自2006年我们提出数字骨科学概念（本刊2007年7期发表）以来，数字骨科学的建设与发展已走过了17年的发展历程。数字骨科学作为计算机科学与骨科学交叉融合的产物，汇聚了人体解剖学、立体几何学、生物力学、材料学、信息学、电子学和机械工程学等多学科知识。近几年来有关计算机辅助导航、5G通信技术、扩展现实（extended reality, XR）、手术机器人以及机器学习和深度学习等前沿人工智能（artificial intelligence, AI）技术，为骨科领域带来了巨大的创新和变革，推动了骨科学科的快速发展，继而智能骨科应运而生。智能骨科是数字骨科的进阶、是数字骨科发展的高级阶段，并非独立的骨科亚专科分支。随着AI技术在医疗领域的不断深入，医疗大数据的管理已经成为一种不可逆转的趋势。这一发展背景下，我们面临两个核心问题：一是如何广泛采用标准化的手段来收集与存储未来的患者数据；二是如何在确保患者隐私安全的基础上，最大化地利用这些医疗数据支持智能医疗的进步。标准化在实现电子医疗记录与患者院外健康数据无缝整合方面起着至关重要的作用，它不仅能够简化数据提取流程，而且为数据的高效管理与深入分析提供了可能。然而，目前医疗机构之间封闭的系统平台和不同商业软件的兼容性问题，成为了推动标准化进程的一大障碍。尽管开源平台有助于提升医疗数据的可访问性，但在患者隐私安全保护方面的不足，限制了它们在支持智能医疗发展中的应用。显然，在医疗大数据的管理领域，我们仍需克服诸多挑战，确保患者的利益和权益得到充分保护，并且确保标准化医疗数据能够通过合法合理的途径获得。唯有如此，我们才能保障智能医疗技术的发展在不损害个人隐私的前提下，为医疗健康行业带来质的飞跃。

远程手术是利用通信技术和机器人系统实施异地手术的一种新兴方式。近年来，随着通信技术和国产机器人手术系统的研发与提升，国内远程手术快速发展，相继在泌尿外科、肝胆外科及骨科等领域得到应用，但在胃肠外科领域报道较少。笔者结合前期开展的北京和三亚两地之间的远程胃肠外科手术实践，对远程手术在胃肠外科领域的应用现状和发展前景做一梳理和阐述。

远程外科是一种利用远程通信技术和机器人手术系统进行手术的新兴方式，打破了空间对外科手术开展的束缚，是未来外科学的重要发展方向。中国幅员辽阔，远程外科有望成为改善区域医疗资源分布不均衡的候选方法。近年来，随着国产机器人手术系统和通信技术的发展与成熟，我国在远程外科领域取得了快速进步，但仍处于发展的初级阶段，面临机遇的同时将迎接诸多挑战。未来20年将是世界远程外科发展的黄金机遇期，相信我国外科学家一定会抓住机遇、迎接挑战，引领远程外科发展。

神经眼科是一门临床交叉学科，在眼科学的临床诊断和治疗中具有重要作用。中华医学会眼科学分会神经眼科学组组建以来，我国的神经眼科临床和科研工作取得很大进步并平稳发展。神经眼科疾病的精准诊疗要求医生具有全面系统的眼科、神经科及影像学诊断知识并接受系统的培训，此外，由于神经眼科疾病发病机制复杂，疾病表现形式多样及临床体征涉及学科较多，神经眼科住院患者的治疗和预后主要取决于医生对患者的规范医疗管理。为了规范我国各级医疗机构对神经眼科住院患者的诊疗过程及进一步推动我国神经眼科学科快速发展，中华医学会神经眼科学组组织专家组成员在全国范围内对神经眼科患者诊疗和医疗管理中存在的临床问题和困难进行广泛调查和归纳，以通信和会议的形式组织相关专业的医疗专家进行反复讨论，经过半年的反复修订制定出综合性医院眼科对神经眼科住院患者的管理规范，着重介绍神经眼科疾病的入院收治病种及视觉传入系统疾病的检查和治疗路径，为我国综合性医院规范诊疗和管理神经眼科疾病住院患者提供指导。

移动通信技术与医疗领域的结合催生了远程医疗，其临床实践可极大缓解区域性医疗资源分配不均的问题，并为患者提供即时、优质的诊断与治疗服务。远程医疗的概念也被应用于外科手术领域。随着高速通信技术和机器人手术系统的快速发展，远程机器人手术逐渐进入人们的视野。但远程机器人手术对于远距离信息交互的速度和稳定性要求极高，传统通信技术逐渐无法适应远程机器人手术的发展需要。第五代移动通信技术，即5G网络正凭借其高速率、高带宽、低延时等优点，给远程医疗领域，尤其是远程机器人手术的发展带来重大变革。笔者查阅相关文献，结合团队开展5G远程机器人手术经验，详细介绍5G远程医疗机器人手术的应用现状和未来展望，旨在促进该新技术的深度发展和推广。

目的:构建一种能够快速、准确测量髋臼指数的人工智能深度学习系统，并评估其在临床应用中的准确性。方法:回顾性收集安徽医科大学附属省儿童医院2014年4月至2018年12月共10 219张标准骨盆平片，从中随机选取9 219张，用于训练和验证深度学习系统，剩余的1 000张骨盆平片用于测试。所有骨盆平片由13位临床医生组成的专家委员会通过图像存档及通信系统用统一的标准进行标注测量髋臼指数。随后，从测试集中随机抽取200张由另外8位医生独立测量。使用Bland-Altman检验对系统与临床医生测量结果进行一致性分析。结果:测试集共1 000例(2 000髋)，与专家委员会测量相比，深度学习系统测量根据Bland-Altman方法确定的95%一致性界限(95% limits of agreement，95%LOA)为－4.02°~3.45°(bias＝－0.27°， P<0.05)。在深度学习系统与8位临床医生测量评估中，与专家委员会测量相比，测量误差最小医生95%LOA为－2.76°~2.56°(bias＝－0.10°， P＝0.126)；深度学习系统95%LOA为－2.93°~2.86°(bias＝－0.03°， P＝0.647)；测量误差最大医生95%LOA为－3.41°~4.25°(bias＝0.42°， P<0.05)。和8位医生相比，深度学习系统测量误差仅大于一名高年资医生。 结论:深度学习系统能够快速且准确的测量标准骨盆平片的髋臼指数，其测量髋臼指数数据与临床医生测量数据一致性好，且更接近高年资医生测量水平。

远程医疗融合了医学、通信、工程、信息等学科，是近年来热度极高的新兴交叉领域。随着远程通信技术及机器人手术系统的发展，远程手术作为远程医疗中的重要领域，受到越来越多的重视。作为传统手术的延伸，远程手术极大地扩宽了手术的内涵与理念，体现了外科技术的跨越式发展。尽管仍存在网络时延、机器人手术系统操作透明度、手术医师团队建设等问题有待优化，远程手术在国内已形成了多种创新的应用场景，取得了快速发展。当前我国医疗资源分布不均，国际上新冠肺炎疫情高发，远程手术发展过程中仍面临较多问题，需要积极探索解决方案。未来远程手术技术有望在医疗卫生工作重心下移、资源下沉中发挥重要作用。

医学与理学、工学技术的深度融合使外科4.0取得了快速的发展。以人工智能、5G通信、精准外科及手术机器人为代表的新技术，在外科疾病的诊疗工作中得到了深入的探索和广泛的应用，对普通外科的发展起到了重要的推动作用。未来随着外科4.0相关技术的不断进展、完善和推广，将极大地改变外科医师的传统工作模式，优化外科疾病的诊疗流程。

目的 在影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)数据库文件丢失或损坏后,实现影像资料和PDF报告关键信息的快速识别和重组,供患者回诊使用.方法 利用基于深度学习的光学字符识别技术和Pydicom技术分别读取PDF和DCOM文件中的基本信息,重新建立起患者、影像、报告三者之间的联系,并将关联数据写入数据库.结果 经抽样验证,该方法识别同类图像精度的准确度、精准度及召回率均为100%,综合指标F1值为1,在不同组别独立样本间的识别精度表现出一致性.平均每份报告识别时间约为0.14 s(t=-1.005,P=0.315),说明不同组别独立样本间的识别时间表现出一致性.结论 该方法的使用能有效缩短数据库故障后患者等待时长,能够在短时间内恢复医疗秩序,可用于PACS数据库数据丢失后的应急处置,也为PACS的数据整合提供依据,为医学影像数据恢复和数据整合提供一种新思路.

慢性病是起病隐匿、病程长、病因复杂且病情迁延不愈的一类疾病的概括性总称.目前,我国因慢性病导致的死亡人数占总死亡人数的89.3％,慢性病已成为制约我国社会经济发展,危害人民健康的重要公共卫生问题[1].慢性病健康管理是通过收集个人健康信息,对个体未来一定时间内某种慢性病的发生风险进行预测;并针对主要危险因素制定实施个体化干预方案,定期随访进行效果评估的过程[2]."互联网+"慢性病管理是以互联网为载体,以移动通信、物联网、云计算和大数据等信息通信技术为手段,与传统慢性病健康管理深度融合而形成的新型医疗健康服务[3].互联网技术的快速发展,为慢性病管理提供了全新模式,为提高管理效率,降低疾病负担创造了新的途径.本文系统梳理了我国"互联网+"慢性病管理的应用进展,分析目前"互联网+"慢性病管理存在的问题,并提出相应的对策,为"互联网+"慢性病管理未来的发展方向提供参考.