人工智能走进ICU：预测死亡准确率达93%

2020年徐州市公共科目一《人工智能与健康》考试试卷24一、判断题(每题2分)1.M0、M1、M2、M3都是用来反映货币供应量的重要指标。

M2反映着经济中的现实购买力；M1同时反映现实和潜在购买力正确错误2.在我国，民生银行推出了国内首家智能投顾服务——摩羯智投正确错误3.通过人工智能风控理论应用、技术体系与银行业务的融合发展，银行风险控制的专业度和准确度将大幅提升正确错误4.奠基于人工智能技术，智能保顾可以在数秒内处理大量数据，预测用户未来需要，更全面地评估用户需要的产品种类、保费以及保障正确错误5.目前，在药物研发中，AI应用于，包括药物挖掘、新药安全有效性预测、生物标志物筛选等正确错误6.AI技术不可以用于辅助临床决策错误7.Ginger.IO 和Mobile Therapy 公司通过挖掘用户智能手机数据来发现用户精神健康的微弱波动正确错误8.Ginger.IO能够通过收集手机数据，推测用户生活习惯是否发生了变化，根据用户习惯来主动对用户提问正确错误9.人工智能很难用于识别疾病风险和降低风险的措施正确错误10.ExoAtletⅠ适用于下半身瘫痪的患者，只要上肢功能基本完整，它能帮助患者完成基本的行走、爬楼梯及一些特殊的训练动作正确错误11.传统的药物研发领域存在三大问题不包括成功率高正确错误12.腾讯觅影的筛查准确率超过了90%正确13.智能医疗的构成不包括智慧患者系统正确错误14.人工智能助力药物研发可以提高药物研发效率、控制研发成本正确错误15.模式识别的奠基人是塞弗里奇正确错误二、单项选择(每题2分)16.无人驾驶的发展已经成熟尚未成熟完成成熟已经定型17.手术台机器人具有各司其职、配合协调及其灵敏的几个机械手臂432118.下列不属于人工智能在医疗领域应用问题的是AI成像和诊断能力稳步增长有效数据的缺乏技术成熟尚需时间市场认知尚需过程19.人工智能技术不包括药物研发机器人技术大数据分析、智能终端自然语言处理、语音识别20.人工智能医疗的宝贵价值不包括消除所有疾病辅助医生诊断，缓解漏诊误诊问题提高诊断效率，弥补资源供需缺口疾病风险预警，提供健康服务21.从产业规模看，2017 年国内人工智能市场规模达到多少亿元237.4348.5448.9558.922.目前仍处于实验室研发阶段的是GPUFPGAASIC类脑芯片23.知识图谱是具有什么特征的一个知识库研究机构智囊团人才库向图结构24.通过电子化的方式来感知和认知影像，以达到甚至超越人类视觉智能的效果，是人工智能领域最受关注的方向之一的是智能搜索计算机视觉个性化推荐炒股票25.第三代具有智能的机器人是靠人工智能技术决策行动的机器人，它们根据感觉到的信息，进行（），并作出判断和决策，不用人的参与就可以完成一些复杂的工作。

人工智能在肝性脑病风险预测模型中的应用进展黄良江;毛德文;郑景辉;王明刚;姚春【期刊名称】《实用医学杂志》【年(卷),期】2024(40)3【摘要】肝性脑病是由肝功能不全引起的中枢神经系统功能紊乱的临床综合征。

它严重影响患者的生活质量,并可能导致死亡。

准确预测肝性脑病的发生风险对于早期干预和治疗至关重要。

为了提前识别患者的肝性脑病风险,许多研究都在致力于努力开发工具及方法,以尽早识别肝性脑病的风险,从而制定预防和早期管理策略。

目前大多数传统的肝性脑病风险预测模型通过分析临床数据和生化指标等因素,来评估患者发生肝性脑病的概率,然而其准确性、灵敏性和阳性预测值都不高。

人工智能在临床预测模型的应用是一个非常热门和有前景的领域,它可以利用大量的数据和复杂的算法来提高诊断和预后的准确性和效率。

到目前为止,利用人工智能技术预测肝性脑病的研究还很少。

因此,本文综述了肝性脑病风险预测模型的研究进展,探讨人工智能在肝性脑病风险预测模型中的应用前景,并指出人工智能在肝性脑病风险预测模型研究中的挑战及未来研究方向,以促进肝性脑病风险预测模型的发展和临床应用。

【总页数】6页(P289-294)【作者】黄良江;毛德文;郑景辉;王明刚;姚春【作者单位】广西中医药大学;广西中医药大学第一附属医院肝病科;广西中医药大学第一附属医院科研部;广西中医药大学附属瑞康医院【正文语种】中文【中图分类】R575【相关文献】1.亚临床肝性脑病可预测明显肝性脑病的进展2.肝性脑病风险预测模型建立与验证的系统评价3.乙型肝炎相关慢加急性肝衰竭患者住院期间新发显性肝性脑病风险预测模型的构建4.基于营养风险评估的护理干预模式在肝硬化合并轻微肝性脑病患者中的应用5.慢性乙型肝炎肝硬化患者继发肝性脑病风险预测模型的构建与验证因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

ICU五种常见感染综合征的诊断管理抗生素耐药性（AMR）是对全球健康的迫在眉睫的威胁，并且由于抗生素的不当使用而加速。

抗菌药物管理（AMS）对于优化患者结局、最小化药物毒性和耐药性的出现至关重要。

诊断管理（DS）是AMS的一个重要组成部分，需要在正确的时间为正确的患者安排正确的测试。

它还促进使用快速和新颖的分子诊断工具，以允许开始适当的抗生素治疗，同时避免在不需要时过度使用广谱抗生素。

在解释测试结果时应小心，以避免过度诊断和不必要的成本尽管有很好的结果，但快速诊断受到成本、可访问性和误解的限制。

DS依赖于彻底的病史记录和体格检查、有针对性的诊断、适当的标本采集和对结果的正确解释。

此外，应由训练有素的专业人员组成的多学科团队应参与诊断途径。

我们在此讨论如何在重症监护室（ICU）中常见的五种常见感染综合征中实施DS。

1.医院获得性和呼吸机相关性肺炎呼吸机相关性肺炎（VAP）是ICU的主要死亡原因。

然而，很难区分定植和感染。

此外，鉴于插管患者呼吸采样的可及性，临床医生倾向于要求进行许多呼吸培养，并有可能将其误解为感染。

事实上，在ICU接受VAP抗生素治疗的患者中，高达50%的患者可能只是被定植。

另一方面，VAP抗生素治疗的延迟与更高的死亡率相关。

最近的研究表明，在治疗开始前对非败血症患者进行微生物鉴定是可取的，并可能减少耐药性的出现。

美国传染病学会（IDSA）建议使用临床和微生物学标准来诊断VAP，在开始使用抗生素后48小时内进行重新评估。

传统方法的长周转时间可能会延迟靶向抗菌治疗。

在新冠肺炎大流行期间在法国ICU进行的回顾性研究中，对受保护的伸缩导管（PTC）标本使用了基于嵌套多重聚合酶链反应（mPCR）方法的快速微生物诊断试验。

这种半定量测试允许在样品采集的1.5小时内检测15种细菌、3种非典型细菌、9种病毒和7种抗生素抗性基因。

该研究表明，mPCR在PTC 样品上表现良好，灵敏度为93%，特异性为99%，阴性预测值（NPV）为100%。

书山有路勤为径；学海无涯苦作舟 新型 AI 系统可预测卵巢癌 将患者生存率提升四倍

【中国 行业动态】来自伦敦帝国理工学院和澳大利亚墨尔本大学的 国际研究团队，刚刚展示了他们打造的一套新型人工智能(AI)系统。与现 有的常规医疗手段相比，其声称能够更加有效地预测卵巢癌，从而大幅提 升患者的存活率。研究一作 Eric Aboagye解释称： “尽管学界已经在癌 症治疗方面取得了不错的进展，但晚期卵巢癌患者的长期存活率依然很低” 。 早期筛查的预测度，是应对这类疾病的大挑战，目前卵巢癌患者的 五年存活率约为 40%。通常医生会采用包括 CT扫描和血液检查在内的多种 常规检测手段，其中 CT扫描医生的后续治疗决策，提供了相当重要的指 导。 这套全新的 AI工具，旨在为医生们提供更好的诊断指导，让特定 患者可以得到佳的治疗。据悉，研究人员们借助机器学习算法，对 AI进 行了专项训练分析来自 364名女性的 10年 CT扫描和组织样本数据。 系统会评估肿瘤的四种特征结构、形状、大小、以及基因组成然后 为每位患者预测放射性预后载体(RPV)的危害等级。RPV评分越高，意味着 存活率越低。研究发现，那些得分偏高的受试者，对化疗的疗效反应较差， 两年内死于癌症的可能性有所增加。 总体而言，与传统诊断方法相比，该系统在预测患者存活率方面的 准确度，前者的四倍左右。论文合着者 Andrea Rockall表示：AI有望改 变医疗保健行业的运转方式，并改善患者的治疗效果，我们的软件就是一 个积极的例子。我们希望它可以作为一种工具，帮助临床医生好地掌握卵 巢癌患者的疾病发展和治疗进程。 专注下一代成长，为了孩子