了肺部放射影像，临床路径优化管理，慢病管理等领域。支气管镜作为呼吸系统疾病诊断和治疗的重要工具，人工智能在支气管镜检查中的应用也获得了一定的关注和研究，旨在提高临床诊断效率及准确率、降低医生工作负荷等。为此，本文将从图像识别、智能导航、机器人支气管镜系统三个方面着重分析人工智能技术在支气管镜检查的应用现状，并探讨其挑战和未来发展方向。

简介：摘要：随着影像技术的不断发展，医学影像在临床诊疗中的作用越来越重要，在基层医院的应用也越来越广泛。然而，由于基层医院的影像设备、医师和信息资源有限，如何提高影像诊断效率和质量是目前基层医院面临的一大难题。人工智能影像诊断技术具有智能、高效、方便等特点，可弥补传统影像诊断的不足，提升基层医院诊断能力。人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机技术与现代医学相结合而产生的一种新兴交叉学科，是当代信息技术发展和医学科学进步的产物。近年来，人工智能在医学影像领域的应用研究受到越来越多研究者关注。

简介：【摘要】目的 探讨人工智能在基层医院肺结节筛查中的应用效果。方法 随机于如皋博爱医院2021年2月-2024年2月选取200例常规胸部CT检查患者为调查对象，以不同方法完成阅片，以程山忠项目团队会诊结果为金标准。①人工阅片：由2名经验丰富的医师借助专用影像读片设备，分析诊断患者影像。②人工+人工智能阅片：医师结合肺结节人工智能筛查系统，分析诊断患者影像。对比两种方式下的诊断结果。结果 人工+人工智能阅片的肺结节检出率为100%，明显高于人工方式下的检出率77.98%，(P<0.05)。结论 医师结合人工智能筛查系统进行肺结节筛查，能避免出现漏诊，提高筛查准确率。准确辨别患者病情，为后续治疗提供有力依据，临床应用价值较高。

简介：摘要：目的 研究分析在针对临床护理课程进行带教时，选择基于人工智能新型带教的模式的效果。方法 以32名实习护生进行研究，时间段设置为2021年6月至2023年6月，将其随机分为对照组与实验组，组内各设置16名学生。对照组内的学生接受常规带教模式，实验组内学生则选择基于人工智能新型带教模式，在带教完成后，教育人员针对实习护生的学习质量进行评估，分析带教的效果。结果 观察组学生护理方案搭配、晨间提问、健康饮食评价能力、基础操作、专科操作、理论考核评分均高于对照组,统计有差异(P < 0.05）,观察组中临床护士的理论知识和实践操作能力优于对照组，差异具有统计学意义（P<0.05）。结论 基于人工智能新型带教模式在临床护理课程中的应用能够提高学生的学习质量和教育满意度。这一发现对于教育机构和教育者在设计和实施护理课程时具有重要的指导意义。

简介：摘要目的：探究人工智能（ AI） CT对肺结节患者病变检出及定性诊断。方法：选择在本院进行治疗的肺结节患者，人数为 50例，按照入院顺序分组原则，各组 25例，其中 25例进行人工智能（ AI） CT诊断（观察组）、 25例进行常规 CT诊断（对照组），将各组指标进行比较。结果 :观察组检出率与对照组相比存在差异（ P＜ 0.05）。观察组敏感度、特异度高于对照组， P<0.05。观察组误诊率、漏诊率低于对照组， P<0.05。结论：人工智能（ AI） CT对肺结节患者病变检出具有较高价值，误诊率和漏诊率均较低，能够使诊断的敏感度和特异度得以提高，值得研究和推广。

简介：【摘要】随着科学技术的发展，人工智能技术的应用逐渐广泛。在口腔医学领域中，人工智能技术也取得了相应的进展。文章从其在口腔医学领域的应用优势入手，围绕预口腔疾病测诊疗诊疗、口腔医学教学、口腔健康管理三个方面对人工智能技术的应用展开阐述，并对其应用前景进行展望。

简介：摘要：目的人工智能在冠状动脉CT血管成像中的应用与进展。方法回顾性分析2022年10月至2023年8月建始县人民医院收治的200例疑似冠状动脉狭窄患者的临床资料，均同时接受两种处理方式，依据不同处理方式命名为人工组（人工后处理）和AI组（AI处理）。所有研究对象均接受冠状动脉CT血管成像检查。比较两组多平面重组（MRP）图像评分、曲面重组（CRP）图像评分，以及容积再现（VR）图像质量的主观评价及图像质量缺陷因素情况。结果人工组MRP图像回旋支（LCX）评分高于AI组（P<0.05）；两组MRP图像右冠状动脉（RCA）、左前降支（LAD）及CPR图像LCX、RCA、LAD评分，VR图像质量评级、图像质量缺陷因素比较，差异均无统计学意义（均P>0.05）。结论AI与人工后处理在冠状动脉CT血管成像中的图像质量相仿，各有优缺点，两者结合可以互补，以提高其在冠状动脉CT血管成像中应用效果。

简介：

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简介：【摘要】随着社会科学的发展，人工智能技术也在不断地发展。人工智能技术在社会中的应用越来越广泛。而在医学领域中骨质疏松患者的诊疗的过程中。人工智能技术的运用尚处于初级阶段。但是由于骨质疏松症状特殊性。不仅需要在穿着初期就保持较高的检查准确率，还需要在患者的治疗过程中针对于患者的临床症状表现和身体情况制定具体的治疗方案。本文现通过查询文献的方式，对当前临床医学中人工智能在骨质疏松症状的诊断和治疗过程中应用进展加以综述。