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机器学习在脑血管病诊疗应用中的研究进展

         

摘要

cqvip:人工智能(artificial intelligence,AI)正助力全球医疗保健的进步。全球脑血管疾病负担重,优质脑血管病医疗资源分布不均,尤其在发展中国家。利用机器学习算法等开发基于AI的诊疗工具,并将经过验证的AI工具应用于辅助临床决策是改进脑血管病医疗服务质量的一项重要举措,也是未来AI在脑血管病领域研究的一个重要方向。目前,AI已在脑血病影像、电子病历等医疗大数据分析等方面取得了一定的研究进展。AI技术在脑血管病疾病风险预测、辅助诊断、治疗决策及预后预测等多个方面均表现出巨大的应用潜力。在AI工具的开发过程中,建立高质量、标准化的脑血管病大数据平台和多中心临床研究及验证网络是主要的难题。将AI工具应用于医疗保健也将伴随一系列挑战,例如:数据安全、隐私、道德、责任、行政法规以及对AI算法“黑箱”的不可解释性等问题,均有待未来的研究进一步去规范和完善。

著录项

  • 来源
    《中国卒中杂志》 |2020年第3期|282-289|共8页
  • 作者单位

    100070 北京 首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心 国家神经系统疾病临床医学研究中心 北京脑重大疾病研究院脑卒中研究所 脑血管病转化医学北京市重点实验室 国家神经系统疾病医疗质量控制中心;

    100070 北京 北京航空航天大学生物与医学工程学院;

    100070 北京 北航——首医大数据精准医疗高精尖创新中心;

    100070 北京 北京航空航天大学生物医学工程高精尖创新中心;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    机器学习; 人工智能; 脑血管病; 病灶分割; 预后预测;

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