目的 探讨基于数字化管理门静脉高压多学科会诊及管理平台的构建及具体实施策略.方法 基于数字化管理门静脉高压多学科会诊及管理平台系统通过整合数字识别、数据清洗、结构化处理和人工智能算法等先进技术,构建了一个全面的疾病管理平台.详细阐述了系统的模块设计、应用流程及团队协作机制,展示了如何通过多维数据分析和个性化随访支持,满足门静脉高压患者的多样化和多层次的随访需求.结果 应用数字化新技术构建的管理平台,在多学科精准评估的基础上,个性化定制方案并进行长期动态管理,共纳入428名随访需求患者,依从性提高到了 94％,复诊率达到了 78％,患者满意度达到100％.同时,显著提升了临床与科研团队的工作效率和动力,该项目框架还促成了多个项目、多次获得市级奖项等,促进了相关医学学科的发展和人才培养.结论 通过管理平台的应用,有效地强化了门静脉高压患者的综合管理,提升了患者的就医体验,提高了医疗质量和安全,推动了临床科研工作的开展,带教和培养了一批专业人才,为未来的医疗服务模式创新提供了实证基础和技术支持.

肝病与肝癌是威胁我国人民生命健康的常见疾病，大数据和人工智能已成为提高临床诊断与治疗水平和服务能力的重要支撑。然而，大数据的发展应用尚不成熟，主要存在以下问题：（1）海量健康医疗数据种类繁多，来源各异，但较为分散，缺乏一体化数据存储与分析平台。（2）不同医疗中心之间数据标准不同，数据概念亦存在较大差异，以及个人表达习惯等问题，均导致数据难以处理，无法充分融合。因此，大规模健康医疗数据并不等同于健康医疗大数据。笔者团队结合东南肝胆健康大数据研究所在肝病与肝癌领域大数据平台建设方面的实践经验，提出肝病与肝癌大数据平台建设标准化体系，包括大数据联盟统筹建设大数据平台、完善的大数据标准体系、标准化数据治理流程及结合循证医学与新兴技术的大数据应用。该体系可为健康医疗大数据产业高质量发展提供全新模型，并可推广复制到其他专病领域，为建设健康中国贡献力量。

主动脉夹层是严重威胁生命的心血管急症之一，CT血管成像（CTA）是诊断主动脉夹层的首选检查方法。将基于CTA图像的人工智能应用于主动脉夹层，有助于快速辅助诊断、评估疗效和预测术后风险等。影像人工智能最核心的部分是数据的标注，为了规范主动脉夹层CTA影像数据的标注，促进人工智能更好地落地临床，中华医学会放射学分会心胸学组及国内心血管影像专家编写了主动脉夹层CTA标注专家共识，从主动脉夹层的定义和分型，标注数据来源和储存要求，标注平台、工具和方式的选择，标注人员资质、培训和考核，标注后数据的质控，标注方法和内容，标注流程等各个方面达成共识，为建设规范化的主动脉夹层CTA影像标注数据库提供了有力的技术指导和质量保障，为主动脉夹层人工智能影像模型的构建、验证、优化及推广等提供研究基础，从而推动主动脉夹层人工智能影像真正落地临床应用，最终使患者受益。

传统循证医学在医疗实践和卫生决策中发挥了重要作用，与此同时也不断暴露出证据生成效率低、覆盖范围窄、整合策略不完善等不足，难以及时服务临床诊疗及监管决策，因此亟须根据前沿技术的发展，对循证医学理念进行深入拓展和完善。2023年提出的深度循证医学倡导运用最新人工智能和自然语言处理技术，全面扩大证据的广度、深度和可整合性，提高证据生产和整合效率。基于深度循证医学理念建立新一代循证决策生态系统具有广阔的实际应用前景，可推动循证医学证据检索、生产、整合、传播、转化和应用等各环节的发展，深入挖掘影像学、多组学和真实世界数据，增大真实世界证据的利用潜力，建立动态文献管理平台和决策辅助工具，减少资源浪费，促进证据流动。借助此系统有助于获取以个体为中心的临床综合证据进行精准决策，并在人才培养、循证教学改革、科普宣传等方面发挥重大作用，最终推动同一健康的实现。

人工智能技术的兴起给眼病诊疗带来了颠覆性的变革，为眼科影像诊断技术提供了全新的智能辅助诊断模式。然而，随着临床应用反馈和需求的不断变化，眼科人工智能研究面临着一些挑战，包括缺乏标准化的数据集和共享平台，算法模型单一，跨模态信息融合不足，以及缺乏临床可解释性等问题。为了满足眼科人工智能研究的新需求，我们需要努力建设眼科数据标准及共享平台，突破核心智能算法创新，并建立临床逻辑可解释的眼病筛查、诊断、预测模型。此外，与5G、虚拟现实、手术机器人等前沿技术的深度融合，也将推动我国眼科智能医学发展进入新的阶段。

目前直肠癌分期的术前评估主要依赖影像学检查，影像学阅片结果将直接决定直肠癌患者治疗方案的选择。为了缓解影像科医师的阅片压力，同时进一步提高影像学诊断的效率和准确性，目前已有利用人工智能自动识别系统辅助直肠癌分期影像学评估的相关研究。中华医学会外科学分会结直肠外科学组联合北京航空航天大学提出基于人工智能平台的直肠癌分期识别系统外科临床应用的专家建议，以期引导该技术的规范应用，推动影像学阅片的自动化和智能化发展。

我国心血管疾病负担持续增加，其早期识别和预测对于改善心血管结局至关重要。人工智能系统在心血管风险预测、心血管影像等方面的迅速进展以及移动健康的发展使得自动获取多种生命体征数据成为可能，大大促进了心血管疾病的早期识别和诊断。心电图诊断中应用人工智能方法有助于快速准确诊断并优先处理最紧急情况，减少误差；人工智能与移动健康结合可用于多疾病监测的心脏健康监测服务平台；超声心动图结合人工智能研究有助于识别亚临床疾病或细微未被识别的影像学特征；使用机器学习模型可无创评估冠状动脉有无血流意义的狭窄和冠状动脉斑块的稳定性，以区分未来冠脉事件的发生风险。因此，人工智能的发展有潜力将医师从耗时、重复的传统医学模式中解脱出来，并进行最佳的心血管疾病危险因素管理，从而最大限度地减轻医疗保健系统的过重负担，提高心血管疾病健康管理水平。

信息化在临床诊疗管理中发挥着重要作用，然而学科特殊性使重症医学信息化建设面临数据无法高效应用、诊疗操作依从性低、缺乏智能质控工具等难题。作者探讨基于数据驱动的重症医学信息化管理新模式，通过升级临床信息系统、建立单病种质控系统、引进综合智能分析平台、搭建开放式远程平台，打破重症医学信息化瓶颈，实现ICU信息高效采集交互，诊疗流程自动监测预警，有效提升医护人员按指南操作的依从性和执行力，提高学科诊治能力和管理效能，推动区域重症医学信息的同质化发展。

大数据和人工智能(artificial intelligence，AI)技术在医疗领域的应用实践是医院信息化建设的重要内容。2018年10月，某三级甲等医院启用临床智能应用平台，该平台以AI助理为智能应用载体，支持智能应用的角色扩展、功能扩展和内涵扩展，为临床智能化建设奠定基础。截至2022年7月，临床智能应用平台借助AI助理已嵌入医院门诊、急诊和住院业务系统，实现了辅助诊断、辅助治疗、风险预警、AI病历质控、科研入组和传染病管理等智能应用，丰富了骨科和耳鼻喉等专科的智能应用内涵，满足了医院信息化建设集成化和一体化要求，为临床提供了便捷有效的智能辅助工具。

经过近40年的发展，微创技术已被广泛应用于各类肿瘤根治术中，其安全性和有效性得到充分验证。随着相关医疗器械设备的不断更新迭代，手术的便捷性和精准度得到显著提升，微创外科的发展已步入高位平台期。随着信息技术的飞速发展，研究者已逐步进入智慧医学时代，人工智能等技术的融入将为微创外科的发展注入新的活力。笔者结合最前沿的研究动态，深入剖析人工智能在微创手术的术前评估规划、术中监测预警、术后综合管理等关键环节中发挥的独特作用。同时，笔者还探讨了如何利用这些创新技术进一步促进医疗教育改革，并对远程医疗服务的发展进行展望。在智慧医疗时代，微创外科的发展应遵循“大胆创新，小心实践”的原则，坚持“以人为本”的理念为指导。通过不断促进医工学科交叉合作，加速科技成果向临床转化，确保微创外科技术能够更好地服务于人民的健康福祉。