目的 探讨基于数字化管理门静脉高压多学科会诊及管理平台的构建及具体实施策略.方法 基于数字化管理门静脉高压多学科会诊及管理平台系统通过整合数字识别、数据清洗、结构化处理和人工智能算法等先进技术,构建了一个全面的疾病管理平台.详细阐述了系统的模块设计、应用流程及团队协作机制,展示了如何通过多维数据分析和个性化随访支持,满足门静脉高压患者的多样化和多层次的随访需求.结果 应用数字化新技术构建的管理平台,在多学科精准评估的基础上,个性化定制方案并进行长期动态管理,共纳入428名随访需求患者,依从性提高到了 94％,复诊率达到了 78％,患者满意度达到100％.同时,显著提升了临床与科研团队的工作效率和动力,该项目框架还促成了多个项目、多次获得市级奖项等,促进了相关医学学科的发展和人才培养.结论 通过管理平台的应用,有效地强化了门静脉高压患者的综合管理,提升了患者的就医体验,提高了医疗质量和安全,推动了临床科研工作的开展,带教和培养了一批专业人才,为未来的医疗服务模式创新提供了实证基础和技术支持.

当前，数字化变革给医学领域带来巨变。但同时，如何合理利用海量复杂的健康医疗数据资源及创新突破的技术手段提升患者诊疗和科学研究，亦成为临床医生面临的机遇和挑战。在此背景下，提升临床工作者的数据素养已成为迫切需求，需要借鉴国际经验，密切结合我国的医学教育现状和继续教育模式进行深入思考及本土化设计。此外，培养具备学科交叉能力、能够连接健康数据科学研究与临床医学实践的临床医生，即“临床数据科学家”，对深度挖掘健康医疗数据价值、赋能健康医疗领域将起到重要作用。

过去半个世纪重症医学取得迅猛的发展，危重症患者的生存率显著提高，然而与专业快速发展不匹配的是重症监护病房（ICU）基础建设逐渐出现短板及ICU人文关怀发展滞后。然而，随着医疗行业数字化的快速发展，应用5G和人工智能（AI）技术构建智慧化ICU将逐步解决重症医学人力物力缺乏、报警准确性低、响应速度及能力不足等短板；同时通过加强人性化关怀着重改善患者就诊舒适性，增加ICU人文关怀属性，以更好地满足社会的需求、提高对危重症患者的医疗服务和人文关怀水平。本文通过回顾ICU发展历史，明确智慧ICU建设的必要性以及智慧ICU建设后需要解决的核心问题；而后阐明了智慧ICU建设的3个组成部分：智慧化空间与环境管理、智慧化设备与物品管理、智慧化监护与诊疗。最终通过智慧ICU实现以人为本的诊疗理念。

人工智能的发展已经取得了巨大成功，并在工作中做出了贡献。现在正处于数字化时代，临床实践中的数据量不断增加，这就需要医疗工作者整合并解释临床工作中的广泛信息。在人工智能，尤其是机器学习技术的帮助下，心血管内科的研究者开发了诸多的预测模型，以试图提高临床工作效率和治疗效果。主要介绍了机器学习的主要模型分类，总结了目前使用机器学习技术建立的心血管疾病预测模型，以期有利于心血管疾病的精确诊断，并为以后使用机器学习技术开发心血管疾病预测模型提供更明确的发展方向。

随着智能手机的普及和数字健康干预（DHIs）的发展，远程数字化术后伤口监测作为一种新兴的医疗服务模式，为术后患者提供了更为便捷和实时的健康管理。本研究旨在探索远程数字化术后伤口监测在常规外科实践中的应用效果，评估其在减轻手术部位感染（SSI）负担、提高患者满意度及医疗效率方面的潜力。

目的:探索创建基层老年口腔健康共富的省县乡村四级网络架构，初步评估此模式在经济发展加速地区高龄老人口腔疾病防治中的应用效果。方法:以2022年6月人口调查获取的浙江省经济发展加速地区中革命老区武义县的高龄（≥85岁）抗美援朝老同志为主要研究对象，构建省县乡村四级网络医疗服务模式矩阵，建立数字化口腔健康档案，为满足纳入排除标准的老人提供入户口腔治疗，并于治疗前及治疗后3个月回访时，记录口腔健康影响程度量表（OHIP-14）以及义齿满意度调查问卷结果。结果:共54名抗美援朝老人被纳入基层老年口腔服务试点范围，接受入户口腔治疗的患者治疗后3个月复查的OHIP-14总分为（3.27±3.00）分，显著低于治疗前［（32.82±7.15）分］（ Z=-2.94， P=0.003）；生理性疼痛、功能限制、心理不适、心理障碍和生理障碍等各个维度得分均显著低于治疗前（ P<0.05）；义齿满意度调查5个维度总分为（48.64±1.21）分，满意率达到100%（11/11）。 结论:省县乡村四级网络架构模式在提升经济发展加速地区高龄老人口腔疾病防治水平中取得了较好的初步应用效果。

目的:探讨DIP医保支付方式转变对科室数字化运营模式的推动作用，为科室和医院高质量发展提供探索经验。方法:以上海市某三级甲等医院胸外科为研究对象，分析近3年科室运营核心要素指标并评估其发展方向；重点以出院人次、病种难度、初始支付率和每指数单价为监测指标，分别反映胸外科2021年1—6月的规模、能级、医保、控费4个方面的情况，并与全院水平做横向比较。结果:近3年来该科室整体规模扩张与治疗水平发展之间关系较为平衡，但科室的运营战略有待从规模扩张型平稳转变为质量效益型。具体体现为出院人次规模扩张(32.86%)，但病种难度和服务能级同比下降(-12.34%)。低难度的病种指数单价较标准偏离较高，医保支付负向贡献全院，医生个人控费的偏离程度差异较大(0.56，6.33)，控费水平相较全市标准中等偏下。该科室应重点关注如"恶性肿瘤化学治疗后的随诊检查"等治疗水平低、指数费用偏高的病种。未来可通过日间诊疗减少成本浪费、释放优质医疗资源。结论:DIP支付方式改革和数字化运营可为医院及科室高质量发展提供决策支持。科室一方面可做强特色病种，突出现有优势；另一方面可填平补齐，消除劣势。同时医院还可多项制度联动，配合运营控费。医院应细化付费管理单位，逐步重视病种合理控费，控制医疗费用过快增长。

神经外科领域临床需求的快速增长推动了技术的不断创新迭代，从精细手术到个体医疗，从分子可视化到数字智能化，从延长患者生存时间到恢复神经功能，不断涌现的新发现、新知识、新技术和新器械拓宽了诊疗窗口，提升了治疗效能，也给神经外科医师带来了机遇与挑战。本文从神经影像、神经导航、机器人手术辅助系统等新技术的应用出发，围绕中枢神经系统肿瘤、脑血管病外科治疗、功能神经外科、神经损伤与神经修复等多个亚专科的实际临床问题，详细总结了影像技术创新应用、精细手术发展、个体化神经功能替代治疗及多维信息数字化等研究热点，并对未来研究方向进行展望。

为应对不断增长的慢病人群，各种形式的慢病管理模式不断涌现。本文通过系统的研究，从管理理念、系统结构和操作方法等方面梳理了目前国内区域慢病人群的健康管理模式，分析其利弊，面向紧密型医共体的慢病人群，提出了基于医联网的慢性病整合型全面健康管理模式。医联网能够连接并整合所有与医疗健康相关的人、物和信息资源，是慢性病全面健康管理的强有力支撑。紧密型医共体是医联网环境下慢性病健康管理的最佳应用场景，适应当前国家积极推动紧密型县域医共体的政策。基于医联网的慢性病整合型全面健康管理模式作为紧密型医共体内慢性病健康管理的资源整合新模型，以数字化技术为支撑，对于控制区域慢病人群的增长，探索新的健康管理模式有积极的意义。

人工智能（artificial intelligence）在医疗行业介入最多的部门当属医学影像/图像较为集中的科室，包括放射科、病理科、超声科和内窥镜相关科室。随着医疗实践中计算机的普及与应用，尤其是最近10年医学检查的自动化程度提高，电子化医疗档案与数字化医学影像呈暴发式增长，丰富的医疗大数据成为人工智能研究的宝贵资源。病理科是依赖于医疗图像诊断疾病、特别是诊断肿瘤的部门，但传统的病理学图像载体是玻璃切片，使得人工智能介入病理学图像诊疗过程有别于放射科影像、超声科影像和内窥镜图像（这些影像学科室在检查过程中形成的图像即是数字化图像）。该文面向病理学与医疗影像研究的人工智能研发人员，介绍病理学图像的特点以及人工智能研究的相关进展。