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实验室人工智能的临床应用

时间 : 2021-12-02 15:04:36 阅读 : 44

基于深度学习(DL)数据学习算法逐渐取代了用规则编程的传统算法模型,以非线性和高度交互的方式建立AI疾病预测及分层模型,在复杂数据库的挖掘分析方面具有绝对优势,有助于发现数据间的潜在关联及隐藏价值。



基于数字成像技术、目标分割算法与混合深度学习网络算法,以卷积神经网络(CNN)为代表的DL在驱动医学图像处理方面亦具有独特的优势。可广泛用于骨髓细胞形态学、自身抗体等免疫荧光镜检、微生物形态识别等领域。



基于检验结果的临床决策支持系统,涵盖丰富的临床医学数据库和信息转换技术,可通过解读LIS和HIS系统对接的共享数据,将患者基本信息、基础疾病、病例信息、标本采集条件、历史数据等数字化,从而形成患者画像。并与当次检验结果对接形成瀑布流,可视化展示患者疾病预测、临床进展,并通过网络个性化推送评估量表和随访复诊提醒。


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标题:实验室人工智能的临床应用
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