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.

目的 探索一种在小数据量条件下提高医学诊断神经网络模型准确率和泛化能力的方法,解决在指甲病图像计算机辅助诊断中由于训练数据量小而导致神经网络模型性能不佳的问题.方法 提出融合实例分割与细粒度特征分类的双模型策略,采用第一届全国数字健康创新应用大赛健康医疗大数据主题赛基于图像的指甲病智能诊断模型任务数据集训练基于双模型策略的神经网络模型,该任务数据集涵盖甲母痣、甲沟炎、银屑病甲、甲真菌病、甲下出血、甲黑线、甲周疣、甲黑素瘤8类指甲病,各类别不平衡.评估双模型策略的诊断性能,并与相同软、硬件训练条件下单模型策略[图像分类模型(ResNet50、Swin Transformer)和基于快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的目标检测模型]进行比较.结果 纳入任务数据集包括甲母痣210例、甲沟炎186例、银屑病甲69例、甲真菌病203例、甲下出血149例、甲黑线71例、甲周疣93例、甲黑素瘤67例共1 048例样本,其中90％的样本用于训练不同策略的模型,10％用于评估模型.基于ResNet50的图像分类模型的micro F1值为0.324,基于Swin Transformer的图像分类模型为0.381,基于Faster R-CNN的目标检测模型为0.572,基于双模型策略的Mask R-CNN+Swin Transformer模型为0.714.双模型策略预测各指甲病的准确度为甲母痣80.95％(17/21)、甲沟炎89.47％(17/19)、银屑病甲100.00％(7/7)、甲真菌病70.00％(14/20)、甲下出血73.33％(11/15)、甲黑线14.29％(1/7)、甲周疣55.56％(5/9)、甲黑素瘤42.86％(3/7).双模型策略在该任务1 000例测试集中的micro F1值为0.844.结论 双模型策略可以有效结合功能不同的模型,更好地完成小数据量训练条件下的指甲病图像智能诊断任务.

目的 构建终末期癌症患者远程居家安宁疗护照护系统,并评价其应用效果.方法 基于文献研究、患者及其照护者需求访谈、专家小组会议讨论,构建终末期癌症患者远程居家安宁疗护照护系统.2023年5月—8月,采用便利抽样法,选取湖南省长沙市某三级甲等肿瘤专科医院安宁疗护病房即将出院的88例癌症患者作为研究对象,根据入院时间先后顺序分为试验组与对照组.试验组接受基于远程居家安宁疗护照护系统的居家照护,对照组接受常规出院指导和出院随访,共干预8周.采用中文版埃德蒙顿症状评估量表、中文版安宁疗护患者生活质量量表评价两组在干预前及干预后的症状负担及生活质量;采用中文版远程照护满意度问卷调查试验组的照护满意度.结果 终末期癌症患者远程居家安宁疗护照护系统包括患者端与医护端,其中患者端包含建立个人健康档案、医患沟通、安宁疗护知识科普库、用药助手、智能报告与监测、智能答疑、智能随访、智能表单8个模块;医护端包含工作台、个案管理、随访管理、预警提醒、科普推送、统计分析、用户管理7个模块.共67例患者完成干预,其中试验组3 3例、对照组3 4例.应用效果显示,干预后试验组症状负担低于对照组、生活质量优于对照组,差异均具有统计学意义(P＜0.05);试验组中文版远程照护满意度问卷得分为(59.00±6.66)分,处于高满意度水平.结论 使用远程居家安宁疗护照护系统可减轻终末期癌症患者的症状负担,改善患者的生活质量,具有较好的实用性.

目的:对我国健康公平状况研究进行文献计量分析,追踪研究发展脉络,明确研究现状、梳理研究热点主题和指明我国健康公平状况研究方向,为"健康中国"建设的后续研究提供参考.方法:以中国知网和Web of Science为文献数据源,检索 1998 年 1 月-2024 年 2 月我国健康公平状况研究的文献,运用CiteSpace 6.3.R1软件对作者和机构进行共现分析,对关键词进行共现、聚类和突现分析.结果:共 880 篇文献被纳入研究,中英文文献分别有284 个作者、270 个机构和298 个作者、289 个机构参与研究,但作者与机构的共现图谱网络密度均较低;研究高频关键词为"老龄人口""健康""医疗保险""农村居民""集中指数""死亡率""医疗服务""社会经济地位"和"心理健康";中英文文献分别形成了10 个和8 个聚类;最近突现的关键词为"流动人口"(强度为2.1).结论:我国健康公平状况研究的发文量总体呈增长趋势,但作者和机构间缺乏紧密的合作机制,研究热点主题在呈现多元化的同时也对老龄人口、儿童、农村居民等社会弱势群体有所侧重.我国健康公平状况研究应当构建核心作者群,加强国内外高校和不同类型机构间的合作,推进数字健康公平的量化研究和实证研究,助力"健康中国"的建设和中国式卫生健康现代化的实现.

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。

目的:评估一款具有服药提醒功能的智能手表对心房颤动(房颤)患者口服抗凝药物(OAC)依从性的影响。方法:将2018年10月至2019年12月来自6家医疗中心的210例正在接受OAC治疗的房颤患者随机数字抽样法分为标准随访组和智能手表提醒随访组。标准随访组通过随访护士进行电话及门诊随访，智能手表提醒随访组在标准随访的基础上，还通过一款智能手表进行随访。该手表具备每日服药提醒、漏服报警、上传反馈功能，未按时服药时会将信息反馈至随访终端，由随访护士人工电话督促服药。通过Morisky用药依从性问卷(MMAS-8)及药片计数法[服药天数所占比例(PDC)法]评价药物依从性。药物依从性良好的定义为MMAS-8问卷评分＝8分或PDC≥80%。所有患者均随访12个月。比较两组MMAS-8及PDC法计算患者药物依从性。结果:标准随访组MMAS-8评分＝8分的比例由第1个月时的82.9%下降到第12个月时的27.8%；智能手表提醒随访组MMAS-8评分＝8分的比例从第1个月时的75.2%提高至第12个月时的86.3%。从第7个月开始，智能手表提醒随访组的MMAS-8评分＝8分的比例显著高于标准随访组(66.7%对51.0%， P＝0.025)。标准随访组PDC≥80%的比例从第1个月时的72.4%降至第12个月时的16.7%；而智能手表提醒随访组每个月的PDC≥80%的患者比例均超过90%，且随访期间均高于标准随访组( P<0.001)。 结论:智能手表服药提醒辅助随访可以持续改善房颤患者OAC治疗的依从性。

人工智能(AI)已广泛用于眼部相关疾病的辅助诊断、治疗过程监测和预后判断，随着AI技术在眼科诊疗中应用研究的不断发展，AI的作用日益受到关注。眼睛是由神经组织、肌肉组织、腺体组织和骨组织等组成的复杂感觉器官，其解剖的透明性特点为眼科疾病及部分全身疾病诊断的检查提供了可视化条件，为AI技术的广泛应用奠定了医工交叉研究的基础，使眼科成为AI技术在医学诊疗中应用的主要领域。然而，AI-医疗交叉研究涉及人体大数据和影像结果的使用，其临床应用面临诸多伦理问题，而目前AI与医务人员对AI在医学研究中应用的伦理规范意识尚未建立，各管理层面对相关的伦理规范指导性和监管系统尚未完全形成。中国医药教育协会数字影像与智能医疗分会、中国医药教育协会智能医学专委会组织眼科专家、AI相关专家和科技伦理相关专家组成"眼科人工智能临床应用伦理专家共识(2023)"专家组，针对AI在眼科应用临床实践中存在的法律法规进行复习，对存在的伦理风险进行多维度、多层次梳理、讨论并提出建议或解决方案，目的是在保障患者数据安全和个人权益的同时，提高医务人员工作质量和效率，推动我国眼科AI的临床应用和发展。

目的:探讨脑卒中患者老年照顾者技术焦虑及家庭护理准备的相关性。方法:2022年3—6月，采用便利抽样法选取新疆维吾尔自治区人民医院神经内科及康复科的160名脑卒中患者老年照顾者为研究对象。采用一般资料调查表、中文版老年人技术焦虑量表及中文版照顾者做好家庭护理的准备量表对其进行调查。采用Pearson相关分析探讨脑卒中患者老年照顾者技术焦虑及家庭护理准备的相关性。采用分层线性回归分析探讨脑卒中患者老年照顾者家庭护理准备的影响因素。本研究共发放问卷160份，回收有效问卷151份，有效回收率为94.4%（151/160）。结果:脑卒中患者老年照顾者家庭护理准备得分为（49.42±7.54）分，技术焦虑得分为（30.44±6.76）分。Pearson相关分析结果显示，脑卒中患者老年照顾者家庭护理准备与技术焦虑呈负相关（ r=-0.577， P<0.01）。分层线性回归结果显示，技术焦虑是脑卒中患者老年照顾者家庭护理准备的影响因素（ P<0.01），可解释家庭护理准备变异的9.50%。 结论:脑卒中患者老年照顾者的家庭护理准备水平有待提高，技术焦虑是脑卒中患者老年照顾者家庭护理准备的影响因素。医护人员可联合社区工作者帮助脑卒中患者老年照顾者克服对新技术的焦虑和恐惧，帮助其运用数字健康信息和医疗服务，提高家庭护理准备。

我国糖尿病防控形势严峻，患者基数大，知晓率、治疗率和控制率低，老年糖尿病患者多，城乡和地域医疗发展水平不均衡，仍面临糖尿病管理的多重障碍。为破解糖尿病大国难题，该文尝试提出有中国特色的糖尿病慢病管理模式的目标、原则、特色，建议以患者为中心，立足全人群和全生命周期两个着力点，整合各类医疗卫生机构资源，积极推进数字医疗辅助下的糖尿病标准化防控网络建设，构建成熟的线上线下协同诊疗模式，促进落实糖尿病自我管理教育与支持计划，以降低糖尿病患病率，提高糖尿病患者管理的依从性，改善糖尿病患者人群的临床结局、健康状况和生活质量。

目的:分析患者在线就医选择的偏好，为完善互联网医疗服务发展提供依据。方法:收集2016—2020年好大夫在线平台的在线就医病例和在线就医订单数据，将就医原因、疾病级别、问诊类型、就医时间、患者所在区域、就医价格纳入对患者在线就医选择偏好的分析，数据组间比较采用 χ2检验或 t检验。 结果:对共纳入在线就医病例4 122.86万人次和在线就医订单2 668.32万条。在线就医的疾病主要为常见病，且不同年份疾病级别在分布差异有统计学意义( P<0.001)；不同年份患者在线就医订单中问诊形式的占比分布差异有统计学意义( P<0.001);患者在线就医时间集中在每天的8时至22时；我国东部地区的每万人口在线就医人次显著高于中部地区和西部地区，差异有统计学意义( P<0.05);患者在线就医价格区间集中在1~100元。 结论:我国患者在线就医疾病以常见病为主，就医时间和价格区间相对稳定，东部地区的在线就医人次高于中、西部地区。在线就医平台未来应重点开发互联网慢性病诊疗项目，提高在线就医服务的响应性，建立科学的医生调度排班制度，缩小互联网医疗的区域数字鸿沟，推进互联网医疗服务的合理定价。