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人工智能在疾病诊断中的应用前景
人工智能 (AI) 已显示出对当前和未来疾病诊断的巨大潜力。目前，人工智能诊断技术可以帮助医生解读 X 光片、核磁共振成像和计算机断层扫描等医学图像，从而做出更快、更准确的诊断。为了做出前瞻性诊断，人工智能算法还可以检查患者信息、症状和病史。随着该领域的发展，人工智能在疾病诊断中的应用预计将不断增长。未来，人工智能可用于在大量医疗数据中寻找模式，帮助在症状出现之前预测和预防疾病。此外，通过结合遗传数据、生活方式数据和环境变量，人工智能可能有助于诊断复杂的疾病。必须记住，虽然人工智能是一种强大的工具，但它不能取代合格的医务人员。相反，人工智能应该支持和改进诊断程序，增强患者护理和医疗保健效果。未来的研究和人工智能在疾病诊断中的应用必须考虑到道德问题、数据保护和持续的模型验证。
人工智能对微生物诊断的影响
摘要：传统的微生物诊断方法面临许多障碍，例如样品处理、培养困难、错误识别和确定易感性的延迟。人工智能 (AI) 的出现通过快速而精确的分析显著改变了微生物诊断。尽管如此，人工智能的采用也伴随着道德考虑，需要采取措施维护患者隐私、减轻偏见和确保数据完整性。本综述研究了传统的诊断障碍，强调了标准化程序在样品处理中的重要性。它强调了人工智能在微生物诊断中的重大影响，特别是通过机器学习 (ML)。本文探讨了人工智能的最新进展，特别是 ML 方法，展示了它们对微生物分类、微生物相互作用理解和显微镜能力增强的影响。本综述对人工智能在微生物诊断中的实用性进行了全面评估，指出了其优势和挑战。一些案例研究包括 SARS-CoV-2、疟疾和分枝杆菌，这些案例研究说明了人工智能在快速准确诊断方面的潜力。卷积神经网络 (CNN) 在数字病理学、自动细菌分类和菌落计数中的应用进一步凸显了人工智能的多功能性。此外，人工智能改善了抗菌药物敏感性评估，有助于疾病监测、疫情预测和实时监测。尽管存在一些局限性，但将人工智能整合到诊断微生物学中提供了强大的解决方案、用户友好的算法和全面的培训，有望在医疗保健领域实现范式转变。
利用人工智能进行诊断和制定治疗计划
诊断疾病状况和确定治疗方案是医生的主要目标。医生需要收集患者病史和信息。然而，有些患者倾向于根据收到的信息进行自我诊断；他们关注自己知道的、普遍存在的或使用互联网等工具的信息。一种常用的工具是 Web MD 症状检查器，它输入健康的社会决定因素及其症状，网站提供可能的结果列表。然而，随着 ChatGPT 和 Bard 等生成式 AI 工具的创新，许多患者和医生正在使用一种新工具作为新的“症状检查器”。患者将输入他们的信息和症状来确定可能的健康问题，并得到各种结果。这些解决方案可以帮助患者积极参与他们的治疗和健康之旅，并可能有助于提高医生诊断的速度和准确性。然而，这些工具引发了无数担忧，包括 HIPAA 方面的隐私、准确性和信息所有权。
人工智能在口腔疾病诊断中的应用
目的：了解人工智能 (AI) 在口腔放射学及其应用中的作用。背景：在过去的二十年里，人工智能领域经历了惊人的进步和扩展。人工智能应用在牙科领域扮演了新的角色，如数字化数据采集、机器学习和诊断应用。材料和方法：在 2023 年 1 月 1 日之前 10 年内，在 PubMed、ERIC、Embase、CINAHL 数据库中搜索了所有概述人口、干预、控制和结果 (PICO) 问题的研究论文。两位作者独立审查了所选研究的标题和摘要，两位审查作者之间的任何差异由第三位审查员处理。两名独立研究人员使用改进的诊断准确性研究质量评估工具 (QUADAS-2) 对所有纳入的研究进行了质量评估。评审结果：经过去重、筛选标题和摘要，最终确定18篇全文进行进一步评审，其中14篇符合纳入标准，纳入本次评审。人工智能模型的应用主要集中在骨质疏松症的诊断、颌面囊肿和/或肿瘤的分类/分割以及牙槽骨吸收方面。两项（14%）研究的总体研究质量较高，六项（43%）研究的总体质量中等，另外六项（43%）研究的总体质量较低。结论：使用人工智能进行患者诊断和临床决策相对容易，该技术应被视为未来口腔诊断潜在应用的可靠方式。关键词：人工智能、计算机辅助成像、口腔诊断成像。《当代牙科实践杂志》（2023 年）：10.5005/jp-journals-10024-3465
用于疟疾诊断的人工智能系统
摘要 — 过去几十年来，疟疾威胁一直是全球主要健康问题之一，特别是在中低收入国家。70% 的肯尼亚人口生活在疟疾流行区，由于收入不足、距离和社会文化等因素，大多数人无法获得医疗服务。尽管有各种研究尝试使用显微镜下的血涂片来对抗疟疾，但这种方法耗时且需要熟练的人员。为了有效解决这一问题，本研究引入了一种新方法，该方法将 InfoGainAttributeEval 特征选择技术和基于人工智能和机器学习 (AIML) 分类器的参数调整方法与特征相结合，以更准确地诊断疟疾类型。所提出的方法使用从 4000 个样本中提取的 100 个特征。使用人工神经网络 (ANN)、朴素贝叶斯 (NB)、随机森林 (RF) 分类器和集成方法 (Meta Bagging、随机委员会元和投票) 进行了多组实验。朴素贝叶斯的结果最好。它实现了 100% 的准确率，并在 0.01 秒内建立了模型。结果表明，所提出的方法可以准确地对疟疾类型进行分类，并且与现场报告的结果相比具有最佳效果。
人工智能在微生物诊断中的应用
微生物诊断需要通过培养、分子分析和成像等技术来识别微生物，这些技术是医疗保健领域的关键领域。它从适当的样本采集开始，并与传统程序遇到几个问题，包括样本处理、培养困难、错误识别和抗菌药物敏感性测试困难。这些传统方法需要人力，治疗往往会延误 [1] 。人工智能 (AI) 通过提供更精确和最新的发现，彻底改变了微生物诊断领域。AI 可以更快地分析数据、模式识别和诊断过程。它对于早期识别疾病、推进治疗、定制治疗和疫情监测至关重要。通过 AI 驱动的算法分析高级数据集，可以快速检测感染、预测疾病爆发并改善治疗方法和结果 [2] 。人工智能在微生物诊断中的应用引发了伦理问题。基本的伦理考虑包括保护患者隐私、解决算法偏见、维护数据安全、促进透明度和确保平等对待。为了维护患者安全，人员监控仍然是必要的 [3] 。随着人工智能的政策和伦理法规在医疗保健领域的实施，它可以在提供精准、个性化的诊断方面发挥关键作用，同时确保患者的权利和获得医疗设备的机会 [4] 。本综述旨在分析人工智能在微生物诊断中的应用。
医疗保健领域的人工智能疾病检测和诊断
摘要：放射学是一种重要的诊断工具，传统放射学在准确性、效率和个性化护理方面存在局限性。由于医学图像数量不断增加以及人为失误的可能性，需要采用不同的方法。人工智能 (AI) 应用于放射学有望在疾病检测和诊断的可及性、效率和准确性方面带来革命性的改善。本研究考察了人工智能驱动的放射学的现状及其未来的前景，特别强调深度学习方法、机器学习算法和高级图像分析。人工智能 (AI) 系统可以通过分析大量数据集并识别超出人类能力的模式，大大提高各种疾病（如癌症、心血管疾病和神经系统疾病）的早期检测率。人工智能解决方案还可以加快诊断速度，从而减轻放射科医生的工作量，并提供更及时和个性化的治疗选择。本文还讨论了在临床环境中使用人工智能的困难和道德问题。这些问题包括算法偏差、数据隐私和对强大验证程序的要求。
人工智能辅助光学诊断用于切除
机构 1 意大利科莫 Valduce 医院胃肠病学科 2 意大利罗马 Nuovo Regina Margherita 医院消化内镜科 3 意大利罗马 Sapienza 大学转化与精准医学系 4 意大利罗马大学生物医学校区消化内镜科 5 意大利维泰博 Nuova Santa Teresa 医院内镜科 6 意大利米兰 Ca ' Granda Ospedale Maggiore Policlinico 基金会 IRCCS 胃肠病学和肝病学系 7 意大利米兰罗扎诺 Humanitas 大学生物医学科学系 8 意大利米兰罗扎诺 Humanitas 临床与研究中心 IRCCS 内镜科 9 意大利科莫 Valduce 医院病理学系 10 美国密苏里州堪萨斯城堪萨斯城 VA 医学中心胃肠病学系 11堪萨斯医疗中心，美国堪萨斯州堪萨斯城
信息系统在故障诊断中的应用
停机时间过长仍然是许多组织面临的问题，尤其是那些采用复杂资本密集型制造流程的组织。为了解决这个问题，许多组织使用计算机管理系统来支持其维护活动的各个方面，包括故障诊断。本文介绍了一项研究，旨在调查维护信息系统在机器故障期间支持活动的有效性。已经进行了一项调查，从用户的角度调查计算机管理系统的应用。该调查旨在征求用户对有效维护用户支持的意见以及现有 IT 系统对各类人员的实用性。综合调查结果和文献综述将用于指导试点维护信息系统的开发，该系统将在未来研究中进行评估。