目的:构建多院区医院一体化医疗信息支撑体系,以为推动一体化医疗服务开展提供信息支撑.方法:多院区医院一体化医疗信息支撑体系主要包括一体化网络管理体系、一体化应用管理平台、一体化应用系统、一体化安全策略机制4个部分.其中,一体化网络管理体系主要是从架构、虚拟局域网、性能、拓扑、告警等方面对全院网络进行统一管理;一体化应用管理平台主要利用虚拟化平台、超融合平台等将各应用服务端进行集中管理,共享信息,提升资源管理效能;一体化应用系统主要是各院区和门诊部部署相同的医院信息系统、影像存储与传输系统、实验室信息系统、电子病历系统及门诊和住院等应用系统,避免数据格式、标准不一致;一体化安全策略机制主要是按照三级等保2.0标准,从设施、策略、主机、数据等方面加强医院信息安全建设.结果:多院区医院一体化医疗信息支撑体系解决了多院区之间网络连不通、系统不统一、信息难共享、安全无保障等一系列难题,改善了医疗服务质量,增强了信息安全.结论:多院区医院一体化医疗信息支撑体系实现了医疗业务跨院区协同,为实施一体化医疗提供了信息支撑.

目的:探讨多中心骨肿瘤专病数据库的构建与应用方法。方法:经由上海市第一人民医院、海军军医大学第二附属医院、复旦大学附属中山医院、上海市第六人民医院、上海交通大学医学院附属瑞金医院、复旦大学附属肿瘤医院和上海交通大学医学院附属第九人民医院组成的多中心专家团队研究讨论，建立骨肿瘤标准数据集。按标准字段自动采集临床数据并标准化处理。搭建数据库并开发用户界面，在保障数据安全存储的同时，提供原始数据导出，统计分析可视化和临床队列研究项目建立与研究等服务。通过与申康大数据平台对接，完成骨肿瘤数据库的共享工作，实现多中心数据对接。结果:建立了包含603个字段的骨肿瘤标准数据集并出版、建立了骨肿瘤数据自动采集系统，包括完整的数据收集、数据整理及可视化功能。数据类别包括患者的电子病案信息，实验室血常规、生化、肿瘤标志物等信息，影像学信息，手术信息，病理信息及放化疗记录等模块。患者的姓名、身份证号等个人信息经脱敏加密后，可导出供进一步研究使用。自2015至2023年，数据库采集的骨肿瘤病例总数为10 789例；2015年至2019年，回顾性分析收治的骨肉瘤队列112例，并绘制了患者的五年生存曲线，五年生存率为68%。结论:通过建立区域级的骨肿瘤专病大数据网络和数据共享平台，及建立数据共享机制和标准，包括数据标准、安全标准、质量评价标准等，可为我国骨肿瘤数据库的建设提供参考及高效的新方案，为骨肿瘤规范化诊疗及新技术提供研发平台。

人工智能技术的兴起给眼病诊疗带来了颠覆性的变革，为眼科影像诊断技术提供了全新的智能辅助诊断模式。然而，随着临床应用反馈和需求的不断变化，眼科人工智能研究面临着一些挑战，包括缺乏标准化的数据集和共享平台，算法模型单一，跨模态信息融合不足，以及缺乏临床可解释性等问题。为了满足眼科人工智能研究的新需求，我们需要努力建设眼科数据标准及共享平台，突破核心智能算法创新，并建立临床逻辑可解释的眼病筛查、诊断、预测模型。此外，与5G、虚拟现实、手术机器人等前沿技术的深度融合，也将推动我国眼科智能医学发展进入新的阶段。

为弥补传统医学影像教学医学图像存储与传输系统（picture archiving and communication systems，PACS）经费投入大、实训场地受限、资源重复建设等不足，本文借助现代信息技术和移动设备，将移动学习技术与之结合，打造移动教学PACS。该系统应用所需包括网络与硬件基础、云影像技术和影像病例资源库等。这种新型学习手段可以实现教学资源高度共享，突破传统教育模式，突出学生的主体地位，并为医学影像远程教育打下基础。

孤独症谱系障碍(ASD)是一组起病于儿童早期的严重神经发育障碍性疾病。早期识别、早期干预是该领域公认的有效策略。ASD同胞是罹患ASD的高危人群，开展ASD同胞出生后的队列研究，同时构建多中心数据共享机制，是寻找ASD早期诊断相关生物标志物的高效方法。现就目前国内外已开展的ASD同胞前瞻性队列早期行为学及脑影像学研究发现进行综述，以期探讨其在ASD早期发现、早期诊断中的潜在价值。

自实施以手术为主的综合疗法以来，骨肿瘤的诊断方法和治疗水平有了很大的进步和突破。原发性恶性骨肿瘤的生存率明显提高，如骨肉瘤五年生存率从原来的5% ~20%提高至60% ~70%。骨肿瘤的特点是：（1）发病部位广；（2）肿瘤类型多；（3）肿瘤异质性高；（4）结构和功能重建并重；（5）转移性肿瘤多于原发性肿瘤。基于上述特点，骨肿瘤的诊断须遵循临床、影像、病理三结合的基本原则；在遵循肿瘤切除原则达到局部控制的基础上，还要进行有效的骨与软组织结构性缺损重建和获得尽量完美的运动功能。由于基因研究、生物信息技术、数字医学及计算机技术的发展，骨肿瘤的诊疗已经进入具有精确、准时、共享和个体化四大特征的精准医学阶段。利用基因组学、转录组学、蛋白组学和代谢组学等技术探索骨肿瘤发生、发展机制，寻找新靶向基因，为未来精准医疗在骨肿瘤中的应用提供了方向。应用基于人工智能的智慧医疗对骨肿瘤的辅助诊断和精准治疗具有重要意义。

目的:探索医学健康大数据平台的建设和发展，为临床医学服务和健康管理服务的远程化、信息化和智能化发展提供数据资源和技术保障。方法:主要采用文献分析法、实地调研法、体系架构分析法和专家小组讨论法，了解国内外医学健康大数据平台研究和应用情况，在吉林省智慧医疗云服务平台、新冠肺炎远程智能防控诊断云服务平台、医学影像质控互认共享云服务平台基础上，结合目前实际和远期发展趋势，采用结合构建的方法，开展医学健康大数据平台建设实践、探索和研究。与东北师范大学药物基因和蛋白筛选国家工程实验室合作建立科研数据库。结果:运用现代体域网科学技术、计算机科学、通信技术、数据处理及生命体征监测分析系统，依托网络技术，促进和发展健康管理、健康干预与促进、健康教育、肿瘤防控、慢病管理、医学营养、儿童健康管理、老年健康管理、医学护理、医学健康研究等服务功能，完善平台管理机制，探索平台建设标准和管理方法，初步建成了科学、高效、实用的医学健康大数据平台。结论:①在原有信息服务平台基础上，采用结合构建方法，进行医学健康大数据平台架构设计，结合实际，探索研究科学系统建设平台的发展模式，一方面可保护原有投资，降低建设成本，减少浪费；另一方面可保持原有业务的连续性，提高系统运行稳定性和可持续发展，为医学健康大数据平台的建设提供了一条行之有效的建设途径和发展模式；②医学健康大数据平台的功能要依据医学健康行业和社会的需求适时完善与升级；③医学健康大数据标准和平台标准的体系建设是实现互联互通、信息共享的有效手段，包括医学健康信息获取、传输、交换、分析和处理等整个处理过程，需要对基础标准、数据标准、技术标准、平台标准、工具标准、管理标准、安全和隐私标准、行业应用标准等诸多标准进行研究、规范和完善；④在医学健康大数据平台中建立科研数据库，为医学健康科研服务，拓展了平台的功能。

随着互联网、云平台和人工智能技术的快速发展，数字医学影像也步入快车道。依托于数字影像，区域影像中心优质资源可以通过远程会诊、培训等形式，实现共建共享，从而改善区域影像质控和安全管理，弥补医学影像医疗资源在城市与县域之间的不均衡，为实现优质医疗资源共享贡献力量。

对比增强乳腺X线摄影（CEM）诊断乳腺病变的灵敏度、特异度和准确度均高于常规乳腺X线摄影和乳腺断层融合摄影；其诊断灵敏度与乳腺动态增强MRI相当，特异度略高于乳腺动态增强MRI；故CEM对乳腺疾病的诊断及预后评估具有重要的临床意义。规范高质量的CEM图像对乳腺疾病的临床评估及研究十分重要。目前，CEM在国内的临床应用已经逐渐普及，但CEM数据库的构建和质量控制尚未建立技术规范，国内外均处于探索阶段。为实现中国不同地区、不同人群、不同单位CEM受检者数据资料和影像资料的简便高效录入、共享、查询和统计分析，推进其规范化、标准化进程，该文针对CEM数据库的构建流程，包括数据采集、CEM图像标准化及标注、CEM数据库构建及CEM数据库质量控制等环节形成共识，旨在为建立中国女性的CEM数据库，进行规范化的质量监控和初步临床验证，解释该类数据集质量特性的表现形式，进一步研发CEM人工智能产品等提供科学依据。

目的:探讨智慧转诊在体检重大异常结果（即具有重要临床意义的异常检查结果）受检者中的应用效果。方法:本研究属于横断面研究，选取2022年1—12月在重庆医科大学附属第二医院健康医学中心体检检出重大异常结果者1 104例作为普通转诊组，2023年1—12月检出重大异常结果者1 120例作为智慧转诊组。普通转诊组采用以健康医学中心总检医师为主的常规健康宣教，嘱其门诊就诊的普通流程模式。智慧转诊组在普通转诊的基础上采用以由护理人员、专科医师组成的转诊团队基于互联网技术手段，将受检者的病历、检查结果、影像资料等医疗信息进行数字化整合和共享，提供快速就诊绿色通道，协助受检者立即就诊的智慧转诊模式。比较两组重大异常结果受检者在得到异常结果通知后的就诊率、住院率、平均就诊时间、总体满意度。根据阳性结果分为超声检查类、放射影像类、临床检验类、血压类4个亚组，进一步进行组间比较。结果:两组人群得到通知后的就诊率（智慧转诊组84.8%，普通转诊组67.2%， χ 2=168.4）、住院率（智慧转诊组48.8%，普通转诊组36.5%， χ 2=17.80）、平均就诊时间（智慧转诊组116 min，普通流程组301 min， Z=-15.82）、总体满意度得分［智慧转诊组（9.70±0.62）分，普通转诊组（8.29±1.26）分， t=-33.47］（均 P<0.05）。重大异常结果分类统计提示智慧转诊组超声检查类、放射影像类、临床检验类、血压类各类就诊率均高于普通转诊组（分别为87.9%比70.4%，89.9%比70.6%，80.6% 比60.2%，57.2% 比41.3%； χ 2=41.91、39.37、19.37、6.20，均 P<0.05）；超声检查类、放射影像类、血压类住院率均高于普通转诊组（66.8%比64.0%，55.7%比42.2%，18.7%比11.2%， χ 2=16.86、11.91、8.68，均 P<0.05）；超声检查类、放射影像类、临床检验类平均就诊时间均低于普通转诊组（96比308 min、110比300 min、122比286 min， Z=-11.38、-9.27、-7.63，均 P<0.01）；超声检查类、放射影像类、临床检验类、血压类总体满意度均高于普通转诊组［（9.69±0.60）比（8.36±1.21）分，（9.09±0.62）比（8.26±1.27）分，（9.74±0.69）比（8.25±1.31）分，（9.68±0.59）比（8.34±1.35）分； t=-18.47、-18.52、-14.42、-11.77，均 P<0.01］。 结论:智慧转诊模式的应用可提高体检重大异常结果受检者就诊率和住院率，缩短其就诊时间，利于重大异常结果受检者得到及时的诊治，并且提高其满意度。