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人工智能白内障协同管理的通用平台
编辑人员丨2024/3/30
目的:建立和验证一个涉及多级临床场景的白内障协作通用的人工智能(artificial intelligence,AI)管理平台,探索基于AI的医疗转诊模式,以提高协作效率和资源覆盖率.方法:训练和验证的数据集来自中国AI医学联盟,涵盖多级医疗机构和采集模式.使用三步策略对数据集进行标记:1)识别采集模式;2)白内障诊断包括正常晶体眼、白内障眼或白内障术后眼;3)从病因和严重程度检测需转诊的白内障患者.此外,将白内障AI系统与真实世界中的居家自我监测、初级医疗保健机构和专科医院等多级转诊模式相结合.结果:通用AI平台和多级协作模式在三步任务中表现出可靠的诊断性能:1)识别采集模式的受试者操作特征(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线下面积(area under the curve,AUC)为99.28％～99.71％);2)白内障诊断对正常晶体眼、白内障或术后眼,在散瞳-裂隙灯模式下的AUC分别为99.82％、99.96％和99.93％,其他采集模式的AUC均＞99％;3)需转诊白内障的检测(在所有测试中AUC＞91％).在真实世界的三级转诊模式中,该系统建议30.3％的人转诊,与传统模式相比,眼科医生与人群服务比率大幅提高了 10.2倍.结论:通用AI平台和多级协作模式显示了准确的白内障诊断性能和有效的白内障转诊服务.建议AI的医疗转诊模式扩展应用到其他常见疾病和资源密集型情景当中.
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编辑人员丨2024/3/30
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VMware虚拟机性能管理和资源在线扩展
编辑人员丨2023/8/6
以VMware虚拟化平台在性能密集应用场景下的性能设计、优化管理为目的,结合笔者多年的操作经验,总结出虚拟化平台性能设计要点和优化方法,希望对医疗行业广大读者在虚拟化技术应用方面有所帮助.阐述了利用vCenterServer管理界面中的“性能”视图和esxtop性能分析工具,结合虚拟机操作系统中的性能监控工具来分析虚拟化平台的整体性能负载情况,并针对性地提出优化建议来改善虚拟化整体环境的合理性,对于虚拟机系统资源不足或过度分配的情况进行调整,其目的是在保障应用系统性能的情况下更加合理、高效地使用有限的资源.通过规范的设计和调整,有效地提升了虚拟机的性能和业务连续性,以及整体虚拟化平台的利用效率和使用水平.
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编辑人员丨2023/8/6
