智能医学技术范文10篇 -欧洲杯买球平台

摘要：随着人工智能的不断发展和完善，医疗健康领域越来越多的应用人工智能这一先进技术来提升医疗的流程效率以及改善患者的就医体验，当前我国人工智能技术已经广泛应用到医院医学方面的诸多核心领域，临床医学就是人工智能技术深入应用的重要领域。人工智能技术在医院临床医学当中的应用给医院的临床医疗领域注入了新鲜的血液，并逐渐成为临床医学中最为重要的支撑和辅助技术。本文通过阐述人工智能技术的基本概念，分析人工智能技术应用在医院临床医学研究的重要意义，以此为切入点，找寻人工智能技术在医院临床医学中的具体应用方向，为医院临床医学的未来发展提供可行性建议。

关键词：人工智能技术；医院临床医学；应用

随着科学技术的不断发展，人工智能技术无论在理论方面还是应用方面都取得了突飞猛进的发展，特别是在医疗领域的应用，给我国的医院医疗体系建设、医疗服务水平以及护理服务质量都带来了巨大的推动。人工智能技术是较为前沿的交叉学科，通过计算机中的智能机器来模拟人脑处理相应的问题，将人工智能技术应用到医院的临床医学建设具有十分重要的现实意义，它不仅可以极大的缓解临床医疗的压力以及工作负担，还能够大幅提升临床护理质量，推动临床医疗的发展，是我国医院临床医学未来的主流发展方向。

一、人工智能技术的基本概念

人工智能技术，又称“ai”，是当前全球发展中较为先进的科学技术，也是当下全球经济发展应用最为广泛的科学技术。ai技术诞生于二十世纪五十年代，通过多年来不断的发展，现代的人工智能技术已经取得了飞速的进步，无论是利用机器模仿人类语言，还是通过计算机模拟人类思维方式都去了的显著的成就，当下，人工智能技术已经广泛应用到社会各个领域学科的研究当中。简而言之，人工智能技术就是利用计算机和机器人来实现机械人工智能操作，进而帮人类分担一部分工作或者参与一系列复杂的研究发展。人工智能技术应用到医院临床医学当中具有十分重要的研究意义，对推动医院医疗服务水平以及医疗行业发展都具有十分重要的现实意义。

二、人工智能技术应用在医院临床医学研究的重要意义

摘要：人工智能医学影像可应用于大学生创新创业项目中，为大学生创新创业提供机遇。本文通过探讨人工智能医学影像在大学生创新创业项目中的可行性及医学院校相关人才培养模式的创新，结论证实人工智能医学影像在大学生创新创业是可行的意义深远。

关键词：人工智能；医学影像；大学生；创新创业；可行性；展望

经过近六十多年的发展，人工智能技术不断地发展。近几年，人工智能在各个科技领域发挥了重要作用，广泛应用于交通、医疗、教育与工业等多个领域[1-5]。人工智能技术与传统行业深度融合，有效的降低了劳动成本、优化产品与服务，创造新市场与就业等方面，革命性的转变了人类的生活和生产方式。在医学领域，人工智能的应用场景主要为医学影像、智能诊疗、智能导诊、智能语音、健康管理、病例分析、医院管理、新药研发和医疗机器人等，其中在医学影像中的应用最广泛[6-8]。目前国内人工智能医学影像企业数量超过一百家。人工智能与医学影像的结合同时也给大学生创新创业提供了新的机遇。本文以人工智能医学影像在大学生创新创业实践项目中的应用为中心，着力探讨人工智能医学影像大学生创新创业的可行性。

1医学影像学发展现状

医学影像是临床医生完成对患者疾病诊断的重要依据。医学影像主要包括mri、ct、dsa、超声、核医学等。医学影像在临床医学诊断领域目前存在一定的问题[9-12]：（1）影像人才短缺。医疗机构普遍缺乏高水平的影像医师，在疾病诊断中容易发生诊断不准确、同一疾病诊断结果不一致等情况。（2）影像诊断定量分析困难。在影像诊断中，病灶信息呈现高通量、多维度，医生对病灶的定量变化往往依赖于经验，微小的定量变化通过肉眼判断比较困难。（3）医生阅片方式难以满足患者的诊断需求。目前影像呈现方式主要为数据与图像，医生对影像的诊断依赖于自身的信息挖掘、分析，人工阅片速度无法提高。

2人工智能医学影像在大学生创新创业实践中应用可行性

摘要：人工智能得到了愈来愈广泛的关注,许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特•爱因斯坦和霍金的智能之和。人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现,人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(artificialintelligence)一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

摘要：人工智能得到了愈来愈广泛的关注，许多科学家断言，机器的智能会迅速超过阿尔伯特•爱因斯坦和霍金的智能之和。人工智能相关技术更大的需求促使新的进步不断出现，人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(artificialintelligence)一词最初是在1956年dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

一、多元智能的概念与内涵

加德纳提出多元智能理论：人是拥有多元化能力的，在每个人身上都会有不同的表现形式。多元智能的分类为：视觉—空间智能、自然观察智能、自知—自省智能、言语—语言智能、人际交往智能、逻辑—数理智能、身体—动觉智能、音乐—节奏智能。

二、研究内容

笔者拟设计出基于多元智能理论的医学生职业道德养成系列活动，所要研究的主要内容有：设计医学生职业道德养成系列活动，根据所设计的系列活动为16级药学东南教学班（实验班）进行活动，同时，16级药学洛江班（对照班）的学生还是按照常规活动模式进行培养医学生的职业道德；学期结束后使用《多元智能自我评价量表》检测实验班学生与对照班学生有何差异。

三、研究对象

本研究以福建省泉州医学高等专科学校16级药学东南教学班和16级药学洛江班的学生为研究对象，研究对象来自于同校的同一个专业同一个年级。东南医药为我校医学生职业道德建设基地，因此选定16级药学东南教学班为实验班，而16级药学洛江班则为相应的对照班。

以alphago打败人类顶级围棋选手为开端，人工智能的快速发展已经“颠覆”了一个又一个行业。在医疗行业，先前的研究开发出一种基于神经网络体系的人工智能能够通过自动学习并阅读胸部x片来诊断肺结核，其准确性几乎可达百分之百[1]；另一篇研究将人工智能用于皮肤病变的诊断，结果发现人工智能在区分良性皮肤结节和黑色素瘤方面的正确性要好于受过多年专业训练的皮肤科医师[2]；而对于外科领域，现在已经发展出了基于人工智能的手术机器人，其手术的精准度优于传统手术机器人，对操作者的依赖也更少。随着人工智能不断向在医学领域的进一步发展，越来越多人开始顾虑医生这个职业会不可避免的走向衰亡。尽管医学有着悠久的历史，具体的实践复杂并且个体差异性大，但一些人仍然也预测，随着技术的进步社会对于医生的需求会大幅度的减少[3]。然而，医学的目的不仅仅只是治好某一疾病，更有抚慰人心、安定家庭的作用。医疗行为关注的不应该只是疾病的转归和治愈，更应该关注病患本人，尤其是医疗行为的抚慰作用。相应的，医学的教育应该注意灌输人文关怀、沟通交流对于治愈疾病的重要性[4]。笔者梳理了人工智能的发展对于医学教育的改变，展望了在人工智能在医疗行业不断进步之时，今后医学教育的侧重点。

1医疗行为是信息处理的过程

医疗行为中的诊治过程，从本质上说是收集信息完成决策的过程，完成这样的过程依赖于对信息的过滤和处理。计算机的出现是为了解决海量信息的过滤和分析的问题，而人工智能的发明则大大加快了信息处理的流程，因此自然被引进医学领域。计算机对医学的影响从一开始就在不断加速，现在的医生在遇到医疗问题时，更多使用的是互联网进行查询，而不是选择笨重且不便检索的纸质书本。除此之外，医学知识广度和发展的深度一直都在呈指数型增长，有研究估计，医学知识的倍增时间将会从2010年的3.5年减少到2020年的0.2年[5]。在大数据时代，病患的身体指标数据、辅助检测指标数据甚至基因测序数据得以完整保留，因此对医生来说用于决策的信息量将会越来越大。所以，虽然知识变得越来越丰富而且更容易获得，但同时也意味着知识更难记忆、更难从中作出抉择。相反的是，人工智能将发展得越来越接近人类的认知，更加善于处理和分析复杂的数据，所以仅就医疗决策方面，人工智能有很大可能在未来几十年里取代医生的角色。

2医疗行为的重点是人文关怀

对海量和复杂信息的处理是人工智能的优势，但医学更加本质的问题———非理性分析的一面———却无法被科技和冰冷的机器代替。信息技术用于医疗领域在方便医疗行为的同时，也带来了相应的负面影响，尤其是削弱了医患之间的互动。当今医生花费更多的时间在处理技术上的事务，或是满足的电子病历的要求，这种过程阻碍了医生直接与病患的接触，阻碍了更好的医护工作[6]。实际上，虽然在医学发展之初的很多医学操作在后来被证实是弊大于利的，但人们生病时却依然第一时间会想到请医生，医生这个职业依然为社会所尊敬。从这点来看，人文关怀才是医生职业的关键技能，即便是现在，当患者在选择和推荐医生时，很大一部分取决于医生的态度和人文关怀。医学人文关怀不是与治病完全无关的附加服务，其对于医疗效果的影响已经被一些研究所证明。一项研究纳入了160例冠心病患者并分为两组，一组患者给予更加温暖、更加关心、更多鼓励的护理，而另一组患者给于常规的护理，结果发现，给予更多护理的试验组有更好的治疗效果[7]；另一项针对icu患者的研究发现，对于icu病人的持续性人文关怀理念，有助于改善病人焦虑状态，提高病人护理满意度，促进护患和谐[8]。因此，人文关怀的程度与医疗效果直接联系，而不仅是一种陪衬或者医院的宣传手段。与学习医学基础知识一样，人文关怀也是可以通过一定的训练来获得的。

3人工智能时代的医学教育

摘要：推拿学作为中医学的重要学科组成之一，要求教师在理论教学的同时，突出实践操作的示范作用，尤其需加强对学生基本推拿手法技能训练的提高。随着智能时代的到来，人工智能迎来了重大的发展突破期，这也促使医学教育与信息技术进一步融合，医学教育的模式也在智能时代的背景下发生着巨大的变革。医学教育的信息化改革，为师生的互动交流和教学资源的共享提供了众多便捷的平台，对医学人才培养质量和办学水平的提高起到了很好的推动作用。本文主要阐述将人工智能运用于推拿学课程教学体系的构想，旨在提高中医学类专业学生的推拿临床实践能力，提高推拿学的课程教学效果，为未来推拿学的教学发展和临床实践提供思路。

关键词：推拿学；人工智能；教学体系；实践能力

推拿学课程主要包括推拿学基础、推拿手法及推拿治疗等方面的教学内容，其专业性及实践性强，在中医学、针灸推拿学等中医类专业的人才培养中发挥重要作用，是一门重要的桥梁学科。由于课时限制等原因，学生对推拿学所要求的操作技能的掌握往往不甚理想[1]。信息化时代加速了人工智能的发展进程，推动医学教育模式发生了巨大改革，也为推拿学的发展注入了新鲜血液。人工智能与医学的融合，增加了师生之间的学习互动，为共享教学资源提供了捷径，使教学模式的转变成为必然。推拿学作为中医学的重要组成部分，应顺应教学改革的步伐，对如何利用人工智能为推拿学的教学踏上新台阶以及提高推拿人才的培养质量进行一些思考。

一、推拿学教学现状

推拿学是以中医基础理论作为基础，通过运用推拿手法、功法等手段防治疾病，向学生传授推拿学的中西医理论知识和临床基本技能的一门课程。目前推拿学的教学效果不甚理想，主要体现在学生的操作技能不能很好地满足临床工作需要，可能与以下几方面原因有关。首先，与推拿学丰富的课程教学内容相比，推拿学的课时数则显得相对不足。受课堂时间的限制，教师所讲授的教学内容通常有限，学生不能全面的、深刻的、扎实的理解并掌握课堂理论知识，这对后期推拿手法的教学带来了一定的负面影响[2]。其次，理论教学与手法教学之间存在一定的时间差，为防止学生遗忘理论部分的重点知识，教师通常需要对前期教学内容进行回顾，也会对后期的手法教学时间产生一定的影响；而对学生手法操作不当之处的纠正，亦需大量时间作为保障[3]。最后，由于推拿学科的发展特点，导致有众多的推拿流派存在，各推拿流派在操作方面亦各有特色；而传统的授课模式，无法对各种流派的推拿手法进行面面俱到的演示，使得学生的学习知识面受到影响。此外，受到教学空间的限制，无法保证每位学生都能全方位观摩教师的手法操作演示，可能会导致学生在手法要领的掌握中出现偏差，长期进行错误的练习，不仅会影响推拿手法的治疗效果，也会对学生自身造成损害。针对以上问题，为使推拿学在未来高校教学发展中取得更好的效果，亟需引入新的教学理念和教学方式。

二、人工智能在推拿学教学体系构建中的应用

摘要:人工智能是计算机学科的一项重要分支，目的在于研究、模拟并应用人的思维、学习、知识储存过程。随着互联网及大数据的不断发展，人工智能在当今时代起到更为重要的作用。卫生化学是预防医学专业必修的专业基础课。文章基于人工智能的发展，从理论教学、实验教学、教学评价、教学反思四个方面对卫生化学进行学习方式及教学方式的改革，培养全方位、高层次的公共卫生人才。

关键词:卫生化学;人工智能;教学改革

21世纪以来，全世界开始进入信息化与大数据时代，人工智能在医疗、计算机科学、金融贸易、通讯、法律、游戏及周边产品开发等诸多方面应用广泛［1－3］。由于教育本身的独特性，人工智能在教育中的应用尚处于起步阶段。然而课程改革必须要适应时代潮流，将先进的信息技术与教学紧密结合，进而培养时代所需的高科技全方位人才。应急型公共卫生人才极度缺乏，因此加快培养高水平应急型公共卫生人才十分必要。卫生化学是预防医学专业学生必修的专业基础课，主要教授分析化学相关知识与实验技能。时代在不断变化，预防医学要求不断更新研究手段及新兴技术，为及时迅速的发现、控制和预防疾病流行提供科学可靠的数据、信息和方法。因此，卫生化学课程的不断更新发展是十分必要的。人工智能时代的到来，卫生化学课程随之变革，这样方能培养时代所需的人才。本文基于当今人工智能的发展趋势，从理论教学、实验教学、教学评价、教学反思四个方面对卫生化学课程进行改革，顺应时代变革，改变学生的学习方式及教师的教学方法，培养应急型、全方位、高层次的公共卫生人才，助力“互联网 ”全民预防新时代的到来。

1理论教学

1．1教学资料

在新时代科技迅速发展的背景之下，预防医学专业学生不再要求只学习理论知识，还要求掌握新兴科学技术与高科技信息。为推进现代化高科技复合型人才的培养进程，教师必须在卫生化学教材中增添人工智能相关知识，如在分析数据处理与分析工作质量保证章节中加入人工智能知识。当今时代人工智能主要包括图像识别、语言识别等新型科学技术。该技术可更高效、智能地进行样品及数据处理工作，将该方面内容加入教材中，既可填补卫生化学教材中人工智能方面的空白，也为课程改革中教材改革迈出重要一步。教师将其他课外教学材料加入人工智能技术，如微信小程序和在线辅导平台，利用人工智能技术检测教学材料的不足并实时检测学生掌握情况，精确掌握学生的学习与复习情况。比如contenttech-nologies，inc(以下简称cti)是一家根据人工智能技术开发定制教科书的公司，可根据教案及教学大纲的内容，发现更加适合教学的教科书及教学材料。cti根据这项技术为多个中、高等教育机构提供教学材料。同时，为弥补预防医学学生应急知识及能力的缺乏，课外知识平台精准设置应急处理知识课程，使学生在课外智能平台学习知识，增强专业能力与预防应急能力，成为全方位、高层次的公共卫生人才。

【摘要】在人工智能医学影像领域，影像标注是所有人工智能研发的关键因素。传统的人工标注过程中，数据获取困难、手工劳动强度大、专业性强、标注质量低等问题突出，亟需智能化的多模态医学影像标注系统，去满足标注工作的开展。因此，四川大学华西医院基于影像云平台收集了院内和联盟医院的多模态影像数据，通过信息化技术设计了多模态医学影像标注系统，集成各种图像处理算法以及人工智能模型来简化影像数据标注工作。标注系统的建设提高了院内数据标注效率，为院内人工智能影像研究和相关产业建设提供必要的数据支持，从而推动院内医学影像相关的人工智能产业落地。

【关键词】多模态；数据标注；系统设计；医学影像云平台

目前人工智能（artificialintelligence，ai）和大数据技术已广泛应用于医学影像领域[1]，通过智能模型对影像数据进行分析和挖掘，帮助临床实现疾病筛查、辅助决策、预后评估等工作，减轻医生负担的同时提升患者满意度[2]。经调研，国内大型三级甲等医院在ai结合医学影像研究与产品化的过程中，都会面临模型的稳健性和有效性低这样的共性问题，其主要原因在于原始医学影像数据与计算机模型算法之间固有的“语义鸿沟”，导致原始数据不能直接用于智能模型训练[3]，而数据标注预先把需计算机识别的影像打上标签，产生训练数据，通过计算机不断识别这些图像特征，最终实现计算机的自主识别。训练数据的量级和标准化程度直接决定了ai模型的表现能力[4]；此外，同一病例可有多种不同的影像形态表现形式包括数字放射成像、ct、mri等，虽然多模态数据因成像机制不同而能从多种层面提供临床信息，但多模态影像也加大了院内数据标注的工作量和实现难度。随着标注工作的展开发现，目前存在的主要瓶颈如下：①缺少影像数据标注模板，标注数据的一致性很难统一，当患者数据存在多种复杂征象标注工作时，医生或相关研究人员需要花费大量时间和精力来进行样本标注，导致其缺乏相应的科研或产品开发动力；②医院存有多种模态的影像数据，但缺少系统平台可以同时兼容多模态数据的标注工作；③在医学影像标注领域，标注需求差异巨大、标注场景多变，多样的标注类型，使得标注工作繁琐耗时且错误频出，如何结合标准的标注模板和ai技术来辅助医生进行数据标注，在提升标注效率的同时保证标注的准确性也是当前的一大难点。近年随着云计算、存储技术在医疗行业应用的不断成熟，四川大学华西医院已协同各医疗联合体（医联体）单位建设了区域级别的影像云中心，实现了影像数据的快速调用。基于影像云建立多模态数据标注系统，将完成针对多模态数据的复杂征象标注工作，结合图像算法和ai技术提升标注效率和标注数据质量。自2020年底，基于影像云的多模态医学影像标注系统已在院内上线使用，不仅能满足院内相关科研需求，更能反哺院内智能应用，得到更加精确的辅助诊断模型。通过院内数据标注，可得到大量带标签的影像数据，为院内ai研究和相关智能应用提供宝贵的数据资产。本文将就基于影像云的多模态医学影像标注系统的开发应用作一介绍。

1系统结构开发

1.1系统架构

系统整体基于asp.netcore技术的b/s架构进行平台架构设计，适配chrome浏览器；数据库采用mssql的主从方式搭建来保证数据安全；前端则基于element-ui和vue.js框架进行开发；由于涉及到影像ai相关处理，服务器硬件资源采用nvdiateslav100、32gb内存以及2.2ghz主频的intelxeone5-2650v4（broadwell）处理器。此外，为保证医生阅片及标注的流畅度，客户端内存配置为8g，单用户带宽设置为20m。为保障数据安全，系统通过虚拟专用网络[5]对接影像云系统。通过及时获取院内及医联体单位的影像数据，提供标注服务，形成区域级别的影像标注平台。标注结果仅以对象简谱（javascriptobjectnotation，json）形式[6]保存在服务器中，不用占据过多的存储资源。当临床业务或科研使用时，自动调用原始影像和json标注结果生成标注影像，从而实现同院内信息化环境相融合，系统架构见图1。

摘要：在新医改背景下，智慧医疗与智慧金融正在走进普通百姓的生活。本文以人工智能的兴起为入手点，从理论与实践两个维度系统分析了智慧医疗 智慧金融助力公立医院管理变革的背景；从实践角度探讨了智慧医疗的需求与应用方向；最后从人工智能发展的方向提出了智慧医疗 智慧金融在助力公立医院变革和应用的对策，以期为促进公立医院管理变革提供参考理论参考。

关键词：智慧医疗；智慧金融；公立医院管理

一、智慧医疗＋智慧金融之背景

在人工智能兴起和医疗改革的进一步深入背景下，医疗行业和金融逐渐出现交叉重叠部分，这表明“智慧医疗”与“智慧金融”正在面向大众化。什么是智慧医疗与智慧金融呢？智慧两字意味着系统自主学习的开始，通过大数据和云计算在技术层面的支持，智慧医疗与智慧金融逐渐走向专业化，不仅能从技术方面，也能从资金层面，努力解决老百姓看病难、看病贵的问题，提高公众的生活质量。智慧医疗和智慧金融是从根本上实施人工智能向医疗诊断和医患互动层面的转变，结合人工智能实现智能医疗网络的架构和服务。

二、智慧医疗＋智慧金融在公立医院管理的应用需求

（一）政策层面的需求