简介:【摘要】目的:分析在肺结节的诊断中实施人工智能辅助诊断系统联合CT检查的应用价值。方法:选择2023年1月至2023年12月疑似肺结节患者70例,所有患者均接受人工智能辅助诊断系统联合CT检查,以术后病理检查作为诊断金标准,分析人工智能辅助诊断系统联合CT检查对肺结节的诊断效能(灵敏度、特异度、准确率)、人工阅片时间与人工智能辅助阅片时间。结果:人工智能辅助诊断系统联合CT检查对肺结节的诊断灵敏度、特异度、准确率分别为90.32%(28/31)、94.87%(37/39)、92.86%(66/70),Kappa值为0.8547;人工阅片时间比人工智能辅助阅片时间长(P<0.05)。结论:在肺结节患者的诊断中应用人工智能辅助诊断系统联合CT检查可提升诊断效能,缩短阅片时间,值得推广。
简介:【摘要】目的:探究基于CT图像人工智能辅助诊断系统鉴别肺结节良恶性的临床价值。方法:选择2022年4月-2024年4月 100例肺结节患者分析,均为手术确诊,对入组患者的胸部CT影响资料进行诊断分析,经影响医师阅片以及AI诊断;金标准为2名主任医师联合诊断结果,对阅片结果对比分析。结果:30例恶性结节AI诊断为32例,2例良性结节误诊为恶性结节;医师诊断恶性结节27例,漏诊3例恶性结节。120枚结节中,AI辅助诊断结果优于影像医师阅片结果。结论:通过人工智能辅助诊断可及时鉴别肺结节患者的良恶性,有利于减少结节的漏诊率和误诊率,避免医师长时期阅片出现疲劳感,保证诊断效率,为患者疾病后续治疗提供有力依据。
简介:摘要:天然产物一直是新药开发的重要源泉,许多临床上应用的抗肿瘤药物都源自于天然来源,如紫杉醇、阿霉素等。相比于合成药物,天然抗肿瘤药物通常具有更复杂的化学结构,作用机制更加多样,毒性和副作用相对较低。因此,天然产物一直是新一代抗肿瘤药物研究的热点和前沿领域。然而,天然产物的发现和开发过程往往耗时耗力,存在诸多挑战。计算机辅助药物设计(Computer-Aided Drug Design, CADD)技术的发展为天然抗肿瘤药物的研究提供了全新的视角和手段。CADD能够结合计算化学、分子生物学等技术,通过虚拟筛选、分子对接、定量构效关系等方法,快速鉴定和评估天然产物的药物活性,并指导药物分子的优化设计。
简介:【摘要】 目的 观察抗ENA抗体检测和体液免疫检验在诊断系统性红斑狼疮中的效果。方法 选取2023.10-2024.5间本院收治的40例SLE患者,和同期健康检查结果正常患者各40例,分别称为观察组和对照组,两组患者均采用ENA抗体及体液免疫检验,并将两组诊断效果进行观察比较。结果 观察组IgG、IgA、CD3+、CD4+、ENA抗体阳性率均高于对照组,观察组患者治疗后抗ENA抗体阳性率、体液免疫改善明显(P<0.05)。结论 抗ENA抗体与体液免疫检验在SLE诊断中,能为治疗方案的制定提供可靠依据。
简介:摘要:信息技术的不断成熟下,网络信息技术的逐渐应用在各个领域中,比如:教育、建筑、医疗等。计算机网络技术的应用下,可进一步提升各个领域中的各项工作的工作效率,特别是在医疗领域后,应用计算机信息技术,构建完善的网路信息环境,网络环境下医院计算机信息系统管理工作的应用,能够有效解决各种问题,并做好各项工作,这对我国内医疗行业的可持续性发展打下坚实基础。基于此,本文通过介绍医院计算机信息系统和网络技术的融合背景,提出医院计算机信息管理对策。
简介:摘要:眼科疾病已经成为继肿瘤和心脑血管疾病之后第三大威胁人类健康以及生存质量的疾病。本文针对眼科疾病智能诊断问题展开研究,在分析国内外眼科疾病智能诊断基础上,指出了现有眼科疾病智能诊断面临的问题,并给出相应的解决方案。构建层进式的眼科疾病深度学习多分类模型,通过眼底视网膜图像,对白内障、青光眼和糖尿病视网膜病变三种典型眼科疾病进行智能诊断,在此基础上进行实验和系统优化,搭建基于深度学习的眼科疾病智能诊断系统研发平台。对基于医学影像的眼科疾病智能系统诊断发展方向进行了分析,伴随智能技术及医疗技术的不断进步,基于医学影像的眼科疾病智能诊断系统可为解决国家极度缺乏的眼科资源问题奠定坚实基础,为老百姓眼科疾病的诊治提供便利,为百姓健康谋福利。
简介:摘要:目的:探讨和分析肺结节分型诊断中CT联合AI肺结节诊断系统的作用。方法:选取80例疑似肺结节患者纳入研究;为患者提供CT检查的基础上,联合使用AI肺结节诊断系统。现将单独CT结果设定为参考组,将CT联合AI肺结节诊断系统的诊断结果设定为研究组。就两组结果进行对比。结果:CT联合AI肺结节诊断系统得出的研究组的结节检出率、阳性率均显著高于CT检查得出的参考组,同时漏诊率、假阴性率显著低于参考组,P<0.05。在结节特征方面,研究组结果中,对于结节大小5cm、8-10cm的结节的检出率明显更高;同时对于磨玻璃结节、胸膜中部结节的检出率同样明显更高,P<0.05。结论:在肺结节分型诊断中,运用CT联合AI肺结节诊断系统能够有效提升诊断准确率,具有较高临床应用价值。
简介:【摘要】目的 探究多层螺旋计算机断层扫描联合核磁共振诊断腕关节损伤的效果。方法 选择2022.1-2023.12,医院收治60例腕关节损伤者,均实施多层螺旋计算机断层扫描、核磁共振诊断单一诊断及联合诊断,对比诊断效果。结果 单一多层螺旋计算机断层扫描脱位检出率、骨折检出率、隐匿性骨折检出率、移位骨折检出率20.00%、60.00%、6.67%、24.00%,单一核磁共振50.00%、90.00%、35.00%、10.00%,联合诊断63.33%、93.33%、41.67%、45.00%,均是联合诊断更高,P<0.05。结论 腕关节损伤采用多层螺旋计算机断层扫描联合核磁共振诊断可提升疾病诊断准确性,值得推广实施。