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J-GLOBAL ID：202002256005115300   整理番号：20A1282765

人工知能助力検査医学の発展【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence empowers laboratory medicine in Industry 4.0

著者 (6件)： Zhou Quan (中国人民解放軍南部戦区総医院検験科,广東 广州,510010) ,  Qi Suwen (深zhen大学生物医学工程学院体外診断系,广東深zhen,518037) ,  Xiao Bin (中国人民解放軍南部戦区総医院検験科,广東 广州,510010) ,  Li Qiaoliang (深zhen大学生物医学工程学院体外診断系,广東深zhen,518037) ,  Sun Chaohui (中国人民解放軍南部戦区総医院検験科,广東 广州,510010) ,  Li Linhai (中国人民解放軍南部戦区総医院検験科,广東 广州,510010)
資料名： Nanfang Yike Daxue Xuebao  (Nanfang Yike Daxue Xuebao)
巻： 40  号： 2  ページ： 287-296,Inside Back Cover  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2216A  ISSN： 1673-4254  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 2017年以来、中国、アメリカと欧州連合は国家級人工知能(AI)戦略発展計画を発表し、人類の歴史は「知能化」を主旋律とする第四次産業革命を迎えた。医療検査の分野において、人工知能の理論と技術爆発も医学検査理論、方法及び応用の発展に新しい方向を提供し、本文はまず人工知能の理論及び実践基礎から、人工知能の発展過程及びアルゴリズム、データ及び計算力の三大要素の最前線進展を紹介した。さらに、医学検査のキー応用次元と結合し、「AI+検査」の結合革新を述べ、検査標本処理に関する標本収集ロボット、サンプル希釈ロボットとサンプル転送ロボットを含む。検査項目は腫瘍マーカーと薬物ゲノム学をマイニングする。細胞形態学、検査・データ処理、補助診断モデル及びインターネット医学検査などを検証した。工業の4.0時代の到来に伴い、人工知能技術は医学検査を自動化からより高次の知能化段階まで発展させる必要がある。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  自動化 ,  ロボット ,  希釈 ,  ヒト ,  *人工知能 ,  データ処理 ,  医学的検査 ,  腫瘍マーカー ,  インターネット ,  欧州連合
準シソーラス用語： 細胞形態 ,  補助診断 ,  ゲノム薬理学 ,  知能化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 循環系疾患の外科療法  (GJ05030X) ,  生体代行装置  (EL04000N) ,  循環系の基礎医学  (GJ01020K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工知能 ,  助力 ,  検査 ,  医学 ,  発展