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中国医院感染控制领域科技创新竞争态势研究
被引量：
6
1
作者
方丽
姜天骄
+1 位作者
孟祥斌
高武强
《中国感染控制杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期704-711,共8页
目的探讨中国医院感染控制领域科技创新竞争态势,揭示该领域技术、产品研发趋势和方向,以推动医院感染防控领域的科技创新。方法基于权威专利检索数据库和产业智库数据,采用定量和定性相结合的方法,分析2012—2021年中国医院感染防控领...
目的探讨中国医院感染控制领域科技创新竞争态势,揭示该领域技术、产品研发趋势和方向,以推动医院感染防控领域的科技创新。方法基于权威专利检索数据库和产业智库数据,采用定量和定性相结合的方法,分析2012—2021年中国医院感染防控领域的专利技术,以及具有一定规模的企业创新产品竞争态势。结果2012—2021年中国医院感染控制领域共申请专利22475件,其中发明专利6320件(28.12%),实用新型专利16155件(71.88%)。2021年发明和实用新型专利数量较2012年分别增长5.1、2.6倍,但发明专利总体有效率仅占16.72%。公司和个人发明专利持有率分别为44.17%、34.57%,高校和医院实用新型专利持有率分别为43.08%、24.23%;材料或物体的灭菌或消毒的方法或装置发明和实用新型专利占比分别为42.52%、45.47%;海外市场布局低于1%;近年创新产品研发仅千万人民币级规模。结论医院感染控制领域科技创新竞争力亟待加强,需多管齐下推动科技成果转化,加强感染控制学科建设,推动创新应用转化,提高科技创新成果的精细化、智能化水平。
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关键词
医院感染
专利
创新
竞争态势
成果转化
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职称材料
基于卷积神经网络的基底细胞癌和色素痣的临床图像鉴别
被引量：
8
2
作者
谢斌
何小宇
+3 位作者
黄伟红
沈敏学
李芳芳
赵爽
《中南大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1063-1070,共8页
目的:利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法构建基于临床图像的基底细胞癌和色素痣的智能辅助诊断模型。方法:首先,基于湘雅医学大数据平台构建一个大规模的以中国人种为主的皮肤疾病临床图像数据集——湘雅皮肤疾...
目的:利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法构建基于临床图像的基底细胞癌和色素痣的智能辅助诊断模型。方法:首先,基于湘雅医学大数据平台构建一个大规模的以中国人种为主的皮肤疾病临床图像数据集——湘雅皮肤疾病数据集;在此数据集的基底细胞癌和色素痣的子集上评估5种主流CNN模型(ResNet50,InceptionV3,InceptionResNetV2,DenseNet121,Xception)的分类性能;以热力图的形式分析模型诊断结果的依据;将最优的CNN分类模型与30名专业的皮肤科医生对100例患者临床图像鉴别进行对比。结果:湘雅皮肤疾病数据集包含150 223幅带有病变区域标记的临床图像,涵盖543类皮肤疾病,且数据集内每幅图片都包含病理金标准的支持和患者的病史资料。在由349幅基底细胞癌和497幅色素痣的测试集上,最优的CNN模型为Xception,其分类正确率可以达到93.5%,其中基底细胞癌和色素痣曲线下面积(area under curve,AUC)分别为97.4%和96.9%。热力图的结果表明CNN模型能学习到与疾病鉴别相关的特征。Xception模型在鉴别基底细胞癌和色素痣的临床图像的能力与专业皮肤科医生基本相当。结论:本研究属于首次基于中国人种临床数据集的皮肤肿瘤的辅助诊断研究,证明了CNN模型具有对于中国人种基底细胞癌和色素痣的鉴别能力,为后续人工智能在皮肤肿瘤中的诊疗应用奠定了扎实基础。
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关键词
卷积神经网络
基底细胞癌
色素痣
中国人种
临床图像
辅助诊断
人工智能
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职称材料
题名
中国医院感染控制领域科技创新竞争态势研究
被引量：
6
1
作者
方丽
姜天骄
孟祥斌
高武强
机构
中南大学
湘雅
三
医院
学科建设与规划办公室
湖南师范
大学
法学院
个体化诊疗技术国家工程研究中心
北京蛋黄科技有限公司
北京预立生科知识产权代理有限公司
国家老年疾病临床医学研究中心(
湘雅医院
)
中南大学湘雅医院移动医疗教育部-中国移动联合实验室
出处
《中国感染控制杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期704-711,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC2002400)。
文摘
目的探讨中国医院感染控制领域科技创新竞争态势,揭示该领域技术、产品研发趋势和方向,以推动医院感染防控领域的科技创新。方法基于权威专利检索数据库和产业智库数据,采用定量和定性相结合的方法,分析2012—2021年中国医院感染防控领域的专利技术,以及具有一定规模的企业创新产品竞争态势。结果2012—2021年中国医院感染控制领域共申请专利22475件,其中发明专利6320件(28.12%),实用新型专利16155件(71.88%)。2021年发明和实用新型专利数量较2012年分别增长5.1、2.6倍,但发明专利总体有效率仅占16.72%。公司和个人发明专利持有率分别为44.17%、34.57%,高校和医院实用新型专利持有率分别为43.08%、24.23%;材料或物体的灭菌或消毒的方法或装置发明和实用新型专利占比分别为42.52%、45.47%;海外市场布局低于1%;近年创新产品研发仅千万人民币级规模。结论医院感染控制领域科技创新竞争力亟待加强,需多管齐下推动科技成果转化,加强感染控制学科建设,推动创新应用转化,提高科技创新成果的精细化、智能化水平。
关键词
医院感染
专利
创新
竞争态势
成果转化
Keywords
healthcare-associated infection
patent
innovation
competitive situation
achievement transformation
分类号
R197.323.6 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的基底细胞癌和色素痣的临床图像鉴别
被引量：
8
2
作者
谢斌
何小宇
黄伟红
沈敏学
李芳芳
赵爽
机构
中南大学
自动化学院
中南大学湘雅医院移动医疗教育部-中国移动联合实验室
中南大学湘雅医院
皮肤科
出处
《中南大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第9期1063-1070,共8页
基金
移动医疗教育部—中国移动联合实验室开放课题(YD2019-10)~~
文摘
目的:利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法构建基于临床图像的基底细胞癌和色素痣的智能辅助诊断模型。方法:首先,基于湘雅医学大数据平台构建一个大规模的以中国人种为主的皮肤疾病临床图像数据集——湘雅皮肤疾病数据集;在此数据集的基底细胞癌和色素痣的子集上评估5种主流CNN模型(ResNet50,InceptionV3,InceptionResNetV2,DenseNet121,Xception)的分类性能;以热力图的形式分析模型诊断结果的依据;将最优的CNN分类模型与30名专业的皮肤科医生对100例患者临床图像鉴别进行对比。结果:湘雅皮肤疾病数据集包含150 223幅带有病变区域标记的临床图像,涵盖543类皮肤疾病,且数据集内每幅图片都包含病理金标准的支持和患者的病史资料。在由349幅基底细胞癌和497幅色素痣的测试集上,最优的CNN模型为Xception,其分类正确率可以达到93.5%,其中基底细胞癌和色素痣曲线下面积(area under curve,AUC)分别为97.4%和96.9%。热力图的结果表明CNN模型能学习到与疾病鉴别相关的特征。Xception模型在鉴别基底细胞癌和色素痣的临床图像的能力与专业皮肤科医生基本相当。结论:本研究属于首次基于中国人种临床数据集的皮肤肿瘤的辅助诊断研究,证明了CNN模型具有对于中国人种基底细胞癌和色素痣的鉴别能力,为后续人工智能在皮肤肿瘤中的诊疗应用奠定了扎实基础。
关键词
卷积神经网络
基底细胞癌
色素痣
中国人种
临床图像
辅助诊断
人工智能
Keywords
convolutional neural network
basal cell carcinoma
pigmented nevi
Chinese ethnicity
clinical image
assistant diagnosis
artificial intelligence
分类号
R739.5 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国医院感染控制领域科技创新竞争态势研究
方丽
姜天骄
孟祥斌
高武强
《中国感染控制杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2022
6
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职称材料
2
基于卷积神经网络的基底细胞癌和色素痣的临床图像鉴别
谢斌
何小宇
黄伟红
沈敏学
李芳芳
赵爽
《中南大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
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