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关键词： Artificial intelligence   Diagnosis   Machine learning   Melanoma   Prognosis evaluation   Treatment   Uvea  

摘要： Uveal malignant melanoma is one of the common primary intraocular malignancies in *** high concealment and significant metastatic potential lead to a high risk of blindness and *** advances in machine learning and deep learning techniques, artificial intelligence (AI) has shown increasing promise for application in the diagnosis, management, and prognosis evaluation of uveal malignant *** can thoroughly analyze the multi-modal data, such as clinical images, pathological images, and genetic data, and assist clinicians in diagnosis and treatment *** analyzes ophthalmic photography and radiological image to assist in differential diagnosis, and predicts side effects and outcomes of radiotherapy to optimize *** constructs the models for accurate prognosis based on clinical features and digital pathology images, and its accuracy is comparable to that of gene expression profiling *** clinical application of AI in uveal malignant melanoma faces the challenges of data availability, technology limitations, and effective human-machine ***, with ongoing research in both uveal malignant melanoma and AI, AI is expected to improve the accuracy and efficiency of diagnosis, management, and prognosis assessment, ultimately improving patient outcomes. © 2024 Chinese Medical Association.

关键词： 人工智能   腺癌   肺结节   量化分析   病理分级  

摘要： 目的 探讨人工智能（artificial intelligence,AI）量化参数鉴别临床Ⅰ期浸润性腺癌（invasive adenocarcinoma,IAC）病理分级的应用价值。方法 回顾性分析2018年10月—2023年5月烟台山医院收治IAC患者的临床资料。依据2021年WHO肺腺癌病理分级标准，将267例IAC分为Ⅰ级48例、Ⅱ级89例和Ⅲ级130例，比较各组间参数的差异，并采用logistic回归分析评估AI量化参数对Ⅲ级IAC的预测效能。通过LASSO回归分析筛选参数，并基于这些参数构建三种机器学习模型来预测Ⅲ级IAC，并进行内部验证以评估其效能，用列线图进行可视化描述。结果 共纳入261例IAC患者的临床资料，其中男101例、女160例，年龄27～88(61.96±9.17)岁。6例为双原发病灶，且同一患者的不同病灶作为独立样本进行分析。（1）三组组间比较：实性成分占比（consolidation/tumor ratio,CTR）、长径、短径、恶性概率、CT平均值、CT最大值、CT最小值、CT中位值、CT标准差、峰度、偏度和熵等参数差异均有统计学意义（P<0.05）;(2)两组组间比较：将Ⅰ级和Ⅱ级合并，与Ⅲ级进行单因素分析，结果提示除了年龄外，其余变量差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素分析提示CTR和CT标准差是鉴别Ⅲ级IAC的独立危险因素，两者呈负相关。（3）病理特征的比较：Ⅰ级无淋巴结转移，Ⅱ级有2例发生淋巴结转移且均伴有微乳头成分，Ⅲ级有19例发生淋巴结转移。Ⅲ级IAC有更晚的TNM分期、更多的病理高危因素、更高的淋巴结转移率和高级别结构占比。（4）相关性分析：在所有患者中CTR与高级别结构占比呈正相关。在Ⅲ级中两者呈正相关，而在I级与Ⅱ级中无相关性。（5）采用LASSO回归分析筛选出CTR和CT中位值2个参数，分别构建并验证logistic、随机森林和XGBoost模型。其中，XGBoost模型预测效能最佳。结论 当CTR>39.48%、CT标准差<122.75 Hu时，需警惕为Ⅲ级IAC。基于联合CTR和CT中位值构建XGBoost模型对Ⅲ级IAC有较好的预测效果，有助于临床医师做出个性化的临床决策。

关键词： Artificial intelligence   ethics   responsible AI   services   concerns   safe  

摘要： Scant information exists in the literature on the ethical considerations when adopting and implementing Artificial Intelligence (AI) in services. To address this research gap, this study conducts a bibliometric analysis of 286 research articles, identified from the Scopus and Web of Science databases, on AI ethics in services. The findings revealed that most of the research on AI ethics in services is from the United Kingdom, the U.S., and China. The co-occurrence analysis further revealed that AI ethics is a complex dimension, where several ethic types are found, namely digital, business, machine, and artificial. Additionally, AI effects should be considered from micro, meso, and macro perspectives to ensure that AI systems are ethically correct. The thematic findings highlighted that for AI systems to be safe and effective in industry, they should be responsible and human-centered. Developing such systems requires defining and implementing several features, including transparency, responsibility, explainability, and accountability. Finally, the obtained findings highlighted the need for increasing awareness of AI ethics in services as well as developing regulatory frameworks and laws in this context. The findings of this study can help various stakeholders (policymakers, developers, business owners, etc.) promote the safe and effective adoption of AI in industry.

关键词： 生成式人工智能   训练语料   个人信息保护   行政合规抗辩  

摘要： 生成式人工智能训练语料的个人信息保护应当秉持鼓励和支持创新的基本立场。为确保服务提供者的个人信息利用需求能够得到满足，可以在训练端对《个人信息保护法》作适当宽松解释或例外规定。对于已公开的个人信息，可以通过宽松解释“公开目的”将其纳入可处理的范围。对于未公开的个人信息，仍需要以个人同意作为处理行为的合法性来源，但是可以通过宽松解释目的限制原则、调整“告知—同意”的相关规则，缓解服务提供者面临的困难。技术壁垒的提高加剧了信息主体的劣势地位，需要确保个人信息保护请求权的行使，以维护个人的合法权益，但是其行使不可避免受到技术现实的限制。服务提供者应严格履行包括技术措施在内的个人信息安全保护义务，尽可能降低给个人信息带来的风险。保护机制整体上应以行政监管为主导，如果侵害个人信息权益造成损害，应允许服务提供者以“符合行政监管要求”作为不存在过错的抗辩。

关键词： 工业烟气   脱硝技术   人工智能   大数据   优化控制  

摘要： 随着工业发展和环保要求的提升，氮氧化物(NOx)排放的控制成为大气污染治理的重要议题。传统的选择性催化还原（SCR）等脱硝工艺虽然已经较为成熟，但大多仍采用粗犷的人工控制或精细化程度较低的自动、半自动化控制方式，存在排放波动大、资源消耗大、劳动强度大等诸多缺陷。近年来，随着人工智能、机器学习及大数据分析等技术的飞速发展，智能化技术逐步被引入到工业烟气SCR脱硝过程控制中用以克服传统控制方式的不足，取得了一定的成效。本文综述了近年来烟气脱硝过程智能控制模型的研究进展，重点介绍了基于大数据、人工智能、机器学习等先进技术的烟气脱硝优化控制方法；通过对BP神经网络、深度学习（如LSTM、CNN）等方法进行NOx浓度预测和脱硝控制优化以及通过优化BP神经网络（如结合灰狼算法、粒子群算法等）的研究进行综述，并对基于PID的模糊控制与二自由度策略等自适应控制模型的应用进行分析，探讨脱硝过程智能控制技术在工业中的应用现状及面临的挑战；最后，展望了脱硝过程智能控制技术未来的发展趋势与研究方向，以期为工业烟气污染治理提供参考。

关键词： 人工智能   医疗健康   智慧医疗   精准医疗   医学伦理   跨学科融合  

摘要： 本综述全面审视了人工智能（AI）在医学领域的多维应用现状、面临的挑战及未来发展方向，总结了AI在基础医学研究、疾病预防、智能诊断、治疗、康复、护理和健康管理等方面的具体应用，同时关注AI在临床试验、医院管理、医学教育以及医学伦理和政策制定中的创新实践和作用。AI医疗面临算法透明度不足、数据隐私保护、监管标准缺失、风险评估体系不完善等挑战。未来AI医疗的发展方向包括：提升算法可解释性，推进生成式AI应用；建立高效数据共享机制；完善监管政策与标准；加强跨学科人才培养；推动产学研医协同创新；发展普惠医疗和个性化精准医疗。AI与5G、大数据、云计算等新兴技术的融合将引领医疗走向智能协同、普惠共享的新时代。通过多维度分析，为医疗卫生领域的研究者、从业者和决策者提供全面的AI医疗应用与发展前景概览，旨在促进AI技术在医疗领域的深度融合与创新应用，推动智慧医疗的可持续发展。

关键词： Artificial intelligence   anthropomorphism   psychological anthropomorphism   scale development  

摘要： This study explores the conceptualization, dimensional structure, and measurement of artificial intelligence (AI) psychological anthropomorphism in service scenarios. Data were collected using semi-structured in-depth interviews. A grounded theory research approach was employed to construct a structural model of AI psychological anthropomorphism that included the dimensions of personality, empathy, and mind. Exploratory and confirmatory factor analyses were subsequently conducted on questionnaire data collected through online surveys and from which a scale for AI psychological anthropomorphism was developed. It consisted of 16 items and demonstrated good reliability and validity. Moreover, using structural equation modeling, strong nomological validity was demonstrated. The results indicate that AI psychological anthropomorphism and its dimensions significantly and positively predict trust and identity threat. These findings enhance understanding of the conceptual meaning and dimensional structure of AI psychological anthropomorphism in service scenarios, as well as provide a psychometrically reliable and valid measurement tool for use in subsequent empirical research. Additionally, the findings offer important insights for AI developers, service providers, and regulatory agencies to ameliorate AI design, formulate AI marketing strategies, and refine AI governance policies.

关键词： 结直肠癌   癌前病变   结直肠息肉   组织学诊断   人工智能  

摘要： 结肠镜下早期发现和处理结直肠癌(colorectal cancer,CRC)及其癌前病变是降低CRC死亡率的关键。然而准确的病理评估也是CRC筛查的一个重要组成部分,通过诊断检测病变的性质并推荐一个适当的随访策略,可以避免监测结肠镜检查的过度使用或间隔期结直肠癌的发生。全视野数字病理切片(whole slide imaging,WSI)与人工智能(artificial intelligence,AI)的结合为病理领域提供了一种独特的工具和算法,从而帮助优化诊断、指导治疗和预测预后等。WSI为基于AI的诊断工具的开发提供了机遇,通过计算病理学的应用,实现了更加精准和可重复的诊断结果,有望对临床实践带来深远影响。该文就国内外关于CRC及其癌前病变组织学诊断相关的AI研究进展作一综述。

关键词： 人工智能   网络文学   “主体性”危机   镜像化扩容   数据化依赖  

摘要： 迅猛发展的人工智能正在对网络文学的创作主体、内容生成以及网络文学产业化产生深刻的影响。智能化程度越来越高的人工智能是否会替代人类,成为网络文学创作的主体是首要问题,人工智能归根结底只是人类制造发明的工具,即使是生成式人工智能,它所依赖的依然是数据、算法与算力,而人的存在才是衡量人工智能的价值尺度。人工智能没有真正的“主体性”,但会推动网络文学生产方式的演变。人工智能深度融入现实生活的实践,会影响网络文学的内容生成而具有镜像化扩容的效果,促进科幻类网络文学的崛起,丰富网络文学的情节设定和内容想象,产生能促进类型小说内容变革与创新的新变量。人工智能对网络文学产业的深度介入形成了网络文学的数据化依赖,会实现网络文学的定制化生产、精准化推送和个性化阅读,但也会造成网络文学创作的庸俗化、同质化和数据崇拜,容易产生信息茧房的消费症候,造成审美趣味的单一与审美能力的弱化。