简介:摘要:随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在放射科影像识别与诊断中展现出了巨大的潜力。AI技术能够处理和分析大量的影像数据,通过深度学习和模式识别,帮助医生快速准确地识别病变,提高诊断的效率和准确性。在肿瘤、心血管疾病、神经系统疾病等多个领域,AI的应用已经取得了显著的成果,为临床医生提供了强有力的辅助工具。基于此,以下对人工智能在放射科影像识别与诊断中的应用与发展进行了探讨,以供参考。
简介:【摘要】目的:重点探究水肿的识别方法和处理措施等内容,希望为临床提供有益启示。方法:随机选取我院在2020年10月到2021年10月期间收治的疑似水肿疾病患者100例作为研究对象,按照回顾性分析的方法对其识别诊断和处理。结果:在100例患者中全部诊断为水肿症状,在对其进行针对性处理之后,有96例患者有显著的好转,其治疗总有效率为96%。结论:针对水肿患者来说,在对其进行临床针对水肿患者来说,在对其进行临床诊断和治疗的过程中,切实有效的提升诊断和识别的精准度,然后进行对症治疗和处理,这样可以在更大程度上提升患者的治疗总有效率,因此要及早诊断及早治疗,这样可以进一步加快患者的疾病康复进程。
简介:目的建设DRGs数据质量智能控制系统,并评估该系统对首页数据质量、DRGs分组等改进效果。方法建立首页数据模型,集成知识本体、数据质量本体、质量信息模型等技术,研发数据质量智能控制系统。结果应用智能控制系统后,质控工作效率明显提高,首页质控完成率达100%,提高了83.06%。及时完成率达100%,提高了140.58%。质量数据分析处理效率提高了80%。数据准确率明显提高,平均缺陷下降了28.52%,主要诊断正确率提高22.14%,主要手术及操作正确率提高11.97%。MDC13组的费用RIV提高了8.25%。DRGs分组一致率提高了49.68%。结论DRGs数据质量智能控制系统改进首页数据及DRGs分组结果,提高工作效率,是医疗数据质量控制的有效工具。
简介:〖摘要〗随着人们健康理念的转变,综合性医院体检中心在健康体检市场占有绝对优势,目前最迫切解决的是体检等待时间过长的问题,体检中心为充分体现“以客户为中心”的服务理念,智能导检系统可减少等待时间,优化客户体验,树立体检中心的良好环境。