糖尿病高风险人群的筛查和生活方式干预是糖尿病防控的关键。生活方式干预需要长期坚持和持续行为改变，否则将影响服务对象的依从性和干预效果。持续葡萄糖监测（CGM）能提供血糖实时变化的可视化数据，被视为激励健康行为和生活方式的有效教育工具，基于第五代移动通信技术（5G）的糖尿病健康管理能有效控制血糖，提高糖尿病高风险人群的自我管理能力。本共识提出构建5G+“三早”（早筛查、早评估、早干预）糖尿病健康管理模式，包括依托数字化健康管理系统，整合医院、社区卫生服务中心、家庭、个体智能监测终端形成“医院-社区-家庭/个人”健康信息多端数据共享云平台；应用5G智能可穿戴设备实施连续、动态、实时的健康指标居家监测和糖尿病风险预警；对糖尿病高风险人群实施早筛查和风险评估，将基于CGM的24 h平均血糖作为一种可供参考的糖尿病风险评估指标；在遵循糖尿病健康教育、饮食、运动、心理和药物干预的综合性干预原则基础上实施分层管理，根据CGM技术提供的连续、动态、实时的血糖监测结果制定个体化的饮食和运动干预方案，联合智能应用程序实施个体化的精准健康管理，建立糖尿病的“三早”健康管理服务模式。

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。

恶性肿瘤是严重危害中国人民健康及社会发展的重大公共卫生问题。未来的恶性肿瘤防控工作应继续坚持预防优先原则，在全国范围内全面开展实施一级预防相关举措。预防对减轻中国居民，特别是广大中低收入人群及经济相对落后地区居民的恶性肿瘤负担尤为关键。过去几十年间，国际社会通过烟草控制、改善职业卫生条件以及疫苗接种等一级预防措施，显著降低了相关恶性肿瘤的发病率。中国也在云南省宣威市、江苏省启东市、河南省林县等特定地区的恶性肿瘤高危人群中探索实施了一系列一级预防措施并取得了显著成绩。但是，由于中国居民恶性肿瘤危险因素系统性认知水平偏低、自我健康管理意识和能力不足，当前亟需创建新的研究工具与研究方法以进一步揭示恶性肿瘤病因并建立人群层面及个体层面的恶性肿瘤一级预防新机制和新体系。基于当前癌谱转变与数字化发展的现状，建立一个可以覆盖全民的集恶性肿瘤一级预防权威科普宣教、个体化风险评估与自我健康管理助手于一体的癌症一级预防数字化智能服务体系，对提升中国居民恶性肿瘤一级预防能力将大有裨益，并能助力中国恶性肿瘤防控事业的可持续发展。

在医学领域，医疗数据电子化、信息互联性增强、生理信号采集终端设备普及为医疗人工智能（AI）的研究和应用奠定了基础。医学AI应用在耳鼻咽喉头颈外科学领域主要前景包括：（1）数字化影像和生理数据的识别与分析；（2）基于大样本患者组群，智能选择治疗护理方案；（3）AI疾病识别和验证模型；（4）医疗信息的智能无障碍链接等。可以期待，AI技术将在本领域推动高效利用有限的医疗资源，大规模延伸医疗健康服务供给，颠覆性地促进诞生新的健康管理和医疗服务模式。

随着人工智能、大数据、云计算等数字化技术的蓬勃兴起，智慧医学的概念应运而生。作为"健康中国"和"中国制造2025"国家战略的深度融合，智慧医学相关技术已逐渐融入到泌尿系统疾病筛查、诊断、治疗决策及随访等疾病全程管理中。本文将梳理智慧医学在泌尿系统疾病中的应用进展并展望前景，以期为广大泌尿外科医生提供参考。

当前我国数字科技蓬勃发展，为应对逐年攀升的慢性病发病率，满足人们对健康寿命的追求，现代营养学作为慢性病防治的核心元素也逐步进入数字化时代。如何实现个体化的精准营养被赋予更广泛的需求和更高的标准。人工智能和增强现实技术被用于提高膳食调查的准确性；综合多种营养健康数据库而建立的数字化膳食质量监测评估体系有利于科学有效地评估个人的膳食摄入总体质量，可穿戴设备和化学传感器使营养状况评估更便捷；针对不同人群和不同疾病而开发的数字化精准营养干预方式得以实现；营养教育在“互联网+”、新/融媒体、应用软件等普及下方兴未艾；各类数字化智能科技已逐步渗透营养领域赋能个性化健康管理。同时，我国数字营养领域技术从理论到实践尚面临诸多挑战，如何推动数字营养的科技创新以促进和提升国民的营养健康水平是当前营养学面临的重大任务。本文将对数字营养调查与评估、数字化营养干预、智能化营养教育等方面进行阐述，以期为采用数字化手段实现全民营养健康提供参考。

目的:调查基层医院重症医学科医护人员对数字化医院建设的使用状况及知晓度，推进数字化医疗健康的进程。方法:2021年4月至7月，选择贵州省9个地州市88个县市区的公立医院重症医学科医生和护士（当日在科）各1~2名作为现场调查访谈对象，现场填写调查问卷表格（2020年全年数据），由专人整理并分析。结果:共纳入146家医院重症医学科的医护人员297名，均为实名填报，其中医生152名，护士145名；24家三甲医院，122家二级以上医院；146家医院均已实施数字化信息管理。被调查者对医院数字化信息管理系统知晓度整体较低，其中对医院信息系统（HIS）的知晓度最高（86.5%），其次为检验室信息管理系统（LIS，41.4%）和图像存档与通信系统（PACS，40.7%），对医院经营管理系统（HERP）的知晓度最低（7.7%）。2020年146家医院利用大数据互联网进行远程会诊的总次数为25 428次，各家医院平均远程会诊的中位数为24.5（88.0，240.0）次。2018至2020年146家医院重症医学科收治患者总数分别为50 473例、57 565例和57 907例，其中>65岁患者数分别占37.47%、41.26%和43.31%（均 P>0.05）。2020年146家医院重症医学科利用大数据互联网进行远程会诊总数量共4 242例次，中位数为257.50（96.50，958.25）例次。仅12.12%的科室有独立重症监测系统，8.75%科室的重症监测系统能自动抓取数据形成表格。96.30%的医护人员通过互联网平台参加过系统和专业的"三基"培训，每年在省内或地州开会学习及培训的次数较多，分别为282次和357次。90%以上的科室可以通过互联网平台向上级医院发起过远程会诊，并安排转诊，或接收由上级医院治疗好转的患者。科室外出会诊的医院级别以下级医院较多（69.02%）。2020年146家医院重症医学科外出会诊的总次数为2 959次，中位数为296（185，473）次。54.79%的科室有固定服务的村庄，28.08%的科室有固定服务的人数或户数。中位出诊最远距离为52.5（30.0，80.0）km，中位出诊平均距离为30.0（20.0，50.0）km。54.88%的医护人员认为出诊时遇到的最大困难是精力不足及服务群体或地区过大。90%以上的医护人员参加过云学习、云培训，大部分人认为云学习、云培训对医疗服务能力和医疗机构服务效率的提升幅度较大（分别为71.04%和67.01%），同时医护人员认为"大数据互联网+医疗健康"项目从各方面给医疗机构带来了优势，但也存在村医对互联网医疗设备使用率低、农户对远程医疗和流动医院接受程度低等问题。 结论:贵州省基层公立医院均已实施数字化信息管理，被调查医护人员对医院数字化信息管理系统的知晓度整体较低，医院利用大数据互联网进行远程会诊状况参差不齐；医护人员使用云学习、云培训等人工智能设备提升了医疗服务能力和服务效率；基层医院数字化转型正在持续完善中。重症医学科是医院临床学科中使用远程会诊信息系统最多和最好的科室，能完成双向转诊工作，近3年数量呈逐年上升趋势。

近年来,5G、大数据、物联网、人工智能等新技术不断发展,在医疗健康领域信息化过程中得到广泛应用[1]. 2023 年 2 月 27 日,中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》指出,建设数字中国是推进中国式现代化的重要引擎,已经成为今后发展战略的主要任务.生物样本全生命周期信息化建设是构筑生命科学领域竞争新优势的有力支撑.全面提升数字化样本库建设的整体性、系统性、协同性,是促进信息化管理和标准化体系深度融合的必要前提.

目的:通过人工智能技术与中医医疗场景的深度融合,探索推动中医医疗模式创新与变革,满足患者中医医疗舒适化、数字化和智慧化需求.方法:基于中医辨证诊断和预防保健理念,运用大数据、物联网、5G等数字化技术,借助中医数据采集智能移动终端平台,构建"创新型中医医疗场景",实现线上中医辨证诊治、中医诊断分型、"一站式"中医出入院准备、中医健康管理及中医云客服,打造智慧中医服务新模式.结果:相较于更依赖检验检查的西医诊疗,融合了望诊、闻诊、问诊、切诊四诊合参的创新型中医医疗,在传承名老中医经验的基础上,更加突出个性化服务,借助物联网开展远程会诊、定期随访等远程医疗服务,实现患者就医全流程管理,提升了患者就医体验感和获得感.结论:通过算法、算力和中医医疗应用场景的有机结合,推动了中医医疗服务行业的智能化和个性化发展,为中医医疗模式的革新与进步提供了新思路和新模式.

伤害监测是伤害防制的重要手段,是疾病综合监测的重要内容之一.2019年以来,随着医疗数字化的发展,浙江省宁波市鄞州区基于宁波市健康信息平台,运用人工智能技术建立了伤害智能监测系统,并在区域内应用.该系统将人工报卡模式转变为智能报卡模式,可实现监测数据流行病学分析、伤害高发预警、伤害分类管理及报卡质量控制等功能.2022年11月上线以来已完成自动报卡近30万份,初步掌握了辖区伤害发生的流行病学特征,为开展伤害预警和干预提供数据支持.鄞州区伤害智能监测系统提高了工作效率和报卡质量,节约了大量的人力、物力资源,为推动伤害监测全面普及提供了技术支撑.