#人工智能# 现阶段，人工智能（AI）已成为规范前列腺磁共振成像（MRI）解释和优化放射医师检测前列腺癌（PCa）表现的一种重要手段。根据2017年进行的全球疾病负担研究，从1990年-2017年，PCa的发病率一直在稳步上升，从每10万人口30.5例提高到37.9例。因此，泌尿生殖系统放射学界已采用构建策略以满足前列腺MRI作为PCa筛查和早期检测工具的激增需求。现阶段，只有在不改变放射科医生的诊断准确性的情况下，简略方案的实施才是可行的。此外，研究一致表明，放射科医生的经验在影像学结果的解释中起着关键作用，在PCa的诊断中也起着关键作用。
2023-09-04发表于浙江省
2023-07-15发表于加利福尼亚
2023-06-10发表于上海
#人工智能#心脏疾病是全球最常见的死因之一，而左室射血分数（LVEF）是评估心脏功能的重要指标之一。然而，传统的LVEF评估方法往往依赖于主观的人工追踪，因此存在异质性和差异性。同时，由于临床限制，人工重复多次测量LVEF的做法也很少被采用。
近年来，人工智能技术的迅猛发展为解决这一问题提供了新的思路。人工智能算法可以自动评估LVEF，从而提高其精度和一致性。然而目前为止，采用盲法和随机对照试验，来验证其在医学应用上的安全性和有效性的人工智能技术仍然很少。
2023-05-14
#偏头痛# #我向chatGPT提问#，看看#人工智能#如何看待偏头痛治疗的#创新药物#的？
偏头痛是一种神经系统疾病，目前常用的治疗药物主要包括三类：预防药、急性治疗药和替代疗法。近年来，随着对偏头痛发病机制的深入研究，一些新型治疗药物也在不断涌现。以下是一些偏头痛领域的最新治疗药物：
#CGRP受体拮抗剂#：CGRP是偏头痛发病机制中的重要分子，CGRP受体拮抗剂可以通过阻断CGRP受体来预防和治疗偏头痛。目前已经有三种CGRP受体拮抗剂上市，分别是爱舒华（Erenumab）、阿扎布鲁单抗（Fremanezumab）和#依可利单抗#（Galcanezumab）。此外，还有一些正在研发中的CGRP受体拮抗剂，例如Eptinezumab和Atogepant。
钙离子通道阻滞剂：钙离子通道阻滞剂是一种治疗偏头痛的传统药物，目前正在研发中的钙离子通道阻滞剂包括#Lasmiditan#，该药物可以选择性地靶向5-HT1F受体，用于急性治疗偏头痛发作。
新型抗抑郁药：一些新型抗抑郁药，例如#Vortioxetine#和Trazodone，已经显示出对偏头痛的治疗效果。这些药物可能通过影响中枢神经递质系统来缓解偏头痛。
人源化单克隆抗体：#AMG 301#是一种人源化单克隆抗体，可靶向#内皮素受体A#（ETA）来预防偏头痛发作。该药物目前正在进行临床试验。
需要注意的是，以上药物仅为目前研究和应用比较广泛的一些新型药物，其他新型治疗药物和方法还在不断涌现，但需要进一步的研究和验证。在选择和应用药物时，需要根据患者的具体情况和症状来综合考虑，同时遵循临床指南和专家建议。
2023-05-02发表于上海
#我向chatGPT提问#，#人工智能##chatGPT#给出的答案：
#伯恩斯抑郁量表#（Burns Depression Checklist，BDC）确实有一个包含15个项目的版本，称为BDC-15。BDC-15是BDC的简化版本，仅涵盖了一些常见的抑郁症状，如情绪、认知、行为等。
关于BDC-15的信度和效度，目前尚无大量的研究结果。但是一些小型的研究表明，BDC-15具有良好的信度和效度，可以用于评估抑郁症状的严重程度。
例如，一项针对中国大学生的研究发现，BDC-15的Cronbach's alpha系数为0.88，表明其具有很好的信度。另外，该研究还发现，BDC-15的得分与另一种#抑郁#症状评估工具的得分呈现高度的相关性，表明其具有很好的效度。
虽然BDC-15的信度和效度目前仍需要进一步的研究验证，但是初步的研究结果表明，它可能是一种简单有效的自评量表，可用于评估抑郁症状的严重程度。需要注意的是，BDC-15仍然是一种#自评量表#，其结果受到受试者主观因素的影响，因此在使用时应注意其局限性。
2023-05-01发表于上海
#人工智能#人工智能(AI)和机器学习已经影响了科学和工程的几个领域。虽然人工智能是一个通用术语，用于研究、开发和调查任何表现出“智能行为”的计算机系统，机器学习是人工智能的一个特殊分支，系统在给定数据集中学习特定的统计模式，以预测新数据样本的行为。在人工智能中，通常关注的是“智能**”或具有灵活性和自主性的**。人工智能系统的例子，如专家系统、降维方法和概率模型，捕捉了数据集的一些重要方面。其中，机器学习系统通过训练算法识别和捕获给定数据集(即训练数据集)中的统计模式，提供了各种各样的算法和方法，特别适合于复杂的预测任务。机器学习的主要目标是能够在各种应用中识别新数据(测试数据)中的相似模式，包括分类、回归和聚类。
2023-04-27
2023-04-26发表于香港
2023-04-26发表于香港
2023-04-16发表于香港
#AI代替医生# #新英格兰杂志#明年会推出#人工智能#专刊——#NEJM AI#，其实是一个标志性事件，至少国际权威领域的专家都相信，就人工智能与人相比而言，人工智能无论知识面，判断力，都远远超过人类，而且随着发展，成本越来越低，也会比人的成本更低。对于基层，常规的小毛病而言，基本都可以用人工智能医生替代了。
当然，有人说打针吊水，该要护士吧，其实也未必，人工智能完成这些工作也是易如反掌。
还有人说，与病人及家属沟通，人类有温情，其实人工智能可以做到比人类更温情，现在还有#虚拟人#技术，可以在2个小时内做出一个与你一模一样的医生，包括外形，语言，表达方式等。就象现在抖音直播中，约1/6是虚拟人直播，并不是真了，虽然大家看到的仍然是真人一样。接下来，很多患者看病问诊，谁说就不能是#虚拟医生#呢？总之，技术发展无极限。
相信这一波人工智能技术能够解决医生短缺、医疗资源不足的难题。未来需要做的是以下一些工作：
1、对于每个病人而言，最佳的治疗方案是什么？人工智能可能不一定能完全解决这个问题，需要医生参与。
2、医生如何发出正确，合理，完整的指令，让人工智能做得更好! 就象汽车一样，你擅于开车，车子就是你的帮手，如果不擅于，车子可能会出车祸。
3、人工智能根据原理，它可能会胡编乱造信息，同时，对于特殊情况的识别也存在缺陷，未来需要医生解决这样的问题，避免人工智能的#车祸时间#
4、#多模态人工智能医生#。医生不仅仅是看病，其实充当了多模态角色，包括视触扣听不同的职能，还有查房，家属谈话，甚至还要画图演示。多模态人工智能技术才刚刚开始，而且成本极高，相信至少10年以上时间，才能实现#多模态#，仍然无法达到人类这样#全模态#，这可能是人类医生未来的核心竞争力。
以上是个人浅见，欢迎大家批评！
2023-04-10发表于上海
2023-04-12发表于上海
2023-04-10发表于上海
2023-04-10发表于上海
2023-04-10发表于上海
2023-04-10发表于上海
