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人工智能在高等教育中的场景应用

哈尔滨工程大学学报 2022年第7期43卷 1066-1072页

作者：黄宇彤上海海关学院海关法律系上海201204

针对当前高等教育体系内存在的教育缺乏因材施教、优质网课教学缺少营销手段、课堂笔记记录降低听课效率、课堂教学质量评估体系不完善、教师因行政不堪重负等问题,本文提出了人工智能的解决方案。这些方案包括基于专家系统的方案及基... 详细信息

针对当前高等教育体系内存在的教育缺乏因材施教、优质网课教学缺少营销手段、课堂笔记记录降低听课效率、课堂教学质量评估体系不完善、教师因行政不堪重负等问题,本文提出了人工智能的解决方案。这些方案包括基于专家系统的方案及基于机器学习中的语音识别和图像识别的方案,并阐述了各方案的原理及其在具体教育场景下的系统建设步骤与工作流程,并对方案中的关键节点进行了技术分析与可行性验证,以保证整体方案可实施性。人工智能方案可以解决以上不足,赋能高等教育。

关键词：人工智能专家系统机器学习教育改革用户画像语音识别图像识别卷积神经网络

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人工智能在青光眼防治中的应用潜力和方向

中华眼科杂志 2023年第9期59卷 691-695页

作者：卓业鸿吴建中山大学中山眼科中心、眼科学国家重点实验室、广东省眼科视觉科学重点实验室、广东省眼部疾病临床医学研究中心广州510060

人工智能技术的快速迭代推动了眼科智能医学的发展,尤其在以青光眼为首的难治性致盲眼病领域,主要体现在筛查、精准诊断、病程预测等方面。本文从基于人工智能提高青光眼的筛查和诊疗水平、促进人工智能在青光眼防治中应用的举措、青光... 详细信息

人工智能技术的快速迭代推动了眼科智能医学的发展,尤其在以青光眼为首的难治性致盲眼病领域,主要体现在筛查、精准诊断、病程预测等方面。本文从基于人工智能提高青光眼的筛查和诊疗水平、促进人工智能在青光眼防治中应用的举措、青光眼防治中人工智能的应用前景3个方面,阐述人工智能在青光眼防治中的应用潜力和方向,以期和眼科同道共同探讨和发挥人工智能的应用价值。

关键词：青光眼人工智能机器学习深度学习

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人工智能在胃癌影像学中的应用进展

中华胃肠外科杂志 2023年第9期26卷 903-906页

作者：蔡美兰乌新林内蒙古医科大学附属医院医学专业外语教研室呼和浩特010050 内蒙古医科大学附属医院胃肠外科呼和浩特010050

胃癌是常见的消化道恶性肿瘤,其预后与肿瘤分期密切相关。影像学检查在胃癌的临床诊断、分级分期、疗效评估及预后预测等方面发挥着重要作用。近年来,结合影像组学特征的人工智能技术,成为胃癌诊疗方面研究的热点。越来越多的研究证据表... 详细信息

胃癌是常见的消化道恶性肿瘤,其预后与肿瘤分期密切相关。影像学检查在胃癌的临床诊断、分级分期、疗效评估及预后预测等方面发挥着重要作用。近年来,结合影像组学特征的人工智能技术,成为胃癌诊疗方面研究的热点。越来越多的研究证据表明,人工智能(AI)技术在影像学诊断应用中具有卓越表现并且前景广阔。AI不仅提高了胃癌诊断与分期的准确度,而且在胃癌的病理评估、辅助治疗和预后预测等方面均具有极大的应用价值。本文系统回顾国内外相关文献,综述AI在胃癌影像学中的应用进展。

关键词：胃肿瘤人工智能影像组学诊断

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人工智能在尘肺病数字胸片诊断中的应用进展

中华劳动卫生职业病杂志 2023年第12期41卷 956-960页

作者：李晓李树强关里北京大学第三医院职业病科北京100191

尘肺病是目前我国负担最重的职业病,其诊断主要依靠人工阅读X射线高千伏或数字化摄影胸片,存在效率低、主观性强、对临界病变无法准确判断等问题。随着机器辅助诊断技术的进步,人工智能诊断技术高效、客观、量化等特点恰好解决上述缺点... 详细信息

尘肺病是目前我国负担最重的职业病,其诊断主要依靠人工阅读X射线高千伏或数字化摄影胸片,存在效率低、主观性强、对临界病变无法准确判断等问题。随着机器辅助诊断技术的进步,人工智能诊断技术高效、客观、量化等特点恰好解决上述缺点。本文对目前应用人工智能技术尤其是深度学习模型进行尘肺病数字胸片诊断的研究进展进行综述,并结合常规人工读片局限性,以阐明人工智能技术在尘肺病数字胸片诊断中的应用前景,为未来该领域研究提供方向。

关键词：尘肺病人工智能机器辅助诊断深度学习胸片

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人工智能在6G空口物理层的潜在应用

北京邮电大学学报 2022年第6期45卷 21-30页

作者：廖勇杨植景李雪重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044

为充分支持万物互联,第6代移动通信系统(6G)必须满足垂直行业严苛的物理层通信需求,而人工智能技术是提升物理层通信能力的有力手段。首先介绍了人工智能技术原生理论;然后归纳了人工智能技术在信道估计、信号检测、无源波束赋形和索引... 详细信息

为充分支持万物互联,第6代移动通信系统(6G)必须满足垂直行业严苛的物理层通信需求,而人工智能技术是提升物理层通信能力的有力手段。首先介绍了人工智能技术原生理论;然后归纳了人工智能技术在信道估计、信号检测、无源波束赋形和索引调制技术上的应用;最后梳理了未来人工智能技术潜在应用面临的技术挑战,探讨了该领域的研究趋势,展望了其在6G空口物理层中的应用前景。

关键词：人工智能第6代移动通信系统无线通信空口物理层

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人工智能技术在胃癌诊疗中的应用与进展

中华胃肠外科杂志 2022年第8期25卷 741-746页

作者：梁炜祺陈韬余江南方医科大学南方医院普通外科广东省胃肠肿瘤精准微创诊疗重点实验室广州510515

人工智能(AI)是生物医学领域过去十年中发展最快的新技术领域之一。以影像组学、机器学习和深度神经网络等为代表的AI技术,因其能从医学资料中高通量地获取特征信息、分析特征数据并挖掘揭示数据与医疗结果之间的潜在联系,愈发被研究者... 详细信息

人工智能(AI)是生物医学领域过去十年中发展最快的新技术领域之一。以影像组学、机器学习和深度神经网络等为代表的AI技术,因其能从医学资料中高通量地获取特征信息、分析特征数据并挖掘揭示数据与医疗结果之间的潜在联系,愈发被研究者青睐。胃癌在我国具有较高的发病率和死亡率,而将AI技术和内镜、影像、病理及测序分析等相结合的检查手段,已经在胃癌的辅助诊断、疾病分期和预后以及疗效预测等方面取得了重要的进展。AI在医疗行业中的应用极大提升了高通量数据的有效利用率,加速了疾病诊疗的智能化进程,但同时也在医学伦理、患者隐私和医疗AI的法律主体地位等方面产生了许多问题。未来,合理地规划和管理AI技术,有望为推动医学发展及重塑医疗行业提供强大的动力。

关键词：人工智能胃癌深度学习机器学习

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人工智能在新型冠状病毒肺炎中的研究综述

计算机工程与应用 2023年第5期59卷 28-39页

作者：孙书魁范菁李占稳曲金帅路佩东云南民族大学电气信息工程学院昆明650000 云南民族大学云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室昆明650000 哈尔滨医科大学第二临床医学院哈尔滨150000

新型冠状病毒肺炎(corona virus disease,COVID-19)的暴发对全球人类的生命财产安全造成了巨大威胁。人工智能(artificial intelligence,AI)为助力打赢这场疫情攻坚战发挥了不可替代的作用。由于AI的助力,医疗资源紧张的问题得到大幅度... 详细信息

新型冠状病毒肺炎(corona virus disease,COVID-19)的暴发对全球人类的生命财产安全造成了巨大威胁。人工智能(artificial intelligence,AI)为助力打赢这场疫情攻坚战发挥了不可替代的作用。由于AI的助力,医疗资源紧张的问题得到大幅度缓解,并提高了医疗诊断效率,同时也避免接触感染的风险。阐述了COVID-19和AI的背景知识,从疫情趋势预测、疫情溯源追踪、检测诊断、药物开发、疫苗研制、药物再利用、网络舆论管控以及基因组测序这8个疫情防控的环节讨论了AI在本次COVID-19中的研究进展,并列举本次疫情中AI所面临的挑战,浅谈本次疫情对我国AI产业影响以及两者的辩证关系,对全文进行总结。

关键词：人工智能新型冠状病毒肺炎疫情防控深度学习

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人工智能辅助支气管哮喘黏液栓的识别

中华医学杂志 2022年第34期102卷 2647-2650页

作者：常春吴静文彭雨硕刘可欣北京大学第三医院呼吸与危重症医学科北京100191

气道黏液栓是支气管哮喘(简称哮喘)的重要临床特征,和疾病预后有关。临床上,胸部CT是评估气道黏液栓的首选工具。目前CT影像的解读依赖于人工阅片,但哮喘患者的气道黏液栓多分布于中小气道,肉眼难以识别,同时人工阅片过度依赖于医生的经... 详细信息

气道黏液栓是支气管哮喘(简称哮喘)的重要临床特征,和疾病预后有关。临床上,胸部CT是评估气道黏液栓的首选工具。目前CT影像的解读依赖于人工阅片,但哮喘患者的气道黏液栓多分布于中小气道,肉眼难以识别,同时人工阅片过度依赖于医生的经验,效率低下。近年来,深度学习和大数据技术不断进展,将人工智能(AI)辅助阅片技术引入临床应用,显著提高了黏液栓识别的效率和准确性。当下AI辅助气道黏液栓识别在囊性纤维化、慢性阻塞性肺疾病和哮喘等呼吸道疾病中均有应用,在黏液栓识别方面的高准确性以及与人工阅片的高一致性也得到证实。因此将AI技术应用于哮喘患者黏液栓的识别十分有意义。

关键词：支气管哮喘人工智能气道黏液栓

人工智能在我国社区人群眼病筛查中的挑战和对策

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中华眼科杂志 2022年第10期58卷 743-746页

作者：邹海东陆丽娜徐艺林森林上海市眼病防治中心上海市眼科医院上海市视觉健康中心上海交通大学医学院附属第一人民医院眼科国家眼部疾病临床研究中心上海200040

受限于基层眼健康服务资源、群众预防意识、普筛经费、筛查模式等因素,我国社区人群眼病筛查供给远远无法满足需求。人工智能(AI)可替代部分医学工作,结合“互联网+”模式将优势医疗资源下沉,改善眼病筛查供需矛盾。但AI技术应用于社区... 详细信息

受限于基层眼健康服务资源、群众预防意识、普筛经费、筛查模式等因素,我国社区人群眼病筛查供给远远无法满足需求。人工智能(AI)可替代部分医学工作,结合“互联网+”模式将优势医疗资源下沉,改善眼病筛查供需矛盾。但AI技术应用于社区眼病筛查仍面临诸多挑战,如大部分AI产品无法直接适用于社区筛查,无法对病史、症状、影像等多模态信息进行整合判断,产品化和落地应用仍缺乏相关的法规和卫生政策等。因此建议由相关部门主导,构建标准化大数据集、真正打破数据壁垒,加速AI技术研发和落地应用;尽快培养“AI+”复合型医疗人才;尽快完善相关法律法规,建立健全相关科研发展规划以及相关产品的质量标准和监管框架;并针对需求强烈的中西部地区和边远贫困地区加大医学AI基建投入。

关键词：人工智能眼疾病视觉障碍普查社区卫生服务