专家引言：胆管癌是一种发生于肝内、外胆管上皮的原发性恶性肿瘤，具有高度的侵袭性和异质性，其中肝外胆管癌约占75%。近年来，胆管癌的发病率和死亡率逐渐增加，其高发地区主要位于东南亚；中国胆管癌的发病率大于6/10万，是全世界发病率最高的国家之一。胆管癌预后极差，在高发地区是继艾滋病和脑卒中之后死亡率最高的疾病之一。近年来，西南医科大学附属医院放射科舒健教授团队围绕肝外胆管癌的MRI开展了一系列研究，利用深度神经网络在MRI图像上对胆胰壶腹部及肝外胆管癌病灶进行了自动识别与分割，利用MRI的常规影像学特征、定量参数以及结合人工智能评估了肝外胆管癌的生物学行为并进行了生存分析的评估，为辅助肝外胆管癌的诊疗提供了影像学手段和依据。四川大学华西医院宋彬教授指出，2018年国家自然科学基金委员会确定了新时代资助导向，即“鼓励探索、突出原创；聚焦前沿、独辟蹊径；需求牵引、突破瓶颈；共性导向、交叉融合”。影像医学作为近年来医学发展最迅速的学科之一，影像科研工作充满机遇，但也面临挑战。舒健教授团队通过国家自然科学基金的资助，针对胆管癌这一相对高发、预后差的有需求牵引的疾病，通过临床、影像的内容进行了系列研究，就如何有效地进行治疗前评估、改善预后、提高生存质量和生存时间等重要研究方向进行逐一探索并突破瓶颈，所做的研究符合国家自然科学基金委所提出的要求，特别是建立了较好的有学科交叉特点的医工团队，科研产出硕果累累。上述主要研究结果表明舒健教授团队将影像学新技术应用于肝外胆管癌的自动检测、术前评估及临床预后预测等方面，为肝外胆管癌的临床决策提供了快速、无创、便捷和个性化的预测方法。期待该团队未来在肝外胆管癌这一疑难疾病能有更多、更好的研究，最终实现肝外胆管癌患者的生存获益。

传统阻生牙拔除临床教学中存在学生观察视野狭小，医患沟通培养不足，临床思维培养不足，临床参与度不高等难题亟待解决。本研究以透视颌骨结构、拟定临床策略、沉浸参与临床、涵养医者精神为核心要素，设计“阻生牙拔除临床决策分析虚拟仿真教学平台”，运用虚拟仿真软件创造3D情景虚拟三种不同类型阻生牙临床情境，虚实结合，以临床思维串联阻生牙拔除临床决策分析过程，使学生身临其境地发现、分析和解决阻生牙拔除过程中的医学和人文问题。实验效果问卷调查显示，81.36%（48/59）的学生认为该软件可以提高临床思维能力；76.27%（45/59）的学生认为其有助于掌握阻生牙拔除的基本流程；62.71%（37/59）的学生认为它能提高阻生牙拔除操作技能。因此，该软件通过沉浸式教学体验、构建式教学设计及多维度教学评价，实现了培养学生具备口腔颌面外科临床诊疗思维能力及医生职业素养的目标。

目的:通过量性和质性相结合的混合研究方法，了解胃癌根治术后患者未满足需求现状及影响因素，为今后制订有效的健康管理方案提供参考。方法:采用方便抽样法选择2021年1—12月天津医科大学肿瘤医院住院治疗的胃癌根治术后患者297例为研究对象，采用一般资料调查表、癌症患者未被满足需求量表（SF-SUNS）进行调查；目的抽样法选择12例胃癌患者进行半结构式深度访谈，采用Colaizzi 7步分析法整理资料。结果:297例研究对象未满足需求总分为（60.91 ± 16.00）分，处于中等水平；各维度条目均分由高到低为：连续性照护未满足需求（2.37 ± 0.75）分、工作经济未满足需求（2.22 ± 0.65）分、信息未满足需求（2.20 ± 0.92）分、情感未满足需求（1.72 ± 0.60）分；学历、是否是家庭主要经济来源者、工作状态是未满足需求的影响因素（ t=5.32、-3.59、-3.28，均 P<0.05）。质性研究共提炼4个主题：症状网络识别和精准症状管理需求未满足、共享决策参与和疾病感知变化轨迹需求未满足、尊严维护和心理应激机制重建未满足需求、"互联网+"移动医疗延续护理需求未满足。 结论:胃癌根治术后患者未满足需求问题仍普遍存在并受多种因素影响，建议医护工作者基于患者未满足需求现状构建有效的支持性照护系统，推进胃癌患者全程多维的健康管理服务，提升生命质量。

目的:建立人工智能（AI）模型，评价AI辅助多参数流式细胞术（MFC）诊断儿童急性B淋巴细胞白血病（B-ALL）微小残留病（MRD）的可行性。方法:以北京大学第一医院门诊B-ALL MRD随访病例227例标本进行AI应用探索性研究，以多维空间密度分布的非监督学习分群聚类算法为基础，对MFC数据进行聚类分析；同时参考人工逻辑设门思路和细胞的抗原表达水平，应用决策树和随机森林等监督学习算法判别细胞分类，并将AI分析B-ALL MRD结果以二维图、降维t-分布领域嵌入算法（t-SNE）和热图进行可视化呈现。通过与人工分析比较，评价AI辅助MFC诊断B-ALL MRD的性能和一致性。结果:AI分析可快速检测出骨髓中B细胞系各阶段淋巴细胞和B-ALL MRD细胞的数量和百分比；且在多次重复检测时各参数差值的变异系数（ CV）均为0。AI分析速度较传统人工分析提高4~5倍。与人工分析比较，AI分析B-ALL MRD细胞的查全率（敏感度）和阴性预测值为100%，准确度为82.44%。经人工审核后的AI分析结果再与人工分析比较，去除了假阳性，其查准率（阳性预测值）和准确度均可达100%。人工审核后的AI分析B细胞系各阶段淋巴细胞和B-ALL MRD细胞的百分比与人工分析结果差异无统计学意义（ P均>0.05）。 结论:本研究初步建立的AI模型数据分析重复性好、分析速度快，具有较高的查全率（敏感度）和阴性预测值，可用于基于本研究的8色抗体组合方案辅助MFC诊断儿童B-ALL MRD。

近年来心血管影像技术成为评估心血管病的重要手段，能提供疾病解剖、功能信息和多维度评估模式，对心血管病的诊疗有望产生积极的影响。本文简述了前沿心血管CT技术，包括CT血流储备分数、CT心肌灌注成像、冠状动脉周围脂肪及人工智能技术在心血管病诊断、治疗决策和预后评估方面的应用研究现状，以期推动这些技术的临床转化应用。

目的:明确老年期痴呆患者照顾者的病耻感对就医决策时长的影响程度及影响路径，为构建相应人文关怀策略的内容提供理论基础。方法:采用方便抽样法，选取2021年2月至2022年2月在徐州医科大学附属医院和徐州市东方人民医院就诊的176名老年期痴呆患者照顾者作为研究对象。采用患者及照顾者一般资料调查表、自设老年期痴呆患者照顾者病耻感量表、多维领悟社会支持量表、自设老年期痴呆患者照顾者就医决策感知障碍量表、自设老年期痴呆患者照顾者就医意向量表进行问卷调查。运用AMOS 20.0建立结构方程模型进行路径分析。结果:老年期痴呆患者照顾者的病耻感越高，就医决策时长越长（ β=0.05， P<0.05）；社会支持、就医决策感知障碍和就医意向是照顾者病耻感影响就医决策时长的中介变量，对就医决策时长的总作用大小分别为-0.04、0.14和0.36，均 P<0.05。 结论:老年期痴呆患者照顾者病耻感是影响就医决策时长的重要因素，通过改善其中介因素社会支持、就医决策感知障碍、就医意向，实施针对性的人文关怀策略有望为缩短就医决策时长提供帮助。

目的 基于质性研究meta整合收集稳定型心绞痛患者的体验和感受.方法 检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、SinoMed、PubMed、EMbase、The Cochrane Library、澳大利亚乔安娜布里格斯研究所、EBSCO和Web of Science核心合集数据库中关于稳定型心绞痛患者体验和感受的质性研究或混合研究,检索时限为建库至2024年3月.2名调查员进行独立文献筛选、数据提取和文献质量评价,使用汇集性整合方法整合结果,并使用CERQual对整合结果信度进行分级.结果 共纳入7篇文献,提炼出20个主题,最终归纳为8个类别并形成3个整合结果,分别是多维度影响患者生活质量、患者对当前接受治疗的看法及患者存在未满足的临床需求.结论 稳定型心绞痛广泛影响患者的生活、心理和社会功能,应探索以患者为中心的医疗管理模式,充分了解患者感受和需求,并将其纳入未来的医疗决策.由于研究的局限性,未来应在国内开展高质量的质性研究,收集中国稳定型心绞痛患者的体验和感受.

目的/意义 识别领域研究前沿,辅助科学研究者有效遴选和追踪重点研究主题,助力科研管理决策者动态调整政策导向.方法/过程 以Web of Science 2012-2022年37 927条肿瘤学领域高影响力期刊文献题录和高被引文献题录为数据样本,运用BERTop提取主题,构建多维指标研究前沿识别模型,从多维度识别领域内不同类型的研究前沿.结果/结论 所构建模型识别出肿瘤学领域热点研究前沿主题9个、新兴研究前沿主题14个、潜在研究前沿主题13个和衰退研究主题1个,具有有效性.

背景 糖尿病因其高患病率及相关的致残率和死亡率,成为影响健康的重要问题.研究证据为改善患者健康结局提供了有效信息,决策辅助工具利于患者获取证据,增加医患的互动性.目的 获取糖尿病患者的用药偏好,开发循证决策辅助工具,以实现证据、患者价值观和决策情境的结合,促成以患者为中心的循证决策.方法 检索PubMed、Web of Science核心合集、Embase、Cochrane Library、CINAHL、中国知网、维普网、万方数据知识服务平台,确定降糖药的价值评估维度和属性,文献检索的时限为建库至 2022-12-31.采用优劣尺度法设计糖尿病患者的用药偏好问卷,在江苏省 5 家医院开展实证研究.在分析患者偏好的基础上,运用Vue+Element UI、Spring Boot、Spring Security、Java等技术开发循证决策辅助工具.结果 大血管并发症发生率、延长的生命年、生活质量的变化、微血管并发症发生率、糖化血红蛋白的控制这 5 个属性在糖尿病患者的临床决策中最为重要.循证决策辅助工具提供了降糖新药相对有效性、相对安全性、便捷性和可负担性的结构化证据概要.降糖新药的多维价值评估模块是工具的核心,支持患者对药品价值的循证评估.结论 循证决策辅助工具整合了降糖新药的研究证据、患者偏好和价值观,有助于实现医患共同决策.

目的 探究合并卵圆孔未闭(patent foramen ovale,PFO)女性偏头痛患者的临床特征并设计女性偏头痛患者PFO风险预测模型(migraineur PFO risk prediction model,MPRPM).方法 选取 2019年 6月 1日至 2022年12月31日期间于复旦大学附属中山医院就诊的女性偏头痛患者.收集患者术前信息以及停药后的随访结果,并根据食管超声结果,将患者分为PFO阳性组和PFO阴性组.构建多因素Logistic回归模型和随机森林模型并对其多维度验证.根据准确率下降系数(mean decrease accuracy,MDA)筛选关键特征并构建MPRRM.结果 共纳入305名女性患者,其中PFO阳性组204人,PFO阴性组101人,多因素Logistic回归分析显示,偏头痛发病年龄、发作频率、发作时严重影响生活、运动相关性头痛、月经引起的头痛、先兆性偏头痛和隐源性脑卒中病史是PFO阳性患者的预测因素.随机森林模型可以预测女性偏头痛患者PFO发病率,其AUC为 0.895(95%CI:0.847～0.943).MPRPM的灵敏度为 71.6%,特异度为 91.1%(AUC:0.862,95%CI:0.818～0.906,P<0.001).最佳临界值为 2.5分.模型分类正确的患者症状改善率高于分类不正确的患者(94.3%vs.82.0%,P=0.023).结论 确定了女性偏头痛患者合并PFO的预测因素.MPRPM可为女性偏头痛患者的诊断过程和治疗决策提供指导,辅助偏头痛患者就诊分流,减轻医疗负担.