XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心音
心脏瓣膜中的人工智能和自动化......
摘要 人工智能（AI）正在逐渐改变社会生活的方方面面，医疗保健也不例外。以前只能由人类专家处理的临床程序现在可以由机器以更准确和高效的方式进行。大数据时代的到来和超级计算机的出现为AI技术的发展提供了巨大的机遇，以增强诊断和临床决策。本综述介绍了AI，并重点介绍了其在诊断和治疗心脏瓣膜病（VHD）的临床流程中的应用。更具体地说，本综述首先介绍了AI中的一些关键概念和子领域。其次，讨论了AI在心音听诊和医学图像分析中的应用，以辅助诊断VHD。第三，介绍了使用AI算法识别风险因素并预测心脏手术死亡率。本综述还介绍了最先进的自主手术机器人及其在心脏手术和介入中的作用。(Cardiol J 2020; 27, 4: 404–420) 关键词：人工智能、机器学习、心脏瓣膜疾病、医学图像分析、经导管主动脉瓣植入术
医疗保健领域的多模态大型语言模型
在复杂而多维的医学领域，多模态数据普遍存在，对于做出明智的临床决策至关重要。多模态数据涵盖广泛的数据类型，包括医学图像（例如 MRI 和 CT 扫描）、时间序列数据（例如可穿戴设备和电子健康记录的传感器数据）、音频记录（例如心音和呼吸音以及患者访谈）、文本（例如临床笔记和研究文章）、视频（例如外科手术）和组学数据（例如基因组学和蛋白质组学）。虽然大型语言模型 (LLM) 的进步为医学领域的知识检索和处理提供了新的应用，但大多数 LLM 仍然仅限于处理单模态数据（通常是基于文本的内容），并且经常忽视整合临床实践中遇到的各种数据模态的重要性。本文旨在从详细、实用和面向解决方案的角度介绍多模态 LLM (M-LLM) 在医学领域的应用。我们的调查涵盖了 M-LLM 的基本原理、当前和潜在的应用、技术和道德挑战以及未来的研究方向。通过连接这些元素，我们旨在提供一个综合框架，将 M-LLM 的各个方面联系起来，为它们在医疗保健领域的未来提供统一的愿景。这种方法旨在指导 M-LLM 在医疗保健领域的未来研究和实际实施，将其定位为向综合、多模式数据驱动的医疗实践转变的范式转变。我们预计这项工作将引发进一步的讨论，并激发下一代医学 M-LLM 系统中创新方法的发展。
社论：人工智能在人体生理学中的应用
尽管人工智能 (AI) 作为一门学科已成立 60 多年，但由于计算机技术的进步、机器学习算法的改进、图形处理单元通用计算的发展、大数据访问的增加以及云计算的兴起等诸多原因，人工智能在二十一世纪的前二十年取得了迅速发展。人工智能已被用于解决生活中各个方面的各种挑战性问题，例如商业、教育、安全、医学（Topol，2019 年；Rajpurkar 等人，2022 年）以及本合集感兴趣的人体生理学。本合集的目的是广泛介绍人工智能应用于人体生理学各种生物系统，特别是心血管、呼吸和内分泌系统所取得的最新进展。四篇文章极大地展示了人工智能在解决先前已知的心血管系统诊断局限性方面的应用。在缺血性心肌病领域，Zhao 等人。提出了几种基于支持向量机的模型，使用计算出的样本熵、心电图 (ECG) 和心向量图的 ST-T 段的空间异质性指数和时间异质性指数作为输入特征，组合模型作为检测心肌缺血的非侵入性工具具有最佳分类器性能。在将人工智能应用于结构性心脏病的解释时，Bailoor 等人使用基于心音主成分和瓣膜状态的健康和狭窄主动脉瓣的“声学特征”训练了线性判别分类器，以检测主动脉瓣异常。在心电图诊断和心律失常解释的道路上，Brisk 等人展示了波分割如何成为一种有用的心电图表示学习形式，从而提高模型在下游任务上的性能。最后，Cámara-Vázquez 等人讨论了深度卷积神经网络和体表电位映射在确定心房颤动患者消融目标区域方面的潜力。
多心跳数字听诊器
摘要：当今世界，数字医疗仪器对于快速、准确的诊断至关重要。通过将多种功能组合到单个设备中，可以更经济地提供医疗保健，并提供更好的患者护理和医疗效率。该项目描述了一种具有集成血氧仪传感器和声音传感器的经济高效的数字听诊器的开发。听诊器有助于同时监测 spO2（外周氧饱和度）水平和心脏活动。声音传感器将心音转换为电信号，从而能够检测心脏功能异常。这些生命体征的实时数据被传输到将部署在医生手机上的 Web 应用程序中，使他们能够立即访问患者信息。这种创新设备为患者和医护人员提供了一种二合一解决方案，既高效又经济实惠。关键词：听诊器、SpO2、心脏功能、Web 应用程序、监测。简介 监测和聆听心脏和肺部活动对于识别任何异常或与先前列出的两个器官相关的任何疾病的开始至关重要（美国肺脏协会，nd）。在快速发展的医疗领域，对多功能且特别是低成本设备的需求不断增加。集成血氧仪功能的数字听诊器的开发是该领域的一项重大进步。建议的 Multi-Beat 数字听诊器不仅简化了监测 spO2 和心脏活动水平的过程，而且还以非常实惠的成本提高了诊断的速度和可靠性。将此设备链接到可通过医生的智能手机或 PC（个人电脑）访问的移动网络应用程序，将依靠实时图表和高精度数值平滑任何异常视觉识别，即使通过听诊器听到不显眼的声音也是如此。 目标 该项目的目标是创建一种集成血氧仪功能的数字听诊器，以改善对患者的监测和诊断。该项目旨在通过将这些基本任务集成到一个价格实惠的小工具中来简化生命体征评估。这将使医护人员能够更有效地识别和治疗医疗问题。这款尖端工具将提供可通过移动应用程序访问的实时数据，从而促进更快、更明智的医疗选择，以改善患者护理。