专家引言：上海交通大学医学院附属新华医院汪登斌教授指出，近年来，复旦大学附属肿瘤医院顾雅佳教授团队围绕乳腺癌诊治相关的影像研究，深耕影像组学与深度学习领域。他们聚焦于乳腺影像新技术、新方法及跨尺度融合数据挖掘的研究。作为乳腺多学科团队重要的一分子，该团队持续进行深度交流，积极推进多学科医工交叉合作，在乳腺癌的精准影像诊断上取得了一系列的研究成果，助力大数据时代下肿瘤影像的精准诊疗，为进一步推动临床应用转化夯实基础。顾雅佳教授团队围绕三阴性乳腺癌复旦分型，实现MRI组学的无创分型诊断，并挖掘模型背后的生物学科解释性；围绕关键基因及分子的可视化，通过影像组学实现无创预测并关联多组学数据验证，探索潜在治疗靶点；针对新辅助疗效的精准预测，创新性融合影像组学和体细胞突变特征，构建新辅助化疗的病理完全缓解的预测模型，并探究高频基因突变与耐药事件之间的关联。同济大学医学院同济医院王培军教授指出，以影像为主导的跨尺度多组学研究，以多组学为驱动，为乳腺肿瘤的演进发展提供影像学依据，是大数据时代下乳腺肿瘤影像研究的新方向。顾雅佳教授团队探寻影像肿瘤内异质性的潜在治疗策略，挖掘基于宏观影像对分子靶点可视化的关键特征，并创新性将热门的MRI组学与突细胞突变特征相融合构建新辅助化疗的疗效预测模型，在精准分型和关键分子的可视化基础上，指导乳腺癌的精准诊疗，为临床转化提供了新的前景。

高通量多组学研究联合整合生物信息学技术的迅速发展，从更深层次解读了心血管疾病发生、发展及转归分子机制，为心血管疾病的早期诊断、生物标志物筛选、新药靶点发现和个体化治疗提供了更为全面的分子理论基础，引领心血管转化医学研究进入大数据时代。

慢性肾脏病已成为全球性重要公共卫生问题，为医疗卫生体系带来沉重负担，有必要对肾脏疾病进行监测，开展早期干预与管理。由于我国肾脏疾病特征存在较大区域差异并且医疗资源分布尚不均衡，传统的疾病监测方式难以全面探究我国肾脏疾病的人群特征和流行趋势。通过将大数据、人工智能与疾病监测深度融合，在保障数据安全与个人隐私的前提下，适度整合不同来源的健康医疗数据，可以克服传统监测模式的诸多弊端，建立符合成本-效益比的肾脏疾病监测系统，从而为我国肾脏疾病防控提供参考依据。

盆底功能障碍性疾病（PFD）的诊疗需多学科合作、治疗方案繁杂且需个体化、对临床医师的经验要求高，存在疗效欠佳及易发生并发症等问题，迫切需要新的手段助力PFD的诊疗预防。在信息化医疗飞速发展的时代，正在步入信息化医疗的第三阶段——智慧医疗，即“互联网医疗+人工智能”，以人工智能为核心、大数据为基础的新医疗体系。本文综述智慧医疗在PFD的预测及预防、临床决策诊疗方案、手术治疗及随访等方面的研究进展和应用情况，总结目前各种智慧医疗诊疗系统的优点和不足之处，并分析智慧医疗在PFD中的应用前景。

在大数据时代，随着新兴科技的发展与创新，人工智能（artificial intelligence，AI）在医疗领域已被广泛应用，尤其在疾病的筛查及诊治方面展现出良好的实用性和持续的发展趋势。医学图像提供了对人体结构和功能的详细可视化信息，人工智能技术能高效地对这些图像进行预处理和分析，这不仅极大地提高了诊断的准确性和速度，还推动了众多重大的医学研究和创新。本文回顾了近5年AI在变应性鼻炎、慢性鼻窦炎及鼻腔鼻窦肿瘤领域的最新应用，旨在总结人工智能技术在过敏原检测、疾病诊断和预后预测等方面的最新进展，并探讨其在鼻科学图像应用中的局限性及未来展望。

大数据时代，研究者通过数据挖掘、分析和运用，为学术论文创作提供了丰富的素材，也为出版业提供了全新的思维方式，创造了新的机遇，同时也为论文发表与期刊服务模式的发展提出了新的挑战。如何使大数据能真正服务于作者和出版行业，提高医学期刊的学术质量，扩大影响力是当务之急。本文拟以神经外科学为例，通过分析大数据对学术论文发表、科技期刊办刊的影响，探讨大数据时代神经外科学论文发表与期刊服务模式发展的机遇与挑战。

在面对新时代、信息化迭代更新、移动设备全面普及和大数据时代背景下，在教育部积极倡导淘汰“水课”下，许多大学从硬件和软件方面都进行了全面提升改造，智慧教室应运而生，使教学、空间和技术三者相互补充，增强了教学效果，突破了空间的限制，为教学创新和改革提供充分的条件。但是在实施过程中，由于受接受信息表面化和碎片化的严重影响，学校依然存在学生抬头率和上课兴趣不高等问题，达不到深度学习和拓展应用的教学目的。针对以上困难和挑战，本研究依据中药炮制学教学三年来学生问卷调查和期末成绩形成整理分析，采用SPSS统计法，认真分析教学方面的不足，持续改革和创新教学内容、教学方法和教学评估方式，积极打造中药炮制学“金课”，为以后提升教学质量、教学效率和本科教学审核评估做准备，为培养大批“大国工匠”型中药师做贡献，满足国家战略需要，以供参考。

随着医疗信息化建设的不断加深和新型数字化医疗设备的广泛使用，医疗数据爆发性增长，围术期管理已迈入医疗大数据时代。越来越多的医疗数据被用于构建各种模型，以实现疾病的风险预警 [1,2]、早期诊断 [3]以及辅助医生决策 [4]，从而提升诊疗效率和安全性 [5]。然而，围术期大数据存在"跨粒度、高维多模态、混合噪音高、同本体量纲迥异"等特点，基于常规规模机器学习所构建的风险预警和决策支持模型普遍存在准确性偏低、泛化性差等问题。相比之下，大模型在文本生成 [6]、语义理解和推理 [7]、多任务 [8,9]以及模型泛化性 [10]等方面性能优越，在围术期多模态数据分析和建模方面具有明显优势。因此，大模型在围术期医学研究与应用中有广阔的前景。

肝移植是全球外科领域中的"皇冠"，也是国家医疗水平的重要体现。近半个世纪以来，我国肝移植事业取得了令人瞩目的进步，移植例数位居全球第二，移植存活率达到国际先进水平。但也必须看到我国从肝移植大国迈向强国的过程中，仍然存在诸多瓶颈问题亟须解决，尤其是在精准医学与大数据时代，肝移植基础研究水平相对滞后，无法满足快速发展的临床实践需求。在移植技术日趋成熟而分子生物学技术日新月异的新时代，如何加强肝移植学科领域的基础研究正是科技兴国的重要突破口。只有以多学科融合研究为孵化器，汇集优势资源拓展高水平合作，才能打造一支兼备全局战略目光和创新性思维的高素质攻关团队，才能推进基础研究持续创新发展并产生一批具有国际影响力的科研成果，才能进一步提升我国源头创新能力形成肝移植科技创新高地。

首先，从态度上，我们应该欢迎并接纳人工智能技术的升级及其在医学领域中的应用。回顾我个人的学习经历，从化学到生物化学，再到细胞生物学，再到现在的大数据测序，我一直在进行学科跨界，而这样的学习经历也使我对新事物的发展及其对现有科研事业的影响有着更多的好奇。人工智能的发展让我感到非常惊喜，也让我期待它将怎样带动医学研究的发展与进步。