《伤寒论》第8条中"若欲作再经者,针足阳明,使经不传则愈"延伸了《内经》"治未病"思想,为后世疾病诊治提供了"既病防变"的实例.通过梳理历代有关该条文注解,发现"针足阳明"的针刺部位多为足阳明胃经上特定穴中单个穴位或多个穴位的组合;各代医家应用补泻手法的差异,缘于对"针足阳明"治疗目的理解以及选穴的不同;结合现代医学临床实践和基础研究成果分析,除前人所述外感病外,"针足阳明"思想还可为脑病、精神、神经疾患等疾病诊治提供相关治疗思路.深入探究临床典型病例和医案,加强现代医学相关研究是今后"针足阳明"的研究重点.综上,通过分析《伤寒论》针灸条文,可进一步挖掘针灸学思想,对针灸临床辨证论治的应用具有指导意义.

临床研究选题设计的根基是要选择有价值的临床问题，通过发现问题、解决问题使患者更多获益。选题的核心是创新。本文结合临床研究实例，阐明如何从临床实际出发，提出不同层次的创新问题，以及如何通过合适的研究设计实现创新性选题

分类资料在健康管理科研领域中很常见，正确运用医学统计学方法对这些分类资料进行统计推断十分重要。本文主要讲述一元分类资料的统计推断方法，结合具体实例重点阐述了四格表卡方检验、配对卡方检验、行×列表卡方检验、分层卡方检验的基本思想、实际应用及其在SPSS中的操作实现和结果解释。希望读者能充分理解健康管理科研中分类资料的统计推断，在实际工作中对分类资料开展高质量研究。

微观模拟模型通过使用个体水平的数据估计状态转换概率，模拟人群中个体的疾病发展过程。这种方法可以处理人群异质性或疾病史等个体特征的影响，从而解决流行病学中复杂疾病筛查的成本效果问题。本文介绍了微观模拟模型的基本原理、构建步骤、分析方法和相关注意事项。结合在美国人群中开展的一项慢性肾脏病微量蛋白尿筛查的成本效果分析的研究实例，从模型构建、模型分析和结果解读等方面，详细讨论了微观模拟模型在筛查成本效果分析中应用的要点。微观模拟模型通过估计广泛的个体特征，并考虑复杂疾病的动态发展过程，越来越多地用于解决马尔科夫模型假设受限的复杂问题。为了更好地支持公共卫生领域的循证决策，后续研究应注意决策模型参数的准确性和研究结果的透明度，并且需要按照相应的报告规范开展流行病学筛查的成本效果分析。

目的:探讨基于计算机深度学习经皮椎板间脊柱内镜下手术视野的多元素识别网络模型的研究及应用价值。方法:回顾性队列研究。纳入2021年9月—2022年3月徐州中心医院脊柱外科行经皮椎板间脊柱内镜下腰椎间盘切除术的腰椎间盘突出患者62例，其中男34例、女28例，年龄27~77（50.0±14.7）岁。收集患者内镜手术视频，选取4 840张经皮脊柱内镜手术视野图片（包含各种组织结构及手术器械）建立图片数据集，按照2∶1∶2分为训练集、验证集和测试集，开发8种基于实例分割的卷积神经网络模型（模型的分割头部分别为Solov2、CondInst、Mask R-CNN及Yolact，主干网络分别设置为ResNet101、ResNet50）。采用边框检测、轮廓分割的均值平均精度（mAP）及图像实时识别的每秒帧数（FPS）来衡量各模型对（神经、黄韧带、髓核等）解剖结构，以及（内镜钳、高速金刚石磨钻等）手术器械的分类、定位及图像实时识别的性能。结果:（1）8种卷积神经网络模型在图像边界框检测的精度方面由高到低依次为Mask R-CNN（ResNet101）、CondInst（ResNet101）、CondInst（ResNet50）、Mask R-CNN（ResNet50）、Yolact（ResNet101）、Yolact（ResNet50），其中，Mask R-CNN（ResNet101）模型精度最高（mAP=68.7%），Yolact（ResNet50）精度最低（mAP=49.7%）。（2）8种卷积神经网络模型在图像轮廓分割的精度方面由高到低依次Solov2（ResNet101）、Solov2（ResNet50）、Mask R-CNN（ResNet101）、CondInst（ResNet101）、Mask R-CNN（ResNet50）、CondInst（ResNet50）、Yolact（ResNet101）、Yolact（ResNet50）。其中，Solov2（ResNet101）精度最高（mAP=70.1%），Yolact（ResNet50）精度最低（mAP=55.2%）。（3）在图像实时识别方面，Yolact模型速度最快，其次为Solov2模型、Mask R-CNN模型，CondInst（ResNet101）速度最慢。结论:基于计算机深度学习的经皮椎板间脊柱内镜手术视野多元素识别模型可以实时识别和跟踪解剖组织及手术器械。其中，Mask R-CNN（ResNet101）模型可用作脊柱内镜操作虚拟教育工具，Solov2（ResNet101）模型可应用于脊柱内镜术中实时辅助系统。

在生物化学课程的在线教学中，采用多种网络资源平台（如智慧树学习网、电话会议、微信、QQ等），建立学习社群，对教学内容和教学方案进行精心设计和组织实施，丰富学习社群的知识体系；然后结合在线直播和线上交互开展混合式教学。除了向学生传授生物化学基础知识之外，还与临床案例和生活实例等相结合，与学生进行多种形式的互动与讨论，发挥社群学习的优势，提高了在线学习的质量和效果。

目的:探究计算机视觉人工智能技术在腹腔镜胃癌根治术场景中对器械和脏器检测识别的可行性和准确性。方法:收集国内4家大型三甲医院［解放军总医院第一医学中心（3份）、辽宁省肿瘤医院（2份）、江苏省人民医院溧阳分院（2份）、复旦大学附属肿瘤医院（1份）］共计8份完全腹腔镜远端胃癌根治术手术视频。使用PR软件每5~10 s进行抽帧转换为图帧，转换后进行人工去重，去除明显雷同图帧和模糊图帧以确保质量。转换并去重后，抽帧图像共3 369张，图像分辨率为1 920×1 080 PPI，用LabelMe实例分割图像；共计23个类别包括静脉、动脉、缝针、持针器、超声刀、吸引器、出血、结肠、钳子、胆囊、小纱布、Hem-o-lok夹、Hem-o-lok钳子、电钩、小肠、肝圆韧带、肝脏、网膜、胰腺、脾脏、吻合器、胃和Trocar穿刺器。将抽帧图像按照9∶1比例随机分为模型训练集和模型验证集，使用YOLOv8深度学习框架进行模型训练和验证。采用精确度、召回率、精确度均值和平均精确度均值（mAP）评价检测识别准确性。结果:训练集3 032帧图像，23个类别共计30 895个实例分割数量；验证集337帧图像，共计3 407个实例分割数量。使用YOLOv8m模型训练，训练集损失曲线中损失值随迭代计算轮次增加而逐步平滑下降。训练集中，23个类别检测识别AP值均达0.90以上，23个类别mAP为0.99。验证集中，23个类别mAP为0.82。单一类别中，超声刀、持针器、钳子、胆囊、小纱布和吻合器的AP值分别为0.96、0.94、0.91、0.91、0.91和0.91。模型成功推理应用于时长为5 min的腹腔镜下缝合胃肠共同开口视频片段。结论:本研究初步证实了计算机视觉可高效准确并实时地检测腹腔镜胃癌根治术各手术场景中的脏器和器械。

本文以山东第二医科大学病原生物学和临床检验诊断学联合进行研究生培养为实例，通过对科研创新思维的构建、科研创新技能的训练以及模块化、多重评价体系的建立，提出了一套全面的医学学术型硕士研究生科研创新能力培养模式，并且深入探讨了该培养模式的实施与效果，该模式有望为医学研究生培养带来积极影响，提升其科研创新能力，以期培养出更多具备高度科研创新能力的医学人才。

目的:研发胎儿脊髓圆锥末端尾侧椎体骨化中心智能计数模型并评估其应用效果。方法:回顾性选取2021年1月至2022年10月深圳市妇幼保健院及珠海市人民医院采集的3 000帧胎儿脊柱骶尾段正中矢状面声像图，其中2 800张图像进行椎体骨化中心与脊髓圆锥的人工精细标注与训练，采用Yolov8算法搭建实例分割模型进行分割训练并通过后处理的方式进行椎体骨化中心拟合与自动计数。另外200张图像分别由人工智能(AI)模型、中级医师(D1)以及初级医师(D2)对胎儿脊髓圆锥末端尾侧椎体骨化中心个数进行计数并计时，由专家对AI模型和D1、D2的计数是否准确进行评估。比较AI模型、D1和D2的准确率以及耗时差异。结果:经过专家评估，AI圆锥分割拟合与计数的准确率达95.00%(190/200)，与D1的准确率(94.50%，189/200)差异无统计学意义( P＝0.823)，但高于D2 88.50%(177/200)，差异有统计学意义( P＝0.012)。D1、D2与AI计数耗时分别为5.00(4.25，6.00)s、7.00(7.00，8.00)s、0.09(0.08，0.10)s，AI明显少于D1、D2，差异有统计学意义(均 P<0.001)。 结论:经过训练的AI模型可以高效、准确地完成圆锥末端的椎体骨化中心计数，相当于中级医师的水平，该模型有望进一步应用于胎儿脊柱裂筛查，提高产前超声筛查的自动化与智能化水平。

健康管理（体检）中心是承担人群健康检查的核心机构，然而随着医疗活动地增多和人们依法维权意识地增强，在健康管理日常工作中，将不可避免地出现纠纷或投诉，因此建立高效的医疗纠纷防范管理制度至关重要。海因里希法则是一种安全管理办法，该法则认为一切事故都是可以提前预防的。本研究以海因里希法则为基础，对医疗投诉实例进行详细的分析和反推，找到引发纠纷的关键点，并针对关键因素查缺补漏，完善体检流程，旨在从源头遏制医疗纠纷的发生，从而构建健康管理中心防范医疗投诉的新模式。