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。

近年，口腔数字化技术的日益成熟开启了口腔种植修复的新时代。多方面采集数字化信息、以三维面部扫描为基础构建虚拟患者的技术，大大优化了种植治疗前的虚拟排牙、美学设计以及种植治疗计划制订过程，为患者和医师带来便利。本文针对面部三维扫描技术在口腔种植领域的应用及新进展进行论述，深入探讨口腔数字化技术为临床医师带来的契机与挑战，以期为医师全面了解数字化技术在口腔种植领域的应用提供参考。

临床监测技术体现了现代医学与生物工程、电脑技术与新材料的完美结合。医学发展与时代科技进步息息相关，临床监测技术更是现代医学与科技完美结合的载体之一 [1]。既往的监测技术不断改进，无线智能监测和人工智能技术等脱颖而出，应用领域正在逐步扩大，极大地丰富了临床监测的内涵，如传统的血氧测量技术改进为数字化血氧测量技术，通过复杂的信号处理系统，提高对动脉灌注信号获取和静脉噪声隔离的水平，使脉搏氧饱和度监测的抗运动干扰性能以及获取弱灌注条件下信号的能力显著提高；超声可视化技术在围麻醉手术期的应用，让麻醉科医师多了"一只眼睛"，使血管穿刺置管和区域神经阻滞操作又准又快；经食道超声心动图监测使无数患者心脏手术效果得到了及时评估，并发症得到了及时处理；听觉诱发电位指数和脑电双频谱指数在镇静麻醉深度监测中得到广泛应用；机体、器官组织氧供需平衡监测使危重患者的抢救和治疗得到更直接的指导；新型凝血监测技术使临床对凝血功能障碍的判断和处理更为及时准确。同时网络信息化、人工智能(AI)、虚拟现实(VR)技术进入临床监测领域，使监测大数据信息获取和智能化分析更加完善。

《中华实验外科杂志》第八届编委会第一次全体会议于2023年5月21日在武汉召开。本届编委会136位编委、通讯编委出席会议。湖北省医学会王波副秘书长主持会议。中华医学会杂志社魏均民社长宣布本刊第八届编委会组成名单，并代表中华医学会向第八届编委会成员及通讯编委颁发聘书。魏均民社长在祝贺第八届编委会成立的同时，强调本刊的发展是同历届编委、审稿专家，尤其是第七届编委所作出的贡献密不可分的，希望他们切实把好政治导向关、学术质量关和价值取向关；严格执行内容把关制度，捍卫学术品牌；提升学术引领能力，为编辑部建言献策。魏均民社长希望《中华实验外科杂志》担负起时代使命，发挥好期刊学术引领作用，在学术性、先进性、普及性等方面更上一层楼，努力打造代表国家学术水平的高水平期刊，积极争取发表当代国内外实验外科领域最新科学研究成果。本刊顾问陈孝平院士、副总编辑樊嘉院士、张旭院士在会议上做视频讲话，对编委会的成立表示祝贺，肯定《中华实验外科杂志》已经成为青年科技人员和外科专家成长的摇篮和交流的平台，希望杂志进一步引领实验外科学的基础创新发展方向，更多发表学科奠基性、基础性原始创新成果，夯实进军科技强国的科技与文化基础。本刊顾问马廉亭教授、洪光祥教授、王国斌教授、卢绮萍教授在会议上作了热情洋溢的讲话，他们回顾了本刊的历程，高度评价第七届编委会成立以来所作的工作，并表示非常欣喜地看到一大批中青年专家加入本刊编委会队伍，希望大家同心协力，做好编委工作，使杂志更上一层楼。湖北省医学会宋咏堂秘书长代表杂志承办单位向新、老编委表示感谢，希望他们一如既往地支持杂志工作。《中华实验外科杂志》编辑部方华主任代表编委会和编辑部作任期工作总结，介绍杂志在学术质量及编辑质量建设、强化编辑部服务意识、期刊网络化与数字化等方面的举措和取得的成效。在第八届编委会总编辑龚建平教授的主持下，与会编委紧密围绕着"如何把杂志办得更好"，"充分发挥编委作用"，"强化审稿"等主题，对办刊方向、报道计划等涉及本刊发展的一系列问题进行讨论。

血管疾病的诊治经历了开放手术时代、血管腔内微创时代，随着血管腔内介入手术机器人的突破，数字化、信息化的快速发展以及人工智能的应用，将步入精准智能微创时代。本文从血管疾病的诊断与评估、血管腔内治疗以及术后治疗与随访三个方面，对血管疾病诊治的精准智能微创时代的蓝图进行描述与展望。

重症患者肺损伤的疾病演变或治疗过程中，呼吸力学是连续、动态变化的。建设ICU呼吸支持数字化平台，实现机械通气数值和波形数据的连续记录、动态分析和实时预警，有助于加强重症医师对“呼吸动力学”的认知，提高呼吸治疗水平，改善患者预后，并有利于减轻人力监测负荷，提高工作效率。基于呼吸机波形的机械通气专项远程数据平台的建立，为呼吸动力学数据模型提供了必要的数据支持，有助于建立辅助决策系统，实现智能化机械通气，开创呼吸动力学新时代。

虚拟教研室是利用数字化信息技术手段开展线上线下、虚实结合的教学研究活动和课堂教学实践的新型基层教学组织，可以解决高校的跨学科、跨专业、跨地域的师资配置不足、科研团队知识结构单一等问题。在新医科背景下，如何利用现代信息技术推进虚拟教研室快速高质量发展，探索符合新时代需求的医学人才培养体系对医学教育改革至关重要。本文分析了地方医学院校建设虚拟教研室存在的问题、虚拟教研室建设的可行性，在突出新医科的医学教育内涵建设、注重学生成长的教学模式建设、适应地方发展需求的培养体系建设、推进学科交叉的师资队伍建设、聚焦前沿创新的科研平台建设、开辟产教研融合的创新基地建设、促进共建共享的优质资源建设、完善全方位的综合评价体系建设等方面进行了思考与探索，以期为地方医学院校虚拟教研室建设及其教育教学改革提供借鉴。

智慧医疗诞生于IBM公司于2008年提出的"智慧地球"概念。2010年在北京召开的医疗卫生信息与管理系统协会亚太区卫生信息大会上，进一步明确了智慧医疗的范畴包括数字化医院和区域卫生信息化两部分。智慧医疗旨在通过新时代物联网、大数据等技术，以提高患者就医质量和实现疾病诊疗的精准性和高效性为目的，构建医疗卫生系统生态服务圈 [1]。概念提出后，欧盟委员会以政策文件的形式对外发布了物联网战略，支持包括医疗项目在内的物联网相关项目建设。国内以北京、上海、广州、深圳为先例，也逐渐开始构建智慧医疗的蓝图方案。围绕"智慧技术、智慧管理、智慧服务"的三位一体布局，加速促进"三医"联动，协调发展。目前，智慧医疗在医院信息系统、公共卫生信息化及慢性病管理智能化等方面取得了一系列成果 [2]。

随着医疗信息化建设的不断加深和新型数字化医疗设备的广泛使用，医疗数据爆发性增长，围术期管理已迈入医疗大数据时代。越来越多的医疗数据被用于构建各种模型，以实现疾病的风险预警 [1,2]、早期诊断 [3]以及辅助医生决策 [4]，从而提升诊疗效率和安全性 [5]。然而，围术期大数据存在"跨粒度、高维多模态、混合噪音高、同本体量纲迥异"等特点，基于常规规模机器学习所构建的风险预警和决策支持模型普遍存在准确性偏低、泛化性差等问题。相比之下，大模型在文本生成 [6]、语义理解和推理 [7]、多任务 [8,9]以及模型泛化性 [10]等方面性能优越，在围术期多模态数据分析和建模方面具有明显优势。因此，大模型在围术期医学研究与应用中有广阔的前景。

我国检验医学实验室检测技术设备、质量管理能力、人才培养及学术水平等方面都取得了长足进步，基本实现了临床检测自动化、科室管理标准化、人才培养学术化。未来大数据、数字化、智能化检验新时代下，如何融合高新技术与前沿理念，以传承创新、开放合作赋能检验医学学科建设是检验工作者面临的重要课题。