一种心脏自主神经功能检测智能辅助仪

本发明公开的属于医疗器械技术领域,具体为一种用于心脏自主神经功能检测用的智能辅助仪(以下简称:智能辅助仪),其技术方案是:所述智能辅助仪内部装接气压传输功能线路板,所述智能辅助仪内部装接气压传感器,所述智能辅助仪外壁表面上端左侧设有彩色显示屏,所述智能辅助仪外壁表面右下方装有进气管口,所述智能辅助仪内还有全部操作过程的同步语音提示,本发明的有益效果是:达到弥补我国医学上对心脏自主神经功能检测时缺少规范的辅助仪的空白,这发明完善了一项重要的医学检测,同样解决了由于缺乏辅助仪给精准检测带来的了不规范检测结果和受试者体验不佳,并达到减轻医护人员的工作强度,彻底避免了使用水银汞柱压力计的管道作吹气装置可能产生误吸水银风险与重复使用的弊端,使这项医学检测达到科学化,标准化,人性化和现代化的效果.

基于微流控芯片的单细胞分析与检测方法研究

细胞个体间的异质性在癌症发展,诊断,以及治疗用药过程中起着至关重要的作用.因此,进行单细胞水平上的检测与分析对于肿瘤及其它疾病的诊断治疗和个性化用药具有极其重要的意义.本文聚焦于单细胞水平的分析与检测,旨在通过结合微流控芯片技术的优势,构建高精度,高性能,多级应用的单细胞分析检测平台,并且借助该技术平台,实现细胞筛分,单细胞药物刺激分析,以及单细胞基因分型等重要应用.本研究专注于微流控芯片技术在单细胞分析领域的创新应用,基于微流控芯片在微尺度下的细胞操控优势,实现高精准度的单细胞分析,为生命科学,生物医学检测与分析的纵深发展奠定了良好基础. 本文的具体工作内容可归纳如下: 1.针对生物医学检测应用中,不同种类细胞筛选与分离的关键问题,借助微流控技术的平台优势,构建了基于微孔滤膜过滤的目标细胞分选方法,使用聚碳酸酯(Polycarbonate,PC)滤膜为核心过滤结构,研究制作了基于聚二甲基硅氧烷(Polydimethylsiloxane,PDMS),聚甲基丙烯酸甲酯(Polymethyl Methacrylate,PMMA),双面胶等复合材料的低成本多层集成式微流控芯片.尤其是,结合在PMMA基底材料上构造出的圆底微阀,实现了往复式"过滤-冲洗"流体控制模式,显著提升了细胞分选回收效率,当流速为0.2 m L?min~(-1)时,对目标细胞的回收率高达90.6%. 2.研究构建了基于微流控芯片及高光谱成像技术的单细胞分析检测平台,同时建立了单细胞高光谱数据分析及建模方法.采用A549非小细胞肺癌细胞为测试验证对象,选择使用K~+,表皮生长因子(Epidermal growth factor,EGF)以及靶向抗癌药物吉非替尼(Gefitinib)进行单细胞模式下的药物刺激及高光谱分析.实验结果表明,在不同的药物刺激下,单细胞的高光谱谱线特征与药物类型,药物浓度等作用因素,展示出了一定的相关性,这为单细胞尺度下,基于无标记检测模式的肿瘤个性化治疗药物筛选打下了良好的基础.进一步,结合机器学习方法,本文还研究了针对单细胞高光谱数据的AI建模及智能分类方法,提升了单细胞药物刺激反应的分析准确度. 3.研究构建了基于微流控芯片的单细胞"药物刺激分析-基因分型"双模式检测分析平台.本文研究实现了一种基于平底微阀的一体化集成式单细胞分析微流控芯片,该芯片能够实现复杂流体控制,集成多步单细胞全基因组扩增所需生化反应(单细胞捕获,裂解,扩增等),以及高光谱单细胞药物刺激分析(单细胞药物刺激,高光谱数据采集及建模),最终实现了"双模"检测.第一步,进行高光谱单细胞药物刺激检测分析,第二步,再进行单细胞全基因组核酸扩增,及测序检测,通过结合两者结果,最终形成从表型到基因型的闭环分析.通过探究单细胞分辨率下,两种不同基因型的肿瘤细胞(A549细胞和K562细胞),分别对两种不同药物EGF和Gefitinib的刺激反应,构建了肿瘤细胞基因型与高光谱药物刺激检测结果之间的关联模型,实现了"基因型-药物刺激反应"之间的匹配性验证分析. 本研究不仅为单细胞分析提供了新的技术手段和方法,还为生物医疗及疾病检测领域的研究提供了新的思路和方案.未来,将进一步优化和完善该技术平台,以期在单细胞分辨率下的肿瘤基因分型及肿瘤个性化给药治疗等领域发挥更大的作用与价值.

关于智能医疗研究与发展的思考

我国拓展智能医疗技术有极大潜力.通过采用深度学习算法,医学成像和组学测序技术,以及开发智能芯片,可大大提高疾病诊冶的精准水平.国内外有关智能医疗的研究,代表了科学技术发展中一个引人注目的方向.

基于"DeepSeek + 医疗"在线评论的情感分析

近年来,人工智能在医疗方面的应用越来越广泛,2025年1月掀起了国产大模型DeepSeek的热潮,全国多家医院陆续接入了DeepSeek技术,如西安国际医学中心医院,该技术的接入可以提升诊断效率及就医体验.随着DeepSeek大模型在医疗领域广泛部署,其应用效果引发关注,但针对用户情感态度与使用意愿的系统研究仍然缺乏.为此,本研究采用Python爬虫从抖音平台采集4000余条评论,经数据清洗和分词处理,使用TF-IDF提取文本特征,构建Transformer情感分析模型,并运用LDA模型提取评论主题.结果表明,评论情感以正面为主,多数用户认可"DeepSeek + 医疗"的诊断准确性与便利性,但少量负面评论涉及隐私,安全及AI可靠性顾虑.LDA分析识别出智能医疗,就医服务,医疗变革,诊疗方案四个主要主题.据此提出提高诊断精准度,优化用户界面和加强隐私保护等建议,以提升用户信任度和使用意愿.In recent years, the integration of artificial intelligence (AI) into the healthcare sector has advanced rapidly. In January 2025, the large domestic language model DeepSeek garnered widespread attention, with numerous hospitals across China—including Xi'an International Medical Center Hospital—successively adopting this technology. The implementation of DeepSeek has demonstrated the potential to enhance diagnostic efficiency and improve the overall patient experience. Despite its growing deployment, there remains a paucity of systematic research on user sentiment and adoption intentions related to this technology. To address this research gap, this study employed Python-based web scraping techniques to collect over 4,000 user comments from the TikTok platform. Following data cleaning and Chinese word segmentation, textual features were extracted using the Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) method. A transformer-based sentiment analysis model was then constructed to assess public sentiment, and a Latent Dirichlet Allocation (LDA) model was utilized to identify underlying thematic structures within the comments. Findings reveal that public sentiment is predominantly positive, with the majority of users expressing approval of the diagnostic accuracy and convenience offered by the "DeepSeek + healthcare" model. Nonetheless, a minority of negative comments reflect concerns pertaining to data privacy, system security, and the overall reliability of AI technologies. The LDA topic modeling identified four principal themes: intelligent healthcare, medical service delivery, healthcare transformation, and diagnostic strategies. Based on these insights, the study proposes targeted recommendations to enhance diagnostic precision, improve user interface design, and strengthen data privacy safeguards, thereby fostering greater user trust and increasing the willingness to adopt AI-driven healthcare solutions.

人工智能在全科医学领域的应用

人工智能的概念从提出到现在虽然只有65年的时间,但已进入蓬勃发展期.人工智能技术目前广泛应用于金融,医疗,安防,交通,教育,自动驾驶等多个领域.近年来全球频繁出现的"大健康",云计算,医疗大数据等概念,也推动着人工智能在医疗领域的快速发展;目前人工智能在电子病历,医学影像识别,疾病风险预测,健康管理,辅助诊断及药物研发等方面取得了丰硕的成果.2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出推广应用人工智能治疗新模式新手段,建立快速精准的智能医疗体系,智能医疗受到了极高的重视,并预测智能医疗将占人工智能总体市场规模的1/5.从20世纪80年代末期开始,在政府的大力推动下,我国全科医学正式成立并得到了长足的发展;2011年国务院出台《关于建立全科医生制度的指导意见》,我国全科医学进入快速发展阶段,全科医学服务模式在基层逐渐推广;2018年国务院印发《关于促进"互联网+"医疗健康发展的意见》,提出探索智能健康管理及智能养老社区服务体系建设,优化及推进"互联网+"家庭医生签约,教育及科普服务.本文从全科医疗服务,家庭医生签约,分级诊疗,全科医生培训,社区公共卫生服务5个方面对人工智能在全科医学领域中的应用发展现状进行总结,分析目前面临的挑战,并对未来发展前景进行展望.

数字医疗技术引领全科慢病管理升级

随着人口老龄化和生活习惯变迁,慢性病患者群体不断扩大,对健康状况与生活质量构成挑战.全科慢病管理遵循生物-心理-社会医学模式,但传统医疗模式存在不足.数字医疗的崛起,依托物联网,云计算,人工智能等技术,为慢病管理提供了新解决方案.数字医疗与全科医学融合,助力实现精准治疗与高效管理.政策支持数字医疗发展,推动其在家庭医生签约,在线诊疗,健康管理平台等方面的实践应用.未来,数字医疗将进一步促进多学科整合诊治,实现全球化健康管理,为健康事业发展保驾护航.全科慢病管理的数字化转型将成为未来发展的重要方向.

PET-CT动态医学影像智能定量分析系统和分析方法

本发明公开了一种PETCT动态医学影像智能定量分析系统和分析方法.包括医学影像信息管理子系统,与医疗服务机构信息系统相连接;用户信息管理子系统;医学影像定量分析子系统,分别与用户信息管理子系统和医学影像信息管理子系统相连接;医学影像定量分析子系统内置有PET-CT定量分析系统;信息交互模块,医学影像信息管理子系统和医学影像定量分析子系统都与信息交互模块相连接;信息交互模块用以显示定量分析结果;用户终端.本发明中可通过混合智能优化算法实现动力学模型参数优化.本发明可通过基于动力学特征分布的时间放射性活度曲线集计算得到一个精准的感兴趣区域.本发明所述的系统通过更新和学习用户的体验提供个性化的定量分析服务.

专论——智能精准影像学初步研究

编者按:近两年精准医学与人工智能相续成为风靡医学界及健康产业界的热门话题,医学影像成为人工智能在医学领域的重要研究热点,十三五国家重点研发计划设立重点专项对精准医学与人工智能给予大力支持.陈润生院士指出:精准医学的实现不仅需要交汇基因组,转录组等前沿学科,建立基因型与表型的关联,还需要融合临床检验,影像学等指标.对医学影像进行准确分析与处理将进一步推动"精准医学"的快速发展.人工智能技术的快速发展促进了医学影像研究向着

数智化诊疗技术在胆道外科中的创新应用与临床实践

由于胆道系统解剖结构与生理特性复杂,胆道外科手术在术前规划,术中识别及术后管理等关键环节面临严峻挑战,术后并发症发生率居高不下,严重影响患者预后与生命质量.近年来,随着医工交叉技术的深入发展,以数字医学,大数据与医疗人工智能为核心的数智化诊疗技术逐步应用于胆道外科,为破解上述难题提供了全新的解决路径.笔者总结数智化诊疗技术在胆道外科中的最新应用与临床实践进展,探讨从临床需求到技术创新,再到技术进步的演变过程,旨在推动胆道外科从"经验驱动"向"智能精准"转型,以提升手术安全性并改善患者预后.