摘要：针对现有医疗设备的通信延迟率高、处理数据慢、影响诊断效率和准确性等问题,采用人工智能算法和5G高速通信技术,设计开发了一套医疗检测设备管理系统。该系统通过患者身上的传感器来采集各类生理特征数据,通过5G技术将这些数据实时发送到云端分析平台,并采用人工智能算法对数据进行实时分析和处理,将分析结果实时传输到临床医生或者医院相关部门,为各类治疗和决策提供数据支撑。测试实验结果表明,该系统可以有效降低医疗设备之间通信延迟、提高数据分析处理的速度,从而提高医生的诊断效率和准确性。

摘要：针对临床医学工作量大、诊断效率较低的问题,基于深度学习理论对计算机辅助诊断分析方法进行了研究。基于传统神经网络的结构,引出更深层次的卷积神经网络(CNN),对该网络中的卷积、池化操作进行深入的讨论,引入方差代价函数实现网络误差的反向传播训练。在仿真实验的设计上,基于临床的脑部CT数据库,考虑到医学影像数据的特殊性,对CNN网络的结构进行了定制,设计包含一个输入层,7个卷积层,5个池化层与3个全连接层的网络结构。与Alex-Net网络的对比测试实验结果表明,提出的网络结构对脑部疾病CT的分类准确率可达69.28%,AUC为0.53,在性能上有一定的提升;在具体脑部疾病的识别上,对脑肿瘤的识别精度可达到86.5%。