简介：摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经不再是科幻小说中的概念，而是成为了现实生活中的一部分。在医学领域，人工智能的应用已经开始引领医学诊断和治疗的革命。AI的出现为医疗保健带来了前所未有的机会，它不仅能够改进疾病的早期检测，还可以为每个患者提供个性化的治疗方案，同时提高了医疗保健系统的效率和质量。

简介：摘要：心电图在血管疾病的诊断中有着非常重要的价值，但是在心电图诊断过程中，对临床诊断医师的专业知识基础跟临床经验有着非常高的要求，并且容易发生漏诊或者误诊的情况。近年来人工智能技术得到了迅速的发展，通过将人工智能技术应用到心电图诊断领域中，还可以促进心电图诊断疾病的可靠性跟准确性进一步提高，对患者的临床诊治工作也有着积极意义，本文主要就人工智能心电图在冠心病诊断中的应用进行了阐述。

简介：

简介：摘要：人工智能作为一种新兴技术，正逐渐应用于医疗诊断领域。本文旨在探索人工智能在医疗诊断中的应用潜力。首先，介绍了人工智能的基本原理和核心算法。然后，详细讨论了人工智能在医疗诊断中的应用案例，包括图像识别与医学影像分析，自然语言处理在病历数据分析中的应用，数据挖掘与预测模型在疾病诊断中的应用以及智能辅助决策系统的开发与应用。接着，针对人工智能在医疗诊断中所面临的挑战和限制，包括数据隐私与安全性问题，算法误差与可解释性问题以及临床接受度与实际应用问题进行了讨论。最后，展望了人工智能在医疗诊断领域的未来发展方向，包括人工智能技术与医疗诊断的深度融合，强化学习与个性化治疗的结合以及多模态数据融合与跨领域合作。本文旨在为医疗行业决策者和研究人员提供一个全面了解人工智能在医疗诊断中应用的框架，并为未来的研究和实践提供参考。

简介：人工关节置换关节手术已经成为关节外科的一种常见的手术,它能够显著提高患者的生存质量。随着社会人口老龄化的出现,在未来20年对该手术的需求将会显著增加[1]。尽管人工关节具有各方面的优势,但是同其它骨科植入物一样,最重要的一个问题是感染,虽然其感染率仅为1%~3%,但它是一种破坏性很强的并发症[2,3],同时,治疗这种并发症将会给患者和社会带来巨大的花费[4-6]。

简介：摘要：在中医诊断学中指出中医诊断的基本原则是：整体观察，四诊合参，病症结合，动静合一。这是中医的核心辩证理论，即从辩证角度来分析病人证型分类， 通过分型来综合确定用药。中医学科比较庞大，辩证又分为了八纲，六淫，阴阳，气血，津液，脏腑，六经，卫气营血，三焦，经络辩证等几大辩证方法，所以如何准确有效对病症进行辩证，分型和施治是中医辩治的核心难题。

简介：摘要：随着社会经济发展速度的加快，现代科技水平不断提高，人工智能进入重要发展时期。近些年，医疗大数据背景下中医诊断领域中人工智能技术应用范围不断扩大，但纵观实际研究成果，相较之中医领域，西医领域应用范围更大，中医诊断领域还处于初步阶段，研究前景与应用价值比较大。现阶段，望闻问切是中医诊断的主要四诊模式，四诊信息采集不够规范、客观及标准，传染病流行环境下，近距离观察患者舌象与脉象等极易增加疾病传播风险，局限性比较高。所以，中医诊断决策中人工智能技术的应用发挥着重要的作用。基于此，针对人工智能技术在中医诊断领域研究中的应用，本文从以下几方面进行了简单地分析，希望对相关领域研究有帮助。

简介：摘要目的介绍一种基于住院患者心电图及临床特征开发的机器学习模型，用于诊断反射性晕厥。方法入选2018年6月20日至2022年5月11日于天津医科大学第二医院心脏科住院治疗的晕厥患者，经过临床评估和调查研究获得相关基线资料。确定了晕厥患者的15个特征，并进行特征排序。采用不同的机器学习方法构建反射性晕厥的诊断模型，如Logistic回归分析、感知机、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻算法等方法。结果最终入选410例患者，首次晕厥事件的年龄(64.5±14.6)岁，其中男236例(236/410，57.6%)，65例患者确诊为反射性晕厥。纳入特征重要性排序结果位于前4位的特征构建模型，随机森林模型诊断反射性晕厥的性能最佳，曲线下面积为0.644，精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1得分(F1 score)分别为0.794、0.849和0.791。结论人工智能算法能够识别反射性晕厥，可作为一种经济有效的筛查工具。

简介：摘要人工关节感染（PJI）是人工关节置换术后的严重并发症，准确的诊断与合理规范的治疗是提高PJI治愈率、降低复发率与致残率、恢复肢体功能的关键。尽管近年来关于PJI的诊断与治疗方面的研究进展迅速，但仍有许多问题尚未得到很好的理解与阐释，许多方面存在较大的意见分歧与争议，临床医师的诊疗工作存在诸多困惑。为了使国内PJI的诊疗工作更加规范，中华医学会骨科学分会关节外科学组组织国内相关领域专家，检索文献资料，整合专家意见，制定本指南，就PJI的诊断标准、规范化诊断流程、重要辅助检查的合理应用、治疗原则及各类治疗方案的选择等重点、难点问题进行阐述，并提出具有针对性和可操作性的建议，希望为国内同道在PJI的诊治方面提供参考。

简介：摘要目的探讨人工流产术后宫腔粘连的原因，特点及防治。方法回顾性分析37例人工流产后早期宫腔粘连患者的临床治疗。结果经治疗后28例患者痊愈，9例好转。结论宫腔粘连重在预防，如已发生还需早诊断，早治疗，以保障妇女的身心健康。

简介：摘要随着我国经济在快速的发展，社会在不断的进步，本文提出结合运用BP神经网络和GRNN神经网络建立的故障诊断模型与模糊决策技术的电网故障诊断方法。首先，该方法对电网的三类主要元件（变压器、线路和母线）分别建立神经网络模型。其次，该方法中元件的神经网络基于电力系统中继电保护装置信息和断路器的状态信息进行初步诊断。神经网络模型中BP神经网络负责将该元件的状态和信息进行预处理和判断，将结果反馈给广义回归神经网络GRNN；GRNN神经网络负责在发生故障以及电网拓扑结构发生变化的情况下准确找到故障源。最后，专家系统根据得到的初步诊断信息运用模糊决策技术进行综合诊断。经本文分析及测试，该方法能够有效的提高运行人员故障处理效率，提高电力系统供电的可靠性和安全性。

简介：摘要智能输电网是人工智能神经网络的典型应用。其采用数据层、通信层、应用层网络结构，采用开放式的数据网络平台。交叉学科的服务商在数据网络平台进行应用层数据发掘与实现，为用户提供相互独立的产品，实现可持续的数据挖掘与应用。

简介：【摘要】目的：分析在肺结节诊断中应用人工智能实施辅助的价值。方法：分析病例选择于2019.2~2020.2时间段就诊于我院的肺结节患者60例，共有肺结节128个，所有患者均实施胸部CT检查，医师和人工智能对检查结果实施判读，以病理检查为金标准，对2种阅片方式的诊断结果进行比较。结果：相对比于医师阅片，人工智能阅片磨玻璃结节阳性率提升明显，比较差异性明显（P

简介：摘要随着计算机技术和互联网的高速发展，基于深度学习的人工智能(artificial intelligence, AI)已经影响了病理学以及与其相关行业的工作模式。本文介绍了人工智能相关知识。由于目前肾脏病理数字切片资源有限，人工智能在肾脏组织病理学领域中的研究尚属起步阶段，但已经在肾小球数字化形态评价系统建立、预测慢性肾脏病预后方面做了很好的尝试。此外，还存在图像特征和临床资料的复杂性会影响AI诊断准确性、罕见肾脏疾病病例收集困难等情况。这些都是AI在肾脏病理诊断应用中所面临的问题，本文将逐一论述，并介绍可能的解决办法。

简介：摘要：在机械故障诊断中，人工智能的应用显示了巨大的优越性，随着信号处理方法的不断完善，以及模糊逻辑、遗传算法等与神经网络更加结合，使得人工神经网络技术更加成熟，在机械故障诊断中将有更加深入的应用，本人就机械故障诊断浅谈了在人工智能领域的应用。

简介：【摘要】：随着新能源汽车的普及，修理和维护面临着一系列挑战，尤其是涉及到汽车内部构件的专业维修技术和电子诊断技术的应用。新能源汽车内部构件相较传统汽车更为复杂，包括电池、电机、电控系统等高科技部件，这使得传统的机械维修手段已经无法完全胜任。在这一背景下，电子诊断技术的应用成为提高维修效率和质量的重要手段。通过电子诊断技术，维修人员可以快速准确地定位故障，实现精准修复，避免了猜测性的维修过程，提高了维修的准确性和效率。本文针对人工智能和新能源汽车维修中电子诊断展开研究，不仅可以解决维修过程中的问题，还可以提高整体的检测质量。这对于新能源汽车产业的可持续发展具有重要意义。

简介：内容摘要：  随着汽车保有量的增加，汽车维修行业越来越火爆，人们对汽车维修行业的要求也越来越高，既要快还要省，因此汽车维修中人工经验诊断法就显得十分重要。

简介：[摘要]目的：应用人工智能对胸部薄层CT影像进行智能图像后处理和分析，分析人工智能对肋骨骨折征象的检出敏感性和特异性，探讨人工智能在肋骨骨折诊断中的临床应用。方法：回顾性分析因怀疑肋骨骨折而接受CT三维重建检查的患者资料,由人工智能及影像医生对患者肋骨骨折征象进行标注，通过人机对比验证AI在肋骨骨折征象检出的准确性。结果：AI对肋骨骨折征象的检出率较高、用时短，能够辅助影像科医生提高工作效率和诊断准确性，并有效帮助临床排查肋骨骨折患者，从而提高检出率、准确率。

简介：摘要：随着人工智能技术的飞速发展，其在医疗诊断领域的应用日益受到关注。本文首先探讨了人工智能在医疗诊断中的应用现状，包括图像识别与诊断、疾病预测与风险评估以及药物研发与优化等方面。随后，文章分析了人工智能在医疗诊断中所面临的挑战，如数据质量问题、算法可靠性与可解释性、以及伦理和法律问题等。针对这些挑战，文章提出了一系列解决方案和建议。最后，文章展望了人工智能在医疗诊断领域的未来发展趋势，包括技术创新和跨学科合作等方面。本文旨在为医疗领域的研究人员和实践者提供关于人工智能在医疗诊断中应用的全面而深入的见解。

简介：摘要人工智能(artificial intelligence，AI)在白内障检测和分级中有较多应用，目前主要有基于裂隙灯照片和彩色眼底照片两种白内障检测和分级方法。同时，多种算法模型可获取白内障患者的晶状体特征，以得到更加准确的诊断和分级结果，如支持向量机回归模型、组稀疏回归模型、卷积-递归神经网络模型、深度卷积神经网络模型等。(国际眼科纵览，2021, 45: 231-236)