人工智能辅助裁判系统的性质与进路

司法信息化建设迈进了新的阶段,人工智能辅助裁判系统已然成为司法改革中智慧法院建设的象征。人工智能辅助裁判系统在大幅度提升司法效率的同时,对司法裁判势必有一定影响。依据法律现实主义的思想,人工智能对于法官裁判更多的是工具性的价值,无法遮蔽法官裁判时受前见的影响。法官在使用人工智能辅助裁判系统的过程中,应保持反思性的思考,审视并评价影响裁判的诸多要素,以化解人工智能对法官前见可能造成的影响。

基于人工智能的高校计算机专业教学辅助系统设计与研究

文章依据计算机专业教学特点,设计了一套基于人工智能的教学辅助系统。系统综合运用本体建模、复杂网络分析、深度强化学习、自然语言处理、知识图谱推理等技术,实现了课程知识表示、学习路径优化、交互式辅导、智能评估反馈等功能。

人工智能辅助诊断系统与计算机辅助阅片系统在子宫颈癌筛查中应用的对比观察

目的对比观察人工智能(AI)辅助诊断系统与计算机辅助阅片系统(TIS)在子宫颈癌筛查中的应用价值。方法选择25000例份宫颈液基薄层细胞涂片,按TBS-2014对宫颈细胞进行分类,分别采用“AI辅助+人工复核”、“TIS辅助+人工复核”阅片,计算两种阅片方式在子宫颈癌筛查中的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值,比较两种阅片方式筛查结果与病理结果的一致性,并比较两种阅片方式筛查结果的灵敏度和特异度。结果“AI辅助+人工复核”与“TIS辅助+人工复核”两种阅片方式在子宫颈癌筛查中的灵敏度分别为90.40%、89.94%,特异度分别为99.43%、99.39%,阳性预测值分别为92.30%、91.78%,阴性预测值分别为99.28%、99.24%。“AI辅助+人工复核”、“TIS辅助+人工复核”阅片筛查结果与病理结果的一致性均较好(Kappa值分别为0.907、0.902),但两种阅片方式筛查结果的灵敏度、特异度比较差异均无统计学意义(P均>0.05),二者灵敏度一致性较好(Kappa值=0.752)、特异度一致性一般(Kappa值=0.539)。结论“AI辅助+人工复核”与“TIS辅助+人工复核”阅片在子宫颈癌筛查中均表现出较高的灵敏度和特异度,且其筛查结果与病理结果的一致性较好,均可作为临床辅助阅片的手段。

人工智能消化内镜系统辅助结肠息肉诊断的临床应用及影响因素分析

目的:探讨人工智能消化内镜系统辅助诊断对结肠息肉检出情况的影响。方法:回顾性分析2022年10月—2023年10月在安徽医科大学第一附属医院进行内镜检查的150例息肉初筛高危患者的临床资料及检测结果。根据患者意愿,81例接受“影诺鹰眼”人工智能消化内镜系统辅助无痛结肠镜检查,69例接受普通无痛结肠镜检查。比较两种检查方法对结肠息肉的检出率,分析影响检出率的相关因素。结果:结肠息肉总检出率54.00%(81/150),接受无痛结肠镜检查患者的检出率为44.93%(31/69),低于人工智能消化内镜系统辅助无痛结肠镜检查的61.73%(50/81)。检出组患者年龄、男性占比、BMI、有慢性腹泻或便秘症状者占比、有肠道息肉史者占比、肠道准备评分、人工智能消化内镜系统使用率均高于未检出组。Logistic回归分析显示,受检者的年龄及是否使用人工智能消化内镜系统是结肠息肉检出率的独立影响因素,年龄、肠道准备评分和退镜时间是影响人工智能消化内镜系统检出率的独立影响因素。结论:高龄、肥胖、肠道息肉史、慢性腹泻或便秘人群是结肠息肉高发人群,应加强结肠息肉检查;使用“影诺鹰眼”人工智能消化内镜系统辅助检查、提高肠道准备评分、延长退镜时间有助于提高结肠息肉的检出率。

基于大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统

针对塔里木油田产运储销信息化方面的不足以及核心智能应用的缺乏,创新性提出深度融合大数据和人工智能技术的油田智能分析辅助决策子系统开发思路,利用大数据和人工智能技术,通过数据收集、数据清洗和数据变换,全面收集和精准分析油田生产过程中产生的大量数据。在产运储销平衡模块中,拟使用长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络处理和分析动态数据,采用随机森林(Random Forest, RF)构建模拟预测模型,使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化目标结果。油田智能分析辅助决策子系统在线诊断模块使用基于阈值的异常检测自编码器模型,实时监测设备运行状态。应急救援在线训练模块采用决策树构建决策支持模型,提供智能决策支持。基于大数据和人工智能的油田智能分析辅助决策子系统打破了传统油田生产管理的局限性,提高了整体运营效率和资源利用效率,为油田行业的智能化发展提供了新的思路和方法。

后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统的临床应用场景探索

目的:基于临床验证性研究,探索后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统(AI-ADS)潜在的临床应用场景。方法:回顾性收集了来自三家医院的1049例胸部CT扫描数据,包括400例胸部CT表现正常的病例、233例新冠肺炎病例和416例其他社区获得性肺炎病例。六名高年资放射科医师参与了数据标注工作。采用敏感度、特异度、Dice系数和受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估人工智能系统在相应场景中的性能表现。结果:AI-ADS基于胸部CT识别各类型肺炎、细菌性肺炎、新冠肺炎、其他病毒性肺炎和其他社区获得性肺炎的AUC分别为0.968、0.983、0.992、0.941、0.958,检测各种肺炎的敏感度均超过0.90;鉴别病毒性肺炎和非病毒性肺炎的AUC达到0.950,敏感度为0.885,特异度为0.910;在新冠肺炎和其他社区获得性肺炎测试集中分割肺炎区域的平均Dice系数分别达到0.851和0.753。结论:AI-ADS在肺炎的检测预警、病灶定量分析以及鉴别诊断方面具有良好的性能,具备了后疫情时代的多场景应用价值。

超声人工智能辅助诊断系统在最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节诊断中的应用价值

目的探讨超声人工智能(AI)辅助诊断系统对最大径≤2 cm的乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类乳腺结节的诊断价值。方法回顾性分析2020年5月至2022年10月于上海中医药大学附属曙光医院进行超声检查并诊断为BI-RADS 4类乳腺结节的204例患者共210个最大径≤2 cm结节的二维超声图像。以术后病理结果为金标准,评价常规超声和AI系统(风险评分值阈值设为0.65、0.70)对最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节良恶性的诊断效能。结果210个乳腺结节中良性结节94个,恶性结节116个。高年资超声医师常规超声检查诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为92.24%,特异度为75.53%,准确度为84.76%;AI系统(阈值0.65)诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为92.24%,特异度为71.28%,准确度为82.86%;AI系统(阈值0.70)诊断乳腺结节良恶性的灵敏度为90.52%,特异度为79.79%,准确度为85.71%。AI系统(阈值0.70)诊断BI-RADS 4a类结节的准确度高于常规超声和AI系统(阈值0.65)(79.41%vs 77.94%、75.00%)。高年资超声医师通过常规超声对最大径≤1 cm的结节诊断准确度最高,为86.36%,AI系统(阈值0.65)及AI系统(阈值0.70)准确度分别为81.82%、84.09%。结论超声AI辅助诊断系统可辅助鉴别诊断最大径≤2 cm的BI-RADS 4类乳腺结节的良恶性。

基于UTAUT模型的医生人工智能辅助诊疗系统采纳意愿研究

目的探究医生对人工智能辅助诊疗系统(aided diagnosis and treatment system,ADTS)的采纳意愿及其影响因素,厘清ADTS推行的重要环节,进而提出优化技术、管理的建议。方法在整合型技术接受使用模型的基础上添加感知风险、认知信任、法律监管等因素设计问卷,在预调研修正后对226份正式回收问卷数据进行信度和效度分析、假设检验、结构方程模型拟合,得到医生ADTS采纳意愿关系链模型。结果绩效期望、认知信任、社会影响对医生的行为意愿产生直接正向影响,其中社会影响的作用效果最大;促成因素、法律监管等存在间接影响。研究还发现,使用过ADTS的医生在绩效期望、努力期望、学习适应性等多方面赋分较高。结论落实ADTS应用应重视培训科普、建立运维体系、完善风险责任规制,需要多方合力。

基于人工智能的智慧体育训练辅助系统设计

随着人工智能和科技产业的迅速发展,智能体能训练设备愈发重要,旨在提高运动员技能、改进训练方式和改进运动技巧。为此,我们使用AIOT传感技术搭建了专门针对体育训练的实时监控网络。系统包括红外线传感器、三维加速传感器、心率带、脉搏探测器和温度感应部分等,用以收集训练者的心率、呼吸速率等生理信息。利用AI算法建立体能与训练强度的关联模型,实施实时的训练强度监测。实验结果证实,系统运行稳定,其负载与吞吐量均在预期范围内,达成了设计目标。

基于生成式人工智能的电力企业档案智能辅助决策系统设计与应用

档案作为电力企业重要的信息资源,对企业决策具有重要意义。随着智能技术的发展,档案服务智慧化和智能化成为档案工作的必然要求。为此,论文将生成式人工智能技术应用于决策服务场景,开发了电力企业档案智能辅助决策系统,设计了情报简报自动生成、档案知识库、智能问答、数据大屏、一站式智能检索、信息识别与自动分类等功能,并探讨了生成式人工智能在电力企业档案智能辅助决策系统中的应用要点,旨在促进电力企业档案价值的充分开发,实现企业决策的提质增效。

基于人工智能技术的输电线路专家辅助决策系统设计应用

将人工智能技术运用到输电线路咨询决策中,建立涵盖大量已建输电线路关键技术经济指标及其影响因素的大数据资源库,进而利用人工智能方法构建指标预测算法模型,并利用设计经验对模型进行优化完善,在此基础上开发一套输电线路专家辅助决策系统,实现对输电线路关键技术经济指标的预测与评价,为输电线路建设决策提供参考。

基于Hill分级建立胃食管阀瓣功能自动评估的人工智能辅助系统

目的利用深度学习技术开发基于Hill分级的人工智能模型,提升内镜医师对食管胃连接部形态的分类效率和准确性。方法本研究采集了4个数据集,包括总计1143张胃食管瓣膜(Gastroesophageal Flap Valve,GEFV)图像和17个胃镜视频,涵盖HillⅠ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级的GEFV图像。图像经过预处理和增强,利用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer架构的预训练模型进行迁移学习。评估模型性能时,考量准确度、精准度、召回率、F1得分等指标,并将其与内镜医师在不同阈值下的预测准确性进行对比。为增强模型透明度,采用多种可解释性分析技术,包括t-SNE、梯度加权分类激活映射(Grad-CAM)和SHAP技术。最终,模型被转化为开放神经网络交换(ONNX)格式,并部署到多种设备终端上,以实现GEFV形态的实时Hill分级。结果EfficientNet-Hill模型的性能表现超越了其他6种CNN和Transformer模型,在外部测试集上的准确度达83.32%,略低于高级内镜医师(86.51%),但高于初级内镜医师(75.82%)。另外,该模型在精准度、召回率和F1得分方面分别可达84.81%、83.32%和83.95%。模型在多终端设备部署后实现了超过50fps的实时自动Hill分级。结论利用深度学习构建EfficientNet-Hill人工智能模型,实现了针对GEFV形态的自动Hill分级,能够辅助内镜医师提升内镜下分级的诊断效率和准确性,促进Hill分级纳入常规内镜报告和全球胃食管反流病评估中。

基于广电技术及人工智能的图书编辑辅助系统研究

随着人工智能技术的不断发展,图书编辑工作迎来了新的机遇与挑战。基于此,本文首先探讨广电技术在图书编辑工作中的应用现状,继而分析和研究基于人工智能的图书编辑辅助系统,包括数据挖掘、自然语言处理、机器学习等技术模块,能够为编辑工作提供智能化的写作指导、内容编辑、格式调整等功能。最后,展望人工智能在未来图书编辑领域进一步的应用前景。

人工智能电子阴道镜辅助诊断系统在宫颈癌筛查中的价值

目的分析人工智能(AI)电子阴道镜辅助诊断系统(简称AI电子阴道镜)在宫颈癌筛查中的价值。方法收集2023年1月至12月在广西壮族自治区妇幼保健院宫颈疾病诊治中心行阴道镜检查的214例患者,以病理结果为金标准,统计传统阴道镜、AI电子阴道镜的阳性检出率,并分析两者检查结果与病理结果的一致性。结果病理结果显示,宫颈上皮内瘤变(CIN)111例,CIN243例,CIN3115例,宫颈癌45例。AI电子阴道镜的阳性检出率为94.86%(203/214),与病理结果有较好的一致性(Kappa=0.851,P<0.001);传统阴道镜的阳性检出率为83.64%(179/214),与病理结果的一致性一般(Kappa=0.561,P=0.010)。结论AI电子阴道镜可以提高阳性检出率,与病理结果的一致性较高,有较好的临床应用前景,值得推广。

人工智能影像辅助诊断系统阅片在鉴别肺结节性质中的价值分析

目的探究人工智能影像辅助诊断系统阅片在鉴别肺结节性质中的价值,为临床诊断肺结节疾病提供参考依据。方法回顾性分析北大医疗潞安医院2022年6月至2023年6月收治的82例肺结节患者的临床资料,所有患者均接受电子计算机断层扫描(CT)检查,获得的CT图像进行人工阅片和人工智能影像辅助诊断阅片,并进行定性诊断。以病理检查为金标准,分析比较两种阅片方式对肺结节的检出情况及两种阅片方式对肺结节良、恶性的诊断效能。结果82例肺结节患者中共检出245个结节,其中结节直径<5 mm者154个,5 mm≤结节直径≤10 mm者66个,结节直径>10 mm者25个。与人工阅片相比,人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节直径<5 mm、5 mm≤直径≤10 mm的检出率升高;与人工阅片相比,人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节恶性的诊断特异度降低,灵敏度、阴性预测值均升高(均P<0.05)。结论人工智能影像辅助诊断系统阅片对肺结节的检出率更高,并且诊断灵敏度、阴性预测值较高,但其特异度较低,因此会存在一定的假阳性率,建议临床上将两种阅片方式进行结合,以提高对肺结节的诊断准确性。

基于人工智能的中医辅助诊断系统

构建中医辅助诊断系统,综合运用人工智能中的自然语言处理、专家系统、模糊数学、集合论等方法,为中医辅助诊断的研究及应用提供参考,为探讨基于人工智能的中医辅助诊断系统的研制提供思路。中医作为中国传统医学的重要组成部分,具有悠久的历史和丰富的理论体系。

保定市3个县农村妇女人工智能辅助宫颈癌筛查结果分析

目的分析保定市2021年人工智能宫颈癌筛查项目的筛查数据,了解保定市人工智能辅助宫颈癌筛查效果及存在问题,为改进农村妇女人群宫颈癌防治工作提供依据。方法收集2021年保定市3个县宫颈癌筛查的35~64岁农村已婚妇女筛查资料,分析癌前病变和宫颈癌筛查情况。结果人工智能辅助宫颈癌筛查中细胞学阳性人数为863例,阳性检出率为7.94%。此外,542例细胞学阳性的妇女接受了阴道镜检查,结果显示低度病变18例,高度病变20例,宫颈癌1例。保定市三个县2019,2020,2021年的AUSCS+、低度病变和高度病变检出率差异有统计学意义(χ^(2)=858.90,P<0.001;χ^(2)=14.28,P=0.003;χ^(2)=10.75,P=0.013)。结论人工智能在宫颈癌筛查项目工作有一定的作用,但是还存在异常病例失访较多等问题,保定市宫颈癌的筛查防控工作有待进一步改进提高。

人工智能超声辅助诊断系统联合超声造影对ACR TI-RADS 4类结节的诊断价值

目的分析人工智能超声辅助诊断系统(AI-UADS)联合超声造影对ACR TI-RADS 4类结节的诊断价值。方法选取我院经手术病理证实的甲状腺结节患者84例,共92个结节,均为ACR TI-RADS 4类,其中恶性结节17个,良性结节75个,比较AI-UADS与超声造影单独及联合对ACR TI-RADS 4类良恶性结节的诊断效能。结果超声造影准确诊断恶性结节14个,良性结节61个,诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为82.35%、81.33%、81.52%、50.00%、95.31%;AI-UADS准确诊断恶性结节15个,良性结节62个,诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为88.24%、82.67%、83.70%、53.57%、96.88%;二者联合准确诊断恶性结节14个,良性结节70个,联合诊断甲状腺恶性结节的灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为82.35%、93.33%、91.30%、73.68%、95.89%。AI-UADS联合超声造影诊断甲状腺恶性结节的特异度和阳性预测值均高于单独诊断,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论AI-UADS和超声造影对甲状腺ACR TI-RADS 4类良恶性结节均具有较好的诊断效能,二者联合应用可有效提高诊断特异度和阳性预测值。

基于人工智能的甲状腺超声诊断辅助教学系统

针对超声诊断教学资源分布不均、学习成本高等诸多问题,以甲状腺超声诊断教学为例,提出了建设基于人工智能的甲状腺超声诊断辅助教学系统。首先论述构建该系统的关键技术并对系统功能进行具体描述,重点阐述了通过人工智能构建的甲状腺结节超声诊断模型在辅助教学中的临床价值。该系统推动了超声诊断教学的变革,提供了学生自主学习的渠道,有利于促进标准化超声培训方式的形成。

人工智能超声辅助诊断系统联合血清miR-211鉴别诊断甲状腺结节的临床价值

目的探讨人工智能超声辅助诊断系统(以下简称AI超声系统)联合血清miR-211鉴别诊断良恶性甲状腺结节的临床应用价值。方法选取我院经病理证实的甲状腺结节患者203例(良性146例,恶性57例,均为单发),术前均先行AI超声系统检查评估结节良恶性,再分别由1名高年资超声医师和1名低年资超声医师评估结节良恶性;检测并比较良恶性甲状腺结节血清miR-211的差异。分析AI超声系统及不同年资超声医师诊断结果与病理结果的一致性,计算并比较其诊断效能。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析血清miR-211鉴别良恶性甲状腺结节的诊断效能,比较AI超声系统联合血清miR-211与其单独应用的诊断效能。结果AI超声系统诊断良性结节119例,恶性结节84例,与病理结果的一致性一般(Kappa=0.627,P<0.01),其准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为82.76%、92.98%、78.77%、63.10%、96.64%;高年资超声医师诊断恶性结节124例,恶性结节79例,与病理结果的一致性一般(Kappa=0.607,P<0.01),其准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为82.27%、87.72%、80.13%、63.29%、94.35%;低年资超声医师诊断良性结节105例,恶性结节98例,与病理结果的一致性较差(Kappa=0.470,P<0.01),其准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别73.89%、89.47%、67.81%、52.04%、94.29%。三者诊断准确率、特异度比较差异均有统计学意义(均P<0.05);其中AI超声系统和高年资超声医师诊断准确率、特异度均高于低年资超声医师(均P<0.05)。恶性结节血清miR-211高于良性结节,差异有统计学意义(Z=7.807,P<0.05)。ROC曲线分析显示,血清miR-211鉴别诊断良恶性甲状腺结节的曲线下面积为0.853,诊断准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为84.24%、89.47%、82.19%、66.23%、95.24%。AI超声系统联合血清miR-211鉴别诊断良恶性甲状腺结节的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为90.15%、89.47%、90.41%、78.46%、95.65%,联合应用的诊断准确率、特异度、阳性预测值均高于AI超声系统和血清miR-211单独应用,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论AI超声系统在良恶性甲状腺结节鉴别诊断方面具有较好价值,其与miR-211联合应用可提高诊断准确率、特异度及阳性预测值。