最新資訊
免費咨詢熱線
19353025844實驗室人工智能的臨床應用
時間 : 2021-12-02 15:04:36 閱讀 : 171
基于深度學習（DL）數據學習算法逐漸取代了用規則編程的傳統算法模型，以非線性和高度交互的方式建立AI疾病預測及分層模型，在復雜數據庫的挖掘分析方面具有絕對優勢，有助于發現數據間的潛在關聯及隱藏價值。
基于數字成像技術、目標分割算法與混合深度學習網絡算法，以卷積神經網絡（CNN）為代表的DL在驅動醫學圖像處理方面亦具有獨特的優勢。可廣泛用于骨髓細胞形態學、自身抗體等免疫熒光鏡檢、微生物形態識別等領域。
基于檢驗結果的臨床決策支持系統，涵蓋豐富的臨床醫學數據庫和信息轉換技術，可通過解讀LIS和HIS系統對接的共享數據，將患者基本信息、基礎疾病、病例信息、標本采集條件、歷史數據等數字化，從而形成患者畫像。并與當次檢驗結果對接形成瀑布流，可視化展示患者疾病預測、臨床進展，并通過網絡個性化推送評估量表和隨訪復診提醒。
標簽 :
標題：實驗室人工智能的臨床應用
網址：http://www.segabj.com.cn/a/5152.html
網址：http://www.segabj.com.cn/a/5152.html
上一篇: 全實驗室自動化的設計與建設
下一篇: 物聯網管理系統在實驗室中的應用
相關新聞
- 環境監測實驗室安全管理制度的重要性 10-10
- 環境監測站實驗室管理 10-10
- 環境監測實驗室管理制度上墻的必要性 10-10
- 環境監測實驗室內部質量控制管理制度 10-10
- 環境監測實驗室內部質量控制方案 10-10
- 環境監測實驗室內部質量控制方法 08-17
- 環境監測實驗室的質量保證和質量控制 08-17
- 環境監測實驗室內部質量控制要點 08-17
- 環境檢測實驗室建設規范 08-02
- 環境監測站實驗室建設工程設計 08-02
