简介:摘要结直肠癌是临床最常见的恶性肿瘤之一。将人工智能应用于结直肠癌,有助于辅助检出和诊断病变、评估疗效和预后并进行随访等,从而使患者受益。为了规范结直肠癌数据标注,促进人工智能更好地落地临床,中华医学会放射学分会大数据与人工智能工作委员会、中华医学会放射学分会腹部学组和磁共振学组联合编写结直肠癌CT和MRI标注专家共识,从结直肠癌的定义和影像表现、标注类别和方法、注意事项、标注原则、标注要求、标注人员要求及流程等各个方面达成的共识,有助于提高数据标注的一致性,进而建立鲁棒性好、泛化能力强的人工智能算法模型,提升结直肠癌诊疗水平。
简介:摘要:目的了解药筒内孕期和哺乳期药品信息标识情况,提出标识建议,以加强药品的合理用药。方法 对2018年8月16日至2019年2月16日医院孕期、哺乳期用药目录中1541个药品插页及孕妇在医院使用的药品种类进行统计。结果妊娠、哺乳期用药西药说明书标注数据率分别为84.02%和78.75%,中成药分别为50.74%和14.81%。妊娠和哺乳指南普遍缺乏人体试验数据,FDA 对妊娠分类的分类率低且参差不齐。妊娠分级标注率低、孕期和哺乳期药代动力学研究不足、用药指南不确定、标注率高等;有妊娠和哺乳期药物数据的药物在口服和静脉内使用以及外用的比例较高 妊娠和哺乳期非处方药的比例较低;住院患者在怀孕期间使用的某些药物的安全性尚未确定,有些药物对胎儿有潜在风险。结论 常用药物补充剂中妊娠、哺乳期用药数据标注率不高。需要药品监管部门、研发生产企业和医疗机构共同推动完善孕期和哺乳期用药信息,确保特定人群合理用药。
简介:【摘要】目的:对门诊药房中成药说明书中儿童用药及药物相互作用的标注情况进行分析。方法:收集我院门诊药房的72种中成药的说明书,对不同中成药中关于儿童用药及药物相互作用的标注情况进行统计。结果:72份中成药说明书中,有儿童用药相关标注的31份,标注率为43.06%,其中,对用法用量进行标注的11份(15.28%),对注意事项进行标注的30份(41.67%),对药物相互作用进行标注的23份(31.94%)。23份标注了儿童用药药物相互作用的说明书中,以“与其他药物同用可能发生相互作用,详询医师、药师”占比最高,为60.87%,其余标注内容的表述也大都无明确信息,只有2份明确标注与何种药物存在相互作用。72份中成药说明书中,有儿童用药相关标注的31份,标注率为43.06%,其中,对用法用量进行标注的11份(15.28%),对注意事项进行标注的30份(41.67%),对药物相互作用进行标注的23份(31.94%)。23份标注了儿童用药药物相互作用的说明书中,只有2份明确标注与何种药物存在相互作用。结论:中成药说明书中关于儿童用药的标注率总体偏低,特别对于药物相互作用的标准存在比较严重的缺失,在儿童合理用药过程中存在极大风险。
简介:摘要目的评估在低年资眼科医师及医学生中使用人工智能阅片标注系统进行糖尿病视网膜病变(DR)阅片培训的效果。方法利用研发的人工智能阅片标注系统,将520张糖尿病患者眼底图像随机分为8组,每组65张图像。以13名低年资眼科住院医师及医学生作为研究对象,每人均对8组图片进行阅片,评价每张眼底图像的DR分级,以3名高年资眼底病专业医师给出的DR分级为金标准,对分级结果准确性的灵敏度、特异度及诊断试验一致性(Q-Kappa值)进行分析,并比较13位研究对象前4次与后4次阅片Q-Kappa值平均数的差别。结果经过8次阅片,参加阅片人员Q-Kappa值平均数由第一次的0.67提高至第八次的0.81,前4次Q-Kappa值平均数为0.77,为显著一致性,后4次Q-Kappa值平均数为0.81,为高度一致性。将13名参加阅片培训人员分为两组进行分析,组1为低年资眼科住院医师,组2为医学院医学生,经过8次阅片,组1的Q-Kappa值平均数由第一次的0.71提高至第八次的0.76,组2的Q-Kappa值平均数由第一次的0.63提高至第八次的0.84,医学生的诊断准确度从显著一致提高至高度一致。结论利用人工智能DR阅片标注系统,可以有效地提高低年资眼科医师及医学生的DR阅片水平,能在短时间内、利用较少的阅片量达到一定阅片准确度,是一种可行的阅片培训方法。
简介:摘要目的评估在低年资眼科医师及医学生中使用人工智能阅片标注系统进行糖尿病视网膜病变(DR)阅片培训的效果。方法利用研发的人工智能阅片标注系统,将520张糖尿病患者眼底图像随机分为8组,每组65张图像。以13名低年资眼科住院医师及医学生作为研究对象,每人均对8组图片进行阅片,评价每张眼底图像的DR分级,以3名高年资眼底病专业医师给出的DR分级为金标准,对分级结果准确性的灵敏度、特异度及诊断试验一致性(Q-Kappa值)进行分析,并比较13位研究对象前4次与后4次阅片Q-Kappa值平均数的差别。结果经过8次阅片,参加阅片人员Q-Kappa值平均数由第一次的0.67提高至第八次的0.81,前4次Q-Kappa值平均数为0.77,为显著一致性,后4次Q-Kappa值平均数为0.81,为高度一致性。将13名参加阅片培训人员分为两组进行分析,组1为低年资眼科住院医师,组2为医学院医学生,经过8次阅片,组1的Q-Kappa值平均数由第一次的0.71提高至第八次的0.76,组2的Q-Kappa值平均数由第一次的0.63提高至第八次的0.84,医学生的诊断准确度从显著一致提高至高度一致。结论利用人工智能DR阅片标注系统,可以有效地提高低年资眼科医师及医学生的DR阅片水平,能在短时间内、利用较少的阅片量达到一定阅片准确度,是一种可行的阅片培训方法。
简介:摘要目的探讨利用深度学习在图像处理上的优势与放疗结合是否会使放疗过程更加智能化。方法生成对抗网络(GAN)是一种利用神经网络的生成模型,输入相关特征可生成高质量剂量分布图像。先使用随机无条件GAN进行模拟分布数据的验证,再使用条件GAN(cGAN)训练肿瘤病例的DICOMRT数据,利用靶区和器官轮廓信息直接生成剂量分布图。结果对于理想数据验证,GAN生成模拟分布效果优良,通过提取靶区轮廓和真实剂量切片数据使用cGAN训练,得到病例计划靶体积和危及器官的剂量分布。结构中预测值与真实剂量之间最大值和平均值的绝对误差评价表现为[3.57%,3.37%](计划靶体积)、[2.63%,2.87%](脑)、[1.50%,2.70%](临床靶体积)、[3.87%,1.79%](大体肿瘤体积)、[3.60%,3.23%](危及器官-1)、[4.40%,3.13%](危及器官-2)。结论利用GAN模型可以生成模拟分布数据,同时结合先验知识的cGAN模型可以建立靶区和器官信息与剂量分布之间的关系。通过输入靶区和器官轮廓信息直接快速生成对应的剂量分布,是剂量预测的一种有效尝试。
简介:摘要目的探讨慢性甲基苯丙胺(MA)成瘾患者静息态脑功能网络的拓扑特征。方法利用静息态功能磁共振成像技术构建MA成瘾患者(MA成瘾组,n=46)及健康对照者(健康对照组,n=46)的脑功能网络。比较2组成员脑功能连接及网络拓扑属性的差异,分析组间有显著差异的拓扑属性与临床测量值之间的相关性。结果(1)脑功能连接:与健康对照组比较,MA成瘾组位于顶下小叶、中央后回、枕外侧皮层、腹内侧枕叶皮质、眶回、中央前回、梭形回、颞上回皮层及丘脑的多个脑区构成的子网络的功能连接增强,位于眶额回、中央前回、中央旁小叶、颞下回、梭形回、海马旁回、顶上小叶、中央后回、腹内侧枕叶、枕外侧皮层及杏仁核的多个脑区构成的子网络的功能连接减弱,差异均有统计学意义(P<0.05)。(2)网络拓扑属性:2组成员的脑功能网络均具有小世界属性,但是MA成瘾组小世界属性值、聚类系数、局部效率、模块化程度明显低于健康对照组,差异均具有统计学意义(P<0.05)。MA成瘾组的左侧额上回、右侧眶额回、右侧颞中回和左/右侧枕外侧皮层介数中心度均明显低于健康对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。(3)相关性分析:MA成瘾组右侧颞中回的介数中心度与第1次服用MA的年龄呈正相关关系(r=0.327,P=0.028);MA成瘾组的模块化程度与简明精神病评定量表中激活性因子分呈正相关关系(r=0.315,P=0.035)。结论慢性MA成瘾患者的大脑功能网络部分拓扑属性被破坏,且患者首次服用MA时年龄越小右侧颞中回的介数中心度越低;网络模块化程度越深,精神病性症状中的激活性症状越严重。