AI 在感染科的应用聚焦于破解 病原体检测耗时久、抗生素滥用、重症感染进展快、院感传播难溯源 等核心痛点，通过 多模态数据融合（微生物检测、影像、临床特征）、耐药基因挖掘、时序风险预测 ，覆盖从 快速诊断 - 精准抗感染 - 重症预警 - 院感防控 的全流...

评估 AI 在肾内科治疗决策中的准确性，需结合 肾内科治疗场景的特殊性 （如慢性进展性、多模态数据依赖、治疗目标的多样性），从 输入数据类型决策类型验证方法 三个维度匹配具体指标和工具。以下是分场景的具体数据、方法及指标： 一、核心输入数据：支撑 A...

评估 AI 在肾内科治疗决策中的准确性和可靠性，需结合 临床场景特性（如慢性肾病的动态进展、治疗的个体化需求）、数据特点（多模态、时序性）、临床结局指标 ，从 统计性能、临床有效性、可靠性、可解释性、安全性 五个核心维度展开，避免仅依赖单一指标（...

AI 在肾内科治疗决策中的核心价值是通过 整合多维度患者数据（临床特征、生化指标、影像、基因等）、预测治疗响应与风险 ，为医生提供个体化、精准化的方案建议，减少 经验性试错，提升治疗有效性并降低并发症风险。具体可辅助的治疗决策场景如下： 一、慢性...

AI 在肾内科的应用聚焦于破解 慢性肾病早期隐匿、急性肾损伤预警滞后、透析管理复杂、肾移植排斥难监测 等核心痛点，通过 多模态数据整合（影像、生化、临床特征）、时序数据挖掘、智能决策支持 ，覆盖从 疾病筛查 - 精准诊断 - 治疗优化 - 长期管理 的全流...

AutoCOPD 模型用于慢阻肺筛查 ：由广州医科大学附属第一医院钟南山院士 / 卢文菊教授团队牵头，联合东软医疗影像技术团队开发。该模型基于全肺吸气相定量 CT（QCT），利用大样本、多中心的跨学科合作，使用 LDCT 图像构建。研究收集了 3653 例受试者的数据，...

AI 在呼吸科的应用场景已覆盖 疾病筛查、精准诊断、治疗优化、慢性管理、危重症支持 等全流程，通过整合影像、生理信号、临床数据等多维度信息，解决呼吸科 影像解读复杂、慢性疾病急性发作难预测、重症管理精细度要求高 等核心痛点。以下是具体应用场景及技...

AI 在呼吸科的应用聚焦于破解 影像解读耗时、慢性疾病管理复杂、急性发作预警难 等核心痛点，通过 图像智能分析、生理信号挖掘、多模态数据融合 ，覆盖从 疾病筛查 - 精准诊断 - 治疗优化 - 长期管理 的全流程。其核心价值在于提升诊断效率、减少漏诊误诊，...

AI 在精神科的应用聚焦于破解 诊断主观性强、缺乏客观生物标志物、治疗响应个体差异大 等核心痛点，通过 多模态数据（语音、文本、影像、生理信号）分析 和 智能模型预测 ，在辅助诊断、症状监测、治疗优化、危机干预等全流程提供支持。以下是具体应用场景及...

AI 在血液科的应用依赖于对 多模态数据（图像、基因、流式细胞术、临床文本等） 的深度解析，其技术细节围绕 数据预处理 - 特征提取 - 模型构建 - 临床验证 全流程展开，不同应用场景的技术路径差异显著。以下从核心技术模块、分场景技术细节及关键算法展开...