人工神经网络在胰腺肿瘤手术中的应用
近年来，人工神经网络（ANN）在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在复杂手术和疾病监测方面。一项针对非功能性胰腺神经内分泌肿瘤（NF-PNETs）的研究表明，微创手术（MIS）与传统开腹手术（OS）在短期和长期效果上具有可比性。研究涵盖了859名患者，其中478名接受了OS，381名接受了MIS。研究结果显示，MIS在右胰腺肿瘤手术中虽然手术时间较长（393.3分钟 vs 316.7分钟），但在左胰腺肿瘤手术中显著缩短了术后住院时间（8.9天 vs 12.9天）。此外，MIS组患者的生存率显著高于OS组，尤其是在右胰腺和左胰腺肿瘤患者中。多变量分析显示，MIS并不影响患者的生存率，无论肿瘤的位置或分级如何。这些发现表明，MIS可以安全地用于治疗局部NF-PNETs患者，为胰腺肿瘤手术提供了新的选择。
超低功耗可穿戴设备的创新
韩国研究人员开发了一种集传感器检测和显示输出功能于一体的超低功耗可穿戴设备，这一创新成果得益于人工神经网络和神经形态技术的应用。该设备能够在终端上实时处理数据，无需数据传输和接收，从而大大降低了功耗。与商用智能手表相比，该AI显示器在监测用户的关节康复运动和心率异常方面表现出色，且功耗更低。这种设备的成功开发不仅展示了人工神经网络在边缘计算中的潜力，也为医疗监测提供了新的解决方案。
神经形态技术与边缘计算的结合
神经形态技术是一种模仿生物神经系统工作原理的技术，能够高效处理复杂数据。边缘计算则是一种将数据处理任务从云端转移到终端设备的技术，能够减少数据传输延迟和功耗。韩国研究人员将这两种技术结合，开发出了一种能够在终端上实时处理数据的可穿戴设备。这种设备不仅提高了数据处理的效率，还大大降低了功耗，为医疗监测提供了新的可能性。
结论
人工神经网络在医疗领域的应用正在不断扩展，从胰腺肿瘤手术到可穿戴设备，这些创新技术不仅提高了手术效果和患者生存率，还通过神经形态技术和边缘计算实现了实时数据处理，为医疗监测提供了新的解决方案。未来，随着技术的进一步发展，人工神经网络在医疗领域的应用将更加广泛，为人类健康带来更多福祉。
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