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    HeadXNet工具的终结果是算法的结论以半透明的高亮显示在扫描的顶部。这种算法决策的表示形式，使得临床医生在没有HeadXNet输入的情况下仍然可以很容易地看到扫描结果。“我们感兴趣的是，这些带有人工智能功能的扫描结果将如何提高临床医生的表现，”PranavRajpurkar说，他是一名计算机科学研究生，也是该论文的共同主要作者。“我们能够将动脉瘤的确切位置标记给临床医生看，而不仅是让算法说图像中包含动脉瘤。”通过评估一组115个动脉瘤的脑部扫描，八名临床医生对HeadXNet进行了测试，一次是在HeadXNet的帮助下进行的，一次没有。通过该工具，临床医生正确识别出了更多的动脉瘤，从而降低了“漏诊率”，而且医生之间更有可能达成一致。此外，HeadXNet并没有影响临床医生决定诊断所需的时间，也没有影响医生在患者没有动脉瘤的情况下正确识别扫描的能力。并不只是人工智能的自动化HeadXNet的机器学习方法可能会被用来识别大脑内外的其他疾病。例如，Yeom设想未来的版本可以专注于加速动脉瘤破裂后的识别，从而在紧急情况下节省宝贵的时间。但是，将任何人工智能医疗工具与医院放射科的日常临床工作流程集成起来仍然存在相当大的障碍。

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    如将执行器完全切成两半，需要7天才能愈合。但即使是这种严重的损伤也可以完全，无需任何外部刺激。自愈机器人的应用这两种材料可以混合在一起，它们的机械性能可以定制，这样它们所属的结构就可以调整以不同的方式移动。研究人员还计划在材料中引入柔性导电传感器，这将有助于感知损伤，并为控制系统提供位置反馈。未来几年将会有很多发展，更多细节，我们（作者，以下简称我）在布鲁塞尔VRIje大学采访了BramVanderborght。IEEESpectrum：生产这些材料有多容易、多困难、多昂贵？它们是否会给机械手增加可观的成本？BramVanderborght：它们是更昂贵的材料，但这也是一个生产规模的问题。目前，我们已经生产了几公斤这种材料（足以制造几个），价格已经比我们在项目第一阶段订购100克这种材料时大幅下降。因此，可能手爪的成本会比普通手爪高，但你不需要像其他因磨损而需要更换的手爪那样频繁地更换手爪，因此这可能是一个优势。此外，由于采用3D打印材料的方法，表面更加光滑和密封（因此不需要后期处理使其密封）。比如，光滑的表面更好地避免污染食品处理。在商业或工业应用中，gradualfatigue似乎比突然的创伤（如割伤）更常见。

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    4-6块钢板，手术时间大约4-5小时，出血量1000-2000ml，手术操作困难、复杂、创伤大、出血多，手术致残致死率很高。该患者病情危重，此时若采用传统术式，风险极高。但若不手术，患者根本无法搬动和护理，再加上骨盆骨折导致的大出血难以止血，同样命悬。该院骨科**团队紧急展开讨论，迅速决定采用手术机器人以微创的方式这例复杂的骨盆骨折。非专业读者请注意，下方有术中图传统术式的做法，多块钢板螺钉固定传统术式的创伤巨大骨科全科讨论手术分两组同时进行，一组由主任医师主刀，在手术机器人辅助下行经皮右侧骶髂螺钉、髋臼前柱螺钉、髂骨螺钉固定术。第二组由另外一名主任医师主刀，行左桡骨远端骨折切开复位内固定术。骨科机器人具备人类无法达到的高稳定性和高精细度，根据病人个体化的解剖结构，由主刀医师在术前“量身定做”，规划出理想的螺钉置入位置，精细定位后，微创置入螺钉，降低了手术难度及手术失误的发生几率，具有创伤小、时间短、出血少、愈合快的优点。术前规划规划及确认术中两个手术组同时进行骨盆骨折术后X片证实与术前规划完全一致桡骨远端骨折术后X片手术医护人员很快，手术顺利完成。术中操作及术后结果与术前规划完全一致。

   目前的扫描查看器并不是为配合深度学习而设计的，因此研究人员不得不开发定制的工具，将HeadXNet集成到扫描查看器中。类似地，真实数据的变化——与算法所测试和训练的数据相反——可能会降低模型性能。如果该算法处理来自不同种类设备或成像协议的数据，或者处理不属于其原始训练的患者群体的数据，那么它可能不会像预期那样工作。吴恩达说：“由于这些问题，我认为部署速度将会加快，不是单纯的人工智能自动化，而是人工智能和放射科医生的合作。我们仍有技术和非技术工作要做，但作为一个团队，我们将达到这一目标，人工智能与放射科医生的合作是有希望的途径。”位姿科技（上海）有限公司主营：上海医疗机器人,光学定位仪器,上海手术导航,手术机器人,医学影像仿真,专注于手术导航定位,医学影像仿真导航定位,医疗机器人研发,科研机器人开发,协作机器人研发。江苏手术机器人设备，可以联系位姿科技（上海）有限公司；

    NataliaTrayanova花了数年时间建立了模拟病人心脏的计算机模型。现在，约翰霍普金斯大学的工程师正在把这些模拟实验交付给外科医生。在近日发表在《自然生物医学工程》杂志上的一项研究中，Trayanova的团队创建了个性化的心脏模拟，以指导10名持续不规则心跳患者的手术。虚拟心脏预测了外科医生应该在哪里破坏心脏组织，这些组织现在和将来都可能产生不稳定的电信号。这项概念验证研究为计划于今年秋天开始的160名患者的FDA批准的临床试验奠定了基础。这项试验将评估虚拟心脏引导手术是否比现在的常规、一刀切的手术更准确和有效。去年，外科医生利用约翰·霍普金斯团队的心脏心室三维虚拟模拟技术（两个大的、较低的心室）指导5名心跳速度超过正常的患者进行手术。Trayanova的研究小组还利用这项技术识别出了心脏骤停的高危患者。目前的研究集中在心房的异常电信号上，心房是心脏的两个上腔，它会导致持续不规则的心跳，这是一种常见的心房颤动（af）的情况。房颤是不规则心跳常见的原因，预计到2020年将影响多达1000万美国人。“这将成为一个巨大的医疗负担，”霍普金斯大学计算心脏病学实验室主任Trayanova说。病人可能会经历间歇性或持续性房颤。在这两种情况下。

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    许建真表示，学校之前已向公安部门和法务部门咨询，由于教室属于公开场所，因此不存在“侵犯隐私”的说法。除了教室，中国药科大学在校门口、学生宿舍大门口、图书馆、实验楼等场所均安装了人脸识别门禁。人脸识别教室引发微博网友热议，大部分网友表示反对，认为这侵犯了学生隐私，不过一些人表示支持。孩子的微笑都要被监控？上海小学用AI评估学生上课在教室装摄像头并不是什么新鲜事，但教室采用人脸识别技术分析学生的上课情况还是近才开始的。上个月，上海中医药大学附属闵行蔷薇小学将人脸识别带入校园，通过智能课堂评价系统、智能环境分析与控制系统和智能教师培训系统这三套“AI+学校”系统，对学生和教师进行监控。此举同样引发了不小的争议。根据宣传，进入教室的这套“智能课堂评价系统”可以在真实课堂的样本数据基础上，实现对师生行为与情感的自动检测，通过智能算法分析，给出基于课堂表现的评价和改进建议。针对学生，系统可自动检测到学生举手、站立、坐姿不端等行为，通过记录分析形成对课堂效果的总体评价。可以说和南京高校使用的“人脸识别教室”有“异曲同工之妙”。据悉，使用了这套系统后。

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