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地理空间人工智能 (GeoAI) 在综合水文和河流系统建模中的应用：当前应用和趋势的回顾
摘要：本文回顾了当前 GeoAI 和机器学习在水文和水力建模、水文优化问题、水质建模以及河道地貌和形态动力学制图方面的应用。GeoAI 有效地利用了通过新自动化技术收集的大量空间和非空间数据。GeoAI 的快速发展提供了多种方法和技术，尽管这也使得不同方法之间的比较具有挑战性。总体而言，选择特定的 GeoAI 方法取决于应用程序的目标、数据可用性和用户专业知识。GeoAI 在非线性建模、计算效率、多种数据源集成、高精度预测能力以及新水文模式和过程的揭示方面表现出优势。大多数 GeoAI 模型的主要缺点是模型设置不充分，物理可解释性、可解释性和模型泛化性较低。关于水文 GeoAI 的最新研究集中于将基于物理的模型原理与 GeoAI 方法相结合，以及自主预测和预报系统的进展。
人工智能在唇腭裂护理中的当前应用
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放射学中的人工智能当前应用和......
在过去五年中，关于人工智能 (AI) 在放射学中的应用的研究一直以惊人的速度增长。PubMed 搜索显示，2018 年之前，每年只有不到 500 份手稿包含术语“人工智能”和“放射学”。然而，在 2018 年，这一比例翻了一番，达到约 1000 篇文章，而在 2019 年和 2020 年，这一数字达到了约 2000 篇。显然，AI 在放射学中的应用正在获得发展势头，主要是因为它有潜力提升该领域。许多研究表明，AI 能够提高放射科医生的效率、突出紧急病例、增强诊断信心、减少工作量并帮助指导患者的预后和治疗策略。因此，AI 不仅不会像曾经怀疑的那样与放射科医生竞争，反而实际上可以增强放射科医生的能力，提供最佳的患者护理。 AI 有可能通过图像分析的三个主要步骤改变放射科医生的工作：检测、表征和监控。本文将回顾当前 AI 在每个类别中的研究状况，并强调这些发现对未来放射学实践的潜在影响。
引用本文：Shah M, Naik N, Somani BK, Hameed BMZ。泌尿外科中的人工智能（AI）——当前应用和未来方向：一项 iTRUE 研究。Turk J Urol 2020；46（增刊 1）：S27-S39。
结果：本文回顾了 47 篇报道泌尿系统癌症中人工智能的特征和应用的文章。在所有良性病例中，人工智能都用于预测手术结果。在泌尿系统结石中，它用于预测结石成分，而在小儿泌尿科和 BPH 中，它用于预测病情的严重程度。在恶性病例中，它根据基因组和生物标志物研究用于预测治疗反应、生存、预后和复发。这些结果在统计上也优于常规方法。放射组学在肾肿块分类和核分级、膀胱癌膀胱镜诊断、预测格里森评分以及前列腺癌计算机辅助诊断的磁共振成像中的应用是人工智能的少数应用，这些应用已得到广泛研究。
医疗保健中的人工智能：当前应用...
近年来，人工智能（AI）技术取得了长足进步，并已在日常生活的诸多领域中成为现实。在医疗领域，人们正在努力将AI技术应用于实际医疗。随着机器学习算法的快速发展和硬件性能的提高，AI技术有望在有效分析和利用大量健康和医疗数据方面发挥重要作用。但是，AI技术具有各种不同于现有医疗技术的独特特性。因此，当前的医疗保健系统中有许多领域需要补充，以便AI在医疗保健中得到更有效和更频繁的使用。此外，接受医疗保健领域AI的医生和公众数量仍然很少；此外，人们对AI技术的安全性和可靠性存在各种担忧
回顾人工智能在牙科研究和实践中 3D 成像的当前应用、机会和局限性
摘要：三维 (3D) 成像技术在牙科医学中的应用日益广泛，推动了人工智能 (AI) 系统在各种临床问题中的开发和使用。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 和口内/面部扫描是开发基于 3D 图像的 AI 系统的潜在图像数据来源，用于自动诊断、治疗计划和预测治疗结果。本综述重点介绍牙颌面放射学 (DMFR) 以及口内和面部扫描中 3D 成像 AI 的当前发展和性能。在 DMFR 中，文献中提出的基于机器学习的算法主要关注三个应用，包括牙科和颌面疾病的自动诊断、正畸和正颌治疗计划的解剖标志定位以及图像质量的总体改善。使用基于口内和面部扫描的人工智能系统自动识别牙齿和诊断面部变形很可能成为未来越来越受关注的领域。本综述旨在让牙科医生和对医疗保健感兴趣的同事全面了解牙科医学 3D 成像领域人工智能发展的当前趋势。
评论 人工智能在牙科研究和实践中 3D 成像的当前应用、机会和局限性
摘要：三维 (3D) 成像技术在牙科医学中的应用日益广泛，推动了人工智能 (AI) 系统在各种临床问题中的开发和使用。锥形束计算机断层扫描 (CBCT) 和口内/面部扫描是开发基于 3D 图像的 AI 系统的潜在图像数据来源，用于自动诊断、治疗计划和预测治疗结果。本综述重点介绍 AI 在牙颌面放射学 (DMFR) 以及口内和面部扫描中的 3D 成像的最新发展和性能。在 DMFR 中，文献中提出的基于机器学习的算法主要关注三个应用，包括牙科和颌面疾病的自动诊断、正畸和正颌治疗计划的解剖标志定位以及图像质量的总体改善。使用基于口内和面部扫描的人工智能系统自动识别牙齿和诊断面部变形很可能成为未来越来越受关注的领域。本综述旨在让牙科医生和对医疗保健感兴趣的同事全面了解牙科医学 3D 成像领域人工智能发展的当前趋势。