30、智能技术助力COVID - 19医疗诊断与护理

最新推荐文章于 2025-11-25 01:48:54 发布
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分类专栏： 智能技术战疫全解析 文章标签： 智能技术 COVID-19 机器学习
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智能技术助力COVID - 19医疗诊断与护理

1. COVID - 19 CT检测方法

在COVID - 19的检测中，基于深度学习的系统能够获取并评估疑似受病毒影响的区域。Silva等人提出了一种名为Efficient - CovidNet的基于投票的方法和跨数据集分析。以下是几种常见的COVID - 19 CT检测方法：
|序号|方法名称|描述|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|uAI智能辅助分析系统|对COVID患者进行2460次RT - PCR测试，并用该系统评估CT扫描|CT扫描后能精确评估COVID - 19患者的肺炎情况|患者进行CT扫描的移动受限；uAI系统需要手动调整，需深入调查可能的影响|
|2|Efficient - CovidNet（基于投票的方法和跨数据集分析）|在投票系统中将给定患者的图像分类为一组，在两个最大的COVID - 19 CT分析数据集上进行患者分割测试，并引入跨数据集分析|推荐用于CT扫描中COVID - 19检测的高效深度学习模型；报告关于两个最大数据集的各种查询；提出基于投票的估计方法|缺乏高质量数据集，影响延迟|
|3|主动轮廓模型|应用偏微分方程评估初始轮廓，应用于2D肺部CT扫描以获取受影响部分|在速度和准确性方面整体性能良好|当图像内物体强度值不同时主要会失败，可通过多级分割解决|

2. 智能技术在COVID - 19期间的出现

自COVID - 19爆发以来，隔离和保持社交距离成为常见做法。由于COVID患者需要隔离但治疗仍需继续，医疗智能化成为迫切需求。人工智能（AI）与物联网（IoT）携手，为患者提供更广泛

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12、人工智能和大数据助力 COVID-19 诊断
rrr55的博客
09-15 45
本文探讨了人工智能和大数据在COVID-19诊断、治疗与疫情管理中的关键作用。通过分析机器学习、深度学习、物联网、区块链等技术的应用流程与优势，展示了其在医学影像识别、疫情预测、患者监测和数据共享等方面的潜力。同时，文章也指出了在数据质量、隐私安全、技术实施和伦理方面面临的挑战，并提出了相应的应对策略。未来，技术融合创新与全球协作将推动智能医疗服务升级，提升公共卫生应急响应能力。
50、物联网与人工智能技术在 COVID - 19 疫情防控中的应用
oo7890的博客
08-29 80
本文探讨了物联网与人工智能技术在COVID-19疫情防控中的关键作用，重点分析了可穿戴设备、远程筛查技术和智能诊断系统在疫情监测、诊断和管理中的应用。通过技术对比和案例研究，文章展示了这些技术在提升筛查效率、减少人际接触和优化诊断流程方面的优势。同时，文章也讨论了技术应用所面临的数据安全、准确性与兼容性等挑战，并提出了相应的解决方案。最后，文章展望了未来技术的发展趋势，包括技术融合、个性化医疗、云技术与大数据的应用以及智能系统的自主优化，旨在为构建更加高效、智能化的疫情防控体系提供参考。
12、人工智能和大数据助力 COVID - 19 诊断
cola5的博客
09-27 24
本文探讨了人工智能和大数据在COVID-19诊断、治疗与疫情防控中的关键作用。通过分析机器学习与深度学习在胸部CT和X光图像中的应用，展示了AI在快速识别感染特征方面的潜力。同时，大数据技术被用于疫情监测、风险预测和医疗决策支持，结合物联网、区块链和机器人技术，构建了多维度的抗疫技术体系。文章还总结了当前面临的挑战，包括数据质量、系统整合与隐私保护，并强调跨领域协作对提升公共卫生应对能力的重要性。
7、大数据与计算智能在抗击 COVID - 19 疫情中的应用与挑战
vscode6remote的博客
08-30 19
本文探讨了大数据与计算智能在抗击COVID-19疫情中的关键应用，涵盖疫苗与药物研发、疫情监测预测、治疗策略制定及防控管理等方面。通过具体案例分析展示了技术的实际成效，同时指出了数据隐私、模型可靠性、标准缺失等挑战，并提出了技术创新、跨领域合作、标准制定和公众参与等未来发展方向，强调了这些技术在全球公共卫生危机应对中的巨大潜力与前景。
19、深度学习在 COVID - 19 诊断、疫苗及药物研发中的应用
kafka6courier的博客
10-01 40
本文综述了深度学习在COVID-19诊断、疫苗和药物研发中的关键应用。在诊断方面，基于CT和CXR图像的AI模型（如U-Net++、CNN、DenseNet等）实现了高效准确的检测与严重程度分级；在疫苗研发中，AlphaFold等工具助力蛋白质结构预测，加速抗原设计；在药物研发领域，深度学习模型（如DeepDTA、deepDR）推动药物再利用，显著提升筛选效率。同时，文章分析了当前面临的挑战，包括数据稀缺、噪声、跨学科合作障碍及隐私问题，并提出了未来发展方向，如加强数据整合、优化模型可解释性、建立实时预警系
15、基于云的医疗物联网实现 COVID - 19 的早期诊断与远程监测
c2d3e4f的博客
09-28 11
本文探讨了基于云的医疗物联网（IoMT）在COVID-19早期诊断与远程监测中的应用。通过结合可穿戴设备、无线体域网和人工智能技术，IoMT能够实现实时健康数据采集与分析，助力疫情的早期预警和患者管理。文章比较了RT-PCR、抗体测试、胸部CT和X射线等检测方法的优缺点，强调了AI在自动分析医学影像中的潜力，并介绍了机器学习与深度学习在提升诊断准确性方面的实践案例。同时，讨论了各国防控措施及IoMT设备在数据安全、技术可靠性、成本和兼容性方面的局限性，展望了未来优化方向和发展前景。
2、物联网与云计算技术在抗击 COVID - 19 疫情中的应用与挑战
l6m7n8的博客
07-03 90
本文探讨了物联网与云计算技术在抗击 COVID-19 疫情中的关键作用，涵盖了创新技术应用、医疗数据共享、远程医疗、生物信息学研究等方面。同时分析了这些技术在安全、隐私、系统稳定性及数据处理方面面临的挑战，并提出了相应的解决方案。通过实际案例展示了物联网与云计算技术在疫情防控中的综合应用效果，并展望了未来技术发展的趋势，包括技术融合、应用拓展以及安全与隐私保障。
13、人工智能与大数据助力新冠疫情诊断：技术与挑战
cola5的博客
09-28 25
本文探讨了人工智能与大数据在新冠疫情诊断中的应用，涵盖了3D打印、移动应用和电子健康等技术解决方案。重点分析了AI在医学影像（如X光和CT）中用于COVID-19检测的多种深度学习模型，包括分类与图像分割技术，并讨论了e-Health在后疫情时代的发展机遇与挑战，如基础设施差异、数据隐私和用户数字素养问题。文章指出，尽管面临诸多障碍，数字化转型正在推动医疗服务向更高效、便捷的方向发展。
4、人工智能在COVID - 19流行病学中的快速评估
corn8的博客
09-11 20
本文探讨了人工智能在COVID-19流行病学中的快速评估与应用。从引言中人工智能在医疗领域的崛起和疫情的全球蔓延出发，分析了AI在诊断、预后评估、疫情预测和新药发现等方面的关键作用。文章综述了多种常用的人工智能算法及其在医疗中的实际应用，并总结了当前研究的局限性与挑战。研究表明，尽管存在数据缺乏、验证不足和伦理法律等问题，人工智能仍显著提升了疫情防控效率，助力医疗系统应对大规模公共卫生危机。未来，随着技术进步，AI有望在健康管理、疫情监测和个性化治疗中发挥更大价值。
人工智能与机器学习：未来技术的颠覆性力量
2501_94058529的博客
11-19 930
摘要： 人工智能（AI）与机器学习（ML）已深度融入各行业，从自动驾驶、医疗诊断到金融风控和智能制造，展现出广泛的应用潜力。AI通过模拟人类智能执行复杂任务，ML则依赖数据自主优化算法，而深度学习（DL）进一步推动了图像、语音等非结构化数据的处理。尽管面临数据隐私、算法透明性和偏见等挑战，AI/ML的未来仍充满可能，量子计算等技术将加速其发展。随着技术进步，AI将成为推动社会变革的核心力量，重塑生活与工作方式。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 668
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关
qq_42217078的博客
11-22 382
基于最新版本环境（Python 3.14.0a5 + PyCharm 24.03 + Windows 虚拟环境），以下是深度学习 机器学习核心库的终端安装命令 整理汇总。
C机器学习.NET生态库应用
最新发布
2509_93946247的博客
11-25 144
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 268
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石
tsz520eee的博客
11-22 713
本文探讨了线性映射在机器学习中的数学基础与应用。首先介绍了线性映射的形式化定义和基本性质，包括可加性、齐次性等核心特性。然后阐述了线性映射的矩阵表示理论，通过C代码实现了线性变换的几何解释。最后讨论了核与像的空间理论，包括秩-零化度定理等重要概念，并提供了计算矩阵秩的算法实现。文章结合数学理论与编程实践，为理解机器学习中的线性代数基础提供了全面参考。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 675
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 417
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
基于学习的人工智能（1）机器学习
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 181
在人工智能早期，主流方法是将人类的知识和思维方式“灌输”给机器，从而让机器具备思考能力。这种基于知识的方法在定理证明和专家系统等任务中取得了巨大成功，但也存在明显缺点：首先，人类总结知识既繁琐又耗时；其次，机器只能在预设的知识框架内运行，永远难以超越人类的知识范围。尤其是进入 21 世纪后，随着数据量的爆发式增长和计算机性能的不断提高，机器能够从数据中学到的知识越来越丰富，能力也越来越强大，直接引发了新一轮人工智能浪潮。他发现，通过不断调整参数，机器仅用了 8-10 个小时便学会了超过他本人的棋艺。
【RL】Does RLVR enable LLMs to self-improve？
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-22 1153
论文：Does RLVR enable LLMs to self-improve？ 研究问题：这篇文章探讨了强化学习（RL）在提升大型语言模型（LLMs）推理能力方面的潜力，特别是是否超越了基础模型的推理能力。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何准确评估LLMs的推理能力边界，以及现有的RLVR方法是否能够引入新的推理模式。 相关工作：该问题的研究相关工作包括OpenAI的o1模型、DeepSeek-R1等，这些工作展示了LLMs在复杂逻辑任务中的显著进步，但对其推理能力的提升机制尚不明确。 （1）可验
智能计算技术助力COVID-19早期诊断：机器学习与深度学习应用
本文主要探讨了智能计算技术在COVID-19疾病分类中的应用，特别是利用机器学习分类器进行早期鉴别诊断。研究涉及了多种算法，包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、多层感知器、模糊认知图以及深度神经网络...
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