该研究旨在通过临床验证,评估一款智能无创妊娠期血糖监测仪样机的有效性.该监测仪基于近红外光谱法,利用AI大数据分析光电容积脉搏波数据,实现对妊娠期妇女血糖的无创监测.研究团队开发了一种利用感测芯片的监测仪,有效克服了无创血糖监测中的信号弱和个体差异问题.通过智能无创妊娠期血糖监测仪配套手机APP(application)上直观显示检测结果,提升了用户体验.临床验证显示,20～30岁孕妇的无创监测数据与传统血糖测量方法存在显著差异(P<0.05),而31～42岁孕妇则无显著差异.研究指出,该监测仪需进一步校准和扩大样本量,以提高与有创血糖监测结果的一致性.

骨质疏松及骨质疏松性骨折是一个全球性公共卫生问题,具有发病率高、致死致残率高、社会医疗负担重的特点.然而,全国性的骨质疏松性骨折的流行病学数据不足.我们利用中国城镇职工基础医疗保险(Urban Employee Basic Medical Insurance,UEBMI)和城镇居民基础医疗保险(Urban Resident Basic Medical Insurance,URBMI)数据库对55岁(椎体骨折为50岁)及以上老年人群的髋部/椎体骨折进行了分析,并计算其发生率和医疗费用.研究共纳入190 560例髋部骨折(女性121 933例,男性68 509例,平均年龄77.05岁)和271 981 例椎体骨折(女性186 428例,男性85 553例平均年龄70.26岁).中国55岁及以上老年人群的髋部骨折发生率从2012年的148.75/10万缓慢下降到2016年的136.65/10万.中国50岁及以上老年人群的椎体骨折发生率从2013年的85.21/10万增加到2017年的152.13/10万.髋部骨折住院总费用五年间增长约4倍;椎体骨折的医疗费用则增长了5.45倍;无论髋部骨折还是椎体骨折,人均治疗费用稳步降低.中国城镇老年人群髋部骨折发生率达到了一个平台期,但椎体骨折发病率呈上升态势.与此同时,髋部骨折和椎体骨折的总人数和总相关医疗花费仍然在迅速增长.研究结果提示我们应更加重视骨质疏松症的管理和骨质疏松骨折的防控.

混合现实技术将患者的影像学检查数据进行三维重建，与真实场景进行有机的结合，模拟真实的手术场景应用于临床教学，结合大数据分析技术，构建态势感知数据模型，对教学互动和病情演绎提供数据能力支撑。本文就混合现实技术与态势感知在心脏大血管外科临床教学中的应用进行探索。该技术的应用可以更新带教手段、弥补传统教学模式的弊端、提升教学效率，所以作为一种创新型教学方法，在临床教学中的应用值得探索和推广。

随着科学技术的突飞猛进，传统中医传承模式及手段越来越丰富，传承结果也越来越客观、严谨、智能。但名医传承信息化过程中亦存在资料采集困难、数据处理困难、算法应用困难、分析总结困难等问题。人工智能与大数据、深度学习算法、知识图谱技术等技术方法的融入，为名医传承信息化带来了技术革新。在此形势下，中国中医科学院中医药信息研究所中医药大健康智能研发中心团队，围绕规划名医传承与挖掘开展了一系列中医药领域专业应用系统研究，研发了古今医案云平台、医案大数据分析平台、云医案APP、名医传承工作站。从一定程度上解决了传统模式局限下的医案采集效率低、名医经验总结缺少客观数据支持，以及信息壁垒等问题，从而推进了名医经验传承，提升师徒带教的传授能力与效率。

在精准医疗的背景下，随着单细胞测序和图像处理技术的发展，以及多组学技术的联合，产生了大量的基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、糖组学、微生物组学等生命组学数据，以及图像、生理生化、临床信息等表型组数据。本期重点号内容是“多组学和大数据驱动的慢性鼻窦炎研究”，重点介绍多组学及大数据分析技术的发展给慢性鼻窦炎（CRS）基础和临床研究带来的机遇和挑战。

目的:调查中国急性缺血性脑卒中（AIS）患者行血管内治疗（EVT）围手术期麻醉管理和患者安全现状。方法:采用自行设计的问卷星小程序电子问卷，自2023年10月23日至2023年11月23日，通过多个学会和协会渠道进行调查，问卷覆盖中国大陆地区31个省、市以及自治区内的部分二级及以上具有国家EVT资格认证的医疗机构，参与问卷调查者需扫描二维码进入问卷星小程序进行答题，每个微信账户限定提交一份问卷。问卷核心指标包括：①医疗机构概况，机构所在地区、医院认证等级，年度内完成的AIS患者EVT案例数/年有效问卷数及占比；②麻醉医师在AIS患者EVT期间的参与程度，涉及患者交接流程（急诊室-急诊介入治疗室交接）、治疗团队结构（治疗团队麻醉医师组成）、EVT术前麻醉评估、EVT期间麻醉医师与介入医师的沟通和术后患者转运；③ EVT期间麻醉管理的相关信息指标及关注度，涉及循环、呼吸、血糖的维持，相应的药物干预策略、麻醉模式的选择与管理以及围手术期关键信息关注度；④麻醉管理的质量控制。应用以下方法判断问卷的有效性：填写时间超过5 min；同一单位填写多份问卷时，采用大数定律原则处理；在数据分析时，若某选项的反馈数量<1%的有效问卷数，将排除含有该选项的问卷样本。结果:748所具有国家EVT资格认证的医院共回收有效问卷（下简称"问卷"）1 096份，其中二级医疗机构146份（约13.3%），三级医疗机构950份（约86.7%）。医院年度内完成51~100例的问卷占比约为22.1%，为最高；而年度内完成401~500例的问卷占比约为2.2%，为最低。由急诊室转至急诊介入治疗室过程中，1 012份问卷（约92.3%）显示麻醉医师参与交接过程；984份问卷（约89.8%）显示治疗团队的成员构成中至少有1名麻醉医师；377份问卷（约34.4%）显示EVT术前未进行麻醉评估；72份问卷（约6.6%）显示，在EVT期间，麻醉医师与神经介入医师间几乎无任何信息交流；101份问卷（约9.2%）显示，麻醉医师几乎不参与术后患者转运。在治疗过程中，约67.1%受访者将术中收缩压管理目标值设置为140~180 mmHg（1 mmHg=0.133 kPa），约87.2%的受访者将AIS患者EVT术中动脉血二氧化碳分压维持在30~40 mmHg，吸入氧浓度维持在>40%的占比约为84.6%，仅约10.5%的受访者不注重围手术期的血糖管理；约56.0%患者术后带气管导管返回重症监护治疗病房；术后随访患者占比约45.4%；本次问卷中，689份问卷显示倾向选择固定程序型麻醉，407份选择情境适应型麻醉；在麻醉类型与管理倾向性方面，约82.9%的受访者更加注重AIS患者EVT期间的麻醉管理；受访者关注度最高的围手术期关键信息分别为患者的循环系统消息、意识状态及呼吸系统消息（前3位）。约87.5%的问卷（959份）显示，在EVT麻醉管理过程中将参考国内外指南；高达约77%的问卷（844份）显示在围手术期遇到过严重不良事件，包括心搏骤停、导丝穿透血管及过敏性休克等。仅有约40.7%的问卷（446份）显示麻醉科进行了AIS患者EVT神经介入麻醉质量控制报告。结论:麻醉医师是AIS患者行EVT团队的重要组成部分，治疗团队更加注重围手术期麻醉管理和相关危险因素控制，麻醉科在麻醉质量控制方面的工作有待改进。

目的:分析国内外护理大数据相关研究，了解其应用现状与发展趋势，为我国护理大数据的发展提供借鉴。方法:以CNKI、万方数据库和Web of Science核心合集收录的护理大数据相关文献为数据来源，检索时限为建库至2019年9月30日。采用Excel软件对文献的发表年份、国家、机构及期刊进行统计分析，采用VOSviewer软件对关键词和国家合作关系进行共现分析，绘制可视化图谱。结果:共纳入中文文献195篇，英文文献5 751篇。2001—2019年护理大数据相关研究总体呈增长趋势。我国护理大数据相关研究较少，研究机构较分散，主要刊登在护理期刊上。护理大数据英文文献主要涉及5个领域，分别为健康管理、评估与预测、数据挖掘技术、数据分析与云计算、大数据研究平台；中文文献主要涉及3个领域，分别为信息化护理、护理质量管理和大数据的应用类型。美国处于国家合作关系的中心位置并占据主导地位。结论:我国护理大数据研究尚处于起步阶段，研究内容不够聚焦，可从规范护理标准术语、构建多元的数据监测平台、提高护理人员信息素养等方面进一步探索，加快我国护理大数据在临床的应用，进而为患者提供精准的护理服务。

目的:建立2型糖尿病（T2DM）人群中预警前列腺癌（PCa）的前列腺特异性抗原（PSA）新阈值。方法:回顾性分析2012年1月至2018年12月上海市第十人民医院收治的2 151例初次行前列腺穿刺活检术患者的临床资料。以前列腺穿刺活检病理结果阳性为金标准，将所有患者分为T2DM组和非T2DM组进行比较，其中合并PCa的患者分为PCa-T2DM组和PCa-非T2DM组。采用大数据分析与机器学习的方法，得到T2DM人群中预警PCa的PSA新阈值（原阈值4.0 ng/ml），计算其灵敏度、特异度。采用概率函数拟合估算总体人群中PSA水平的分布情况，支持向量机计算新阈值，受试者工作特征（ROC）曲线用于检验其诊断效能。结果:2 151例患者的PCa检出率为35.89%（772/2 151）。将所有受试者分为T2DM组496例（23.06%）和非T2DM组1 655例（76.94%）。T2DM组患者的PSA低于非T2DM组，差异均有统计学意义（ P<0.01）。针对T2DM人群筛查PCa的PSA新阈值为3.27 ng/ml。T2DM组以PSA=3.27 ng/ml作为诊断截点，ROC曲线下面积为0.83，诊断的灵敏度和特异度分别为94.53%和41.36%。全部人群以PSA=4 ng/ml作为诊断截点，ROC曲线下面积为0.83，灵敏度和特异度分别为91.54%和46.78%。两组比较差异无统计学意义（ P>0.05）。 结论:T2DM患者PSA水平降低，针对T2DM人群的PSA新阈值（3.27 ng/ml）具有较好的前列腺癌预警作用，有利于提高T2DM患者前列腺癌的早期诊断率。

目的:进一步完善科室信息系统，建立多参数重症医学数据库，为重症医学大数据分析研究提供资料，为其他医疗机构建立相关数据库提供参考。方法:在充分了解科室临床及科研工作需要的前提下，解放军总医院第一医学中心重症医学科基于重症医学临床信息系统，整合了医院信息系统（HIS）、电子病历系统（EMR）、监护信息系统（Moniter）、检验信息系统（LIS）、放射信息系统（RIS）中患者的病例资料，初步建立了重症医学数据库。在此基础上进行相关数据分析及验证；并对比重症医学监护信息数据库（MIMIC-Ⅲ）而逐步完善其内容及架构。结果:在2017年9月至2020年2月重症医学临床信息系统运行期间，该重症医学数据库共纳入2 207例次重症患者的诊疗信息，包括患者进入重症监护病房（ICU）前及在ICU期间的全部数据，如人口统计学信息、生命体征、药物治疗、出入量记录、样本采集时间、实验室检查结果、手术治疗和多种临床常用评分数据及诊断等。所收集的数据按照内容不同分别储存至不同的数据表中，各表通过主键相互连接。数据库中收集的数据可经信息系统进行初步统计分析，并已经用于部分临床研究，可将临床与科研紧密结合。结论:基于重症医学临床信息系统建立的重症医学数据库，可为医疗机构进行重症患者规范化治疗和临床研究提供帮助；其功能的进一步完善可以更好地适用于我国危重患者人群的数据分析。

多年来，全球肠外肠内营养学界同道们都在寻求营养不良诊断标准的统一，既需要确定营养不良诊断标准，也需要考虑营养不良指标在不同国家、不同种族的正常值和按临床研究得到的切割点(cut-off point)。全球(营养)领导层倡议营养不良(Global Leadership Initiative on Malnutrition, GLIM)诊断标准于2018年9月在美国肠外肠内营养学会(American Society for Parenteral and Enteral Nutrition, ASPEN)和欧洲临床营养和代谢学会(European Society for Clinical Nutrition and Metabolism，ESPEN)网站发表。2019年初在纸质版杂志《JPEN》及《Clinical Nutrition》发表。GLIM在《全国科学技术名词审定委员会-肠外肠内营养学分名词-2019》有记载。GLIM中的某些阈值可能会随着时间的推移而有演变，但是从主观评定营养不良(如SGA、PG-SGA)，发展到用表现型指标、病因型指标诊断营养不良的方向是正确的。高质量的前瞻性临床有效性验证报告和前瞻性多中心临床应用数据分析，将是GLIM改进的基础。2016年《疾病分类与代码》GB/T(中国ICD-10扩充版)及2019年《关于全国三级公立医院绩效考核通知〔2019〕》以及国家医保局信息业务数据库等三个方面文件均收录了营养风险、营养不良、重度(严重)营养不良作为疾病名称。目前临床各学科都在推行个体化医疗，但是临床各科室的实际情况不同。对肠外肠内营养支持疗法的临床应用来说，与对癌症患者的精准医疗、靶向治疗是有很大的距离。2004年12月，中华医学会肠外肠内营养学分会(Chinese Society for Parenteral and Enteral Nutritional，CSPEN)常委会组建营养风险-不足-营养支持-结局-成本效果比(Nutritional risk-undernutrition-support-outcome-cost effectiveness ratio，NUSOC)多中心分享数据库协作组，该协作组的目标是分出哪些患者需要肠外肠内营养支持疗法，合理应用前提下让患者受益。中国的疾病诊断相关分组(Diagnosis Related Groups，DRG)正在用采集大数据办法来完善DRG(初级阶段DIP，即按病种打包)的制定，就需要让大数据收集系统看到有代码的营养风险和营养不良两个疾病名称，需要填写在出院病案的首页。