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。

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。

肿瘤人工智能辅助决策系统与真实临床决策在直肠癌治疗方案一致性的研究

对比人工智能辅助决策系统与临床医生在直肠癌治疗方案(术后放化疗)选择的一致性,探讨其临床应用价值。方法 收集2010年1月至2022年7月就诊于新疆军区总医院的141例直肠癌患者的临床资料,将所有入组患者的信息录入百洋肿瘤决策支持系统得出相应治疗方案,所输出方案若包含临床实际治疗方案界定为一致,否则被列为不一致组。用 Microsoft Excel 对入组患者的病例特征进行描述性统计,采用 SPSS 25.0 软件通过卡方检验及logistic 回归模型进行一致性影响因素的统计分析。结果 本研究总体一致率为66.67%,通过卡方检验按照性别、年龄、BMI、组织学分级及肿瘤分期对两种决策方法的一致性进行亚组分析,发现组织学分级(P<0.01)、肿瘤分期(P<0.001)与人工智能辅助决策系统和临床医生决策之间的一致性具有相关性。Logistic回归模型显示:肿瘤分期是方案一致性的独立影响因素。结论 人工智能辅助决策系统根据入组直肠癌患者的病例资料所推出的治疗方案与临床医生实际选择的治疗方案有着较高的一致性,具有一定的临床应用潜能。

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。

CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断价值评估

目的评估超声肝脏造影报告及数据管理系统(CEUS LI-RADS)联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断价值。方法选取88例肝细胞肿瘤患者,均通过CEUS LI-RADS评估肝细胞肿瘤的良性与恶性,根据CEUS LI-RADS结果采用人工智能辅助决策模型进行诊断,比较CEUS LI-RADS和人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的单独诊断结果与联合诊断价值,并分析CEUS LI-RADS在不同病理特征肝细胞肿瘤诊断中的价值。结果CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对肝细胞癌的诊断灵敏度、准确度高于单一方案诊断,漏诊率低于单一方案诊断,差异均具有统计学意义(P<0.05)。肝细胞肿瘤<5 cm的阳性患者和阴性患者CEUS LI-RADS分类LR-1~LR-3、LR-4、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。肝细胞肿瘤≥5 cm阳性患者和阴性患者LR-1~LR-3、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。不同分化程度肝细胞癌患者CEUS LI-RADS分类LR-3、LR-5之间有显著差异(P<0.05)。结论CEUS LI-RADS联合人工智能辅助决策模型对于肝细胞癌诊断准确度、灵敏度较高,可有效提高肝细胞癌诊断效能,降低漏诊率。

人工智能在计算机辅助电子商务决策中的应用

该文探讨了人工智能(AI)在电子商务决策中的应用,重点分析了AI在决策支持系统构建中的核心作用,通过处理用户与市场数据,实现智能化决策;阐述了系统构成及AI在各环节的应用,如智能推荐、库存管理、市场预测和客服,旨在提升企业效率和用户体验。

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。

人工智能辅助决策系统在医院网络信息化中的应用与价值探析

随着信息技术的快速发展,人工智能辅助决策系统在医院网络信息化中扮演着越来越重要的作用。本文主要分析了人工智能辅助决策系统在医疗服务中的运用,并讨论了其对提高诊断精度、优化医疗流程以及提升医疗质量等方面的重大价值,探讨了人工智能辅助决策系统在医院网络信息化中的实施策略和挑战。

人工智能辅助决策系统在医疗设备中的运用研究

运用人工智能辅助决策系统,辅助医生快速、准确地完成诊疗工作,提高手术质量及效率。通过大量的病灶影像数据积累和神经网络训练从海量影像数据中提取病灶特征,得到应用于病灶识别与定位环节的深度神经网络模型,实现构建特定疾病的全自动智能化辅助诊断系统。根据人工智能辅助决策系统的效用评估,人工智能辅助决策系统能有效提升手术诊疗的智能化、规范化、精准化,提高诊疗效率和准确性。人工智能辅助决策系统的运用,有助于缓解优质医疗资源不足的问题,提升医疗机构诊疗水平,对微创手术具有重要的临床应用价值。

肺结核病人工智能辅助诊断系统微信小程序的开发和应用

目的探索构建基于智能手机微信小程序的肺结核病在线智能辅助诊断系统,提高肺结核病诊断的准确率和效率。方法采用C5.0决策树算法,从汕头市结核病防治所2018年1月至2020年12月3174份结核门诊病案资料中,挖掘高价值的肺结核病诊断决策规则,建立诊断预测模型,进而开发肺结核病人工智能辅助诊断系统,并对其在肺结核病诊断中的准确性进行评估。结果2559例训练样本中通过数据挖掘出对肺结核病诊断具有显著价值的决策规则8条,置信度在77.49%~99.81%之间;对3174个研究对象中随机抽取的20%验证样本(肺结核确诊病例403例和非结核其他病例212例)进行验证,以原诊断为金标准,系统诊断的敏感度为94.79%(382/403)、特异性为96.23%(204/212)、准确性为95.28%(586/615)。结论基于智能手机微信小程序的肺结核病智能辅助诊断系统可作为肺结核病的在线辅助诊断工具,提高了肺结核病诊断的质量和效率。

基于人工智能技术的无人机城市应急救援决策辅助系统设计

无人机在城市应急救援过程中,可以快速到达事故发生的现场,对现场相关情况进行基础的调查,帮助救援人员根据现场情况进行救援方案的初步设计,做好救援设施等必需品的准备。在处理解决城市中的一些突发的公共安全事故时可以用到基于人工智能技术的无人机城市应急救援决策辅助系统,也可以用于帮助实施应急救援决策。

数字化转型下铁路客运营销辅助决策系统研究

随着数字化技术的不断进步,铁路客运行业迎来了前所未有的发展机遇。本文研究了在数字化转型框架内,构建铁路客运营销辅助决策系统,并分析大数据、人工智能和物联网等前沿技术在其中发挥的提升铁路客运营销策略与决策效率的作用。本研究在深入剖析当前铁路客运系统的基础上,构建了一套以数字化转型为支撑的营销辅助决策系统架构,并对其关键职能与实施策略进行了详尽阐释。研究成果指出,该系统能显著增强铁路客运行业的市场竞争能力和服务品质,从而为铁路客运公司在这场严酷的市场竞争中提供了坚实的助力。

人工智能如何助力职业技能等级提升

人工智能技术的进步为职业技能的提升和转变开辟了新的路径。通过智能化的学习平台和虚拟仿真系统,人们可以更高效地掌握新技能和新知识。此外,人工智能可以通过数据分析预测未来行业的技能需求,帮助教育机构和个人作出更加精准的职业规划。在实际工作中,人工智能辅助系统能够提供实时的决策支持和问题解决方案,提高工作效率和质量。

本期专论导读--国外基于人工智能的临床决策支持系统发展及启示

从发展历程、典型案例两方面梳理国外基于人工智能的临床决策支持系统发展情况,分析其面临的系统标准不统一、可移植性差等挑战并对未来发展趋势进行展望,以期对我国相关领域研究人员有所启示。

基于云平台技术的成分献血人工智能辅助系统构建与应用

目的构建成分献血人工智能辅助决策系统,为成分献血者和工作人员提供更便捷、更智能化的服务。方法基于云平台技术研发成分献血自助式在线健康评估平台、人脸身份识别系统、业务流程智能引导系统、移动PDA系统、网络端支付宝预约平台。结果2019年8月-2020年12月通过自助式在线健康评估平台登记的献血者达98.6%。2019年8-12月体检、初筛和领证环节献血者刷脸身份认证比例分别为40.73%,39.00%和84.33%。2020年12月,通过网络端支付宝预约平台预约采集人数达43.49%。结论人工智能可以有效提高成分献血者献血体验感,增加献血者黏性和提升满意度;提高工作人员的工作效率和满意度,有效提升血液安全性,推动成分献血全面质量管理的提升和发展。

真实临床决策与人工智能辅助决策系统在结肠癌术后辅助治疗方案的一致性研究

比较人工智能辅助决策系统(百洋肿瘤临床决策系统,Baiyang for oncology,BfO)和真实临床决策在结肠癌术后辅助治疗方案中的一致性,探讨BfO在我国结肠癌中的应用价值。方法 回顾性分析 2010年1月至2022年7月新疆军区总医院收治并使用BfO的178例结肠癌患者的临床资料。对比BfO与真实临床决策,以BfO推荐方案中含有真实临床决策所选方案视为一致,其他均视为不一致,分析两者之间的一致率和不一致病例原因。结果 BfO与真实临床决策方案总一致率为76.9%(113/147),其中I期病例一致率为14.3%(1/7),Ⅱ期为65.9%(27/41)[OR=11.571,P=0.030],Ⅲ期为89.2%(66/74)[OR=49.500,P=0.001],Ⅳ期为76.0%(19/25)[OR=19.000,P=0.012]。结论 人工智能辅助决策系统推荐方案与真实临床决策方案一致率较高,能够有效辅助结肠癌综合治疗,指导临床决策,临床应用前景广阔。

面向基层医疗的人工智能辅助系统开发与应用

目的:结合人工智能技术构建面向基层医疗的辅助系统,达到提高基层医疗服务水平与工作效率的目的。方法:基于自然语言处理、语音识别、语音合成等人工智能技术,开发面向基层医疗的人工智能辅助系统。结果:通过开发的系统,在病历质控、辅助诊疗、医嘱质控、外呼随访等实际落地应用中辅助医生临床工作。结论:人工智能辅助系统可以有效提升基层医疗的工作效率与服务质量;最后总结目前系统存在的问题以及未来的发展方向。

基于人工智能的临床辅助决策系统早期临床评价研究的报告规范(DECIDE-AI)解读

近年来人工智能在医疗服务领域应用愈发广泛,基于人工智能的临床决策辅助系统是其主要应用形式之一。基于人工智能临床决策辅助系统的早期临床评价介于临床前开发(计算机模拟)、离线验证和临床试验之间,但目前少有人工智能相关临床研究涉及人因学评价,且缺少与人工智能系统运行环境、用户特征、选择过程及算法识别等方面的报告。为缩小人工智能辅助决策系统在开发与实际临床应用间的差距,提高人工智能系统临床研究的透明性和规范性,2022年,BMJ发表了基于人工智能的临床辅助决策系统早期临床评价研究的报告规范(DECIDE-AI)。本文就指南的制订背景、制订过程和重点内容进行解读,以期促进该报告规范在国内研究人员中的理解与应用。