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医疗健康人工智能应用案例集

医疗健康人工智能应用案例集 1. 一、申报案例整体概况 2. 二、案例集中46个案例情况概述 3. 三、疾病预测干预智能化案例 4. （一）基于大数据的糖尿病智能管理处方系统 5. （二）利用人工智能和多源数据进行传染病预测和慢性病危险因素筛查 6. （三）孟超肝病外脑 7. （四）宁波鄞州糖网筛查人工智能评估项目 8. （五）VTE风险评估与监测管理系统 9. （六）心电AI智能辅助诊断在区域心电诊断监测平台中的应用与实践 10. （七）心梗、脑卒中提前预警AI案例 11. （八）医联体智能眼底相机项目 12. （九）早期食管癌辅助诊断关键技术及新型服务模式应用平台 13. 四、疾病咨询智能化案例 14. （一）辅助诊断产品在儿童医院门急诊临床场景的应用 15. （二）广安门医院健康管理系统之中医体质辨识 16. （三）结直肠肿瘤诊疗辅助决策应用 17. （四）申康医联工程AI应用 18. （五）乌鲁木齐市首个智能导诊机器人在新疆人民医院上线 19. （六）智能病史采集系统在门急诊临床场景的应用 20. 五、疾病诊疗智能化案例 21. （一）《care.ai肺癌影像智能诊断》临床应用的价值探索 22. （二）Demetics超声智能辅助诊断系统（甲状腺） 23. （三）安徽省智医助理试点项目 24. （四）北京市延庆区“人工智能+两癌筛查”项目 25. （五）多模态自然人机交互神经系统疾病辅助诊断工具 26. （六）儿科临床智能辅助诊疗系统 27. （七）肝胆肿瘤多维MDT大数据协作平台 28. （八）骨龄人工智能诊断技术落地医院真实场景及一键式临床应用 29. （九）广州市越秀区AI智能眼科医生进社区项目 30. （十）基于定量药理和人工智能的临床个体化用药辅助决策系统 31. （十一）基于皮肤影像的人工智能辅助决策系统 32. （十二）急诊（救）智能辅助决策系统 33

2025-09-22 25 17.80 MB 120页 3
AI在医疗健康管理中的个性化服务.pdf

AI在医疗健康管理中的个性化服务探索人工智能技术在定制医疗服务中的应用

2025-08-05 25 673.62 KB 21页 10
深度学习与R语言.pdf

目　　录前言第 1 章　引言 1…………………………………………………………………………… 1. 1　关于深度学习 1…………………………………………………………………… 1. 1. 1　深度学习兴起的渊源 1………………………………………………………… 1. 1. 2　深度学习总体框架 3…………………………………………………………… 1. 1. 3　深度学习本质 4………………………………………………………………… 1. 1. 4　深度学习应用 5………………………………………………………………… 1. 2　前向反馈神经网络 FNN 5……………………………………………………… 1. 2. 1　多层感知器 5…………………………………………………………………… 1. 2. 2　神经元的作用 6………………………………………………………………… 1. 2. 3　激活函数 8……………………………………………………………………… 1. 2. 4　学习算法 9……………………………………………………………………… 1. 3　 R 语言基础 11…………………………………………………………………… 1. 3. 1　入门 11………………………………………………………………………… 1. 3. 2　基本语法 13…………………………………………………………………… 1. 3. 3　数据 14………………………………………………………………………… 1. 3. 4　绘图 19………………………………………………………………………… 1. 3. 5　数据准备 21…………………………………………………………………… 1. 3. 6　基本运算 23…………………………………………………………………… 1. 4　 FNN 的 R 实现 23………

2025-07-25 24 7.77 MB 209页 10
智慧应用模式重构医疗机器人应用新生态.pdf

The intelligent application reconstructs ecology medical robot applications

2025-07-21 24 4.81 MB 23页 1
从零开始大模型开发与微调.pdf

目录前言第1章新时代的曙光——人工智能与大模型 1.1 人工智能：思维与实践的融合 1.1.1 人工智能的历史与未来 1.1.2 深度学习与人工智能 1.1.3 选择PyTorch 2.0实战框架 1.2 大模型开启人工智能的新时代 1.2.1 大模型带来的变革 1.2.2 最强的中文大模型——清华大学ChatGLM介绍 1.2.3 近在咫尺的未来——大模型的应用前景 1.3 本章小结第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建 2.1 环境搭建1：安装Python 2.1.1 Miniconda的下载与安装 2.1.2 PyCharm的下载与安装 2.1.3 Python代码小练习：计算Softmax函数 2.2 环境搭建2：安装PyTorch 2.0 2.2.1 Nvidia 10/20/30/40系列显卡选择的GPU版本 2.2.2 PyTorch 2.0 GPU Nvidia运行库的安装 2.2.3 PyTorch 2.0小练习：Hello PyTorch 2.3 生成式模型实战：古诗词的生成 2.4 图像降噪：手把手实战第一个深度学习模型 2.4.1 MNIST数据集的准备 2.4.2 MNIST数据集的特征和标签介绍 2.4.3 模型的准备和介绍 2.4.4 对目标的逼近——模型的损失函数与优化函数 2.4.5 基于深度学习的模型训练 2.5 本章小结第3章从零开始学习PyTorch 2.0 3.1 实战MNIST手写体识别 3.1.1 数据图像的获取与标签的说明 3.1.2 实战基于PyTorch 2.0的手写体识别模型 3.1.3 基于Netron库的PyTorch 2.0模型可视化

2026-02-10 23 20.33 MB 2064页 8
认知人工智能的应用技术.pdf

A I 遇见应用兴趣引领未来人工智能基础与应用认知人工智能的应用技术

2025-08-04 22 6.15 MB 72页 2
深度学习理论实践项目课程.pdf

DEEP LEARNING THEORY PRACTICAL PROJECT 深度学习理论实践项目课程 1. Theoretical Part 理论部分 2. Practical Part 实践部分科学思维独立思考质疑精神

2025-08-06 21 5.20 MB 37页 8
人工智能赋能中西医结合

人工智能赋能中西医结合 1. 1 中西医结合发展概述 2. 1.1 中西医结合的基本理念和方法 3. 1.2 中西医结合的发展历程 4. 1.3 当前主要实践和挑战 5. 2 人工智能医疗的最新进展与趋势 6. 2.1 人工智能医疗技术创新 7. 2.2 个性化医疗和精准医疗的崛起 8. 2.3 医疗健康大数据与人工智能的深度融合 9. 3 中西医结合人工智能的应用 10. 3.1 中医辨证施治 11. 3.2 中西医多模态数据融合 12. 3.3 中西医临床治疗和康复的数智升级 13. 3.4 中医智能医疗机器人 14. 3.5 中西医智慧医疗管理 15. 3.6 中西医科研与教学 16. 3.7 中医大语言模型的发展现状 17. 3.8 中药现代化生产与管理 18. 4 中西医结合人工智能发展的挑战与机遇 19. 4.1 市场机遇与商业模式创新 20. 4.2 政策支持 21. 4.3 技术挑战及解决方案 22. 4.4 伦理问题及法律实践 23. 5 中西医结合人工智能的前景展望与建议 24. 5.1 中西医结合人工智能的未来发展趋势与应用方向 25. 5.2 聚焦“下一个十年”：中西医结合人工智能产业发展九大行动建议 26. 6 医疗人工智能政策 27. 6.1 产业支持 28. 6.2 医疗人工智能软件 29. 6.3 医疗人工智能诊疗规范 30. 6.4 医疗人工智能数据合规 31. 6.5 医疗人工智能伦理治理 32. 6.6 外商投资

2025-09-05 18 14.14 MB 55页 6
100多種在教育中運用Gemini和NotebookLM.pdf

2025 年 5 月 100 多種在教育中運用 Gemini 和 NotebookLM 的方法本簡報旨在協助 K-12 和高等教育的教育工作者、教師和職員使用 Google AI 工具，例如 Gemini 和 NotebookLM。

2026-02-25 17 15.02 MB 87页 3

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