关键词： 人工智能   辅助诊断   透明度   可解释性   伦理责任  

摘要： 在辅助诊断等关乎生命健康的医疗决策领域，人工智能因透明度与可解释性的缺乏，其应用的合理性常遭质疑。由于难以向利益相关方清晰阐释其决策过程及依据，现行法律问责功能与风险规制功能难以发挥应有的作用。本文首先探讨透明度问题的技术根源及社会困境，关注国内外现行关于透明度的诸多伦理规范要求，深挖透明度与医疗损害伦理责任的关系，继而提出人工智能在辅助诊断建议中解决透明度问题的伦理框架建议，包括：划分不同透明度的公开范围和程度;对无法公开的，建立备案机制，由权威监管部门对技术进行备案，审查其安全性、合理性并跟踪更新;建立社会保险机制，通过强制性保险和储备金制度，有效保障患者权益，分散医疗风险;构建更广泛的人工智能技术科学普及机制，以推动人工智能在医疗领域的健康发展。

关键词： 非肌层浸润性膀胱癌   复发机制   多组学   人工智能   预测模型  

摘要： 非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)是一种在泌尿系统中常见的肿瘤类型，其高复发率和不良预后使得该病成为临床治疗中的一大挑战。近年来，随着多组学技术的迅猛发展，研究者们逐步揭示了NMIBC复发的复杂机制。这些技术不仅使我们能够从基因组、转录组、蛋白组和代谢组等多维度深入研究肿瘤的生物学特性，还为理解其复发提供了新的视角。同时，人工智能的应用在分析这些多组学数据及构建预测模型方面展现出巨大潜力。当前的研究表明，通过整合多组学数据与人工智能技术，可以显著提高NMIBC复发风险的预测准确性。然而，关于如何有效地将这些技术应用于临床实践仍然存在诸多挑战。本文旨在综述NMIBC的复发机制研究进展，并探讨多组学与人工智能在复发预测中的前沿应用，为未来的临床研究和治疗策略提供参考。

关键词： 人工智能   深度学习   骨质疏松性椎体压缩骨折   辅助诊断   诊断效能   金标准  

摘要： 目的 对比分析人工智能阅片与人工阅片在诊断骨质疏松性椎体压缩骨折中的效能。方法 连续收集了2023年1月至2023年12月80例骨质疏松性椎体压缩骨折患者及20例无骨折但存在非特异性腰疼的患者的资料纳入了该项研究。根据患者的计算机断层扫描（computed tomography，CT）影像分别进行人工智能软件诊断和3名不同年资的脊柱外科临床医生（高级职称、中级职称、初级职称各1人）人工阅片诊断。比较不同检测方法的诊断效能。结果 各组灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积(area under the curve，AUC)、Kappa值分别为AI 阅片：0.975、0.900、0.975、0.900、0.938、0.875;高级职称：0.950、0.900、0.974、0.818、0.925、0.819;中级职称：0.825、0.850、0.957、0.548、0.837、0.560;初级职称：0.750、0.750、0.923、0.429、0.751、0.390。结论 人工智能的诊断水平与高年资医生诊断水平相当，明显高于中级及初级临床医生的诊断水平。

关键词： Artificial intelligence   Bioprinting   Tissue engineering   Machine learning  

摘要： With the rapid advancements in biomedical engineering, bioprinting has emerged as a pivotal solution to address the shortage of organ transplants and advance disease model research. The evolution of bioprinting has progressed from the fabrication of simple models (1.0) to the fabrication of permanent implants (2.0), tissue engineering scaffolds (3.0), and complex biostructures utilizing living cells (4.0). Nevertheless, significant challenges remain, particularly in accurately replicating the structure and function of host tissues, selecting appropriate materials, and optimizing printing parameters. The integration of artificial intelligence (AI), especially machine learning, provides promising novel opportunities in bioprinting (5.0). This review systematically summarizes the current applications of AI in bioprinting, discussing both construction strategies and application scenarios. It also explores the potential of AI to improve bioprinting in the preparation of complex functional tissues and in situ tissue repair. Overall, the synergy between AI and bioprinting is poised to drive the development of personalized medicine, facilitate high-throughput preparation of in vitro models, and provide robust tools for regenerative medicine and precision healthcare.

摘要： 国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》(以下简称《意见》).《意见》明确了须加快实施的六大重点行动:一是加速科学发现进程,驱动技术研发模式创新和效能提升,创新哲学社会科学研究方法;二是培育智能原生新模式新业态,推进工业全要素智能化发展,加快农业数智化转型升级,创新服务业发展新模式;三是拓展服务消费新场景,培育产品消费新业态;四是创造更加智能的工作方式,推行更富成效的学习方式,打造更有品质的美好生活;五是开创社会治理人机共生新图景,打造安全治理多元共治新格局,共绘美丽中国生态治理新画卷;六是推动人工智能普惠共享,共建人工智能全球治理体系.

关键词： 人工智能   电力设备运维   多模态大模型   故障诊断   寿命预测  

摘要： 电力设备运维检修是确保电力系统安全稳定运行的关键,然而,传统运维检修方法已无法满足当下工作需求.本文从人工智能技术角度入手,深入分析人工智能技术在电力设备健康状态评估、运行状态预测、故障诊断、寿命预测及检修策略推荐等场景中的应用,并进一步分析人工智能技术在电力设备运维检修系统构建中的方案步骤.然而在此过程中,也需要解决数据质量和算法可靠性等方面的问题,不断提高人工智能大模型的可靠性和稳定性.

关键词： 高精地图   安全监管   地理信息安全   时空数据   人工智能  

摘要： 自动驾驶为方便出行、减少污染、改善交通提供了有效的解决方案.高精地图在支撑自动驾驶过程中具有位置定位、路径规划、辅助决策、增强感知等作用,尤其是在L3级以上高级别自动驾驶阶段,高精地图可大大减少对车机算力的要求,助力在高算力硬件"卡脖子"的环境下实现较好的自动驾驶效果.然而,自动驾驶对高精地图的迫切需求与实际应用中的安全风险之间的矛盾日益凸显.聚焦智能网联汽车高精地图的安全监管,旨在为高精地图的安全应用提供有效的解决思路.首先,介绍了国内外高精地图安全监管现状;其次,从数据采集、生产加工、发布应用等环节分析了高精地图应用的安全风险,并提出了高精地图安全监管框架;然后,进一步梳理了框架所涉及的高精地图脱密脱敏处理、安全审查和时空数据溯源等关键技术;最后,以高精地图安全监管北京试点为案例,介绍了其应用现状及探索经验,并展望了高精地图安全监管的发展趋势.

关键词： 数字化技术   建筑成本测算   创新应用   BIM   数据分析   人工智能  

摘要： 随着科技的飞速发展,数字化技术正逐步渗透到各行各业,并在建筑成本测算领域展现出巨大的创新潜力和应用价值.为了提高建筑成本测算的准确性,探讨数字化技术在建筑成本测算中的具体应用,分析其对提高成本测算精度、优化资源配置、降低项目风险等方面的积极作用.通过案例分析和理论探讨,揭示了数字化技术如何推动建筑成本测算的现代化转型,并提出了相应的应用策略和发展建议.

关键词： 人工智能   信息系统   数据中台   机器学习   深度学习  

摘要： 人工智能技术和信息系统的深度融合成为当下教育信息化发展的关键走向.本文以教育领域信息系统建设作为切入点,剖析了人工智能技术在教务、人事、财务等多个系统数据处理中的应用价值,研究发现当下教育信息系统在智能识别、机器学习、深度挖掘以及智能预警等方面存在较大欠缺.针对这些问题,文章提出了依托智能识别技术的数据处理、机器学习模型优化、深度学习算法应用等具体解决办法,以此提升教育信息系统的智能化水准及数据应用效能.

关键词： 人工智能   电力负荷预测技术   电力负荷调控技术  

摘要： "双碳"背景下,随着全球能源转型的快速推进,构建以新能源为主体的新型电力系统已经成为现代电力工业的核心任务,新能源的间歇性和波动性特征使电力负荷预测与调控面临前所未有的挑战.人工智能技术凭借其强大的数据处理能力、自适应学习机制和复杂模式识别优势,为这一难题提供了创新性解决方案.本文旨在系统梳理人工智能技术在电力负荷预测与调控中的应用现状,分析其技术路径与挑战,为新型电力系统的低碳转型提供理论与技术支撑.