随着科技的发展与进步，重症医学的诊疗融入了越来越多的监测手段与治疗方法。这些多元化的监测数据具有实时性、连续性、动态性、多源性等特点，当前临床诊疗对其利用程度相对较低。重症患者病情瞬息万变，对多元数据的及时处理与整合变得至关重要。因此，近年来重症大数据应运而生。为了更好推动重症大数据在中国的规范化发展，在借鉴国内外相关文献和指南的基础上，中国卫生信息与健康医疗大数据学会重症医学分会组织专家就本共识包括重症大数据的概念、意义与必要性；重症大数据临床研究关注的临床科学问题；重症大数据库的建立、标准与原则；重症医学大数据问题解决途径与方法；重症大数据的临床应用五个方面制定了本共识，为临床医生及致力于重症大数据的科研工作者提供参考。

目的:设计并开发适合脑卒中吞咽障碍患者的吞咽功能训练系统，在充分体验的基础上调查患者对该系统的接受度。方法:该系统由多学科团队共同设计，针对脑卒中吞咽障碍患者，结合虚拟现实技术（VR），实现形象化、趣味性的知识指导，系统性、针对性的吞咽功能训练，实时性、反馈式的监督与回顾。2022年3—5月采用便利抽样法选取首都医科大学附属北京朝阳医院的39例脑卒中吞咽障碍患者，在充分体验该系统的基础上从感知有用性、感知易用性、感知易学性、感知适用性、感知安全性、感知满意度及使用意向7个维度对该系统进行评价。结果:39例脑卒中吞咽障碍患者康复训练系统的接受度评价得分162（147，170）分；不同文化程度、工作类型、每天使用智能手机累计时间、吞咽训练的学习愿望，对VR设备或技术是否了解、是否认为吞咽训练重要的患者康复训练系统的接受度评价得分比较，差异具有统计学意义（ P<0.05）。 结论:本系统得益于VR的可视化效果以及良好的沉浸感，相较于传统方式，增加了康复训练过程的趣味性、沉浸感、反馈性，患者对该系统的接受度较高，可推广使用。

腹腔镜胃癌手术应用术中胃镜，能够弥补单一腔镜模式仅依赖浆膜面视觉的局限性，起到“四两拨千斤”的效果。术中胃镜不但能够有效帮助实时精确定位肿瘤边界，实现精准切除，还能够对食管空肠吻合的质量进行实时性、互动性检查，降低术后吻合口漏和出血等并发症，加快术后康复。然而，国内大多数中心由于胃肠内外科团队缺乏较好的合作机制，因此并未重视术中胃镜在腹腔镜胃癌手术中的应用。因此，笔者基于临床实践经验浅谈术中胃镜在常规腹腔镜胃癌手术中应用的心得体会，包括检查前准备、操作者站位、进镜技巧、退镜注意事项和术后处理等，覆盖早期肿瘤定位、食管上切缘确认、吻合口检查、新辅助或转化治疗病例原发灶标本活检等应用场景。希望有助于胃肠外科医生在腹腔镜胃癌手术中更好开展术中胃镜的应用，助力手术精准切除和安全吻合。

目的:比较差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)和深度学习模型在吸脂操作数据预测分析方面的应用价值。方法:选取2019年1至9月中国医学科学院整形外科医院符合入选标准的行吸脂手术患者，使用基于光学追踪系统和力传感技术的吸脂操作记录系统，采集高年资整形外科医生吸脂手术初始250~400 s的操作数据，包括运动学和力学数据。经预处理后将采集数据分成一个吸脂往复循环为一组的数据。分别使用ARIMA模型和深度学习模型处理分析采集到的数据，建立吸脂操作预测模型。用Matlab 2017软件产生随机数随机抽取30对共计60组吸脂循环数据，计算每对数据的动态时间规整(DTW)值作为检验标准，然后分别计算基于ARIMA模型与深度学习模型的各30组预测数据与实际数据之间的DTW值，与检验标准对比，对2种模型的预测结果进行验证。应用Matlab 2017软件进行统计分析，2组比较用独立样本 t检验， P<0.05为差异有统计学意义。 结果:共入组18例患者，均为女性，年龄23~49岁，平均36.6岁。吸脂部位分别为腹部、大腿、腰部。共获得16 800组吸脂循环数据。模型检验标准DTW值为0.048±0.028。ARIMA模型预测数据与实际数据之间的DTW值为0.660±0.577，与检验标准比较差异有统计学意义( P<0.05)。深度学习模型得出的DTW值为0.052±0.030，与检验标准比较差异无统计学意义( P>0.05)。 结论:相比ARIMA模型，深度学习模型可以更准确地预测吸脂操作数据，能更好地适应不同情况的数据，并且具有更好的实时性。

传统流感预警体系在监测范围、预测准确性和实时性等方面仍存在不足。随着新一轮科技革命的兴起，现代信息技术日趋成熟，以大数据分析为基础的流感预警技术已经成为研究焦点。本文以传统流感监测预警体系作为参照，从互联网、影响因素、时空趋势、风险评估4个角度总结基于大数据的流感预警研究进展，综述大数据在流感预警中的优势、不足及未来发展的趋势。

在肿瘤放疗中，图像引导技术对于提高放疗精确程度至关重要。超声图像由于具有实时性、可重复性、无辐射等优点，已逐渐应用于临床放疗的摆位验证及自适应治疗中。本文就超声图像引导技术在放疗中的应用进行归类与分析，并介绍其最新进展。

目的:基于社会生态系统理论探讨产妇出院后应对困难情况。方法:2022年3—5月，采用目的抽样法选取桂林医学院附属医院的23名产妇为研究对象。采用现象学研究方法对其进行面对面半结构式访谈。采用内容分析法分析资料，提炼主题。结果:提炼出3个主题和11个亚主题，微观层面：照护压力和自身机体恢复问题并存（母乳喂养困难、育儿无力感、焦虑、产妇机体恢复困扰、睡眠剥夺感凸显、照护婴儿及自身康复知识不足）；中观层面：生活氛围变化（照顾人员关系冲突、获得家庭支持感和联结感缺乏）；宏观层面：社会环境交互作用（居住环境未达到期望、经济负担感、期望实时性的专业指导）。结论:产妇出院后应对困难复杂多样。医护人员应借助信息技术、家庭同步赋能、社会工作者介入等方法满足产妇的需求，减轻其出院后应对困难程度。

正颌外科因手术设计和操作复杂，对医生的临床经验要求较高，传统教学模式难以满足复杂的正颌外科手术设计和操作的培训需求。虚拟现实（virtual reality，VR）技术为此提供了新的解决途径，但由于模型构建不精确、手术设计过程复杂、模拟手术内容单一、实时性与仿真性难以兼顾、缺乏自动化评价功能等问题限制了其推广应用。人工智能（artificial intelligence，AI）技术因其在数据挖掘、图像处理等方面的强大能力，为正颌外科临床和教学带来多重潜力，可有效弥补传统VR教学的不足，可应用于个性化模型构建、智能诊断、术后预测、虚拟手术仿真及个性化反馈和辅导等方面，有望推动正颌外科教学向更精准、高效的方向发展，促进医学与技术的融合，加速临床应用的转化。

传统淋巴瘤的疾病诊断和复发监测依赖于病理活组织检查和影像学检查，但各有其局限性，难以满足淋巴瘤患者个体化管理的需求。循环肿瘤DNA（ctDNA）是来源于肿瘤细胞的片段DNA。基于ctDNA的液体活组织检查是一种创新性技术，具有灵敏度高、特异度强、创伤性小、实时性和可重复性等优点，在淋巴瘤患者的诊断、基因分型、预后判断、疗效评估、指导治疗、复发监测和耐药机制探索等方面具有应用潜力。现就基于二代测序技术动态监测ctDNA在淋巴瘤患者中的研究进展进行综述。

血管腔内介入手术器具自动识别与跟踪有利于血管疾病精准智能微创诊治及手术机器人自动化.随着人工智能(AI)不断发展,识别与跟踪技术的准确率和实时性也在不断提高,更加适应临床需求.本文综述了X线透视下血管腔内介入手术器具自动识别与跟踪研究进展.首先,总结和阐述了介入手术器具自动识别与跟踪相关技术;其次,从完全监督和弱监督两个角度总结了介入手术器具识别与跟踪算法;最后,对介入手术器具识别与跟踪技术应用场景进行了较为全面的总结,包括手术辅助决策、手术智能导航和手术增强现实(AR)技术培训.