关键词： 胃肠道肿瘤   人工智能   医学影像   腹膜转移   精准医学  

摘要： 腹膜转移是晚期胃肠道癌患者预后不良的重要因素,传统影像学诊断存在敏感性不足等挑战。借助影像组学和深度学习等技术,人工智能能够深入挖掘医学影像中的肿瘤异质性与微环境特征,揭示腹膜转移标志,进而构建高精度预测模型。这些技术在腹膜转移预测、腹膜复发风险评估以及术中微小转移灶识别等任务上展现出了优势。本文综述了医学影像人工智能在腹膜转移诊疗中的代表性进展与应用前景,并讨论了多模态数据融合与大模型技术等潜在的发展方向。医学影像人工智能与临床实践的紧密融合,有望促进胃肠道癌腹膜转移诊疗的个性化与精准化。

关键词： 肺磨玻璃结节   浸润性腺癌   人工智能   AVIEW LCS   预测模型   列线图  

摘要： 目的探讨人工智能肺癌筛查平台(AVIEW LCS)自动分析得出的CT定量参数、肺部影像报告和数据系统(Lung-RADS)分级构建预测模型判断肺磨玻璃结节(GGN)浸润性的临床价值。方法回顾性收集2017年1月至2020年11月宁夏医科大学总医院普胸外科行GGN手术治疗的208例患者资料。所有患者术前胸部CT图像导入AVIEW LCS软件,自动检测CT定量参数及Lung-RADS分级并按随机7∶3比例分为训练组与验证组,使用训练组样本构建GGN浸润程度预测模型,在验证组验证,并从区分度、校准度、有效性方面对模型进行评价。结果训练组与验证组间各临床资料、CT参数及Lung-RADS分级差异均无统计学意义(P均>0.05)。基于训练组148例数据,多因素Logistic回归分析显示当预测模型取亚实性结节质量(Mass)、最大直径、平均CT值、最小CT值和Lung-RADS分级时,赤池信息准则(AIC)值最小,从而构建预测模型。ROC曲线显示训练组预测模型AUC为0.859,验证组为0.769(Delong检验P>0.05);Hosmer-Lemeshow检验(P>0.05)和校准曲线表明模型拟合良好,决策曲线分析(DCA)显示临床净受益率较高。结论基于AVIEW LCS分析的CT定量参数和Lung-RADS分级构建预测模型,能够在术前较准确判断GGN是否为浸润性腺癌,有助于优化临床决策。

关键词： 轻度认知障碍   机器学习   高血压   牧民   筛查模型  

摘要： 目的 基于机器学习算法构建高血压老年牧民轻度认知障碍(Mild cognitive impairment, MCI)风险筛查模型,为该人群MCI的筛查和预防提供参考。方法 通过横断面调查抽取新疆南山牧区高血压老年牧民2 117例,按照8∶2随机分为训练集(n=1 694)与验证集(n=423)。训练集进行单因素及多因素Logistic回归筛选变量,并构建随机森林模型与支持向量机模型。通过验证集进行模型验证,根据灵敏度、特异度、曲线下面积(Area under curve,AUC)、准确率、精确率、F1值评价模型性能并选出最优模型。结果 2 117例高血压老年牧民中,发生MCI 823例(38.88%),未发生MCI 1 294例(61.12%)。单因素及多因素Logistic回归分析显示,性别、年龄、高血压分级、握力、BMI、食用奶制品、食用鱼类、合并糖尿病、睡眠障碍、服药依从性与高血压老年牧民发生MCI有关,其中性别、年龄、高血压分级、握力、BMI、合并糖尿病、睡眠障碍为发生MCI的独立危险因素,食用奶制品、食用鱼类、服药依从性则为独立保护因素。基于训练集多因素Logistic回归分析确定的10个独立影响因素分别构建随机森林模型、支持向量机模型,经比较发现,随机森林模型性能较好,其灵敏度、特异度、准确率、精确率、F1值分别为94.51%、93.55%、94.09%、94.92%、0.95。在随机森林模型中,训练集与验证集的AUC分别为0.819(95%CI:0.799~0.839)、0.942(95%CI:0.916~0.968),提示模型区分度较好;临床决策曲线均显示净收益较高,提示模型具有临床有效性。结论 随机森林模型能有效识别高血压老年牧民MCI的发生风险,为MCI的筛查和防治提供参考。

关键词： 人工智能   机器人视觉   人才培养模式   探索与改革  

摘要： 目前中国正处于人工智能的快速发展时期,机器人视觉技术也在日益提升,企业对于机器人视觉专业人才的相关技能要求以及规模需求也在日渐提升,进而在一定程度上提高了相关行业的入门门槛并扩大了人才缺口。然而,以往高校对于机器人视觉专业的教学与企业所需是有一定偏差的,所教导出的学生只具备一定的理论知识,缺乏对现有机器人行业现况的了解,并且缺乏一定的实践能力。因此,需要在产业与教学相结合的基础上按照社会需求和行业现况,设置教学环境和课程体系,建设产教平台,并对现有机器人专业人才培养模式进行深度的探索与改革。

关键词： 千万年薪   罗福莉   小米   95后   人工智能  

摘要： 罗福莉,这个从事人工智能研究的95后年轻人,凭借不懈的努力与卓越的才华,被小米CEO雷军以千万年薪挖角,引发广泛关注。她出生在四川农村,学习成绩起初并不突出,但在父亲的引导下,学会了制定小目标,逐步提升,最终考入高中“清北班”。大学期间,为实现保研目标,她毅然转到更具挑战性的计算机系。面对激烈的竞争,她毫不退缩,攻克项目难题,成功发表论文,保研至北京大学。

关键词： 人工智能   新闻工作者   AI生成   “四力”建设  

摘要： 当下,人工智能正在成为媒体新闻生产链条中的重要一环,它可以辅助新闻工作者进行内容开发、社交媒体内容创作、自动化写作、新闻线索发现和内容个性化分发等多种工作,这对于新闻工作者“成为全媒型、专家型人才”的成长至关重要。因此,新闻工作者应抢抓人工智能机遇,练就“脚力、眼力、脑力、笔力”的真本领,创新新闻内容生产和传播方式,坚持为全媒体传播赋能增效。

关键词： AI   图灵问题   机器思考   革命性技术   人工智能  

摘要： 策划人语。世界由问题构成,在解答中前行。1950年,英国数学家图灵提出了一个问题:机器能思考吗?这个看似天马行空的问题,点燃了人类关于人工智能的探索之火。不到一个世纪的时间,遐想已成现实。今天,向AI寻求答案,正成为我们的日常。作为一项革命性技术的人工智能,与人类文明产生全新的联结,不再是冰冷的工具,而是一座桥梁,作为使用者的我们,决定了它通向何方。

关键词： 肝内胆管癌   人工智能   诊断   治疗   预测  

摘要： 目的了解人工智能(artificial intelligence,AI)技术在肝内胆管癌(intrahepatic cholangiocarcinoma,ICC)中的应用进展。方法对近年来国内外研究者在AI对ICC应用方面的相关研究文献进行检索并归纳总结。结果ICC是原发性肝癌的重要类型,其恶性程度高且病死率居高不下。笔者系统综述了基于影像组学和深度学习的AI在ICC术前诊断、指导治疗、预测等多方面的应用现状与前景。结论尽管AI在ICC领域取得了进展,但仍面临模型准确性、数据整合、临床应用等方面的挑战。未来,随着技术发展和研究深入,AI有望在ICC防治中发挥更重要的作用,跨学科合作也将推动该领域的持续发展。

关键词： 大学出版社   知识生产   知识服务   知识服务价值链   人工智能  

摘要： 在数字技术变革、开放获取运动兴起以及知识生产和学术传播生态重构的背景下,大学出版社的传统发展方式面临新的挑战。大学出版社应充分依托学术资源这一核心优势,兼顾学术使命与大众传播,重构知识服务价值链,提升知识服务能力与水平。具体而言:深度参与并推动技术赋能的知识生产和再生产,推动知识的智能分发与多链条传播;构建知识服务共同体,营造全链条知识服务生态;推进契合知识服务转型的商业模式创新;推进面向知识服务转型的内部治理能力建设。

关键词： 人工智能   职业技术教育   交叉学科   校企合作  

摘要： 数字经济与人工智能驱动下,职业技术教育正向“生态性”转型。本文通过文献研究法分析国内外实践发现:德国“新双元制”通过企业主导课程设计缩短技术转化周期,欧盟借助区块链技术推动学分互认;国内依托“人工智能应用”就业育人项目深化校企合作,特色实践如智能康养专业群成效显著。然而,民办院校仍面临学科壁垒、校企合作浅层化及数据隐私风险等挑战。研究提出推动“AI + 微专业”标准化建设,探索区块链学分银行与第三方认证体系,并强化伦理规范与数据安全管理。未来需融合国际经验与本土实践,构建智能化、人本化的职业教育新范式,以应对技术迭代与教育生态重构的双重需求。Driven by the digital economy and artificial intelligence, vocational and technical education is transforming to “ecology”. This paper analyzes the practice at home and abroad through literature research and finds that the German “new dual system” shortens the technology transformation cycle through enterprise-led curriculum design, and the European Union promotes mutual credit recognition with the help of blockchain technology;Relying on the “artificial intelligence application” employment and education project in China, school-enterprise cooperation has been deepened, and characteristic practices such as intelligent health care professional groups have achieved remarkable results. However, private institutions still face challenges such as disciplinary barriers, shallow school-enterprise cooperation, and data privacy risks. The study proposes to promote the standardization of “AI micro-specialization”, explore the blockchain credit bank and third-party certification system, and strengthen the ethical norms and data security management. In the future, it is necessary to integrate international experience and local practice to build a new paradigm of intelligent and humanistic vocational education to meet the dual needs of technological iteration and education ecological reconstruction.