关键词： 炎症性肠病   人工智能   营养   范围综述  

摘要： 背景饮食与炎症性肠病(IBD)的发生、发展及预后密切相关。在缺乏具体膳食营养指南建议的前提下,IBD患者的营养管理充满挑战和不确定性。现有研究表明人工智能在慢性病患者营养管理领域展现出良好的应用前景,但目前针对其在IBD患者营养管理领域应用的研究有限。目的对人工智能在IBD营养管理领域中应用的研究进行范围综述。方法系统检索PubMed、Web of Science、Embase、Cochrane Library、CINAHL、IEEE Xplore、Association for Computing Machinery Digital Library、中国生物医学文献数据库、中国知网、万方数据知识服务平台及维普网等,筛选关于人工智能在IBD患者营养管理中应用的研究,检索时限为建库至2024年3月。由2名研究者根据纳排标准独立筛选文献并提取文献的基本特征。结果共纳入15篇文献。人工智能在该领域的应用包括探索饮食与疾病的相互关系、协助营养评估和辅助营养干预。人工智能技术以机器学习为主,其他还包括自然语言处理、深度神经网络等。结论人工智能有助于探索IBD患者健康饮食模式及患者个性化营养指导,但目前在IBD营养管理领域的应用处于初步阶段,未来有必要加强多学科间合作,注重融合临床指南及其在临床中评估其应用效果,以确保结果的严谨性和准确性。

关键词： 人工智能   法律风险   ChatGPT  

摘要： 本文探讨了生成式人工智能,特别是以ChatGPT为代表的模型所带来的刑事风险与规制策略。随着技术的快速发展,生成式人工智能已成为推动产业转型和升级的关键力量,但同时也带来了包括数据安全、算法偏见等在内的法律风险。文章指出,生成式人工智能在数据准备、运算生成及内容输出3个阶段均存在潜在的刑事风险,如非法数据采集、算法歧视等。针对这些问题,作者建议从完善法律法规体系、加强立法协调、强化技术监管与安全审查等方面入手,构建综合性的法律治理体系。同时,考虑到ChatGPT等高级AI系统表现出的类人性,文章提出了扩大刑事责任主体范围的可能性,旨在为新技术的健康发展提供坚实的法律保障。

关键词： 提升竞争力   智能化管理   数据治理   医院人力资源管理   人工智能   大数据   人力资源信息化建设   医疗行业  

摘要： 在医疗行业蓬勃发展的当下,医院人力资源信息化建设与智能化管理已成为提升竞争力的关键要素,大数据、人工智能、云计算等关键技术为医院人力资源管理勾勒出全新蓝图。但要让这些技术充分发挥作用,合理的建设与实施策略必不可少。从规划设计到严谨的数据治理,再到系统的选型与落地,以及有效的培训推广都至关重要。

关键词： 膝关节   关节软骨   半月板   生物力学   有限元分析   有限元模型   膝骨关节炎   关节置换   人工智能   综述  

摘要： 背景:有限元分析是一种先进的计算机工程技术,利用数学近似的方法对真实人体进行模拟,可以真实反映膝关节结构内部的生物力学特征,为理解膝关节疾病发病机制、优化手术方案以及开发新型植入材料提供了有效的工具。目的:对膝关节有限元模型的建立及其在膝关节疾病研究中的应用进行综述,并展望了未来的发展趋势。方法:第一作者于2024年4月以“Finite Element Analysis,FEA,knee joint,Finite Element Model,Knee Biomechanics,Knee Osteoarthritis,Knee Prosthesis,Knee Ligaments,Meniscus”为英文检索词在PubMed和EI数据库进行检索,以“有限元分析,有限元模型,膝关节,生物力学,骨关节炎,计算模型,膝关节假体,膝关节韧带,半月板”为中文检索词在中国知网和万方数据库进行检索,最终纳入75篇文献进行分析。结果与结论:①有限元分析法利用医学影像数据获得三维人体模型,将复杂的人体关节结构简化为有限且相互连接的单元,通过对模型施加外部载荷,直观地显示膝关节内部的应力分布。②研究者通过有限元分析深入研究膝关节在不同工况下的内部应力和应变分布,可发现膝关节内部载荷分配平衡改变时,关节软骨的过度载荷及部分区域的负荷下降,这种长期异常应力会引起软骨变形和磨损,最终缺失,对于理解生物力学因素如何引起膝关节退行性变至关重要。③有研究通过有限元分析评估膝骨关节炎患者采用太极拳、步态调整等物理治疗方法的效果,结果显示这些治疗方法减少了软骨的过度负荷,为临床治疗提供了科学理论依据。④临床医生通过有限元分析在手术前进行三维重建、数据测量和模拟手术,能够优化手术治疗策略;此外,还可以通过模拟不同假体的力学特征,改进假体的形状、材料和固定方式,减少患者的并发症,提高患者的治疗效果。⑤人工智能与有限元分析相结合使得有限元模型的构建更为精确和易于操作,极大提高了临床医生医疗实践的效率和患者的治疗效果。⑥有限元分析仅是数字化的模拟,与真实物理状态仍存在一定差异。

关键词： 体层摄影术   X线计算机   磁共振成像   心血管疾病   人工智能   述评  

摘要： 心血管病是全球首要死因，心血管影像对其诊疗和预后至关重要。CT和MRI作为必不可少的心血管影像技术，发展迅速、前景广阔，近年来在成像技术、临床研究和人工智能等领域取得诸多研究进展，为推动心血管病精准诊疗迈向新阶段提供了重要的技术基础和循证医学支持。本文聚焦CT和MRI在心血管病中的研究进展，并提出现存问题和未来发展趋势，以期为临床诊治提供帮助。

关键词： 糖尿病   人工智能   持续葡萄糖监测   闭环胰岛素泵  

摘要： In recent years, the rapid development of artificial intelligence (AI) has brought innovative opportunities to diabetes management, with significant application potential in various aspects such as prevention, screening, diagnosis, and treatment of diabetes. Through big data analysis, AI can achieve precise diabetes sub-typing and further promote personalized treatment. In terms of complication screening, AI can efficiently identify diabetic retinopathy, aiding in early diagnosis and treatment of complications. Combined with continuous glucose monitoring technology, AI can remotely assist in diabetes management through various novel glucose monitoring metrics and algorithms. The AI-based closed-loop insulin pump can automatically adjust insulin infusion, increasing glucose time in range and reducing the risk of hypoglycemia. However, this technological wave is also accompanied by multiple challenges: data privacy disputes, insufficient algorithm interpretability, and delays in clinical validation, which hinder its widespread clinical applications. While AI demonstrates high efficiency in supporting clinical decision-making, complex case management and psychological care should still be dominated by physicians. In the future, the "physician+AI" collaborative pattern will combine humanistic care with technology to optimize diabetes management together.

关键词： 人工智能   雷达通信一体化   机器学习   干扰管控   资源分配  

摘要： 雷达通信一体化通过资源共享机制，在提高系统频谱利用率的同时实现了轻量化设计，广泛应用于空中交通管制、医疗监测、自动驾驶等领域。传统的雷达通信一体化算法通常依赖于精确的数学建模和信道估计，无法适应难以刻画的动态复杂环境。人工智能凭借其强大的学习能力直接从大量数据中自动学习特征，无需对数据进行显式建模，促进了雷达通信的深度融合。该文围绕人工智能驱动的雷达通信一体化研究展开系统的综述。具体而言，首先阐述了雷达通信一体化系统模型与核心问题。在此基础上，从雷达通信共存和双功能雷达通信一体化两个方面梳理了人工智能驱动的雷达通信一体化最新研究进展。最后，总结全文并对该领域潜在的技术挑战和未来的研究方向进行了展望。

关键词： 人工智能   体层摄影术   X线计算机   磨玻璃结节   定量参数   直方图参数  

摘要： 目的探讨基于人工智能CT定量参数联合直方图参数预测磨玻璃结节病理分型的预测价值。方法回顾性选取2021年6月至2023年6月佛山复星禅诚医院收治的268例疑似磨玻璃结节患者为研究对象，按病理分型分为浸润前病变组（100例）和浸润性病变组（168例），比较两组患者的基本资料、胸部CT相关参数和特征，应用受试者工作特征（ROC）曲线分析CT定量参数、CT直方图参数联合预测磨玻璃结节的临床价值。结果两组瘤周边缘、病灶形状、病变周边征象、边界比较差异有统计学意义（P<0.05）。浸润性病变组和浸润前病变组CT定量参数最大直径、病灶体积、平均CT值比较差异有统计学意义[（15.29 ± 3.20） cm比（9.75 ± 2.14） cm、（1.54 ± 0.31）cm3比（0.51 ± 0.10）cm3、（- 328.16 ± 46.35）HU比（- 541.25 ± 100.30）HU]（P<0.05）。浸润性病变组和浸润前病变组CT直方图参数实性成分占比、熵、最大CT值比较差异有统计学意义[（66.39 ± 13.25）%比（42.65 ± 11.20）%、4.31 ± 0.52比3.32 ± 0.39、（- 75.34 ± 21.27）HU比（- 141.72 ± 32.43）HU]（P<0.05）。与CT定量参数、CT直方图参数单项预测相比，两项联合预测磨玻璃结节病理不同分型的价值较高（曲线下面积= 0.877，P = 0.001）。结论使用基于人工智能CT定量参数与CT直方图参数联合检测可有效评估磨玻璃结节侵袭状况，有利于提升对磨玻璃结节不同病理分型的检出情况。

关键词： 产业变革   主攻方向   人工智能   教育变革   高端人才   智能时代   跨界融合   人机协同  

摘要： 习近平总书记指出,“人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,正深刻改变着人们的生产、生活、学习方式,推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代”[1]。并强调“把握全球人工智能发展态势,找准突破口和主攻方向,培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才,是教育的重要使命”[2]。这为我国推动人工智能助力教育变革提供了根本遵循。《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》(以下简称《纲要》)全文共11个部分、38条,其中在第七部分“建设学习型社会,以教育数字化开辟发展新赛道、塑造发展新优势”中,第26条单列“促进人工智能助力教育变革”,系统谋划人工智能助力教育变革的战略任务。本文全面分析该条政策出台的时代背景,重点对相关战略任务进行阐释解读,并探讨促进人工智能助力教育变革的可行路径。