人工智能脑部影像诊断将改变整个行业
脑部磁共振影像的解读，向来是高度依赖经验的硬功夫：一张片子要在放射科医生手中排队、判读、再分诊，任何延误都可能关乎生死。密歇根大学开发的名为 Prima 的人工智能系统，正试图彻底改写这条流程。这项发表于《Nature Biomedical Engineering》的研究显示，Prima 能在数秒之内分析脑部磁共振影像，并给出诊断；其对神经系统疾病的识别准确率高达 97.5%，还能评估患者就医的紧急程度。问题提出的背景十分紧迫：全球对磁共振扫描的需求持续攀升，给医生与医疗系统带来沉重负荷。资深作者、密歇根大学健康体系神经外科医生托德·霍伦（Todd Hollon）医学博士指出，人工智能模型有望以快速、准确的信息改善诊疗，从而减轻这一负担。深入分析其性能：在为期一年的评估中，霍伦团队用超过三万项磁共振检查对系统进行了检验。在涉及五十多种主要神经系统疾病的放射学诊断中，Prima 的表现优于其他先进人工智能模型。更关键的是，Prim......阅读全文
人工智能脑部影像诊断将改变整个行业
脑部磁共振影像的解读，向来是高度依赖经验的硬功夫：一张片子要在放射科医生手中排队、判读、再分诊，任何延误都可能关乎生死。密歇根大学开发的名为 Prima 的人工智能系统，正试图彻底改写这条流程。这项发表于《Nature Biomedical Engineering》的研究显示，Prima 能在数秒之
分诊：大医院的逆袭
随着中国医改的深化，尤其是分级诊疗措施的推进，大医院在医疗服务中的角色正在发生着深刻的改变。大医院不仅不能再进行大规模的无序扩张，而且在未来还将进行更多的整合，从而为提供一体化的服务做好准备。但是，分诊的措施有时并未收到限制并削弱大医院巨无霸角色的作用，反而在某些地区在某种程度上仍然是强化了大医
首个基于深度学习的脑静脉系统相关脑出血诊断研究获突破
近日，浙江大学医学院附属第二医院童璐莎、高峰教授团队，联合浙江大学生物仪器与工程学院赵立教授团队，成功开发出一种用于区别急性自发性脑出血的可解释性的人工智能模型，该模型针对急性脑叶出血发病凶险，病因鉴别困难等问题，仅利用常规头颅CT（非增强），从急诊脑出血患者中精准识别出脑静脉系统血栓形成相关脑出血
李水军：串联质谱技术提高急诊中毒筛查准确率
日前，上海市徐汇区中心医院中心实验室主任李水军应邀出席了第十一届美国临床质谱学会年会暨展览会(MSACL)，并在会上作了 “串联质谱技术在急诊中毒筛查中的应用”的报告，介绍了该院及中山医院、金山医院等多家医疗机构在毒物鉴定工作中运用“串联质谱技术”成功救治中毒患者的经验，受到了与会专家学者的充分
人工智能识别植物准确率高达80％
据《自然》杂志官网日前报道，一篇发表在最新一期《进化生物学》杂志上的论文称，用成千上万份标本图像“训练”过的计算机算法，已经能自动识别被压制的、干燥植物标本的物种。这是科学家首次尝试通过深度学习，让计算机使用大型复杂数据集的神经网络，解决了识别自然物种分类的困难任务。 世界各地的自然历史博物馆
AI暂不能进入医院成为辅助诊断设备
在近日举行的一场“人机大战”中，上海交通大学、浙江大学联合科研团队研发的医学影像人工智能分析系统“阿尔法医生”，与一家三甲医院的影像科医生比拼核磁共振影像的直肠癌识别准确率和速度。结果，“阿尔法医生”在准确率上略胜一筹，在速度上则远超医生。这种人工智能系统能否进入医院，成为辅助诊断设备？科研人员
人机携手有望助力医疗领域再突破
全球首场神经影像诊断“人机大赛”日前在北京落幕。来自全球的25名神经系统疾病诊断专业人士组成“人类战队”，与人工智能应用产品“BioMind天医智”展开了一场神经影像诊断“大对决”。最终，医疗AI以高出约20%的准确率战胜了人类战队。 此次全球首场围绕神经系统疾病影像诊断的“人机大赛”分A、
IBM使用AI早诊阿兹海默病－准确率达77％
关于阿兹海默病，目前人们普遍认为β淀粉样蛋白是与疾病发展密切相关的生化指标之一。在阿兹海默病导致健忘之前，这种蛋白质就已经开始在脊髓液中逐渐累积。 然而，检测β淀粉样蛋白并非易事。这种蛋白质存在于脊髓液中，想要对这一指标进行检测必须采取侵入型的医疗方法：腰椎穿刺。这种检查不仅听上去很痛，实际上
AI大模型助力前列腺癌无创精准诊断与分级
海军军医大学第二附属医院（上海长征医院）泌尿外科教授任善成团队联合国内多家单位，构建了一种基于人工智能（AI）的前列腺癌影像—病理基础模型，可从磁共振影像中无创预测肿瘤侵袭性，且诊断性能显著优于现有临床方法，为前列腺癌无创精准诊断与分级提供了新方向。相关研究9月2日发表于《自然-癌症》。前列腺癌已成
胃嵌顿的鉴别诊诊断
鉴别诊断：食管裂孔疝患者因诊断未明，疼痛反复发作，疗效差及伴有其他多种多样的症状使患者产生焦虑、紧张的情绪而多科多次求诊。因症状多样、多变，被拟诊的病种有报道称多达30种以上。 1.慢性支气管炎、肺部感染部分食管裂孔疝患者，尤其是新生儿或婴幼儿患者由于经食管反流到咽部的胃内容物可被误吸入气管中
于急诊就诊的腹痛患者诊断分析
病例资料患者男性，69岁。主因腹痛于急诊就诊。患者既往有高血压，房颤，抗中性粒细胞胞浆抗体(ANCA)血管炎，慢性肾脏病，胃食管反流病以及食管裂孔疝病史。患者自述就诊前1天腹痛缓慢发作，呈持续性、中度钝性疼痛、无放射性上腹不适，但伴有腹胀、恶心和食欲下降，且就诊前呕吐2次。患者否认发烧、发冷、腹泻、
研究称核磁共振脑部扫描有助预知早老性痴呆
美国最新研究显示，利用核磁共振成像技术对脑部进行扫描，可以帮助医生预测轻度认知障碍患者今后是否会患阿尔茨海默氏症(早老性痴呆症)。 加利福尼亚大学圣迭戈医学院的研究人员6日在《放射学》杂志网络版上撰文说，对核磁共振脑部扫描结果进行分析，可以计算出轻度认知障碍患者在一年内患阿尔茨海默氏症的风
急诊老年昏迷患者测定血糖的意义
吉林大学中日联谊医院 荣墨克 老年人突然昏迷的患者，常见于脑血拴、脑梗塞,脑出血，入院首选头部CT检查。但有一部分老年人突然昏迷患者是由于低血糖而引起的,若不及时诊断,将发生严重后果。此类患者在急诊及门诊有逐年增加趋势,均患有心脏病、糖尿病、肾功能不全及某些慢性疾病,其原因由于某些疾病引起及
15分钟扫描！柳叶刀子刊：诊断婴儿大脑损伤的新技术
在英国，每300名新生儿中就有1人脑部受损，通常是由于缺氧造成的。然而，目前医生无法准确评估新生儿脑损伤的程度。幸运的是，在发表在《柳叶刀神经病学》杂志上的新试验中，科学家们找到“15分钟扫描帮助诊断婴儿大脑损伤”的新方法。图片来源：Imperial College London 英国和美国7
关于脑部胶质瘤的鉴别诊断介绍
脑部胶质瘤的临床症状可分两方面，一是颅内压增高症状，如头痛、呕吐、视力减退、复视、精神症状等；另一是肿瘤压迫、浸润、破坏脑组织所产生的局灶症状，早期可表现为刺激症状如局限性癫痫，后期表现为神经功能缺失症状如瘫痪。 根据其生物学特征、年龄、性别、好发部位及临床过程进行分析，在病史及体征基础上，采
结合脑部磁共振图像－计算机实现直接从脑中阅读字母
据物理学家组织网8月20日(北京时间)报道，荷兰内梅亨大学研究人员提出一种简洁的数学模型，结合先进的脑部磁共振图像获取与分析技术，能比以往更精确地重建一个人的思想。最近，他们用这种方法成功地确定了一个人正在看哪个字母。相关论文预先发表在《神经影像》杂志网站上。 人们常用功能性磁共振扫描来研
分子POCT：门急诊快速诊断的“得力帮手”
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/1/516527.shtm
中美研究人员开发可检查视网膜疾病的人工智能
视网膜疾病是一种眼部疾病。 视网膜疾病常见的有以下 5 种：①血管和血管系统病变。如视网膜血管阻塞，动脉硬化性、高血压性、血液病性以及糖尿病性眼底病变等。②视网膜炎症。与脉络膜炎和视神经炎相互影响密切相关。③视网膜脱离。指视网膜神经层与色素上皮层的分离。④视网膜变性及营养不良。具有遗传因素。⑤视
广医大Nature－Medicine最新发文：AI可以成为好的儿科医生
来自加州大学圣地亚哥分校和广州市妇女儿童医疗中心的研究人员发表了题为“Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence”的文章，报道了人工智能系统对常见和危险儿童疾病诊断的评
不容忽视的基因诊断准确率
基因检测技术曾多次被评为全球颠覆性技术，但是其混乱的商业应用也一直为业内所诟病。随着个体化医疗的发展和“精准医学”概念的提出，基因检测被越来越多地应用于临床肿瘤诊断与治疗中。同时，随着高通量测序技术的发展，基因检测市场愈加火爆。在被称为“无创产前基因检测后的下一块大蛋糕”的肿瘤诊断与治疗市场，出
AI新成果：能“读懂”病历，或将能“思考”
人工智能不仅能够“看图”识别影像，还能“识字”即读懂病历中的文本信息。北京时间12日零时14分，这项有关自然语言处理（NLP）技术基于文本型电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果，在线刊登于知名医学科研期刊《自然医学》上，文章题为《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》。 由广州市妇女儿童医
1小时快速分诊——高敏肌钙蛋白检测助力心梗早诊早治
急性胸痛是急诊科及心内科常见的就诊原因之一，病因种类繁多且严重性悬殊，涉及多个器官系统。数据显示，在急诊就诊的胸痛患者中，急性冠状动脉综合征（ACS）高居致命性胸痛病因首位，其包括急性心肌梗死（AMI）及不稳定型心绞痛（UA）。AMI属于由心脏供血血流急性阻塞导致的急性事件，会致使心肌细胞逐渐坏死，
摆脱人工！新模型使卵巢癌术前诊断分型更客观
近日，中国科学院苏州生物医学工程技术研究所研究员高欣团队借助人工智能技术，提出了一种基于多示例卷积神经网络的全自动诊断方法，大大提升了卵巢癌术前精准无创诊断的客观性与稳定性。相关研究发表于《磁共振成像杂志》。 “卵巢癌是一种‘沉默的肿瘤’，其恶性程度位居女性生殖系统恶性肿瘤榜首，超过70%的患
人工智能也能查眼病
英国研究人员8月13日说，他们开发出一种人工智能系统，能快速识别50多种眼部疾病并给出转诊建议，其准确率达到94%，这一水平“匹敌顶级的眼科专家”。 这一系统由知名人工智能公司“深度思维”与穆尔菲尔兹眼科医院、伦敦大学学院眼科学研究所合作研制，论文发表在新一期英国《自然—医学》杂志上。 研究
人工智能走进ICU：可预测病人死亡－准确率达93％
医院对于自家的重症监护室（ICU），往往有一个不成文的期望：减少“患者在病床上去世”事件的发生。这种想法乍一听有点奇怪，但可以理解。 这个期望可能很快就能实现了。基于监测患者生命体征各种设备所提供的实时数据，ICU似乎是人工智能的完美使用场景，可以用来判断患者的实时病情以及病情何时恶化。 E
全球首套脑机交互定制化磁共振平台在天津启用
10月18日，在2025脑机接口-核磁共振高峰论坛上，由天津大学脑机交互与人机共融海河实验室与上海联影医疗科技股份有限公司合作研发的全球首套脑机交互定制化磁共振平台“神工-神观”正式启用。该平台创新构建动态匀场与超高梯度协同赋能的神经影像专用磁共振成像系统，成功实现微米级结构功能特征的在体无创高时空
脊索瘤的磁共振成像诊断及鉴别诊断实验—磁共振成像法
实验方法原理原子核具有一定的质量和一定的体积，可以把它看成是一个接近球形的固体。实验表明，大多数的原子核如同陀螺一样，都围绕着某个轴作自旋运动。例如，常见的 H11和C136(6是质子数即原子序数，也是电荷数；13是质量数=质子数+中子数)核等都具有这种运动。原子核的自身旋转运动称为核的自旋运动。一
三个病例探讨糖尿病分型——误诊、漏诊和分型困难
我们常存在如下刻板印象：“糖尿病">1型糖尿病仅发生于儿童，成人糖尿病多为2型糖尿病”，这一陈旧观念已被2016年美国糖尿病学会（ADA）糖尿病诊断与分型指南摒弃，指南提出，任何年龄段人群均可发生1型糖尿病。由于起病年龄、发病速度、起病表现等均不具特异性，大大增加了初诊糖尿病患者分型诊断的难度，错误
最新研究！AI筛查阿尔茨海默病准确率达75％
“通过眼科图像采集和图像的智能化分析，团队开发的基于人工智能的筛查模型，对多个社区人群的阿尔茨海默病筛查准确率达75%。”6日，中科院宁波材料所智能医学影像（iMED）团队赵一天研究员向科技日报记者介绍，通过深入分析和挖掘眼睛结构变化与神经退行性疾病之间的关系，可潜在形成神经退行性疾病的早期检测方案
AI筛查阿尔茨海默病准确率达75％
“通过眼科图像采集和图像的智能化分析，团队开发的基于人工智能的筛查模型，对多个社区人群的阿尔茨海默病筛查准确率达75%。”6日，中科院宁波材料所智能医学影像（iMED）团队赵一天研究员向科技日报记者介绍，通过深入分析和挖掘眼睛结构变化与神经退行性疾病之间的关系，可潜在形成神经退行性疾病的早期检测方案