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中医药导报 2018年第19期24卷 66-68页

作者：张竞心孙琦林祺卢梦叶殷旭李晨卢东东徐天成南京中医药大学第二临床医学院江苏南京210023 南京中医药大学信息技术学院江苏南京210023 南京理工大学瞬态物理国家重点实验室江苏南京210089 南京中医药大学附属医院江苏南京210029

随着针灸疗法逐步被纳入世界各国的医保体系,针刺研究标准化、国际化的重要性日益增加。我团队自主开发了基于数字经络理论的智能针灸机器人,包含基于腧穴体表分布数学规律的穴位自动定位及基于经穴主治与症状联系的小世界网络自动配穴... 详细信息

随着针灸疗法逐步被纳入世界各国的医保体系,针刺研究标准化、国际化的重要性日益增加。我团队自主开发了基于数字经络理论的智能针灸机器人,包含基于腧穴体表分布数学规律的穴位自动定位及基于经穴主治与症状联系的小世界网络自动配穴两项核心功能。随着机器人技术的日益成熟及通用人工智能的迅猛发展,智能针灸机器人或将成为医学临床研究的新助手。

关键词：医疗机器人针灸治疗经络腧穴分形理论小世界效应

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互操作性本体:智能精准医学的基础

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中国医学伦理学 2021年第3期34卷 265-279页

作者：何勇群谢江安万灵杨啸林朱彦周伟李元放陆伟胜吴健民刘开永王海河刘清平余红 University of Michigan Medical School Ann ArborMI 48109 重庆邮电大学生物信息学院重庆400065 南京昂吉网智网络技术有限公司江苏南京211199 中国医学科学院基础医学研究所北京100005 中国中医科学院中医药信息研究所北京100700 国家人口健康科学数据中心北京100700 Faculty of Information Technology Monash UniversityClaytonVic 3800 北京大学肿瘤医院癌症生物信息学中心北京100142 安徽医科大学公共卫生学院安徽合肥230032 哈尔滨医科大学大庆分校黑龙江大庆163319 广州中医药大学广东广州510006 贵州大学医学院/贵州省人民医院/国家卫生健康委员会肺脏免疫性疾病诊治重点实验室贵州贵阳550002

近年来,互联网与物联网等技术的快速发展为探寻精准医学与人工智能之间的关联应用提供了战略机遇。然而,如何组织、集成和共享复杂异构的生物医学数据业已成为阻碍该领域发展的严重技术挑战。本体因其能够提供知识与元数据层面的语义基... 详细信息

近年来,互联网与物联网等技术的快速发展为探寻精准医学与人工智能之间的关联应用提供了战略机遇。然而,如何组织、集成和共享复杂异构的生物医学数据业已成为阻碍该领域发展的严重技术挑战。本体因其能够提供知识与元数据层面的语义基础而推动了生物医学人工智能的发展,而基于互操作性的本体对异构知识与数据的整合和分析发挥着关键性的作用。将人工智能与精准医疗的有机集合称之为智能精准医疗,并提出一个“河马假设”,用以阐明互操作性本体与智能精准医疗之间的正相关关系及如何发挥协同增效作用;同时,提出和展示了使用可扩展本体开发的原理和工具来实现本体的互操作性,进而支持智能精准医疗的应用与发展。此外,还对国内外互操作性本体的研究现状、本体中国的成立与发展以及医学伦理在智能精准医疗中的重要性等进行了综述和深入探讨。

关键词：本体互操作性本体生物医学大数据精准医学人工智能本体中国

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人工智能白内障协同管理的通用平台

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眼科学报 2023年第10期38卷 665-675页

作者： WU Xiaohang HUANG Yelin LIU Zhenzhen LAI Weiyi LONG Erping ZHANG Kai JIANG Jiewei LIN Duoru CHEN Kexin YU Tongyong WU Dongxuan LI Cong CHEN Yanyi ZOU Minjie CHEN Chuan ZHU Yi GUO Chong ZHANG Xiayin WANG Ruixin YANG Yahan XIANG Yifan CHEN Lijian LIU Congxin XIONG Jianhao GE Zongyuan WANG Dingding XU Guihua DU Shaolin XIAO Chi WU Jianghao ZHU Ke NIE Danyao XU Fan LV Jian CHEN Weirong LIU Yizhi 林浩添无王厚硕(审校) 罗明杰(审校) State Key Laboratory of Ophthalmology Zhongshan Ophthalmic CenterSun Yat-sen UniversityGuangzhouChina Beijing Tulip Partners Technology Co. LtdBeijingChina School of Computer Science and Technology Xidian UniversityXi’anChina Zhongshan School of Medicine Sun Yat-sen UniversityGuangzhouChina Department of Molecular and Cellular Pharmacology University of Miami Miller School of MedicineMiamiFloridaUSA Department of Electrical and Computer Systems Engineering Faculty of EngineeringMonash UniversityMelbourneVictoriaAustralia Huizhou Municipal Central Hospital HuizhouChina Tung Wah Hospital Sun Yat-sen UniversityDongguanChina Dongguan Guangming Ophthalmic Hospital DongguanChina Kaifeng Eye Hospital KaifengChina Shenzhen Eye Hospital Shenzhen Key Laboratory of OphthalmologyShenzhen University School of MedicineShenzhenChina Department of Ophthalmology People’s Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous RegionNanningChina 《眼科学报》出版团队西安交通大学第一附属医院中山大学中山眼科中心眼病防治全国重点实验室广东省眼科视觉科学重点实验室

目的:建立和验证一个涉及多级临床场景的白内障协作通用的人工智能(artificial intelligence,AI)管理平台,探索基于AI的医疗转诊模式,以提高协作效率和资源覆盖率。方法:训练和验证的数据集来自中国AI医学联盟,涵盖多级医疗机构和采集... 详细信息

目的:建立和验证一个涉及多级临床场景的白内障协作通用的人工智能(artificial intelligence,AI)管理平台,探索基于AI的医疗转诊模式,以提高协作效率和资源覆盖率。方法:训练和验证的数据集来自中国AI医学联盟,涵盖多级医疗机构和采集模式。使用三步策略对数据集进行标记:1)识别采集模式;2)白内障诊断包括正常晶体眼、白内障眼或白内障术后眼;3)从病因和严重程度检测需转诊的白内障患者。此外,将白内障AI系统与真实世界中的居家自我监测、初级医疗保健机构和专科医院等多级转诊模式相结合。结果:通用AI平台和多级协作模式在三步任务中表现出可靠的诊断性能:1)识别采集模式的受试者操作特征(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)为99.28%~99.71%);2)白内障诊断对正常晶体眼、白内障或术后眼,在散瞳-裂隙灯模式下的AUC分别为99.82%、99.96%和99.93%,其他采集模式的AUC均>99%;3)需转诊白内障的检测(在所有测试中AUC>91%)。在真实世界的三级转诊模式中,该系统建议30.3%的人转诊,与传统模式相比,眼科医生与人群服务比率大幅提高了10.2倍。结论:通用AI平台和多级协作模式显示了准确的白内障诊断性能和有效的白内障转诊服务。建议AI的医疗转诊模式扩展应用到其他常见疾病和资源密集型情景当中。

关键词：人工智能通用平台资源密集型协同管理采集模式专科医院眼科医生自我监测

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