简介：摘要 目的 基于大数据和人工智能技术，‌实现特定妇幼人群的精准筛查，‌识别和预测妇幼人群在生育全周期的健康风险，提升‌出生缺陷预防的可及性和精确度。方法 针对妇幼人群在生育全周期存在的现状和问题，‌以先天疾病为研究对象，设计一种基于大数据预处理技术和关联规则算法的特定妇幼人群筛查技术。‌结果/‌结论 实践验证，该技术能够在孕产妇妊娠初期有效评估新生儿先天疾病风险，辅助临床提早干预，避免新生儿出生缺陷发生。

简介：摘要：亲子关系的确认不仅在法律和医学领域具有重要意义，更是社会稳定与家庭幸福的基石，传统的亲子鉴定方法存在着许多瓶颈，包括时间成本高、流程繁琐以及准确性不足等问题，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，利用大数据和智能算法进行亲子鉴定逐渐成为可能。本文旨在研究基于机器学习的亲子鉴定算法优化与自动化，以应对传统方法的局限性。

简介：摘要：随着医疗技术的发展，医学影像技术在疾病诊断和治疗中扮演着越来越重要的角色。本文主要探讨了图像处理与分析算法在医学影像技术学中的应用，重点分析了算法的优化策略及其在临床诊断中的有效性。通过对现有算法的评估，本文提出了一系列改进措施，旨在提高算法的准确性和效率，从而更好地服务于临床实践。本文的研究不仅有助于推动医学影像技术的发展，也为临床医生提供了更为精确的诊断工具。

简介：摘要：本文探讨了手术室人员排班算法优化对准时手术率的影响。通过分析现有排班算法的不足，提出了一种新的优化算法，并评估其在实际应用中的效果。研究发现，优化后的排班算法能够显著提高手术室的准时手术率，减少手术延误，提升手术室的整体效率。本文的研究结果为手术室管理提供了新的思路和方法，有助于提高医疗服务质量。

简介：摘要：深度学习算法应用于淋巴管瘤超声图像识别与分期，采用多模态CNN融合残差学习和注意力机制，结合FCN、U-Net等实现病灶自动检测分割，并通过综合评价指标验证其优于传统方法。深度网络提取高维特征分析病理参数相关性，构建并优化分期系统，运用临床数据训练、交叉验证及独立测试评估模型性能，确保准确可靠，有效辅助临床决策。