关键词： 孕产妇   尿失禁   人工智能   聊天机器人   语言模拟器   盆底肌训练   健康教育  

摘要： 目的基于人工智能语言模拟器构建孕产妇尿失禁健康咨询和健康教育类聊天机器人干预方案,并评估临床应用效果。方法研究小组基于文献研究、组内讨论初步构建方案初稿,通过专家会议法论证并完善内容。人工智能专家在方案指导下基于提示学习理论反复调试和训化人工智能语言模拟器,完成聊天机器人的开发。将170例孕产妇随机分为干预组和对照组各85例。对照组采用常规健康指导模式,干预组在其基础上使用聊天机器人。分别于干预前、干预12周以及产后4周使用尿失禁症状问卷简表、妊娠期尿失禁知识问卷、系统可用性问卷进行效果评价。结果干预组82例、对照组83例孕产妇完成研究。干预组尿失禁发生率及严重程度显著低于对照组(均P<0.05),尿失禁知识水平显著高于对照组(P<0.05);聊天机器人系统可用性总分为82.96±3.13。结论基于人工智能语言模拟器构建的健康咨询和健康教育类聊天机器人可用性良好,有助于提高孕产妇尿失禁知识水平,降低尿失禁发生率和严重程度。

关键词： 胃癌   人工智能   图像组学   肿瘤微环境  

摘要： 胃癌是全球常见的恶性肿瘤,早期症状不明显,导致大多数患者确诊时已处于晚期,预后较差。近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术在胃癌的图像组学应用中展现出巨大潜力。AI技术通过深度学习算法自动识别内镜图像和视频中的早期病变,可提高筛查效率与准确率;在病理学中,AI能自动分析组织切片,检测癌前病变和肿瘤,并量化病理特征,预测分子分型;在影像组学中,AI结合计算机断层扫描、磁共振成像等影像数据,可非侵入性评估肿瘤的分期、预后及治疗反应,并探索肿瘤微环境的复杂性与免疫反应。AI技术推动了胃癌精准医疗的发展,但仍面临数据标准化、隐私保护、伦理规范化等挑战。本文旨在概述AI技术在胃癌内镜学、病理学、影像组学等图像组学中的应用进展。

关键词： 医学影像   人工智能   数据库   算法   模型  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的飞速发展,医学影像与AI的结合正推动医疗领域的深刻变革。本文梳理了中国医学影像AI的最新进展,并从政策引导、数据支撑、模型创新以及临床应用等方面进行深入分析,同时探讨了未来发展趋势。未来医学影像AI的发展将聚焦于复合型人才的培养、伦理法规的完善和新技术的突破,以推动医学影像AI在疾病诊疗中的更广泛应用。

关键词： 编辑   人工智能   角色重塑   应对策略  

摘要： 人工智能(AI)已经成为新时代背景下的核心驱动力,随着这一智能技术的发展,编辑行业发生了根本性的转变。AI技术虽然无法完全取代编辑的地位,但是对编辑工作带来了很大的影响,为了能够更好地应对这一变化,编辑需要基于AI的发展进行角色和能力方面的重塑。基于此,本文阐述了AI的优势和不足,分析了其对编辑工作的影响,从角色重塑、能力重塑、战略实践、外围探索等方面,提出编辑的角色重塑与应对策略。

关键词： 乳腺肿瘤   人工智能   多模态超声   自动乳腺全容积成像   深度学习  

摘要： 目的探讨基于单独B型(B-mode)、应变弹性成像(strain elastography,SE)、自动乳腺全容积成像(automated breast volume scanner,ABVS)、联合B型和SE(B-mode+SE)、联合B型和ABVS(B-mode+ABVS)、联合SE和ABVS(SE+ABVS)以及联合B型、SE和ABVS(B-mode+SE+ABVS)图像所构建的不同深度学习(deep learning,DL)模型对辅助诊断乳腺良恶性肿块的效能。方法回顾性分析2021年8月至2023年8月在华中科技大学协和深圳医院超声科进行乳腺肿块超声检查的病例。对所纳入的病例的超声图像进行数据预处理,包括肿块范围、感兴趣区分割和数据增强。将图像输入多模态交互融合模型训练,运用DL的方法,构建鉴别乳腺良恶性肿块的7种DL模型,分别是B-mode-DL、SE-DL、ABVS-DL、B-mode+SE-DL、B-mode+ABVS-DL、SE+ABVS-DL和B-mode+SE+ABVS的多模态DL(Mutimodal-DL)模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)对DL模型的诊断效能进行评价。结果纳入508例病例,采用简单随机抽样方法分为训练集284例(良性250例,恶性34例)和测试集224例(良性199例,恶性25例)。7种DL模型中,Multimodal-DL模型诊断乳腺良恶性肿块的准确度、敏感度和特异度均最高,分别为95.4%、95.2%和95.5%,与其他模型比较差异均具有统计学意义(均P<0.05);AUC和Youden指数也最高,分别为0.955和0.907。结论基于多模态超声图像所建立的DL模型对乳腺良恶性肿块的鉴别效果最好。

关键词： 智能制造   专创融合   高职院校   创新创业创造  

摘要： 随着人工智能在智能制造领域的应用扩大,对创新型复合人才的需求日益迫切。在智能制造类专业开展专创融合教育,对行业新产品、新技术的开发和地方产业的创新驱动发展具有重要意义。目前,专创融合教育还有存在认知偏差、教育体系不完善、师资团队建设不足和实践环节薄弱等方面问题。可以从公共基础课程、专业基础课程、专业核心课程和专业拓展课程优化课程体系架构,通过校内师资、校外导师建设专创融合师资队伍,用专创融合实践组织、专创竞赛活动、“产教创”融合平台共同搭建实践教育平台,以全面提升智能制造类专业学生的创新创业创造能力,促进智能制造行业创新驱动发展。

关键词： 机械加工   智能制造   生产线   中小企业  

摘要： 针对中小企业在机械设备加工领域所遇到的劳动成本高企及自动化、信息化改造不足的双重挑战,本研究集中在Ethernet/IP工业以太网协议的基础上,成功设计出一套集成化的智能制造生产线控制系统。此举不仅对中小型机械加工厂在成本效率方面的压力提供了缓解,同时推动了智能化和信息化的同步实施。通过深入分析,本研究着重于电气控制系统的优化,并对系统的硬件组成及软件功能进行了详细介绍。同时,本研究还透彻地解读了生产线控制系统中关键的技术要素。经过对系统两年以上的测试验证,证明该生产线具备良好的适应性和技术稳定性。其硬件连接直观高效,软件界面实用性强。系统在经济效益方面表现突出,成本性价比高,从而体现出在这一行业推广的潜力,并成为改善中小机械加工行业生产的先进解决方案。

关键词： 职业安全健康   人工智能   职业安全与健康   整车制造商   汽车零部件供应商   比利时   意大利  

摘要： 2024年年底,欧盟职业安全健康局发布了一份AI应用对职业安全健康影响的最新研究报告,其中,通过比较分析比利时一家大型整车制造商(以下简称“比利时公司”)和意大利一家较小的一级汽车零部件供应商(以下简称“意大利公司”)的不同经验,探讨数字技术和基于人工智能的工人管理(以下简称AIWM)系统,如何在不同的组织环境中影响职业安全与健康(以下简称OSH)。

关键词： 人工智能   眼科   真实世界   深度学习   挑战   解决方案  

摘要： [目的/意义]人工智能(AI)技术的迅速发展带来了眼科诊断模式的新变革,但其在真实世界应用中仍然面临着诸多挑战。探索眼科AI在临床部署和应用中的挑战及相应的解决方案具有重要的现实意义。[方法/过程]通过文献综述梳理眼科AI的应用现状,总结眼科AI在真实世界应用中所面临的挑战及可能的解决方案。[结果/结论]眼科AI诊断在真实世界应用中存在数据缺乏与标注困难、准确性偏低及可靠性差等技术难关、面临医患信任度低、伦理与法规问题等诸多挑战。为了克服数据资源的短缺,我们可以采取建立数据共享平台、利用生成数据和增强学习技术等策略来丰富AI模型的训练数据。同时,为了提升医患对AI模型的信任,可以开发更高效的算法模型,整合多源数据进行训练,并加强对医疗人员的AI技术培训。此外,制定和完善相关法律法规及行业标准,建立详尽的数据隐私保护措施,对于填补AI监管的空白至关重要。

关键词： AIGC   人工智能   平台建设   融媒转型  

摘要： 人工智能生成内容(AIGC)技术已成为推动广电行业创新的重要力量,在节目生产流程的自动化和智能化方面展现出巨大潜力。本文旨在探讨北京广播电视台在AIGC技术应用上的思考,包括AI生产力工具开发、统一AI基础底座建设以及AI技术在广电行业的应用和重构。