针对目前存在肿瘤类疾病诊断不规范,导致疾病分类不准确,影响医疗数据的客观性和科学性的问题,基于国际疾病分类(International Classification of Disease,ICD)分类规则,参考世界卫生组织(World Health Organization,WHO)各系统肿瘤分类,并以国家临床版编码库为框架,构建一个规范的、全面的肿瘤类疾病临床诊断术语集,逐步应用于临床实践,并实时进行更新维护.通过构建此临床诊断术语集,规范了医师的疾病诊断书写,使疾病分类更加准确,为公立医院绩效考核、医保付费、医院管理和科研教学等领域提供更加准确和标椎化的数据.

眼眶肿瘤的位置和组织病理学表现各不相同,给诊断带来了挑战.尽管成像技术的进步改善了这一问题,但其分类与鉴别仍是一项挑战.机器学习作为人工智能的关键分支在医疗领域已取得了一定的成果,尤其是其与影像学、眼科学的结合极大地促进了眼眶肿瘤的精准治疗,其在肿瘤鉴别、病灶分割及图像重建等方面已经展现出极大的潜力和广阔的应用前景,有望在提升眼眶肿瘤诊断水平的同时降低临床实践成本.本文就基于MRI的机器学习技术在眼眶肿瘤中的应用进行综述,旨在为临床医师和放射科医生就眼眶肿瘤的诊断、治疗及预后提供思路,并进一步促进机器学习在该领域的应用与普及推广.

临床指南/共识是权威专家、学者、机构等基于现有证据的全面、客观评估后,针对临床诊疗所给出的最佳推荐意见.合理应用临床指南/共识在指导医疗实践、改良卫生政策、给予患者更为有效的治疗措施等方面发挥着巨大作用.

目的 胸部X线是临床实践中常见的胸部疾病筛查和诊断方式.由于放射科医生长时间阅片容易视觉疲劳以及医疗资源分配不均衡的问题,导致误诊和漏诊的情况时有发生.针对这一问题,本研究运用深度学习技术,提出了一个基于ConvNeXt模型的胸部X线图像的疾病检测方法,旨在提高胸部疾病诊断准确度、减轻误诊风险并提高医生工作效率.方法 利用大规模公开胸部X线图像数据集ChestX-ray14训练ConvNeXt模型,该模型在ResNet模型的基础上,融合了视觉Transformer结构的优势,可以有效提高模型的特征提取和识别能力,同时以AUC(ROC曲线下方的面积)作为模型性能的评价指标,与已有的分类模型CheXNet、ResNet及Swin Transformer进行了对比.此外,通过引入Grad-CAM可视化方法,利用卷积神经网络特征图的梯度信息生成胸部X线图像的类激活热力图,实现对病灶区域的定位,从而提高医生的诊断效率.结果 基于ConvNeXt模型的诊断方法在识别14种胸部疾病时平均AUC值可达0.842,特别在识别积液(AUC值为0.883)、水肿(AUC值为0.902)和疝气(AUC值为0.942)等疾病时表现较为令人满意.结论 本文提出的方法在胸部X线图像的疾病检测中具有较好的性能,是一种对胸部X线图像进行胸部疾病诊断进而协助医生提高工作效率的有益尝试.

目的 对移动医疗在患者居家管饲营养管理中的研究进行范围综述,为未来研究和临床实践提供参考.方法 系统检索PubMed、Cochrane Library、Embase、Web of Science、CINAHL、中国知网、万方数据库、中国生物医学文献数据库,检索时限为建库至2024年2月18日.按照范围综述框架,由2名研究者进行文献筛选、资料提取及汇总分析.结果 共纳入24篇文献,9项研究基于出院计划模式、医院到家庭营养管理模式、指导护理模式等理论模式进行管理.主要形式为应用程序、通信软件和网站平台.管理内容包括健康指导、定期评估、会诊转诊、自我管理、健康档案、服务预约、同伴支持.评价指标涉及患者身心健康、自我管理能力、照护者能力、家庭负担、患者评价.结论 移动医疗在居家肠内管饲营养管理中起到了一定的积极作用,未来应成立多学科团队,开展高质量研究,不断完善移动医疗管理的形式及内容.

目的:通过总结中医优势病种支付方式改革的实践经验,分析共性问题并提出对策,为进一步完善各地区试点方案并探索适合中医药特征的医疗保险支付方式提供科学依据.方法:聚焦中医优势病种及支付方式改革的实践进展、共性病种、服务类型3个维度,对资料进行整理和分析.结果:研究发现各地探索的中医药支付方式包括中医优势病种付费、单独设立中医DRG分组、设置中医院差异化调节系数三类.改革方案以扩展按病种付费范围、单病种付费、按疗效价值付费三类为主.改革成效主要体现在中医价值得到认可、医院获得支持、患者受益三方面.共性病种主要包括骨伤类、痹病及肛肠类疾病.服务类型以住院为主,部分地区拓展至门诊和日间治疗.结论:当前中医优势病种支付主要存在改革与服务范围局限、中西医编码体系及病案填写不够规范、绩效激励配套不足、费用测算不尽合理等问题.建议提出探索"住院—门诊—居家"整合型中医优势病种服务模式、形成中医病种管理范式、补偿短期政策性亏损并调整价格、利用大数据和人工智能优化算法并科学制定临床路径标准等对策建议.

心血管磁共振(cardiovascular magnetic resonance,CMR)具有无创、无辐射、多参数成像的优势,能够实现对心脏形态、功能和组织学信息的"一站式"评估,在心血管疾病的精准医疗中发挥着无可替代的重要作用.2023年CMR研究取得了长足的进展:组织特征成像、心肌应变分析等技术不断推陈出新,探索更多临床适应证,并逐步完成标准化应用转化;非缺血性心脏病、缺血性心脏病等领域的CMR应用在新版指南中备受重视,且优质循证证据不断涌现,鼓励其更多地参与到心血管临床管理之中.本文将从技术和临床应用两方面系统性回顾其中代表性成果,以期为现阶段医疗实践提供实时有效的指导.

当前，数字化变革给医学领域带来巨变。但同时，如何合理利用海量复杂的健康医疗数据资源及创新突破的技术手段提升患者诊疗和科学研究，亦成为临床医生面临的机遇和挑战。在此背景下，提升临床工作者的数据素养已成为迫切需求，需要借鉴国际经验，密切结合我国的医学教育现状和继续教育模式进行深入思考及本土化设计。此外，培养具备学科交叉能力、能够连接健康数据科学研究与临床医学实践的临床医生，即“临床数据科学家”，对深度挖掘健康医疗数据价值、赋能健康医疗领域将起到重要作用。

合理的营养管理是肿瘤康复期患者长期随诊管理的重要内容，其有助于降低代谢并发症的发生风险，改善患者对健康生活方式的认知、信念及行为实践，促进患者改善生活方式及营养膳食，从而积极影响疾病的治疗与长期预后。为改善中国肿瘤康复期患者的长期管理，减少医疗成本，提高患者生活质量和生存率，最大限度地改善临床获益及患者预后，中国营养学会肿瘤营养管理分会组织专家制订了该共识。内容主要根据我国肿瘤患者管理及营养诊疗现状、国内外发表的循证医学证据，结合临床、营养等领域的专家经验和意见，采用牛津循证医学中心分级标准，围绕肿瘤患者康复期营养风险筛查、营养评定（诊断）、肠外肠内营养支持及医学膳食管理的原则、方法和标准等方面制订推荐意见，旨在为肿瘤患者康复期的规范化营养管理提供依据。

肺微小浸润性腺癌的概念自2011年国际肺癌研究协会（IASLC）/美国胸科学会（ATS）/欧洲呼吸学会（ERS）多学科分类以来已在病理及临床的实践中被广泛接受，其作为肺腺癌的较早期阶段具有良好的预后，但目前各医疗机构病理科及不同病理医师间对于该类腺癌的病理诊断一致性存在明显差异。本文旨在从微小浸润性腺癌的定义、疑难、灰区、临床4个方面入手，就日常工作中遇到的问题进行总结、探讨，并作经验分享，希望藉此能部分提高微小浸润性腺癌的诊断一致性。