亚洲精品久久无码2021,偷拍亚洲另类无码专区制服,亚洲欧美性都花花世界,国产熟女的精品视频大全,色偷偷2025免费视频观看,撅着大腚SXMV色香视频

文章信息

發(fā)表時間： 發(fā)表于《Interdisciplinary Medicine》期刊，2024年6月14號發(fā)表，卷號為3，無明確期號標(biāo)注，文章編號為INMD.20230056，DOI為 10.1002/INMD.20230056。

第一作者：Heying Xie，

單位為：上海市海軍軍醫(yī)大學(xué)長海醫(yī)院檢驗診斷科

通訊作者：劉善榮 教授，博士生導(dǎo)師，

單位為：海軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院實驗診斷科。

通訊作者簡介：劉善榮，海軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院實驗診斷科主任。博士后，主任醫(yī)師，教授，博士生導(dǎo)師。

國家自然科學(xué)杰出青年基金獲得者，擔(dān)任中華醫(yī)學(xué)會檢驗專業(yè)委員會分子診斷學(xué)組副組長、中國生物工程學(xué)會第六屆醫(yī)學(xué)生物技術(shù)專業(yè)委員會副主任委員，上海市醫(yī)師協(xié)會檢驗醫(yī)師協(xié)會副會長。先后入選國家教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃、上海市優(yōu)秀學(xué)科帶頭人計劃。獲上海市生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)獎，全國實驗醫(yī)學(xué)杰出青年獎，上海市自然科學(xué)牡丹獎，上海市科學(xué)技術(shù)進(jìn)步一等獎。

關(guān)鍵詞為：

artificial intelligence（人工智能）、big data（大數(shù)據(jù)）、clinical laboratory medicine（臨床檢驗醫(yī)學(xué)）

文章二維碼是：

引文格式為：H. Xie, Y. Jia, S. Liu, Interdiscip. Med. 2024, 2, e20230056. https://doi.org/10.1002/INMD.20230056              

文章解讀

一、研究背景

隨著人工智能（AI）技術(shù)在計算機科學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展，其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸深入，而臨床檢驗醫(yī)學(xué)作為為臨床診斷提供關(guān)鍵實驗室檢測結(jié)果（如免疫檢測、血液檢測、病原微生物檢測等）的學(xué)科，正面臨傳統(tǒng)檢測模式的局限 —— 臨床醫(yī)生常聚焦于個別檢測參數(shù)，忽略參數(shù)間關(guān)聯(lián)，導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)未被充分利用，且傳統(tǒng)統(tǒng)計方法難以處理海量復(fù)雜的臨床檢驗數(shù)據(jù)，無法充分挖掘其診斷潛力。在此背景下，將AI與臨床檢驗醫(yī)學(xué)結(jié)合成為趨勢，AI憑借高效分析處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集的能力，有望推動臨床檢驗在質(zhì)量、自動化及診斷準(zhǔn)確性上的提升，同時助力個性化精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展，為解決傳統(tǒng)檢測難以精準(zhǔn)診斷的問題提供新路徑。

二、本綜述要討論的核心問題或概念

核心問題：系統(tǒng)梳理AI在臨床檢驗醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用進(jìn)展，明確AI在該領(lǐng)域的具體實施場景、成效，同時分析AI應(yīng)用過程中面臨的挑戰(zhàn)，為 AI 更好地整合到臨床檢驗醫(yī)學(xué)提供全面參考。

核心概念：

人工智能（AI）：包含機器學(xué)習(xí)（ML）與非機器學(xué)習(xí)，ML又分為深度學(xué)習(xí)（DL）和非深度學(xué)習(xí)，可自主學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)模式并執(zhí)行檢測、分類等任務(wù)，在臨床檢驗中用于數(shù)據(jù)管理、檢測任務(wù)優(yōu)化、質(zhì)量控制（QC）及疾病診斷等。

臨床檢驗醫(yī)學(xué)（clinical laboratory medicine）：通過各類實驗室檢測手段（如血液常規(guī)、尿液常規(guī)、凝血功能檢測等）獲取數(shù)據(jù)，為疾病診斷、治療及預(yù)后評估提供依據(jù)的學(xué)科，是AI應(yīng)用的核心場景。

Clinlabomics（臨床檢驗組學(xué)）：融合臨床檢驗醫(yī)學(xué)與AI，從臨床檢驗數(shù)據(jù)集中提取大量特征數(shù)據(jù)，以挖掘更多臨床價值的創(chuàng)新概念。

三、結(jié)論與意義

結(jié)論：AI整合到臨床檢驗檢測中，能顯著推動個性化精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展，提升診斷準(zhǔn)確性，尤其對傳統(tǒng)實驗室檢測系統(tǒng)難以精準(zhǔn)診斷的患者有益；AI在臨床檢驗醫(yī)學(xué)的患者數(shù)據(jù)管理、檢測任務(wù)執(zhí)行、質(zhì)量控制及疾病診斷（如癌癥、心血管疾病、肝病、COVID-19等）中均展現(xiàn)出良好成效，可提高檢測效率、降低醫(yī)療成本。

意義：

理論意義：系統(tǒng)綜述AI在臨床檢驗醫(yī)學(xué)的應(yīng)用，明確相關(guān)概念與技術(shù)框架，為后續(xù)該領(lǐng)域的理論研究提供基礎(chǔ)。

實踐意義：為臨床檢驗實驗室引入AI技術(shù)提供具體參考（如不同AI 模型的適用場景），助力實驗室優(yōu)化工作流程、提升檢測質(zhì)量；同時為臨床醫(yī)生提供更精準(zhǔn)的診斷工具，改善患者診療效果，降低醫(yī)療負(fù)擔(dān)。

四、挑戰(zhàn)與未來機遇

挑戰(zhàn)：

技術(shù)與認(rèn)知層面：醫(yī)療從業(yè)者（如醫(yī)生、實驗室管理者）對 AI 算法了解有限，存在認(rèn)知壁壘；AI模型存在 “黑箱” 問題，數(shù)據(jù)可及性差、模型設(shè)計細(xì)節(jié)不公開，影響信任度；部分AI模型性能受數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)量影響，易出現(xiàn)擬合不足等問題。

數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)層面：不同臨床中心數(shù)據(jù)收集、檢測平臺存在差異（如條碼尺寸、試劑配方不同），缺乏開放數(shù)據(jù)接口與共享系統(tǒng)，形成 “數(shù)據(jù)孤島”；數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，增加AI分析難度。

倫理與管理層面：AI應(yīng)用涉及責(zé)任劃分、患者隱私保護(hù)等倫理問題；缺乏統(tǒng)一的AI系統(tǒng)指南，數(shù)據(jù)收集與分析流程不規(guī)范，制約AI推廣。

未來機遇：

技術(shù)融合：AI與第五代無線系統(tǒng)（5G）結(jié)合，可實現(xiàn)臨床檢驗自動化系統(tǒng)的遠(yuǎn)程管理，促進(jìn)檢驗結(jié)果的互聯(lián)互認(rèn)；云技術(shù)助力構(gòu)建開放協(xié)作的實驗室大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，支撐全國性檢驗數(shù)據(jù)交換與新型診斷模型開發(fā)。

應(yīng)用拓展：AI可納入傳統(tǒng)檢測中無異常的參數(shù)進(jìn)行診斷分析，進(jìn)一步提升診斷的全面性；在慢性疾病管理、早期疾病預(yù)測等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力可進(jìn)一步挖掘。

五、未來研究優(yōu)先方向

AI 模型優(yōu)化：針對現(xiàn)有模型 “黑箱” 問題，研發(fā)可解釋性更強的 AI 算法；優(yōu)化模型對不同來源、格式數(shù)據(jù)的適應(yīng)性，解決 “數(shù)據(jù)孤島” 導(dǎo)致的模型泛化能力不足問題。

數(shù)據(jù)體系建設(shè)：推動建立統(tǒng)一的臨床檢驗數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與共享機制，規(guī)范數(shù)據(jù)收集、存儲與傳輸流程；構(gòu)建多中心、大規(guī)模的臨床檢驗數(shù)據(jù)庫，為 AI 模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。

臨床落地與倫理規(guī)范：開展更多AI在臨床檢驗中的前瞻性研究，驗證其長期臨床價值；制定明確的AI應(yīng)用倫理準(zhǔn)則與責(zé)任劃分機制，平衡隱私保護(hù)與技術(shù)透明度，提升醫(yī)療從業(yè)者與患者對 AI 的信任度。

跨學(xué)科協(xié)作：加強計算機科學(xué)、臨床檢驗醫(yī)學(xué)、倫理學(xué)等多學(xué)科合作，推動AI技術(shù)與臨床需求深度融合，開發(fā)更貼合實際應(yīng)用場景的AI工具。

六、總結(jié)

該綜述圍繞AI在臨床檢驗醫(yī)學(xué)的整合展開，首先闡述研究背景，指出傳統(tǒng)臨床檢驗的局限與AI應(yīng)用的必要性；接著明確核心問題與概念，界定AI在該領(lǐng)域的應(yīng)用范疇；隨后從患者數(shù)據(jù)管理、臨床檢驗任務(wù)、質(zhì)量控制、疾病診斷四個維度，詳細(xì)梳理AI的應(yīng)用進(jìn)展與成效；進(jìn)而分析AI應(yīng)用面臨的技術(shù)、數(shù)據(jù)、倫理等挑戰(zhàn)，并提出與5G、云技術(shù)融合等未來機遇；最后給出模型優(yōu)化、數(shù)據(jù)體系建設(shè)等未來研究優(yōu)先方向。整體而言，綜述全面呈現(xiàn)了AI在臨床檢驗醫(yī)學(xué)的 “現(xiàn)狀 - 挑戰(zhàn) - 未來”，強調(diào)AI對推動個性化精準(zhǔn)醫(yī)療、提升診斷質(zhì)量的重要作用，為該領(lǐng)域的發(fā)展提供了清晰的路徑。