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题名机器学习在脑血管病诊疗应用中的研究进展
被引量：6
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作者
李子孝
刘涛
丁玲玲
刘子阳
李鑫鑫
王拥军
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机构
首都医科大学附属北京天坛医院神经病学中心
北京航空航天大学生物与医学工程学院
北航——首医大数据精准医疗高精尖创新中心
北京航空航天大学生物医学工程高精尖创新中心
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出处
《中国卒中杂志》
2020年第3期282-289,共8页
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基金
科技部“十三五”重点研发计划（2017YFC1310901,2016YFC0901002,2017YFC1307905,2015BAI12B00）
中国医学科学院脑血管病人工智能研究创新单元（2019RU018）
+2 种基金
北京市科学技术委员会基于人工智能的脑血管病临床诊疗决策研究（Z201100005620010）
北京市百千万人才项目（2018A13）
北京市青年拔尖人才项目（2018000021223ZK03）
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文摘
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。
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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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分类号
R743
[医药卫生—神经病学与精神病学]
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