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The standardized design and application guidelines: A primary-oriented artificial intelligence screening system of the lesion sign in the macular region based on fundus color photography

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Intelligent Medicine 2023年第3期3卷 213-227页

作者： Ocular Fundus Diseases group of Chinese Ophthalmological Society expert group for artificial intelligence research,development,and application Xiaoxin Li Ming Zhang Yanwu Xu 不详 Fujian Provincial Key Laboratory of Ocular Surface and Corneal Diseases Eye Institute and Affiliated Xiamen Eye Center of Xiamen UniversitySchool of MedicineXiamen UniversityXiamenFujian 361001China Department of Ophthalmology West China HospitalSichuan UniversityChengduSichuan 610044China Beijing Baidu Netcom Science Technology Co.Ltd.Beijing 100085 China

With the popularity and development of artificial intelligence(AI),disease screening systems based on AI algorithms are gradually emerging in the medical *** systems can be used for primary screening of diseases to relieve the pressure on primary health *** recent years,AI algorithms have demonstrated good performance in the analysis and identification of lesion signs in the macular region of fundus color photography,and a screening system for fundus lesion signs applicable to primary screening is bound to emerge in the ***,to standardize the design and clinical application of macular region lesion sign screening systems based on AI algorithms,the Ocular Fundus Diseases group of Chinese Ophthalmological Society,in collaboration with relevant experts,developed this guideline after investigating issues,discussing production evidence,and holding guideline *** aimed to establish uniform standards for the definition of the macular region and lesion signs,AI adoption scenarios,algorithm model construction,dataset establishment and labeling,architecture and function design,and image data acquisition for the screening system to guide the implementation of the screening work.

关键词： artificial intelligence Screening of the lesion sign in the macular region Primary screening Fundus color photography Lesion sign analysis

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面向基层的人工智能眼底彩色照相黄斑区域病变体征筛查系统规范化设计及应用指南

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中华眼底病杂志 2022年第9期38卷 711-728页

作者：中华医学会眼科学分会眼底病学组人工智能研发应用专家指导组黎晓新张明许言午许迅王雨生魏文斌赵明威不详厦门大学附属厦门眼科中心四川大学华西医院北京百度网讯科技有限公司上海交通大学附属第一人民医院第四军医大学西京医院首都医科大学附属北京同仁医院北京大学人民医院

随着人工智能(AI)概念的推广和技术的发展,在医疗领域逐渐出现基于AI算法的疾病筛查系统。这类系统可用于疾病的大规模筛查,以缓解基层医疗卫生压力。近年来,AI算法在眼底彩色照相黄斑区域的病变体征分析和识别中展现了良好的性能,随着... 详细信息

随着人工智能(AI)概念的推广和技术的发展,在医疗领域逐渐出现基于AI算法的疾病筛查系统。这类系统可用于疾病的大规模筛查,以缓解基层医疗卫生压力。近年来,AI算法在眼底彩色照相黄斑区域的病变体征分析和识别中展现了良好的性能,随着时间的推移,未来定会出现适用于基层筛查的眼底病变体征筛查系统。因此,为了规范基于AI算法构建的黄斑区域病变体征筛查系统的设计及临床应用,中华医学会眼科学分会眼底病学组联合相关专家,经过调研问题、讨论生产证据、召开指南研讨会等环节,针对基层筛查系统的黄斑区域和病变体征定义、AI应用场景、算法模型构建、数据集的建立和标注、架构和功能设计和图像数据采集等方面制定统一标准,以便指导筛查工作的开展。

关键词：指南人工智能黄斑眼底病变筛查

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Machine learning approach to assess the association between anthropometric,metabolic,and nutritional status and semen parameters

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Asian Journal of Andrology 2024年第4期26卷 349-355页

作者： Guillaume Bachelot Antonin Lamaziere Sebastien Czernichow Celine Faure Chrystelle Racine Rachel Levy Charlotte Dupont Nutrition and Fertility(ALIFERT)group Author Information Sorbonne University School of Medicine Saint-Antoine Research CenterINSERM UMR 93827 rue ChalignyParis 75012France Reproductive Biology Department-CECOS Tenon HospitalAP-HP.Sorbonne UniversityParis 75020France Clinical Metabolomics Department Saint-Antoine HospitalAP-HP27 rue ChalignyParis 75012France Nutrition Department Obesity Specialist CentreGeorges Pompidou European HospitalAP-HPParis 75015France 不详

Many lifestyle factors,such as nutritional imbalance leading to obesity,metabolic disorders,and nutritional deficiency,have been identified as potential risk factors for male *** aim of this study was to evaluate the relationship between semen parameters and anthropometric,metabolic and nutritional *** was first assessed individually,then after the application of a previously constructed and validated machine learning score that allows their ***,metabolic,antioxidant,micronutrient,and sperm parameters from 75 men suffering from idiopathic infertility from four infertility centers in France(Jean-Verdier ART Center Hospital,Bondy;North Hospital ART Center,Saint-Étienne;Navarre Polyclinic ART Center,Pau;and Cochin Hospital ART Center,Paris)between September 2009 and December 2013 were *** assessing standard correlation analysis,a previously built machine learning model,providing a score ranging from 0(the poorest)to 1(the most favorable),was calculated for each man in the study *** machine learning model,which separates infertile/fertile men with unexplained infertility on the basis of their bioclinical signature,provides a more holistic evaluation of the influence of the considered markers(anthropometric,metabolic,and oxidative status).We observed a significant correlation of some anthropometric,metabolic,and nutritional disorders with some sperm ***,an unfavorable machine learning score was associated with a high level of sperm DNA *** anthropometric,metabolic,and oxidative patterns,which may reflect an appropriate lifestyle,appear to positively impact overall health,in particular reproductive *** study,consistent with previous publications,suggests that beyond semen quality parameters,in an essential assessment of male fertility,other key factors should be taken into *** this regard,the application of emerging artificial intelligence t

关键词： lifestyle machine learning metabolism nutrition sperm DNA fragmentation

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Guidelines on clinical research evaluation of artificial intelligence in ophthalmology(2023)

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International Journal of Ophthalmology(English edition) 2023年第9期16卷 1361-1372页

作者： Wei-Hua Yang Yi Shao Yan-Wu Xu expert Workgroup of Guidelines on Clinical research Evaluation of artificial intelligence in Ophthalmology(2023) Ophthalmic Imaging and Intelligent Medicine Branch of Chinese Medicine Education Association Intelligent Medicine Committee of Chinese Medicine Education Association Shenzhen Eye Institute Shenzhen Eye HospitalShenzhen 518040Guangdong ProvinceChina The First Affiliated Hospital of Nanchang University Nanchang 330006Jiangxi ProvinceChina School of Future Technology South China University of TechnologyGuangzhou 510641Guangdong ProvinceChina Pazhou Lab Guangzhou 510320Guangdong ProvinceChina 不详

With the upsurge of artificial intelligence(AI)technology in the medical field,its application in ophthalmology has become a cutting-edge research ***,machine learning techniques have shown remarkable achievements in diagnosing,intervening,and predicting ophthalmic *** meet the requirements of clinical research and fit the actual progress of clinical diagnosis and treatment of ophthalmic AI,the Ophthalmic Imaging and Intelligent Medicine Branch and the Intelligent Medicine Committee of Chinese Medicine Education Association organized experts to integrate recent evaluation reports of clinical AI research at home and abroad and formed a guideline on clinical research evaluation of AI in ophthalmology after several rounds of discussion and *** main content includes the background and method of developing this guideline,an introduction to international guidelines on the clinical research evaluation of AI,and the evaluation methods of clinical ophthalmic AI *** guideline introduces general evaluation methods of clinical ophthalmic AI research,evaluation methods of clinical ophthalmic AI models,and commonly-used indices and formulae for clinical ophthalmic AI model evaluation in detail,and amply elaborates the evaluation methods of clinical ophthalmic AI *** guideline aims to provide guidance and norms for clinical researchers of ophthalmic AI,promote the development of regularization and standardization,and further improve the overall level of clinical ophthalmic AI research evaluations.

关键词： artificial intelligence ophthalmology evaluation clinical research machine learning deep learning

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全球数字教育发展:指数构建与中国方略

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教育研究 2024年第6期45卷 4-16页

作者：课题组祝新宇马晓强魏轶娜罗李金龙李永智课题组

当前,数字技术蓬勃发展,撬动全球教育变革繁花竞放,前景混沌初开。此时,开展全球数字教育评价,难度非同寻常,意义更加重大。为推动形成全球教育变革共识,探索数字教育发展适切道路,促进数字文明发展,本研究在拓展传统评价方法、创新基... 详细信息

当前,数字技术蓬勃发展,撬动全球教育变革繁花竞放,前景混沌初开。此时,开展全球数字教育评价,难度非同寻常,意义更加重大。为推动形成全球教育变革共识,探索数字教育发展适切道路,促进数字文明发展,本研究在拓展传统评价方法、创新基于多模态证据评价方法的基础上,建构了全球数字教育发展评价指标体系。课题组通过发挥有组织科研的优势,组建近百人多领域研究团队,采集全球200多个国家和地区的数字教育发展多模态证据资料,遴选62个数字教育先发国家,分六个维度测算得出2023年度全球数字教育发展指数。研究发现,美国、芬兰、韩国位居前三,我国处于第一梯队;数字教育发展具有阶段性特征,近七成国家处于资源共享阶段;全球数字教育各维度发展并不均衡,头部国家领先优势明显。目前,我国在数据驱动的教育治理、公共数字教育资源建设与应用、学生数字素养培养体系建设、数字化学习环境构建等方面相对领先;但在公民和教师数字素养培养、线上线下课程的融合贯通、个性化学制探索、数字化教学变革、数字教育法规制度建设等方面,仍有一定提升空间。面向未来,我国应深化数字化作为教育变革的杠杆作用,在数字素养的全民提升、个性化学习体系的融合贯通、数字教育法规制度完善、数字资源个性化生成与应用、数据要素价值挖掘及人工智能的融合应用等方面持续发力,推动数字教育实现从量的红利向质的红利系统性跃升,进一步为全球数字教育发展贡献中国方略。

关键词：数字教育发展指数人工智能教育数字化

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人工智能在视网膜液监测中的应用指南(2024)

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眼科新进展 2024年第7期44卷 505-511页

作者：《人工智能在视网膜液监测中的应用指南2024》专家组国际转化医学会眼科专业委员会中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会中国眼科影像研究专家组邵毅陈有信迟玮国际转化医学会眼科专业委员会中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会中华医学会眼科学分会北京医师协会眼科专委会北京医师协会眼科专委会人工智能分委会中国老年保健协会眼保健分会深圳市眼科医院

老年性黄斑变性(SMD)是一种复杂的、高度遗传的、多因素作用的疾病,患者黄斑区结构会发生衰老性改变,表现为视网膜进行性变性和视力逐渐丧失.全世界约有2亿人受到SMD的影响,并且随着人口老龄化的加剧,发病率不断上升.近年来人工智能(AI... 详细信息

老年性黄斑变性(SMD)是一种复杂的、高度遗传的、多因素作用的疾病,患者黄斑区结构会发生衰老性改变,表现为视网膜进行性变性和视力逐渐丧失.全世界约有2亿人受到SMD的影响,并且随着人口老龄化的加剧,发病率不断上升.近年来人工智能(AI)技术发展迅猛,AI技术在医学领域的应用为医疗行业的发展带来新的可能.利用AI对视网膜液进行定性定量评估,不仅可以在新生血管性SMD的诊断过程中发挥重要作用,还可以在治疗过程中根据治疗效果及时调整治疗方案,为患者提供更加个性化的治疗.本指南总结了 AI在SMD治疗中的应用,包括AI在视网膜液监测技术中的应用进展、临床应用及未来发展,为眼科医生评估患者病情、设计治疗方案及判断预后提供足够的帮助.

关键词：人工智能老年性黄斑变性光学相干断层扫描卷积神经网络线性混合模型

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人工智能在干眼临床诊断中的应用专家共识(2023)

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眼科新进展 2023年第4期43卷 253-259页

作者：《人工智能在干眼临床诊断中的应用专家共识(2023)》专家组中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会中国人口文化促进会角膜病与眼表疾病分会邵毅陈蔚刘祖国不详南昌大学第一附属医院温州医科大学附属眼视光医院厦门大学眼科研究所

干眼作为一种常见的眼科疾病,患病率高,涉及人群广。随着人工智能(AI)计算机图像技术的兴起、算法模型的改进和医学大数据的海量增长,技术,包括以深度学习(DL)为热门技术的机器学习(ML)技术在医疗领域获得了广泛的应用。AI系统具有先进... 详细信息

干眼作为一种常见的眼科疾病,患病率高,涉及人群广。随着人工智能(AI)计算机图像技术的兴起、算法模型的改进和医学大数据的海量增长,技术,包括以深度学习(DL)为热门技术的机器学习(ML)技术在医疗领域获得了广泛的应用。AI系统具有先进的问题求解能力和稳定的可重复性,因此,医学领域使用此类技术可以帮助临床医生作出更加客观的诊断。AI在医学上应用取得的成功主要是基于ML这一分支领域的广泛应用,ML技术主要被用来分析患者数据和医学图像中的关键特征,以辅助疾病诊断、严重程度分级和预后判断。AI在眼科学领域的应用已取得显著进展。本文就AI、ML和DL在干眼诊断中的临床应用形成共识,为AI在干眼中的进一步研究和应用提供参考。

关键词：人工智能深度学习机器学习干眼图像分类与分析

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人工智能在OCTA图像分析和眼部疾病诊断中的应用指南(2024)

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眼科新进展 2024年第5期44卷 337-345页

作者：《人工智能在OCTA图像分析和眼部疾病诊断中的应用指南(2024)》专家组国际转化医学会眼科专业委员会中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会邵毅陈新建杨卫华谭钢刘祖国陈蔚许言午柯碧莲石磊黄锦海李世迎迟玮计丹接英龚岚胡亮孙传宾马健杨文利张慧蔡建奇邵婷婷彭娟赵慧刘光辉苏兆安李程邹文进刘昳王佰亮李凯军邱坤良胡丽丹邓志宏廖萱文丹黄明海温鑫李中文肖鹏石文卿唐丽颖王燊不详国际转化医学会眼科专业委员会中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会南华大学附属第一医院厦门大学眼科研究所温州医科大学附属眼视光医院华南理工大学上海交通大学附属仁济医院安徽省第二人民医院(安徽省眼科医院) 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院厦门大学附属翔安医院中山大学中山眼科中心中南大学湘雅医院首都医科大学附属北京同仁医院浙江大学医学院附属第二医院昆明医科大学第一附属医院中国标准化研究院广州医科大学附属第二医院上海交通大学医学院附属第一人民医院福建中医药大学附属人民医院广西医科大学第一附属医院南京中医药大学附属南京市中医院汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心浙江大学医学院附属儿童医院中南大学湘雅三医院川北医学院附属医院南宁爱尔眼科医院中山大学附属孙逸仙纪念医院温州医科大学附属宁波市眼科医院复旦大学附属金山医院厦门大学附属中山医院新乡医学院第一附属医院

光学相干断层扫描血管成像(OCTA)是一种无创成像技术,可提供三维、信息丰富的血管图像。大量研究表明,OCTA技术在影像生物标志物量化、诊断和监测方面具有独特的优势,因此在实验及临床研究中得到了迅速的应用。图像分析工具可快速、准... 详细信息

光学相干断层扫描血管成像(OCTA)是一种无创成像技术,可提供三维、信息丰富的血管图像。大量研究表明,OCTA技术在影像生物标志物量化、诊断和监测方面具有独特的优势,因此在实验及临床研究中得到了迅速的应用。图像分析工具可快速、准确地量化OCTA的血管和病理特征,从而大大提高了OCTA成像的价值。近年来,人工智能(AI)已成为最强大的图像分析方法,特别是基于深度学习的图像分析可提供各种情况下的精确测量,包括不同的疾病和眼部区域。在此,中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和国际转化医学会眼科专业委员会组织专家总结了国内外AI在OCTA图像分析和疾病诊断中的应用,其中包括脉络膜新生血管等病变的准确检测、视网膜灌注的精确量化以及可靠的疾病诊断,并分析目前面临的挑战和发展方向,经过多轮讨论和修改,形成了AI在OCTA图像分析和眼部疾病诊断中的应用指南,该指南旨在为临床提供新的见解和参考。

关键词：光学相干断层扫描血管成像人工智能图像分析疾病诊断

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人工智能技术在税收征管中的应用

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国际税收 2018年第5期 20-24页

作者：罗格研究院人工智能课题组鲁钰锋马涛王斯文罗格研究院人工智能课题组

近年来,人工智能技术得到了迅猛发展,在教育、医疗等多个领域都实现了令人瞩目的突破,推动了行业的革新。一批前沿科技公司将人工智能技术在税收征管领域进行不断地尝试,取得了令人瞩目的成果。本文回顾了人工智能技术的发展历程,介绍... 详细信息

近年来,人工智能技术得到了迅猛发展,在教育、医疗等多个领域都实现了令人瞩目的突破,推动了行业的革新。一批前沿科技公司将人工智能技术在税收征管领域进行不断地尝试,取得了令人瞩目的成果。本文回顾了人工智能技术的发展历程,介绍了人工智能技术在多个垂直领域的典型应用,探讨了人工智能技术在税收征管领域的四种典型应用,对人工智能在税收征管领域今后的发展提出了建议。

关键词：人工智能技术税收征管动态信用评分纳税人关系云图

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人工智能在视网膜图像自动分割和疾病诊断中的应用指南(2024)

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眼科新进展 2024年第8期44卷 592-601页

作者：《人工智能在视网膜图像自动分割和疾病诊断中的应用指南(2024)》专家组国际转化医学会眼科专业委员会中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会中国眼科影像研究专家组邵毅张铭志许言午迟玮刘祖国谭钢陈有信杨卫华接英张慧李世迎廖萱邵婷婷计丹马健杨文利田磊胡亮蔡建奇彭娟陆成伟肖鹏刘光辉苏兆安董诺秦牧李程邹文进刘籦赵慧陈新建陈琦文丹黄明海温鑫李中文石文卿顾正宇董贺唐丽颖蒋贻平宋秀胜王遷葛倩敏邱坤良李正日刘秋平易湘龙康刚劲不详英国皇家医学会国际转化医学会眼科专业委员会中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会中国女医师协会眼科学分会中国医药教育协会智能眼科分会深圳市眼科医院深圳市眼病防治研究所厦门大学眼科研究所南华大学附属第一医院中国医学科学院北京协和医院首都医科大学附属北京同仁医院昆明医科大学第一附属医院厦门大学附属第一医院川北医学院附属医院复旦大学附属眼耳鼻喉科医院中南大学湘雅医院浙江大学医学院附属第二医院温州医科大学附属眼视光医院中国标准化研究院广州医科大学附属第二医院吉林大学白求恩第一医院中山大学中山眼科中心福建中医药大学附属人民医院厦门大学附属厦门眼科中心湘南学院附属医院广西医科大学第一附属医院南京中医药大学附属南京市中医院上海交通大学医学院附属第一人民医院苏州大学广西壮族自治区人民医院南宁爱尔眼科医院中山大学附属孙逸仙纪念医院温州医科大学附属宁波市眼科医院同济大学附属同济医院安徽医科大学第一附属医院大连市第三医院厦门大学附属中山医院赣南医科大学第一附属医院恩施州中心医院新乡医学院附属第一医院南昌大学第一附属医院汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心延边大学附属医院新疆医科大学第一附属医院西南医科大学附属医院

人工智能技术的快速发展推动了医学的智能化进程。近年来,随着机器学习和深度学习等技术的不断提高,人工智能技术在眼底疾病诊疗中得到了快速发展和应用。眼底疾病主要包括视网膜血管病、黄斑疾病、视网膜脱离、视网膜色素变性等,早期... 详细信息

人工智能技术的快速发展推动了医学的智能化进程。近年来,随着机器学习和深度学习等技术的不断提高,人工智能技术在眼底疾病诊疗中得到了快速发展和应用。眼底疾病主要包括视网膜血管病、黄斑疾病、视网膜脱离、视网膜色素变性等,早期诊断及治疗对改善眼底疾病的预后具有重大意义。本文就人工智能在视网膜图像自动分割和疾病诊断中的应用形成指南,为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。

关键词：人工智能图像分析自动分割视网膜病诊断

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