智能医学技术范文10篇

智能医学技术范文篇1

关键词：人工智能技术；医院临床医学；应用

随着科学技术的不断发展，人工智能技术无论在理论方面还是应用方面都取得了突飞猛进的发展，特别是在医疗领域的应用，给我国的医院医疗体系建设、医疗服务水平以及护理服务质量都带来了巨大的推动。人工智能技术是较为前沿的交叉学科，通过计算机中的智能机器来模拟人脑处理相应的问题，将人工智能技术应用到医院的临床医学建设具有十分重要的现实意义，它不仅可以极大的缓解临床医疗的压力以及工作负担，还能够大幅提升临床护理质量，推动临床医疗的发展，是我国医院临床医学未来的主流发展方向。

一、人工智能技术的基本概念

人工智能技术，又称“AI”，是当前全球发展中较为先进的科学技术，也是当下全球经济发展应用最为广泛的科学技术。AI技术诞生于二十世纪五十年代，通过多年来不断的发展，现代的人工智能技术已经取得了飞速的进步，无论是利用机器模仿人类语言，还是通过计算机模拟人类思维方式都去了的显著的成就，当下，人工智能技术已经广泛应用到社会各个领域学科的研究当中。简而言之，人工智能技术就是利用计算机和机器人来实现机械人工智能操作，进而帮人类分担一部分工作或者参与一系列复杂的研究发展。人工智能技术应用到医院临床医学当中具有十分重要的研究意义，对推动医院医疗服务水平以及医疗行业发展都具有十分重要的现实意义。

二、人工智能技术应用在医院临床医学研究的重要意义

（一）缓解临床医疗的工作压力。我国是人口大国，随着我国人口老龄化的日益严重，医疗资源逐渐成为社会发展的稀缺资源，当前我国现有医院的医疗服务能力并不能够完全满足我国群众对医疗服务的总体需求，特别是临床医疗的服务需求。将人工智能技术应用在医院临床医学研究当中可以充分释放临床医疗工作者的工作压力，用人工智能代替人工服务进行一部分的临床医疗服务，在给患者提供更加优质的临床医疗服务同时，还能够缓解临床医疗和护理的工作负担，进而提升人工医疗服务的质量。（二）提升临床医学的稳定性和精准性。将人工智能技术广泛应用到医院临床医学当中具备较强的稳定性，在硬件设备和软件设置参数允许的条件范围内，人工智能可以超负荷运转且有效避免手术过程中的操作问题，特别是在遇到突发情况下的手术过程中，人工智能设备能够进行标准化的精准操作，避免人为操作而产生的较大心理压力，进而确保手术的有序进行，提升临床手术的稳定性。此外，由于人工智能技术的高精准程序性和定位性，使得人工智能在临床外科手术过程中可以应对更加复杂的手术，在整个过程中不产生任何偏差而迅速完成手术，大幅提升医疗服务质量。（三）实现临床医疗的高效性。人工智能可以借助DEA的评估方法，利用人工智能导航系统的机器人来完成更高质量的手术操作，这在很大程度上提升了医院临床医疗的整体效率，在整个手术过程中，在确保手术成功完成的基础上，人工智能可以将患者的手术创面缩到最小，有利于术后伤口的愈合，进而提升患者的术后康复质量，全面提升医疗服务水平。

三、人工智能技术在医院临床医学中的未来应用方向

（一）在外科手术方向的应用。外科手术一直是人工智能技术在医院临床医学应用的主要方向，随着人工智能技术的不断发展和完善，未来人工智能技术在外科手术应用的主要方向为微创心脏手术和骨科手术两个方向。一方面，在人工智能技术的辅助下，医生在进行微创心脏手术时不开胸即可实现手术操作，精准定位患者心脏状况，人工智能可辅助医生开展心脏成型、二尖瓣置换、心房隔缺损修补等高难度手术，患者术后具有伤口小、恢复快的优势，应用效果极其显著；另一方面，人工智能技术可以帮助医生提升顾客手术的质量，人工智能技术既可以自动采集患者骨头的损伤信息，呈现动态图像，还可以通过人工智能模拟来实现对患者伤骨的矫正或牵引，最大限度降低对患者骨头的二次伤害，减少手术时的特同感。（二）在医疗康复方向的应用。人工智能技术可以针对患者术后相关信息，借助各类辅助系统来为患者制定最佳的康复疗程，缩短患者康复周期，降低患者康复痛苦。此外，人工智能技术还能够实现患者机体指标远程检测、远程康复训练等，提升临床医疗对患者康复的监测和服务。（三）在临床护理方向的应用。首先，人工智能技术可以通过医疗大数据来识别需进行临床护理患者的健康问题，发现患者容易产生疾病的风险，借助辅助护理设备提升患者的自我管理能力；其次，人工智能技术可以参与临床患者的护理治疗，主要体现在核查病人信息、智能配置静脉输液药物、健康护理音视频宣讲等，还可以进行远程临床护理监测，大幅提升临床护士工作效率，提升临床护理质量；第三，人工智能技术可以辅助临床病人的日常生活，智能化调节温度、湿度、亮度等病人生活环境，辅助病人进行沐浴更衣、进食、运转以及传递物品等工作，大幅降低护理人员工作量的同时，还提升患者的服务质量，避免了患者因怕麻烦护士而产生的焦虑感。

人工智能技术在医院临床医学中的应用范围较为广泛，且对提升医院医疗服务水平以及临床护理服务质量具有十分重要的现实意义。医院临床医学要对人工智能技术引起足够的重视，结合医院实际情况，将临床医学与人工智能技术进行深度融合，全面开展临床医学人工智能技术的应用研究，全面提升医院临床医学的服务质量，进而为广大群众提供更加高质量、更加便捷的医疗服务。

参考文献

[1]于观贞,刘西洋,张彦春等.人工智能在临床医学中的应用与思考[J].第二军医大学学报,2018,39(3):358-365.

智能医学技术范文篇2

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。公务员之家

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述，而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干，有直接来自周围世界的经验，他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置，也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前，国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣，足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献：

[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008.

[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2003.

[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003，(8).

[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2007.

[5]张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2001，(8).

[6]马秀荣，王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报，2005，(4).

智能医学技术范文篇3

关键词：人工智能；医学影像；大学生；创新创业；可行性；展望

经过近六十多年的发展，人工智能技术不断地发展。近几年，人工智能在各个科技领域发挥了重要作用，广泛应用于交通、医疗、教育与工业等多个领域[1-5]。人工智能技术与传统行业深度融合，有效的降低了劳动成本、优化产品与服务，创造新市场与就业等方面，革命性的转变了人类的生活和生产方式。在医学领域，人工智能的应用场景主要为医学影像、智能诊疗、智能导诊、智能语音、健康管理、病例分析、医院管理、新药研发和医疗机器人等，其中在医学影像中的应用最广泛[6-8]。目前国内人工智能医学影像企业数量超过一百家。人工智能与医学影像的结合同时也给大学生创新创业提供了新的机遇。本文以人工智能医学影像在大学生创新创业实践项目中的应用为中心，着力探讨人工智能医学影像大学生创新创业的可行性。

1医学影像学发展现状

医学影像是临床医生完成对患者疾病诊断的重要依据。医学影像主要包括MRI、CT、DSA、超声、核医学等。医学影像在临床医学诊断领域目前存在一定的问题[9-12]：（1）影像人才短缺。医疗机构普遍缺乏高水平的影像医师，在疾病诊断中容易发生诊断不准确、同一疾病诊断结果不一致等情况。（2）影像诊断定量分析困难。在影像诊断中，病灶信息呈现高通量、多维度，医生对病灶的定量变化往往依赖于经验，微小的定量变化通过肉眼判断比较困难。（3）医生阅片方式难以满足患者的诊断需求。目前影像呈现方式主要为数据与图像，医生对影像的诊断依赖于自身的信息挖掘、分析，人工阅片速度无法提高。

2人工智能医学影像在大学生创新创业实践中应用可行性

人工智能在医学影像领域主要有影像设备的图像重建、智能辅助诊断疾病、智能勾画靶区、智能判断病理切片、智能判断病理切片及诊断方案智能辅助等。2021年2月10日教育部《教育部关于公布2020年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》及《列入普通高等学校本科专业母的新专业名单（2021年）》，我国普通高等学校开设新专业智能影像工程。该专业致力于医工高度交叉复合型创新拔尖人才的培养，人才主要服务于高端医学影像设备的智能化研究、开发、管理与使用，从而解决我国目前存在的医学影像创新能力不足、影像诊断治疗水平发展不均衡、全社会健康需求日趋迫切等问题。在目前国家支持大学生创新创业的浓厚氛围下，医学院校依托生物医学工程、智能影像工程、医学影像学、医学影像技术等专业，利用人工智能相关技术，在医学影像领域开展围绕图像处理、计算机辅助诊疗、影像组学等人工智能医学影像创新创业，意义深远，大有可为。生物医学工程、医学影像学、智能影像工程等专业学科涵盖人工智能影像所需的数学、计算机编程语言（C++、PYTHON、OPENCV、NUMPY等）、医学图像处理、机器学习、深度学习等，从学科角度完全契合人工智能影像的需求，学科体系可进一步调整以适应人工智能影像的需要。其次，人工智能医学影像产业链条比较长，在算法开发上、医学科技创新等方面，需求面广，实际情况就是谁的技术先进、能解决实际问题，谁就占领了先机。再次，目前人工智能影像的相关产业仍处于初级阶段，创业机会较多。目前的人工智能尚处于弱人工智能时代，人工智能医学影像更多的应用于图像识别辅助分析，发展空间较大，未来人工智能在医疗领域将重塑产业，是未来医学创新和改革的强大动力。自从2006年起，国内人工智能+医学影像的企业逐年缓慢增长，初创型企业的概念项目逐渐落地，受到资本的青睐。医学院校拥有医学影像、临床医学、生物医学工程、智能影像学科的优势和人才，在国家大力鼓励大学生创新创业的背景下，适当引导相关学生开展围绕“人工智能影像”的创新创业，符合大学生双创事业的发展规律，有利于大学生寻找创新创业的“Idea”。

3构建以人工智能影像为基础的大学生创新创业人才培养模式

完善生物医学工程、智能影像工程、医学影像学的医工交叉创新创业课程体系。人工智能医学影像学科体系目前仍在摸索之中也在不断发展之中，医工交叉的学科发展模式本身需要将工学的科研成果转化为医学的科技创新，实现医工交叉、融合的人才培养目标。因此，学科建设上应加强大数据、物联网、人工智能等新技术的课程与实践教育，增强学生的相关学科的动手能力。使学科趋于完善，适应于当前新医学发展的需要。建立人工智能医学影像的产、学、研一体的基地。目前，在国家高度支持、鼓励大学生创新创业的背景下，医学院校可借助校企合作形式，邀请人工智能医学科技企业的技术人员担任基地的教师，开展学校与企业的联合课程建设，由学校和企业共同扶持大学生开展人工智能影像的科学研究，在研究生与本科生培养上创新培养模式实行双导师制，即以技术驱动为导向，孵化大学生创业公司。通过上述各种机制，建立“产、学、研”一体的大学生创新创业基地。

4构建医学院校人工智能影像的科研平台

医学院校的生物医学工程、医学影像学、智能影像工程专业的科研创新体系虽然比较健全，但是由于人工智能影像属于新生事物，在相关科研领域仍然存在着学习、应用困难，如影像组学的发展十分迅速，其本质为一种分析思路的方法，从临床问题出发，最后回到解决的临床问题。其步骤主要包括：标准医学影像数据获取和筛选、图像分割、特征提取、特征选择、建立模型与应用。但影像组学上述步骤需要不同的工具、方法来实施，即工具比较分散。目前，一些医学科技公司针对特定疾病影像组学研究开发出集成的平台环境，其最显著的特征为“零编程”，极大的降低了使用者的学习成本，这种软件平台不仅提高了使用效率，更加速了人工智能在医学中的使用进程，降低了门槛。此类平台不失为一种大学生人工智能影像创新创业的工具。因此，医学院校在条件允许的情况下，创建人工智能影像的科研条件能够极大的为人工智能影像的科研提供帮助、支持，也有利于人工智能影像领域大学生创新创业的实现。

5结语

智能医学技术范文篇4

加德纳提出多元智能理论：人是拥有多元化能力的，在每个人身上都会有不同的表现形式。多元智能的分类为：视觉—空间智能、自然观察智能、自知—自省智能、言语—语言智能、人际交往智能、逻辑—数理智能、身体—动觉智能、音乐—节奏智能。

二、研究内容

笔者拟设计出基于多元智能理论的医学生职业道德养成系列活动，所要研究的主要内容有：设计医学生职业道德养成系列活动，根据所设计的系列活动为16级药学东南教学班（实验班）进行活动，同时，16级药学洛江班（对照班）的学生还是按照常规活动模式进行培养医学生的职业道德；学期结束后使用《多元智能自我评价量表》检测实验班学生与对照班学生有何差异。

三、研究对象

本研究以福建省泉州医学高等专科学校16级药学东南教学班和16级药学洛江班的学生为研究对象，研究对象来自于同校的同一个专业同一个年级。东南医药为我校医学生职业道德建设基地，因此选定16级药学东南教学班为实验班，而16级药学洛江班则为相应的对照班。

四、研究工具

学期结束后使用《多元智能自我评价量表》检测实验班的学生与对照班的学生有何差异。此问卷来源于《现代教育技术———促进多元智能发展》。

五、多元智能理论下医学生职业道德养成设计方案

笔者结合医学生职业道德养成的现实情况以及多元智能理论，设计出多元智能医学生职业道德养成系列活动。在这些医德养成活动中，学生除了能够培养医学生的职业道德意识，同时也潜移默化地促进多元智能的发展。（一）言语—语言智能活动。为促进该智能的发展，教师在医学生职业道德养成过程中可采用以下活动：举办医学生职业道德感恩晚会、观看医学生职业道德电视节目、传阅医学生职业道德文章、医学生职业道德演讲比赛、医学生职业道德辩论赛、医学生职业道德剧本比赛等。（二）逻辑—数理智能活动。为有效提高该智能的发展，在医学生职业道德养成过程中可以推广逻辑—数理智能的训练活动。这些活动包括医学生职业道德相关文章阅读中的预测、推测结局和各类与逻辑推理相关的活动，如举办医学生职业道德基地“道德模范，你我共阅”好书推荐大赛、医学生职业道德基地“道德模范，你我共赏”影评大赛。（三）身体—动觉智能活动。医学生职业道德养成过程中，教师可以通过角色扮演等环节促进学生该智能的进一步发展。如举办“医德为先”职业情景剧大赛。（四）视觉—空间智能活动。自媒体可以应用到翻转教学模式中，不仅为教学方式的改进提供了便利,更有利于提升学生学习的自主性和积极性，实现教师、教学媒体、学生之间的全方位互动。心理手抄报、医学生职业道德手绘比赛、医学生职业道德黑板报比赛等方法也可以促进学生该智能的发展，同时培养医学生职业道德。如举办“药绘我心”医学生心理手抄报比赛，“我爱我基地”医学生职业道德基地手绘比赛。（五）人际交往智能活动。在医学生职业道德养成过程中可以通过心理团体辅导类活动促进该智能的发展，如定期举行“团结协作”医学生职业道德心理团体辅导。（六）音乐—节奏智能活动在医学生职业道德养成过程中，合唱比赛、独唱比赛、配乐诗朗诵、配乐舞蹈等音乐—节奏类智能活动往往是学生们乐于参与的。如“道德为先”医学生宿舍合唱大赛等。（七）自知—自省智能活动。该智能发展水平较高的医学生具有较强的自省和自我认知意识，并能运用该能力来规划医学生职业道路。例如医学生职业规划大赛。（八）自然观察智能活动。在医学生职业道德养成过程中可以让医学生们到室外接触大自然。例如举办医学生户外素质拓展活动，提高医学生的团结协作能力。

六、研究对象多元智能情况的调查分析

（一）多元智能问卷调查的可靠性和有效性分析。笔者采用《多元智能自我评价量表》对16级药学东南教学班和16级药学洛江班的学生的智能情况进行了调查分析。问卷效度分析显示KMO值为0.787，Bartlett的球形度检验的Sig.值为0.03，小于0.05，因此显示本问卷具有较高的效度。（二）多元智能问卷调查的统计与分析。本次调查对象为参加过多元智能医学生职业道德养成系列活动的16级药学东南班和参加常规性医学生职业道德活动的16级药学洛江班。共分发100份问卷，回收90份有效问卷。表1显示的是16级药学东南班（实验班）和16级药学洛江班（对照班）学生的智能水平T检验结果。表1实验班与对照班智能水平T检验结果根据Oxford（1990:291）在五级制李克特量表的评分机制对16级药学东南班和16级药学洛江班得分情况进行独立样本T检验分析。由表1可知16级药学东南班和16级药学洛江班多元智能平均分t检验Sig.值为0.033＜0.05，因此参加过多元智能医学生职业道德养成系列活动的16级药学东南班学生和参加常规性医学生职业道德活动的16级药学洛江班的学生的智能总体水平存在显著差异。

七、研究结论

智能医学技术范文篇5

关键词：推拿学；人工智能；教学体系；实践能力

推拿学课程主要包括推拿学基础、推拿手法及推拿治疗等方面的教学内容，其专业性及实践性强，在中医学、针灸推拿学等中医类专业的人才培养中发挥重要作用，是一门重要的桥梁学科。由于课时限制等原因，学生对推拿学所要求的操作技能的掌握往往不甚理想[1]。信息化时代加速了人工智能的发展进程，推动医学教育模式发生了巨大改革，也为推拿学的发展注入了新鲜血液。人工智能与医学的融合，增加了师生之间的学习互动，为共享教学资源提供了捷径，使教学模式的转变成为必然。推拿学作为中医学的重要组成部分，应顺应教学改革的步伐，对如何利用人工智能为推拿学的教学踏上新台阶以及提高推拿人才的培养质量进行一些思考。

一、推拿学教学现状

推拿学是以中医基础理论作为基础，通过运用推拿手法、功法等手段防治疾病，向学生传授推拿学的中西医理论知识和临床基本技能的一门课程。目前推拿学的教学效果不甚理想，主要体现在学生的操作技能不能很好地满足临床工作需要，可能与以下几方面原因有关。首先，与推拿学丰富的课程教学内容相比，推拿学的课时数则显得相对不足。受课堂时间的限制，教师所讲授的教学内容通常有限，学生不能全面的、深刻的、扎实的理解并掌握课堂理论知识，这对后期推拿手法的教学带来了一定的负面影响[2]。其次，理论教学与手法教学之间存在一定的时间差，为防止学生遗忘理论部分的重点知识，教师通常需要对前期教学内容进行回顾，也会对后期的手法教学时间产生一定的影响；而对学生手法操作不当之处的纠正，亦需大量时间作为保障[3]。最后，由于推拿学科的发展特点，导致有众多的推拿流派存在，各推拿流派在操作方面亦各有特色；而传统的授课模式，无法对各种流派的推拿手法进行面面俱到的演示，使得学生的学习知识面受到影响。此外，受到教学空间的限制，无法保证每位学生都能全方位观摩教师的手法操作演示，可能会导致学生在手法要领的掌握中出现偏差，长期进行错误的练习，不仅会影响推拿手法的治疗效果，也会对学生自身造成损害。针对以上问题，为使推拿学在未来高校教学发展中取得更好的效果，亟需引入新的教学理念和教学方式。

二、人工智能在推拿学教学体系构建中的应用

随着智能时代的到来，在大数据和算法的不断更新、计算能力的进一步提升和网络设施全面覆盖的驱动下，人工智能（artificialintelligence，AI）迎来了发展的重大突破期。这也使得医学教育与现代信息技术进一步融合，医学教学的模式也在发生着巨大变革[4]。医学教育的信息化改革为师生的互动交流、教学资源的共享提供了众多便捷的平台，对医学人才培养质量和办学水平的提高起到了很好的推动作用。在人工智能蓬勃发展的背景下，推拿学的教学模式转变也即将应运而生。人工智能利用多媒体、多样化的表达以及多通道的交互，将推拿学的理论内容、操作视频和线下教学等有机结合[5-6]。与传统教学模式截然不同的是，人工智能以其数字化且新颖便捷的方式为师生教学交流提供了更为广阔的沟通渠道，也激发了学生之间互相学习、创造、探索的潜力。本文主要从以下几个方面，分析人工智能未来将如何应用于推拿学课程教学体系的构建提供思路。

（一）智能信息化学习平台构建

医学教育正在不断朝着信息化的趋势高速发展，信息时代的到来帮助教师跳出了过去传统的黑板、书本的循环，给予教师更多的创新自由。教师在教授书本内容的同时，可以充分利用网络资源，及时将国内外最新的研究进展引入课堂教学，并将推拿学基础知识与前沿研究进行加工、组合、分析和拓展。在信息检索与学科资源整合进而有效利用于临床教与学的过程中，不仅培养了学生自学、理解、分析和创新等能力[7]，提高了学生的学习积极性，也督促教师不断更新授课内容，实现师生共同进步。此外，教学将不再局限于固定的时间和空间，学生可以利用课后时间反复学习，为巩固、深入理解知识提供了条件和机会。而基于人工智能的“机器学习”及大数据算法，在保证平台内容质量的同时，可以为学生提供个性化的学习平台，使每位学生拥有适合自己的学习进程。

（二）人工智能应用于推拿学的课程教学

虚拟仿真技术在医学和教育学等领域已得到广泛的应用，现已在人体解剖学、中药学和针灸学等教育领域广泛开展[8-9]。该技术通过在现实环境中设定虚拟场景的方法，依托手机、电脑等网络设备，实现虚拟与现实环境的融合，从而开拓实践教学的新模式。目前已开发出的虚拟设备可以1:1展现虚拟仿真人体，通过在虚拟环境中逐层放大肌肉、骨骼、血管和神经等组织结构，使学生可以直观地、三维立体地认识人体构造，较传统的二维观察更能加深对解剖结构的理解和记忆[10]。未来可对现已成熟的系统内容进行丰富整合优化，使其更好地适应并推广于推拿学课程的教学中，在推拿学的教学中达到事半功倍的效果。1.推拿虚拟仿真系统推拿手法学是推拿学课程的核心部分，它将传统推拿手法理论、操作技术、现代人体科学理论有机结合，不仅是推拿治疗的核心医疗技术基础，也是诊断与定位的手段之一。目前推拿手法学教学过程主要分为：根据授课教师的讲解，示范、模拟手法之“形”；训练手法的力量及持久性，体会动作之“神”；在人体操作上，进一步体会动作的力量变化这三个阶段。由于前两阶段主要采用米袋练习，然而人体解剖结构不似米袋般简单，加之肌肉组织存在反作用力，因此学生往往在人体操作时，不能很好地控制动作的力量与深度，甚至出现动作僵硬、变形等情况。应用虚拟仿真系统练习，则可通过虚拟眼镜清晰直观的看到手法操作过程中涉及的解剖结构，并可深刻体会到不同力度对肌肉组织所产生的结构变化，较传统练习更科学、更直观，也更有层次感。2.推拿手法测力平台推拿手法兼有运动学、动力学和生物力学特征，每个手法都有其固定的动作特点及动作要领，包括：速度、频率、持续时间、着力部位和动作幅度等一系列时间、空间要素。在传统教学模式下，学生虽记住了很多理论，却往往不能很好地将这些要素转化为具象的特征。近年来，已有许多研究将生物力学与计算机技术结合，使用手法测力仪探讨了推拿手法的力学特征、运动轨迹[11-12]，并通过三维压力曲线、合力轨迹形态等参数，发现了㨰法、一指禅推法、大鱼际揉法等手法常见错误动作的动力学特征。依据这些数据建立手法测力平台，并运用于推拿手法学的教学中，可以使学生在初学阶段以正确的动作形态进行练习，教师也可以对错误动作进行有的放矢的纠正，不仅提高了教学质量，也减少了学生因不合理发力造成的指、掌、腕、肘关节及周围肌肉、韧带等软组织损伤的风险。3.虚拟临床推拿治疗系统同样作为针灸推拿学专业的核心课程，推拿治疗学主要教授以推拿方法对相关疾病进行治疗及预防的知识，是学生从理论学习走向临床实践的重要环节。利用人工智能技术，可以开发虚拟临床推拿治疗系统，将真实的患者病史资料，通过人工智能学习后录入系统形成特定的病例模板，并涉及广泛的推拿治疗的临床问题[13-14]。学生通过该治疗系统，对虚拟病人进行问诊、查体、辅助检查后做出初步诊断，并进而拟出相应的推拿手法选择、操作部位和流程等治疗方案，从而培养学生的临床思维、提高学生临床问题的解决能力，搭建起从理论学习过渡到临床实践的重要桥梁。对于教师来说，该系统可以帮助其有效分析学生对知识的掌握、理解及应用情况，依据学生的表现对后续的课程教学做出相应调整。师生之间通过病例分析的互动交流，可以使学生全面掌握推拿治疗学中重要疾病的诊断、鉴别诊断、辨证分型、常用推拿治疗方法、预防调护以及注意事项等。

三、总结与展望

智能医学技术范文篇6

关键词：人工智能计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。公务员之家

3.SOAr是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献:

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[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程,2003.

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[6]马秀荣,王化宇.简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[J].呼伦贝尔学院学报,2005,(4).

智能医学技术范文篇7

1医疗行为是信息处理的过程

医疗行为中的诊治过程，从本质上说是收集信息完成决策的过程，完成这样的过程依赖于对信息的过滤和处理。计算机的出现是为了解决海量信息的过滤和分析的问题，而人工智能的发明则大大加快了信息处理的流程，因此自然被引进医学领域。计算机对医学的影响从一开始就在不断加速，现在的医生在遇到医疗问题时，更多使用的是互联网进行查询，而不是选择笨重且不便检索的纸质书本。除此之外，医学知识广度和发展的深度一直都在呈指数型增长，有研究估计，医学知识的倍增时间将会从2010年的3.5年减少到2020年的0.2年[5]。在大数据时代，病患的身体指标数据、辅助检测指标数据甚至基因测序数据得以完整保留，因此对医生来说用于决策的信息量将会越来越大。所以，虽然知识变得越来越丰富而且更容易获得，但同时也意味着知识更难记忆、更难从中作出抉择。相反的是，人工智能将发展得越来越接近人类的认知，更加善于处理和分析复杂的数据，所以仅就医疗决策方面，人工智能有很大可能在未来几十年里取代医生的角色。

2医疗行为的重点是人文关怀

对海量和复杂信息的处理是人工智能的优势，但医学更加本质的问题———非理性分析的一面———却无法被科技和冰冷的机器代替。信息技术用于医疗领域在方便医疗行为的同时，也带来了相应的负面影响，尤其是削弱了医患之间的互动。当今医生花费更多的时间在处理技术上的事务，或是满足的电子病历的要求，这种过程阻碍了医生直接与病患的接触，阻碍了更好的医护工作[6]。实际上，虽然在医学发展之初的很多医学操作在后来被证实是弊大于利的，但人们生病时却依然第一时间会想到请医生，医生这个职业依然为社会所尊敬。从这点来看，人文关怀才是医生职业的关键技能，即便是现在，当患者在选择和推荐医生时，很大一部分取决于医生的态度和人文关怀。医学人文关怀不是与治病完全无关的附加服务，其对于医疗效果的影响已经被一些研究所证明。一项研究纳入了160例冠心病患者并分为两组，一组患者给予更加温暖、更加关心、更多鼓励的护理，而另一组患者给于常规的护理，结果发现，给予更多护理的试验组有更好的治疗效果[7]；另一项针对ICU患者的研究发现，对于ICU病人的持续性人文关怀理念，有助于改善病人焦虑状态，提高病人护理满意度，促进护患和谐[8]。因此，人文关怀的程度与医疗效果直接联系，而不仅是一种陪衬或者医院的宣传手段。与学习医学基础知识一样，人文关怀也是可以通过一定的训练来获得的。

3人工智能时代的医学教育

3.1医生应该主动掌握人工智能。随着人工智能的不断发展，其对于医疗领域的“入侵”和影响是无法避免的，因此与其被动抵抗，更需要的是主动掌握，将人工智能变成人的助手或者辅助诊断治疗的工具，帮助更好地完成医疗工作。医务工作者在临床教学中，对于人工智能的教育可以分成3个层次：（1）第一个层次的教育是让学生对于人工智能仅达到了解层面。对于使用人工智能的医生来说，他们可以不会编译新的工具，但需要知道如何将人工智能诊断的结果与患者疾病或病理变化相匹配，能够识别人工智能明显误诊的情况。（2）第二个层面的教育是了解人工智能工具的部署。临床医生可以不会编译新工具，但需要可以了解人工智能核心的基本概念，课程中的设置应该使学生知道何如优化配置将人工智能和患者诊治过程进行更好地合理搭配，熟练掌握甚至参与编写人工智能辅助诊治指南。（3）更高层次的教育是让学生掌握人工智能工具创建的知识库。在这种层面上，除了教育学生医学知识，还同时教育学生掌握深层次的计算机科学和数据科学知识，可以让他们在将来的工作中自己创建和评估新的工具，然后应用于临床实际。人工智能时代，医学的教育应该要求学生至少达到第一个层面的理解，使之成为一门基本的技能，就像目前教授体格检查的步骤方法一样。医务工作者在完全依赖人工智能之前，需要学会判断其诊断的合理性，这样才能更好地适应人工智能辅助医疗的时代。3.2人工智能在人文领域的不足及医学生相应的教育。人工智能虽然在处理数据方面具有巨大优势，但有效的领导力和创造力是人工智能难以习得的能力。在医疗这样一个系统的行为中，团队合作能力是十分关键的，目前很多医院开展多学科会诊（MDT）模式诊断复杂疾病，提供最合适最有效的治疗方案，达到了很好的效果[8-9]。人工智能时代对于医生的培养，应该更加注重培养学生在医疗行为中的领导力和决策力，这有利于集合团队的智慧，得出对于患者更有利的医疗决策。此外，机器共情能力的缺乏导致其心理安慰层面很难达到人与人面对面沟通的效果，因此，学校在课程设置方面，除了开设相关课程，需要更加注重课下的实践。3.3人工智能时代医学教育中应侧重人文关怀的教育。现在大多数医学院的临床本科教育，都是三年的基础医学学习，加上两年的临床实践。在这期间，学校大多把课程安排在医学知识的记忆和分析方面，而这些具体的知识和分析随着人工智能的不断发展，会变得越来越不重要。相反，人工智能难以替代的医疗人文关怀，在未来的医疗行为中地位会更加突出。人文关怀包含了很多内涵，如：交流、共情、医患双方共同参与、决策力以及团队协作[10]，这些内涵在医学学习过程中强调很少，即使在临床轮转时，也缺乏人文关怀方面的教育。减少花在记忆一个个知识点上面的时间，可以让学生有更多的时间花在人文关怀的培养上，尤其是医患沟通的训练。具体来说可以在基础和临床课程中加入以下技能的训练：（1）加强文学的研究和创作训练：学习文学可以启发学生的人文主义理念和归纳总结能力，并由此改善医疗过程中的人文关怀。文学教育使学生了解，在任何情况下都会有多种观点的存在，当医生与患者的观点相冲突，学生可以同时理解医患双方的观点。此外，大多数疾病都可以基于患者病史进行辅助诊断，因此引导并且剖析患者病史的技能对于医务工作者来说是至关重要的，这也是人工智能所缺乏的能力和行为。（2）加强医学伦理的学习：在患者诊疗过程中培养学生的道德辨别力、推理能力和行为规范性。医患关系在本质上是道德关系[11]，医患双方除了涉及到医疗行为之外，还会有其他的责任，例如隐私保护、爱伤观念等，这也是医学伦理学存在的意义所在。人工智能可能可以做出最好的决策，但却不能分析出最通情达理的决策，这是医生的职责所在。（3）道德层面的教育：了解道德决策过程中的原则和医学中的主要道德困境，尤其是涉及到死亡、遗传等带来的伦理问题；尊重患者的隐私和尊严；与患者及家属进行交流中保证诚实和正直；了解并尊重其他医疗专业人员的角色，具有良好的交流沟通能力。（4）其他方面：了解医疗行为过程中的各种利益冲突，以及其中对医疗人员的威胁，在关爱他人的同时也要学会保护自己；能够在执业过程中不断学习新的知识和临床技能，树立终身学习的观念。

4小结

智能医学技术范文篇8

关键词:卫生化学;人工智能;教学改革

21世纪以来，全世界开始进入信息化与大数据时代，人工智能在医疗、计算机科学、金融贸易、通讯、法律、游戏及周边产品开发等诸多方面应用广泛［1－3］。由于教育本身的独特性，人工智能在教育中的应用尚处于起步阶段。然而课程改革必须要适应时代潮流，将先进的信息技术与教学紧密结合，进而培养时代所需的高科技全方位人才。应急型公共卫生人才极度缺乏，因此加快培养高水平应急型公共卫生人才十分必要。卫生化学是预防医学专业学生必修的专业基础课，主要教授分析化学相关知识与实验技能。时代在不断变化，预防医学要求不断更新研究手段及新兴技术，为及时迅速的发现、控制和预防疾病流行提供科学可靠的数据、信息和方法。因此，卫生化学课程的不断更新发展是十分必要的。人工智能时代的到来，卫生化学课程随之变革，这样方能培养时代所需的人才。本文基于当今人工智能的发展趋势，从理论教学、实验教学、教学评价、教学反思四个方面对卫生化学课程进行改革，顺应时代变革，改变学生的学习方式及教师的教学方法，培养应急型、全方位、高层次的公共卫生人才，助力“互联网+”全民预防新时代的到来。

1理论教学

1．1教学资料

在新时代科技迅速发展的背景之下，预防医学专业学生不再要求只学习理论知识，还要求掌握新兴科学技术与高科技信息。为推进现代化高科技复合型人才的培养进程，教师必须在卫生化学教材中增添人工智能相关知识，如在分析数据处理与分析工作质量保证章节中加入人工智能知识。当今时代人工智能主要包括图像识别、语言识别等新型科学技术。该技术可更高效、智能地进行样品及数据处理工作，将该方面内容加入教材中，既可填补卫生化学教材中人工智能方面的空白，也为课程改革中教材改革迈出重要一步。教师将其他课外教学材料加入人工智能技术，如微信小程序和在线辅导平台，利用人工智能技术检测教学材料的不足并实时检测学生掌握情况，精确掌握学生的学习与复习情况。比如ContentTech-nologies，Inc(以下简称CTI)是一家根据人工智能技术开发定制教科书的公司，可根据教案及教学大纲的内容，发现更加适合教学的教科书及教学材料。CTI根据这项技术为多个中、高等教育机构提供教学材料。同时，为弥补预防医学学生应急知识及能力的缺乏，课外知识平台精准设置应急处理知识课程，使学生在课外智能平台学习知识，增强专业能力与预防应急能力，成为全方位、高层次的公共卫生人才。

1．2课堂

课堂教学是理论教学的重要一环。近年来，线上线下混合式教学成为常态，这样也加快了智能课堂的发展进程［4］。教师应顺应形势变化，提高智能化教学能力［5］。线上教学离不开人工智能技术，语音识别和图文识别功能的快速发展给教师和学生带来便利。教师应合理利用这种发展趋势，在线上教学过程中利用大数据人工智能技术了解学生对知识的理解程度。在线教育平台属于智能课堂的应用范围，例如iTutorGroup全球在线教育平台拥有全球最佳教学顾问，并根据人工智能技术分析适合学生个性的学习方式，学生从各个设备随时咨询最适合自身的教学顾问。线上人工智能技术实施因材施教，对于培养个性化预防医学人才发挥着重要作用。如今卫生化学线下课堂主要采用班级授课制。教师面对几十个人，根据多数学生对于卫生化学课程的掌握情况进行教学，因此会忽视了学生的独立性与自主性，对于学生的独立发展不利。而人工智能更加适合于个别教学，让因材施教的可行性极大提高。教师根据不同学生的个性，利用人工智能技术了解某一学生的学习情况，利用高科技数据采集技术收集学生疑问与难题，并在线上平台录制微课视频解答疑惑。课堂中，教师根据大数据调整教学计划，满足多数学生的课堂要求，并采用大数据手段收集学生疑惑，利于学生个性化的培养，更加助力卫生化学的课程改革。

2实验教学

实验教学在卫生化学教学中占有重要地位。卫生化学是一门以实验为基础的学科，实验原理和步骤的预习至关重要。现阶段学生对于实验的预习重视度不足，而网络上很少有完整流畅的实验教学视频，学生的实验预习效果不尽人意。如今人工智能与虚拟现实(virtualreality，VR)技术相辅相成，正好解决了这一问题［6，7］。部分实验采用人工智能与VR相结合技术。在正式实验开始前，学生作为模拟实验的主体先进行预习实验，将实验预先进行一遍，并用人工智能技术对预习实验部分进行数据收集和评价。这样不仅可以降低实验教学成本，还能让教师更加了解学生预习情况，提高实验教学课堂效率，利于学生创新能力的发展［8，9］。此外，卫生化学实验药品大多含有毒性及腐蚀性［10］，采用人工智能和VR技术有望避免实验过程中存在的安全问题，同时还能增强学生对于实验学习的兴趣，极大提高学生对实验学习的积极性。人工智能与VR技术结合参与卫生化学实验教学，有利于激发学生对于实验的兴趣，使学生在掌握理论知识的同时拥有扎实的实验操作能力，提高学生科研能力［11，12］，加快卫生化学的改革进程。

3课程评价

3．1过程评价

过程评价主要是通过描述实际过程来确定或预测课程计划本身或实施过程中存在的问题，需要对计划实施情况不断加以检查。当前大多院校采用人工评价的方式进行卫生化学课程评价，这种方法存在信息误差大、耗时长、评价标准不够规范、评价结果不够准确等问题［13］。基于当今评价方式与大数据时代的快速发展现状，以人工智能技术助力过程性评价，在卫生化学课程评价时对学生学习过程进行全程监测，各高校可以采用人工智能采集学生学习全程数据、课堂学习表现以及教师授课全程数据，高效进行课程统计，并采用智能科技进行数据统计，利于学生的个性化发展，培养高科技复合型人才［14］。改变传统方式，采用人工智能技术进行过程评价，不仅有效解决传统“唯分数”的倾向，提高课程评价的智能化、信息化，更进一步提高卫生化学的教学质量，加速推进卫生化学课程改革。

3．2成果评价

现今，成果评价大多是评价学生和教师的教学效果，即考试与测验。期末测试一般占据成果评价的70%，因此学生对于期末测试重视程度很高。学生在复习过程中利用人工智能技术中的图像识别和语音识别功能解决疑难问题，人工智能技术与成果评价结合，可以扩大人工智能技术在学生中的影响力，并且极大缩短复习时间，提高复习效率。同时，人工智能的图形识别功能与光学字符识别(opticalcharacterrecognition，OCR)功能相结合，帮助教师进行平时作业批改等繁杂琐碎的任务。因此，人工智能技术在成果评价方面应用范围广泛，增强学生和教师测试的效率，减少不必要的时间浪费，利于培养高科技预防医学人才，更在卫生化学的课程改革过程中发挥着重要作用。

4课程反思

智能医学技术范文篇9

关键词：智能手机；移动医学影像系统；患者信息管理；远程诊断；图像显示

随着现代互联网信息技术的进步，医学影像学领域也迎来了数字化革命。以DICOM为标准的医学影像系统涵盖医学数字图像采集及归档等，能够实现信息的交换。但相关数据均在文件中封装，难以采用常规读图软件进行读取、显示，且仅在局域网条件下的计算机环境中显示，脱离了医院环境难以对所需信息进行查询[1]。针对这些问题，设计一款基于智能手机的移动医学影像信息系统尤为重要。在智能手机的支持下，可以打破时间、空间的限制，随时随地对所需的医疗影像信息进行检索与浏览，实现远程诊断。

1系统总体架构

随着智能设备的普及和智能手机在移动医学影像领域的应用，其打破了传统医学影像信息系统（PictureArchivingandCommunicationSystems，PACS）物理线路的限制，能够在智能终端对医学影像进行查询、浏览，此外还能够实现远程诊断。基于Android系统的智能手机在市场上有着较高的占有率，因此在移动医学影像系统设计时多采用的是Android系统，同时采用GPRS/CDMA对远程诊断服务器予以访问，将医学影像服务器与无线网络连接，即便在远离PACS系统的区域也能够正常浏览[2]。系统所用C/S架构包括服务器端与智能设备客户端两部分。服务器端主要涉及到Web、数据库及医学图像存储服务器，主要功能为系统管理维护。智能设备客户端作为远程诊断工作站，主要用于管理、浏览医学图像及远程诊断。研究所涉及的智能手机Android平台软件对PACS不会产生干扰，且能够与PACS服务器进行无线连接获得影像图像相关信息并予以显示。系统功能如图1所示。

2基于智能手机的移动医学影像系统设计

2.1用户管理模块

用户可以在智能手机上下载Web客户端，安装后先进行注册，然后按照提示输入账号、密码进行登录。基于用户身份的多样性，为保障数据库的安全性，可以设计3种身份，分别为专家、社区医生与患者。专家及社区医生对系统中的影像图像相关信息具有修改权限，完成修改后可提交，并在数据库中保存。当社区医生有远程诊断需求时，可先提出申请，然后对应的专家进行登录实施远程诊断。患者登录系统后仅能够对个人的影像学图像进行浏览。

2.2患者信息管理模块

患者信息管理模块是患者疾病诊断及影像学结果分析的主要依据，主要包括患者信息管理、配置IP、患者筛选3部分。对于已存在于PACS服务器中的患者信息，可直接进行检索、查询或删除等操作。当需要了解患者具体信息包括身份、入院时间及检查情况时，需要输入资源定位符并发送到PACS服务器，根据WADO标准文件查询，进而得到所需的目标文件。服务器地址均有对应的域名与端口号，其能够连接服务端与软件，有利于查询服务的实现[3]。对于难以查询的信息，可以对端口ID及名称等作出相应的调整。进入查询界面后，输入患者信息便能够进行检索，获得入院号、姓名、体检位置等信息，然后根据需要下载相应的内容并保存于本地。数据写入与智能手机无线访问权限对应的部分代码如下：读取数据：f=open(“G:\\prediction\\BIOGRID-ORGANISM-Homo_sapiens-4.4.204.tab3.txt”,”r”,encoding='utf-8')#设置文件对象result=[]forlineinf.readlines():#readlines以列表输出文件内容line=line.strip().split("\t”创建与删除文件：importMySQLdbdb=MySQLdb.connect(username=”foo”,passwd=”secret”,db=”mydb”)c=db.cursor()withopen(‘input.sql’)asf:forlineinf:proper_sql=some_magic_function(line)c.execute(proper_sql)db.commit()不同界面交互采用ViewPager控件实现，其能够完成数据的获取、处理。ViewPager控件代码如下：List<View>viewList；publicabstractclassPagerAdapter{//…publicstaticfinalintPOSITION_UNCHANGED=-1;publicstaticfinalintPOSITION_NONE=-2;//…}该控件能够显示患者清单文件相关数据，所用适配器功耗低，设备运行效率高。在手机App接口与PACS接口互联方面，可以在智能手机App加载PACS服务器相关数据，经过封装的URL能够对服务器予以访问，获得并下载相关数据文件。

2.3远程诊断模块

远程诊断主要是社区医生与专家的交互。当社区医生有远程会诊需求时，登录平台发出远程诊断申请，然后对应专家登录系统，在服务器端对患者影像图像进行下载，予以诊断，并作出明确的诊断说明。为保障患者报告的可靠性，可引入电子签名技术[4]。由于智能手机屏幕分辨率有限、内存有限，因此在图像处理方面仅提供图像放大、窗宽窗位调整及边缘检测等简单的功能。

2.4文本信息提取模块

图像与文本数据是DICOM中的核心内容，移动PACA软件在提取文本信息时，需要采集DICOM图像数据并成像，对其文本数据实现提取、编辑及保存等操作功能。文本信息提取程序需要采用C++语言编写[5]。从整体上看，上述过程属于对文件及图像的读取，对其进行细分又包括显式读取与隐式读取。采用图像采样器数值来确定数据表示方法，从中获取数据大小及长度，完成文本信息的提取后需要做好相应的标记，结合实际情况进行转换。若为隐式数据，需要先确认，然后进行读取。当数据为显性时，能够直接在医学影像阅片软件中读取数据长度及对应的数据类型[6]。DICOM系统中的患者信息数据具有唯一标识，其中存储了患者相关序列文本信息，结构定义如下：Content:AcctABC[AccountName]Abt20,000MTDeadweight[SizeofShipNeeded]DeliverytomakeSantos[DeliveryPoint/Range,OwnerswilldelivertheshiptoCharterershere]Laycan20-30/Mar[Laycan(thetimespreadinwhichdeliverycanbeaccepted]1timecharterwithgrains[WhatkindofEmpolyment/Trade,Cargo]Durationabout35days[Duration]Brokername/email/phone...针对InfoData结构体对象传递相关文本信息，最后返回结构体对象。

2.5图像显示模块

PACS数据的显示通过图像像素及长宽进行表现，由于采用的医学影像设备不同时，数据模型也呈现出明显的差异性，因此需要对原始图像进行统一转换。图像像素采用字符1或0表示[7]。由于智能手机显示器与PACS分辨率不同，因此需要调整图像窗口，从而设计出能够在智能手机上进行窗口调节的医学标准数据影像图像显示模块。

3移动PACS软件功能测试

在对文件夹遍历进行测试时，先在ListView中添加dcm格式文件，点击dcm格式文件能够显示对应的内容。文件包括2种不同格式，即dcm、csv。遍历状态下，软件会在ListView列表中加载dcm格式文件，不会对其他格式造成影响或加载，与设计要求相符。对加载情况进行测试，在图片浏览界面载入，可以发现其能够实现正常加载。文件打开初始阶段窗位显示的是中间值，窗宽显示的是最大值，能够满足设计需求[8]。页面左侧最上方为申请科室，下栏对应人员的基本信息和检查信息。其中基本信息包括申请号、姓名、性别以及身份信息，检查信息包括检查项目与收费金额。页面中间为患者信息查询，输入查询范围能够显示出符合条件的患者信息。页面右侧为影像学检查项目及状态等，可直接进行查看。智能手机的移动医学影像系统整体界面如图2所示。

4结语

综上所述，研究在DICOM标准条件下开发的智能手机支持的Android移动手机医学影像系统软件，能够将PACS应用环境予以拓宽。在无线传输技术支持下，实现智能手机的无线连接，获得医院服务器医学影像数据资料，在保障影像资料查询、浏览及处理功能实现的同时，促进远程诊断的实现，提升了诊疗工作的效率，拥有广阔的发展前景。

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智能医学技术范文篇10

【关键词】多模态；数据标注；系统设计；医学影像云平台

目前人工智能（artificialintelligence，AI）和大数据技术已广泛应用于医学影像领域[1]，通过智能模型对影像数据进行分析和挖掘，帮助临床实现疾病筛查、辅助决策、预后评估等工作，减轻医生负担的同时提升患者满意度[2]。经调研，国内大型三级甲等医院在AI结合医学影像研究与产品化的过程中，都会面临模型的稳健性和有效性低这样的共性问题，其主要原因在于原始医学影像数据与计算机模型算法之间固有的“语义鸿沟”，导致原始数据不能直接用于智能模型训练[3]，而数据标注预先把需计算机识别的影像打上标签，产生训练数据，通过计算机不断识别这些图像特征，最终实现计算机的自主识别。训练数据的量级和标准化程度直接决定了AI模型的表现能力[4]；此外，同一病例可有多种不同的影像形态表现形式包括数字放射成像、CT、MRI等，虽然多模态数据因成像机制不同而能从多种层面提供临床信息，但多模态影像也加大了院内数据标注的工作量和实现难度。随着标注工作的展开发现，目前存在的主要瓶颈如下：①缺少影像数据标注模板，标注数据的一致性很难统一，当患者数据存在多种复杂征象标注工作时，医生或相关研究人员需要花费大量时间和精力来进行样本标注，导致其缺乏相应的科研或产品开发动力；②医院存有多种模态的影像数据，但缺少系统平台可以同时兼容多模态数据的标注工作；③在医学影像标注领域，标注需求差异巨大、标注场景多变，多样的标注类型，使得标注工作繁琐耗时且错误频出，如何结合标准的标注模板和AI技术来辅助医生进行数据标注，在提升标注效率的同时保证标注的准确性也是当前的一大难点。近年随着云计算、存储技术在医疗行业应用的不断成熟，四川大学华西医院已协同各医疗联合体（医联体）单位建设了区域级别的影像云中心，实现了影像数据的快速调用。基于影像云建立多模态数据标注系统，将完成针对多模态数据的复杂征象标注工作，结合图像算法和AI技术提升标注效率和标注数据质量。自2020年底，基于影像云的多模态医学影像标注系统已在院内上线使用，不仅能满足院内相关科研需求，更能反哺院内智能应用，得到更加精确的辅助诊断模型。通过院内数据标注，可得到大量带标签的影像数据，为院内AI研究和相关智能应用提供宝贵的数据资产。本文将就基于影像云的多模态医学影像标注系统的开发应用作一介绍。

1系统结构开发

1.1系统架构

系统整体基于asp.netcore技术的B/S架构进行平台架构设计，适配Chrome浏览器；数据库采用MSSQL的主从方式搭建来保证数据安全；前端则基于Element-UI和Vue.js框架进行开发；由于涉及到影像AI相关处理，服务器硬件资源采用NVDIATeslaV100、32GB内存以及2.2GHz主频的IntelXeonE5-2650v4（Broadwell）处理器。此外，为保证医生阅片及标注的流畅度，客户端内存配置为8G，单用户带宽设置为20M。为保障数据安全，系统通过虚拟专用网络[5]对接影像云系统。通过及时获取院内及医联体单位的影像数据，提供标注服务，形成区域级别的影像标注平台。标注结果仅以对象简谱（JavaScriptObjectNotation，JSON）形式[6]保存在服务器中，不用占据过多的存储资源。当临床业务或科研使用时，自动调用原始影像和JSON标注结果生成标注影像，从而实现同院内信息化环境相融合，系统架构见图1。

1.2流程设计

以往的数据标注过程，是科室自发组织人员借助各种开源工具（如3DSlicer、itk-SNAP等）来进行标注[7]。但医学影像标注所需的类型及标签繁多，一项标注任务，可能需要同时借助多款标注软件，同时由于缺乏系统化的组织和管理，数据标注的质量无法得到保障。此外，不同医生的标注习惯存在一定的差异，标注流程和规范难以统一，后续标注数据的整合和处理，往往会耗费科研人员大量的时间和精力。因此为规范数据标注流程，提升数据标注质量，保证数据安全，系统采用项目制管理的方式。各科室根据需求建立相应的项目组配置成员角色，包括项目管理员、标注员、审核员。项目管理员：基于院内不同科室需求分配项目管理员，负责各自项目内的标注人员、审核人员的角色分配、任务分配，及标注后数据的管理和共享配置等；可根据研究需求设置标注次数，单一任务支持同时分配给多人标注。此外，系统支持多模态影像数据的标注，可覆盖院内大部分影像数据的需求，为保证标注数据的一致性，需要项目管理员对标注数据、标注模型、标注模板进行统一配置见图2。标注员：标注员通过查看任务列表，获取需要标注的影像数据，再按照统一模板进行标注工作。同时支持按时间维度和患者唯一识别号（通常是院内登记号）等方式来筛选标注任务。为保障标注过程中数据不丢失，支持在线标注和离线标注后上传2种标注模式。审核员：通常是由拥有丰富临床经验的医师担任，负责审核项目组成员已标注的数据，通过任务审核机制来尽可能保证标注数据质量，进行数据校对和标注修改或补充，可以将不合格的标注数据回传给标注员重新标注。数据标注过程中通过各个角色成员之间的相互分工和配合，尽可能将院内的标注流程规范化、合理化，提高数据质量和标注效率，具体流程见图3。

1.3标注功能设计

训练数据集的大小以及数据标注的准确性是AI相关研究有效性的基础[8]。系统支持读取多种模态的影像信息并展示，在数据标注模块中不仅提供了支持点、框、线等的基础标注工具，还提供了多种智能标注工具，来提升标注效率。此外，结合AI模型，提供了AI辅助标注功能，使标注过程更加智能和准确。1.3.1基本标注模块　临床诊断往往涉及多种数据模态，如MRI、X线、超声等，同时也包含多种数据格式，如图像、视频、三维数据等。平台兼容全部数据模态和格式，对于影像数据，支持多样的基本标注方式，包括点、线、面、体的交叉组合，样本的类别标注，病灶区域的框选，以及像素级别的区域标注等。在基本标注完成后，支持对标注影像进行反复修改，逐步提升标注精度。1.3.2智能标注工具　基于各种图形图像算法，能够加快标注员的标注效率，简化标注过程，极大地降低人力成本并使标注质量大幅提升。本系统支持以下智能标注方式：①基于水平集[9]算法的轮廓标注功能，操作者只需要确定一个大的筛选框，算法可以自动找出框内轮廓；②基于自适应算法[10]的框选方法，标注工具可以自动调整框的位置和大小，确定标注病灶区的最小边界框；③自动化轮廓跟踪，基于智能剪刀算法（intelligentscissors）[11]，跟据图像边缘信息搜索2个种子点之间的最优路径，有效的引导用户得到准确的目标边界。标注效果见图4。1.3.3AI辅助模块　在面临大规模、复杂的标注需求时，如多征象数据标注或视频帧数据，若完全依赖医生手动标注或智能标注工具，既会给标注员带来沉重的负担，也会严重制约AI研究项目的进度[12]。而随着AI技术的飞速发展，数据标注模式从人工标注逐渐转化为人工标注+AI辅助标注相结合，即通过AI模型自动生成标注结果，然后再由标注员在此基础上进行校正。目前院内已有较成熟的AI辅助模型有：针对于肺炎患者的CT影像病灶标注的肺炎模型，以及适用于CT影像分割的AI骨模型，包括胸骨、肋骨、椎骨、肩胛骨、锁骨等。AI模型可通过解析图像和用户输入的矩形框来输出病灶每一层的轮廓，从而提升标注效率（图5）。1.3.4标注计费　不同于其他类型的数据标注，医学影像的标注目前存在以下难点：一是参与标注的人员需要有丰富的临床经验，数据标注质量将直接影响到模型的表现效果，无法将复杂的标注工作交由第三方公司；二是院内医师对于医学影像标注的积极性较低，参与人员较少，很难完成大规模的数据标注工作。基于以上现实问题，我们设计了计费模块，可实时统计标注和审核费用，以此来激励院内更多医师利用空余时间来参与数据标注的工作。

2系统应用效果

多模态影像标注系统，针对医学影像标注工作涉及多种模态数据、手工标注工作繁琐耗时、标注结果差异性较大、数据质量较低等特点。通过丰富的智能标注工具以及智能辅助模块，能够有效地提升数据标注的效率；同时，系统通过设定标注模板以及任务审核机制，来提升标注结果的统一性以及准确率。自系统2020年底院内上线起，院内研究团队就立即开展了关于卵圆孔未闭患者的心脏超声的科研项目，通过影像标注平台实现了高效的心脏超声影像标注，截止2021年4月，共完成了62例阳性病例影像标注工作，在智能模型构建过程中选取了其中49例作为训练集，包含标注图像10214张，13例作为测试集，图像2700张，通过标注系统的应用，保证了AI模型的数据规模和标注质量，从而实现了超声关键帧定位和卵圆孔未闭患者超声可疑区域自动识别，具体实现效果见图6。此外，通过完成肺部影像的多征象复杂标注任务，院内还部署了相关肺部结节检出和危险程度分级、肺部常见征象智能识别等产品，大幅降低了医生的工作负荷。系统可以兼容多种模态的影像数据标注工作，可以支持院内各个科室和研究团队影像项目的开展，系统在院内多模态数据标注中的应用见图7。

3结语