北京8月13日電(趙方園)「我們正在匯集全國胸部疾病診療為主的醫療機構的病例影像數據,用十萬例大數據訓練人工智慧(AI),兩年之內讓AI對結節良惡性作出更加精準的判別。」在第二屆胸科創新大會上,首都醫科大學醫學影像學院副院長、北京胸科醫院醫學影像科主任侯代倫接受中新健康採訪時透露,北京市首批肺小結節人工智慧輔助診斷系統已推廣至全國100餘家醫療機構,並同步啟動十萬例級全國多中心影像資料庫建設。 在侯代倫看來,AI在肺小結節診療中的價值不僅是「篩得快、測得準」,更在於「判預後、定方案」。它可以用大數據把肺部血管、氣管等進行三維重建,精確顯示結節與關鍵結構的空間關係,直接鎖定楔形、肺段或肺葉切除方案,同時利用大數據模型預測術後復發風險,為是否追加輔助治療提供量化依據。 藉助AI輔助,臨床路徑亦隨之清晰——首次發現肺小結節,建議先觀察3-6個月或抗炎後短期複查,避免盲目手術;確認需要幹預時,首選手術切除,不能耐受手術者改用CT引導下消融治療,實現「篩查-診斷-評估-手術-術後AI隨訪」的完整閉環。 目前,作為北京市肺癌專病醫聯體牽頭單位,北京胸科醫院已聯合全國100餘家醫療機構推廣人工智慧輔助診斷系統,包括二、三級醫院和社區衛生服務中心,並培訓300餘名基層醫師統一診斷標準。 侯代倫強調:「無論AI多聰明,最終仍需醫生把關,我們把這套系統稱為『人工智慧MDT』。」 北京胸科醫院黨委書記潘軍華表示,當下醫療創新正經歷從「單點突破」向「系統重構」的轉變,AI技術成為了醫生的「數字分身」,大數據則化身數字「聽診器」。 第二屆胸科創新大會由首都醫科大學附屬北京胸科醫院聯合北京結核病診療技術創新聯盟等業內權威機構主辦,以「融合創新,智領未來」為主題,緊扣胸部疾病診療前沿,聚焦人工智慧、數位化醫療等尖端技術與臨床實踐的融合。(完)
西安8月13日電 (記者 阿琳娜)記者13日從西北工業大學獲悉,該校空天結構技術重點實驗室張衛紅院士團隊與香港城市大學呂堅院士、香港理工大學王鑽開教授合作,在軟體機器人領域取得了新進展,成功開發出一種基於新型電活性聚合物的多功能機器人,有望滿足複雜結構和極寒環境下的應用需求。 據介紹,電活性聚合物是一類可在電場作用下產生大幅度形變的智能材料,廣泛應用於人工肌肉、軟體機器人等前沿領域。隨著應用場景的不斷擴展,機器人對系統的多功能集成能力提出了更高的要求。傳統電活性聚合物往往僅具備電致變形功能,難以滿足環境適應性及系統集成需求。因此,開發具備多模式響應行為的智能材料並實現功能集成,是當前軟體機器人研究中一個亟須解決的問題。 圖為材料設計和多功能軟體機器人示意圖。西北工業大學供圖 在本研究中,團隊開發了一種具備低電壓驅動、高電吸附力和可控自加熱的新型聚氯乙烯基電活性聚合物。通過在聚氯乙烯凝膠中引入乙酸乙烯酯,有效抑制了因塑化劑遷移引起的發熱與電擊穿問題,同時顯著提升了材料的介電性能與力學性能。與現有材料相比,新型材料的發熱量降低超過50%,使用壽命延長15倍以上,輸出力提升1.75倍,電吸附力提升2.15倍,在2V/μm的低電場下即可實現30kPa的強吸附力,遠優於傳統靜電吸附結構。此外,研究還提出多種電壓控制策略,可實現材料的按需自加熱或進一步發熱抑制。 在此基礎上,研究團隊開發出具備快速爬行、低溫環境自加熱、模塊化組裝與協同作業能力的微型軟體機器人。機器人結構緊湊,響應靈敏,在僅72.5V的低電壓下即可驅動運動,顯著低於現有同類系統。通過集成的電吸附結構,機器人集群可在毫米尺度內實現快速連接與脫粘,在狹小空間內完成自主重構,具備優異的群體協作能力。 在極寒環境測試中,機器人可在-50℃環境下完成自主加熱、以及巡檢和冰層融化等任務。在航空發動機葉片檢測、狹縫探測和寒區作業等應用場景中展現出顯著優勢。相關成果為極端環境下小型智慧機器人系統的研發提供了新思路,也展示了該類材料在電子器件、仿生系統和智能製造等領域的廣泛應用前景。(完)
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