人工智能大模型医学应用研究

近年来,以自然语言处理和视频图像分析为主的人工智能大模型技术得到快速发展,其基本特征是聚焦相关应用领域的共性需求,通过大数据、强算力和复杂算法的高效协同与深度融合,构建通用预训练模型,广泛适配下游任务,有力提高模型的处理性能与研发效率.因此,大模型技术为医学人工智能高质量发展提供了难得契机.本文通过全面梳理国内外大模型的研究进展、关键技术与核心算法,分析总结生物医学领域一系列标准数据集和预训练模型的发展特点,结合医学人工智能的研发实践,深入剖析医学领域大模型构建的应用需求、解决思路与研发经验,助力推动医学大模型创新发展.

基于物联网和可穿戴技术的智能监护系统研发及其应用模式探索研究

可穿戴技术是一种低生理、心理负荷的监测技术,具有长时间连续监测的优点,代表了未来监护技术的一个发展方向。本文以穿戴式生理参数监测技术为基础,结合物联网和人工智能等技术,研发了基于物联网可穿戴技术的智能监护系统,包括可穿戴硬件、病区物联网平台、连续生理数据分析算法与软件三大部分。基于该系统,经过大量临床实践探索了连续生理数据的临床应用价值,给出了实时监护、病情评估、预测预警和康复训练四大价值方向;依托真实临床应用环境,探索了可穿戴技术在普通病房监护、心肺康复、院内-院外一体化监测等领域的应用模式。研究结果表明,本监护系统能够有效用于院内患者监护、心肺功能评估与训练以及院外患者管理。

可穿戴设备:评估与监测人体生理状态的展望

本文旨在探讨当今医疗系统所面临的主要挑战,提出了一种新的医疗范式,即充分发掘可穿戴设备的潜能并和新的健康与疾病的理论体系相结合。当前生活形态相关的各类疾病已成为主要医疗支出,并随人口老龄化不断增加。可穿戴设备正逐渐成为以疾病预防和管理为重点的大规模医疗健康系统的关键技术。微型传感器、系统集成、物联网、人工智能、5G等技术的进步使得可穿戴设备能够实现与医疗设备相当的高质量检测。通过各种物理、化学和生物传感器,可穿戴设备以无创或微创的方式持续监测体征信号,包括心电图、脑电图、呼吸、血氧、血压、血糖、活动等。通过融合复杂系统观念和非线性动力学方法,我们发展出一套崭新的连续动态生理信号分析理论——动态生物复杂度,动态信号分析的结果可以为疾病预防、诊断、治疗和管理提供重要信息。此外,可穿戴设备还可以作为连接医生和患者的重要桥梁,通过跟踪、存储患者数据,并与医疗机构共享患者数据,实现对患者的远程或实时健康评估,为精准医疗和个性化治疗提供技术支持。可穿戴设备在医疗领域有着广泛的前景,将成为医疗系统转型的重要推动力。同时,也将推动我们对于健康和疾病的认识和理解更为深入和全面,带来革命性的医疗变革。