目的 利用可解释的机器学习模型,探讨轻型缺血性卒中(minor ischemic stroke,MIS)2年内复发相关危险因素.方法 回顾性收集2020年7-12月山西省心血管病医院神经内科MIS患者一般资料、实验室结果、影像学等资料,单因素分析进行复发危险因素变量筛选,合成少数过采样技术-标称连续处理数据不平衡,数据集按8∶2的比例分为训练集与测试集,网格搜索10折交叉验证构建轻量梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)、支持向量机(support vector machine,SVM)模型,并与逻辑回归(logistic regression,LR)模型进行比较,基于ROC的AUC、校准曲线分别评价模型的区分度与校准度,性能最好的模型通过Shapley加性解释(Shapley additive explanation,SHAP)模型对预测结果进行解读.结果 本研究共纳入520例MIS患者,2年内复发93例(17.9％),测试集中LightGBM、SVM、LR预测患者2年内复发的AUC分别为0.935(95％CI 0.896～0.973)、0.833(95％CI 0.770～0.896)、0.764(95％CI 0.691～0.835),准确度分别为0.890、0.773、0.693,布里尔分数分别为0.105、0.167、0.200.结果 显示LightGBM模型性能最优,基于SHAP的LightGBM可解释模型重要性前5的是舒张压、年龄、糖尿病、LDL-C、吸烟.结论 本研究建立的LightGBM模型预测效果良好,可为MIS患者2年内复发的预测提供借鉴.通过SHAP可解释性帮助临床医师更好地理解预测模型结果背后的原因,对MIS患者做出更个性化与合理化的临床决策.

目的 系统评价医务人员临床决策支持系统应用体验,为临床决策支持系统更好的应用、推广和发展提供参考.方法 计算机检索PubMed、Embase、Medline、Web of Science、The Cochrane Library、万方数据库、维普数据库、中国知网、中国生物医学文献数据库中关于医务人员临床决策支持系统应用体验的质性研究,时限为建库至 2024年 1月.采用JBI循证卫生保健中心质性研究质量评价标准进行文献质量评价,采用汇集性整合方法对研究结果进行归纳整合.结果 共纳入 17篇文献,提炼出 74个研究结果,归纳整合为 12 个类别,综合得出 4 个整合结果:医务人员技术适应性差,内部支持不足;系统性能有待完善;医务人员肯定和认同临床决策支持系统的价值和意义;临床决策支持系统的改进途径.结论 本研究归纳分析了医务人员自身、医院环境及系统 3 个方面的局限,并展现了医务人员对临床决策支持系统价值和意义的肯定以及临床决策支持系统的改进途径.需加强与医务人员的沟通交流,不断优化系统,并提供专业的教育与培训,促进临床决策支持系统的有效应用.

生物经济已成为全球各国再工业化和创造财富的一种重要手段和战略性资源,"面向人民生命健康的生物医药"作为生物经济四大重点领域之一,梳理其发文趋势、文献特征、研究领域、学术影响力与研究热点,对后续理论研究和实践探索具有重要意义.通过采用VOSviewer软件,对WOS核心合集数据库中2000年～2023年全球发表的5 370篇和其中383篇中国发表的生物经济领域论文进行可视化分析,揭示中国生物经济领域研究的产出与影响力.研究表明:①全球生物经济领域的研究呈现持续上升趋势,大致可分为2000年～2010年间的探索阶段和2011年～2023年间的快速增长阶段;②主要发文国家集中在美国与欧盟的发达国家,其中德国表现突出,与政策支持、大量经费和人员的投入密切相关;③虽然中国相关研究略晚于欧美地区,但随着生物医药、生物医学工程、生物农业、生物制造、生物能源、生物环保、生物技术服务等战略性新兴产业在国民经济社会发展中的战略地位显著提升,发文量快速上升,全球影响力不断提高;④中国的研究主要集中在与生物能源、生物制品、生物修复、资源回收等相关的循环经济,以及与生物燃料、生物质、生物炭、生物柴油相关的循环经济方面.此外,中国生物经济中有关生物医药领域的研究特色主要涉及绿色合成、能源、环境和生物医学应用,与生物经济相关的药用植物、民族医药植物、海洋藻类药用以及用于中医诊断决策支持的阴阳五行平衡与非平衡模型的相关研究.随着国家政策的支持,生物经济产业规模迅速增长,成为"十四五"时期生物经济发展的核心支柱产业之一.

目的 探究影响医联体成员信息共享行为的因素,为促进信息共享工作提供理论参考.方法 采用问卷调查对医联体成员医院工作人员信息共享行为进行调研.以问卷所得的数据为样本,基于TOE理论构建技术、组织、环境3个维度共8个影响因素的组态效应理论框架,通过模糊集定性比较分析方法对影响医联体成员信息共享行为的因素进行组态分析.结果 得出3条促进医联体诊疗信息共享行为的组态路径,识别出政府支持、公民需求为必要条件,行业环境为核心条件.结论 政府体制支持对医联体成员信息共享决策至关重要,民众医疗数据共享服务需求是医联体成员信息共享行为的重要动力,医务人员的认同与配合是医联体成员信息共享行为的内在保障.

目的 分析沈阳市农村生活饮用水卫生状况和健康风险因素,为相关部门决策提供科学依据和技术支持.方法 2016-2022年对沈阳市9个涉农区县1 910个监测点开展现场调查工作,采集枯水期和丰水期农村生活饮用水水样.按照《生活饮用水标准检验方法》(GB/T 5750-2006)进行水质检测.按照《生活饮用水卫生标准》(GB 5749-2006)对检测结果进行卫生安全性评价.结果 共采集水样3 820份,水样总体合格率为85.73％(3 275/3 820).2016-2022年水样合格率从67.46％提升至93.98％.不同年度、不同水期、不同水样类型、不同消毒方式水样合格率差异有统计学意义(P＜0.01或P＜0.05).主要未达标指标为浑浊度(4.06％)、锰(3.82％)、总大肠菌群(2.88％)、肉眼可见物(1.44％)、硝酸盐(1.41％)、菌落总数(1.31％)、铁(1.15％)和色度(1.10％).结论 沈阳市农村饮用水水质达标率逐年增高,需重点关注硝酸盐、氟化物、铁、锰、氨氮、浑浊度、肉眼可见物等不合格指标,对其潜在的健康风险引起重视,以保障农村饮水卫生安全.

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。

通过机器学习算法挖掘常规检验的血细胞分析参数，构建抑郁症诊断及与焦虑症鉴别诊断的预测模型。利用2020—2021年北京朝阳医院和河北医科大学第一医院血细胞分析参数进行研究，收集研究对象22项血细胞分析检验项目及年龄、性别参数，探索采用支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、随机森林和多层感知器多种机器学习技术构建抑郁症预测模型。结果显示，基于健康人群和抑郁症组血细胞分析参数，构建的随机森林模型预测抑郁症发生准确率高达0.99，F1为0.975，受试者工作特征曲线下面积和平均精准度分别为0.985和0.967。血小板参数变化是影响抑郁症发生的重要因素。而基于抑郁症组和焦虑症组的血细胞分析数据，构建的随机森林鉴别诊断模型显示出最高的预测准确性（0.68）和AUC（0.622）。年龄和血细胞参数及红细胞平均体积对该模型贡献最大。综上，本研究通过挖掘血细胞分析项目，初步建立了抑郁症预测及与焦虑症的鉴别诊断模型，显示了机器学习模型在精神疾病中更为客观的评估价值。

随着人工智能与多学科的交叉融合，以机器学习为主要手段的人工智能技术也逐渐应用于口腔疾病的诊断、治疗和预后评估等方面。目前，机器学习在口腔正畸学中的应用主要包括两大方面，即利用图像识别技术进行影像学资料的定点及分析、颅面骨骼分型和颈椎分期的判断等，以及利用临床决策支持系统辅助评估正畸治疗的必要性以及制订正畸治疗方案等。本文从以上两方面对机器学习在正畸诊疗中的应用进展进行综述，以期为精准正畸的未来发展提供新思路。

后循环缺血性卒中（posterior circulation ischemic stroke, PCIS）由椎基底动脉系统供血区梗死所致，约占所有缺血性卒中的20%。PCIS的临床表现各异且通常缺乏特异性，目前常用的院前卒中量表不能充分反映其体征和症状，甚至影像学检查也不易检测到，导致在急诊环境下早期正确识别PCIS存在困难，误诊和漏诊率明显高于前循环缺血性卒中。早期正确识别PCIS对于改善患者预后具有重要意义。文章通过总结国内外相关文献，从不同角度探讨了急诊室PCIS的诊断错误因素，概述了提高PCIS识别和早期管理速度及准确性的策略和方法。

目的:新型冠状病毒的暴发暴露出疫情防控信息辅助系统存在诸多问题，需要解决如关键数据防篡改、可溯源、区域不同层级的决策支持系统缺失、跨区域的多方协作存在壁垒以及病例诊断自动化程度不高等问题。方法:本文初步探讨将人工智能、支持隐私保护的安全计算、区块链等新兴技术引入到疫情防控信息辅助系统中。结果:本文探讨了采用现代密码学和区块链技术建立保证疫情信息安全性的溯源体系；提出分布式决策支持系统的设计；提出基于SGX技术解决联邦学习的隐私保护问题，并设计出分组架构缓解SGX的性能开销。结论:以上设计方案能够有助于实现疫情信息的安全性和可溯源性，同时还有望提高疫情防控信息辅助系统的自动化程度和决策效率。