简介:摘要:随着互联网与信息技术的发展与广泛应用,人工智能早已渗透到各个行业中,成为诸多行业未来发展的重要推动力量,对于医疗领域来说更是如此;随着人工智能的广泛应用,医疗技术的提升更多借助于医疗高新技术企业来实现,为确保医学人力资源与医疗技术应用不至脱节,推进人工智能在医学教学中实现广泛应用成为必然选择,本文主要在分析当前人工智能在医学教学中的应用现状与不足的基础上,对人工智能在医学教学中的应用前景进行阐述,进而提出一些推进人工智能在医学教学中应用的具体策略。
简介:摘要:随着科学技术的不断发展,人工智能越来越多的走入我们的生活,目前已经广泛运用于生产生活的各个领域,比如在工业、农业、医疗行业等都有大量运用。人工智能时代的来临给医疗行业带来了巨大的发展,计算机视觉、语音交互等技术极大的改变了现代医疗的方式,传统医学领域的难题一定程度上得到解决,具有重大的现实意义。本文首先对人工智能的概念进行了简述,然后进一步阐释了人工智能在医学领域不同分支中的应用实践,希望通过文章的撰写能够加深相关人员对人工智能的理解,更好的在临床中进行有效运用。
简介:摘要:随着我国老龄化程度逐渐加深,并且市面上现有的电子血压计大多智能化程度较低,对老年人独自使用比较不方便,本文针对当前电子血压计对老年人使用过程中的一些问题给出了一些改进建议。
简介:摘要:目的 文章主要针对对老年住院带管患者实施全程智能化管道风险预控管理进行分析研究,降低老年住院带管患者的风险,减少护理不良事件的发生。方法 以风险预控管理理论为依据,构建依托信息系统的老年住院带管患者管道风险预控管理体系,通过置管前、中、后风险的评估、预控措施的实施及预控效果的评价进行全程智能化管道风险预控管理。结果 实施全程智能化管道风险预控管理后引流管无效能发生率由0.46‰下降至0.12‰,非计划拔管率由0.62‰下降至0.20‰,24h管道高危因素评估率由69.43%上升至88.11%;护士对管道知识的知晓率由81.67%上升至95.00%;患者对管道护理的满意度由86.26%上升至97.62%,差异有统计学意义(P<0.01或P<0.05)。结论 老年住院带管患者的全程智能化管道风险预控管理,将管道风险事件的事后处理变为事前预防,能够降低不良事件的发生率,提高护士的临床工作能力,保障老年住院带管患者的安全。
简介:【摘要】 目的:探讨 分析智能型眼周脉冲治疗仪治疗干眼症患者 的临床疗效。方法:选取本院(在 2018 年 12 月 -2019年 7 月)收治的 88 例干眼症患者 ,按照数字随机表法分为对照组(应用双氯芬酸钠滴眼液治疗 方法)和实验组(应用双氯芬酸钠滴眼液联合 智能型眼周脉冲治疗仪治疗 方法),每组均为 44 例。采用统计学分析两组干眼症患者治疗前后的眼表症状评分、荧光素染色完整率、泪液分泌时间正常率、泪膜破裂时间正常率 。结果:两组干眼症患者治疗前眼表症状评分比较差异无统计学意义 ( P>0.05),治疗后实验组 干眼症患者眼表症状评分明显低于对照组 ( P<0.05);实验组 干眼症患者的荧光素染色完整率、泪液分泌时间正常率、泪膜破裂时间正常率明显高于对照组 ( P<0.05)。结论:智能型眼周脉冲治疗仪治疗干眼症患者 的临床疗效显著。
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:二十一世纪以来,互联网和人工智能均在快速发展,任何一个行业和领域,都与二者有着千丝万缕的联系,密不可分。就国外而言,“San Francisco”便是个典型的例子,仅仅不到两年时间,医学人工智能创业公司数量增长率极高,这对医学领域发展有着极大影响。说到国内,医学界也势如破竹,从医学生到职业医师,他们的每一步发展都有互联网和人工智能助力。2020年新冠肺炎疫情肆虐,互联网和人工智能起到了关键作用,在医学界有目共睹。本文从几个角度,分析了互联网和人工智能在当今医学界的应用和发展,浅谈了二者如何不断推进医学事业进步,为人类健康做出贡献。
简介:【摘要】目的:探究分析基于人工智能深度学习的早产儿视网膜病变的临床辅助诊断。方法:2017年7月至2019年11月,本院眼科中心一共获取500张早产儿眼底筛查图像,建设眼底图像数据库,由本科5名眼科医生标注,创建深度学习智能识别系统,通过深度学习智能系统训练其自动诊断早产儿视网膜病变的功能,评估深度学习智能系统的自动化筛查早产儿视网膜病变分期、附加病变的价值。结果:人工智能深度学习系统诊出473例早产儿视网膜病变,准确诊出率为94.6%。其中Ⅰ期患儿诊出139例,Ⅱ期患儿诊出124例,Ⅲ期患儿诊出94例,Ⅳ期患儿诊出71例,Ⅴ期患儿诊出45例;人工智能深度学习系统诊出附加病变有439例,黄斑有402例,视盘有469例,激光治疗瘢痕有481例。结论:给予人工智能深度学习创建的智能系统可准确诊出早产儿视网膜病变,可用于早产儿视网膜病变的辅助诊断及疾病筛查,具有显著的应用价值,值得在临床进一步推广应用。