针对目前存在肿瘤类疾病诊断不规范,导致疾病分类不准确,影响医疗数据的客观性和科学性的问题,基于国际疾病分类(International Classification of Disease,ICD)分类规则,参考世界卫生组织(World Health Organization,WHO)各系统肿瘤分类,并以国家临床版编码库为框架,构建一个规范的、全面的肿瘤类疾病临床诊断术语集,逐步应用于临床实践,并实时进行更新维护.通过构建此临床诊断术语集,规范了医师的疾病诊断书写,使疾病分类更加准确,为公立医院绩效考核、医保付费、医院管理和科研教学等领域提供更加准确和标椎化的数据.

目的:观察分析基于深度学习的眼底图像视盘定位与分割方法的准确性。方法:在ORIGA数据集上训练和评估基于深度学习的视盘定位和分割方法。在深度学习的Caffe框架上构建深度卷积神经网络（CNN）。采用滑动窗口将ORIGA数据集的原图切割成许多小块图片，通过深度CNN判别各个小块图片是否包含完整视盘结构，从而找到视盘所在区域。为避免血管对视盘分割产生影响，在分割视盘边界之前去除视盘区域的血管。采用基于图像像素点分类的视盘分割深度网络，实现眼底图像视盘的分割。计算基于深度学习的眼底图像视盘定位与分割方法的准确性。定位准确率＝T/N，T代表视盘定位正确的眼底图像数量，N代表总共用于定位的眼底图像数量。采用重叠误差（overlap error）比较视盘分割结果与实际视盘边界的误差大小。结果:基于深度学习的眼底图像视盘定位方法其定位准确率为99.6%；视盘分割平均重叠误差为7.1%；对青光眼图像和正常图像的平均杯盘比的计算误差分别为0.066和0.049；每幅图像的视盘分割平均花费10 ms。结论:基于深度学习的眼底图像视盘定位方法能快速并准确地定位视盘区域，同时也能够较为精准地分割出视盘边界。

目的:通过研究证候的分类及证候名称组成要素的多层次表示方法，实现计算机对中医证候名称的批量处理，从而应用于中医智能辅助诊断系统的研究。方法:在中医理论指导下，结合证素辨证、证候要素学说，对证候要素进行更细粒度的拆分，提出证候层次划分方法和证候要素多层次表示方法，并通过对妇科月经病、不孕症的中医证候名称进行人工分析，以验证证候要素多层次表示方法的合理性。基于证候要素多层次表示方法，运用基于模式匹配的模式抽取方法，形成计算机批量处理证候要素的提取方法，并通过对《中医临床诊疗术语证候部分》证候名称的批量处理，验证计算机批量处理方法的准确性。结果:在中医理论指导下，将证候名称组成要素划分为病位要素、病性要素(包括基本物质、病因、病理状态)、连接词的两层五类的结构，基于此构建出证候拆分流程。月经病、不孕症中医证候名称的人工分析结果显示，所有证候名称均可被拆分为1个或多个病位要素、病性要素、连接词。通过计算机批量处理《中医临床诊疗术语证候部分》证候分类结果显示，计算机批量处理的准确率为71.4%。结论:构建的证候要素多层次表示方法为计算机大批量处理数据提供了理论框架，并提高了数据处理效率和准确率，为辨证模型训练数据集的构建提供了理论依据，为中医辨证推理模型提供支撑，可应用于中医智能辅助诊断系统的研究。

目的:以“超声在麻醉、疼痛和重症医学中的应用”课程为例，构建临床医学专业课程学习者画像模型。方法:梳理临床医学专业课程学习者画像模型构建框架及流程，对多来源学习者数据进行收集及预处理。利用Python 3.9编程语言进行统计分析、自然语言处理、聚类分析，并以可视化技术呈现，构建机器学习预测模型并评估模型预测效能。结果:从学习背景、兴趣偏好和行为效果3个维度构建临床医学专业课程学习者画像模型。学习背景画像揭示了学习者基本信息、认知基础和学习动机。兴趣偏好画像分析了学习目的与其他选课信息，根据内容关注程度、学习效果影响因素识别出3类不同的学习者群体。行为效果画像通过构建4种机器学习算法预测模型实现了对课程考试成绩的分类预测，结果显示朴素贝叶斯算法效果最佳，准确率为0.80、F1分数为0.79，受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.79（ P=0.035），与其他算法差异有统计学意义。 结论:本研究构建了临床医学专业课程学习者画像模型并开展实证研究，画像结果对教学内容、教学方式与教学团队、学习效果预测提供了指导建议。

目的:探究反思教学结合国际功能、残疾和健康分类（儿童和青少年版）[International Classification of Functioning: Disability and Health（Children and Youth Version，ICF-CY）]框架下的SOAP（subjective objective assessment plan）病例记录法在康复治疗学实习中的应用效果。方法:将康复治疗学实习学生随机分为ICF-CY记录组和传统记录组，分别采用反思教学结合ICF-CY框架的SOAP病例记录法和传统SOAP病例记录法对脑瘫患儿进行病例分析。实习结束对两组学生进行病例考核及问卷调查。采用SPSS 20.0对数据进行 t检验和卡方检验。 结果:病例考核成绩显示ICF-CY组在客观资料、评估、计划、总结及总成绩方面均高于传统记录组；调查问卷显示学生对反思教学结合ICF-CY框架下的SOAP病例记录法评价优于传统SOAP记录法（ P<0.001）。 结论:反思教学结合ICF-CY框架的SOAP病例记录法能提高学生的临床病例分析能力，激发学生的自主学习能力，有利于培养临床诊疗思维。

目的:为了解医学科技成果转化政策在应用中的状况，本文对搜集的相关政策文本进行类型、时间、发表部门的描述性统计分析，并在此基础上应用Howlett和Ramesh政策工具分类、政策发展双重维度构建政策文本X-Y二维分析框架，将政策分为强制性工具、自愿性工具、混合性工具3类，对医学科技成果转化政策文本进行量化，进而分析我国医学科技成果转化中得到的政策支持及成果转化中存在的政策阻碍，最后提出对策建议。方法:通过国务院、科技部官网搜集医学成果转化政策文本，结合相关文献资料，应用文献研究法、定量定性分析法等研究方法进行研究，对政策样本进行编码整理，并通过构建的X-Y二维分析框架进行二维分析，最终通过定量定性结合的方法对文本进行分析。结果:通过对编码数据分析发现，当前我国医学科技成果转化政策强制性工具占比较高，自愿性工具使用占比还有待进一步提升，各类政策工具使用并不均衡；各类政策工具内部结构也不一致，仍有改善的空间。结论:通过对我国医学科技成果转化政策应用结果的定性与定量分析，本文提出3方面的对策建议：首先，在强化政策实施阶段，需要更加细化政策工具的实施路径与方案，促进政策实现真正落实。其次，各类政策工具均衡发展，统筹协调政策制定与实施，强制性工具、混合性工具、自愿性工具均衡作用，在此基础上建立医学科技成果转化流程通畅的政策体系，提高政策效用。最后，完善医学机构内部导向评价机制，激励医疗机构和医务人员进行科技创新与成果转化工作。

目的:对1990—2019年研究精神卫生政策的全球学术论文进行系统综述，分析该领域研究方法的总体特征，了解精神卫生政策研究方法的发展历史与现况，以期为我国精神卫生政策研究提供参考资料。方法:通过检索Web of Science核心合集和the Cochrane Library等数据库，制定入组标准并进行文献筛选，采用两级编码方式对入组的文献进行分类和分析。结果:共纳入1 066篇文献。近30年间，精神卫生政策研究文献的数量总体呈上升趋势。以每5年为一阶段划分后，定性研究类型的文献数量在每个阶段均最多（66.1%~92.4%）；其中，专家意见型的定性研究在1990—2014年一直占多数（43.3%~84.8%）；定量研究和结构性定性研究的文献分别从1990—1994年的7.6%和8.6%快速增长至2015—2019年的22.6%和34.7%。在定量研究文献中，数据来源主要为调查数据和二手数据；定量研究设计类型以纵向研究（41.6%，119篇）和横断面研究（39.5%，113篇）为主，其余依次为随机对照试验（5.6%，16篇）、队列研究（4.5%，13篇）、准实验研究（3.8%，11篇）、系统综述（3.5%，10篇）、生态研究（1.0%，3篇）。定性分析方法包括文献回顾和系统综述、理论视角/框架分析（以WHO框架、Kingdon多源流框架、Walt & Gilson政策分析框架和Bronfenbrenner生态模式为主）和定性数据分析方法（以文本内容分析和个案研究为主）。结论:定性研究一直是精神卫生政策研究的主要类型，定性研究的资料分析方法不断丰富；话语分析、民族志、现象学方法等可能成为精神卫生政策定性研究的新手段；在定量类型的精神卫生政策研究中，早期以横断面研究和纵向研究为主，近十年间、随机对照试验、准实验研究、生态研究等多种方法均已得到应用；计量经济学方法是今后该领域定量分析方法可拓展的新方向。

目的:展示《中国儿童发展纲要（2011-2020年）》和同时期31个省（自治区、直辖市）的儿童发展纲要中非故意伤害防控目标及策略的具体内容与异同点，并提出相关建议 。方法:采用内容分析法，对所有儿童发展纲要中符合定义的非故意伤害防控目标和策略文本进行提取、编码和分类，同时结合伤害“5E”策略框架对策略文本分类进行主题构建。以国家级儿童发展纲要作为基准，对同时期31个省级儿童发展纲要相关内容进行比较。结果:所有儿童发展纲要均将儿童伤害防控作为主要目标，涉及健康、环境和安全领域。国家级与大部分省级儿童发展纲要将该目标设置在健康领域，少部分省份则设置在环境或安全领域。减少或控制伤害致死、致残和发生是儿童伤害防控目标的主要内容，但所有省份对于伤害发生和致残均没有明确量化要求。所有儿童发展纲要中非故意伤害防控策略主题可分为机制、执法、教育、环境、工程、急救、评估和经济8类，其中主要以机制策略为主，执法、教育、环境和工程策略次之，急救、评估和经济策略较为薄弱。省级儿童发展纲要中非故意伤害防控策略以国家级非故意伤害防控策略为蓝本，但在具体内容上也有所侧重和细化。结论:儿童发展纲要是儿童伤害防控工作落实的重要政策保障。建立良好的基础数据，探索具有正向激励作用的机制策略，针对更多常见伤害类型制定和实施执法、环境和工程策略，积极开展评估，鼓励采用更多的经济策略可以进一步完善后续儿童发展纲要中非故意伤害防控领域，并推动相关工作的进展 。

目的:从个人相关因素、身体功能、活动能力和环境因素等方面了解江苏省内居住于社区的脊髓损伤(SCI)患者的就业情况，从而确定影响其伤后就业的因素，并从不同方面提出脊髓损伤患者回归工作岗位的潜在方法。方法:本研究为横断面观察性研究，基于国际脊髓损伤(InSCI)社区调查—中国江苏项目，以国际功能、残疾和健康分类(ICF)为框架，以问卷调查的形式收集患者的相关数据。社区调查问卷内容涉及社会人口学资料、疾病相关资料、身体功能、活动和参与、环境因素、总体健康和幸福感评价等方面。应用描述性统计分析脊髓损伤患者的就业相关基本情况，应用单因素与多因素Logistic回归方法分析社区脊髓损伤患者就业的影响因素。结果:2018年1月至12月，共收集问卷726份，其中541份通过电话访谈、152份通过网络链接以及33份通过面对面访谈形式完成。Logistic回归结果可知，在家/外出时是否有人照顾( OR＝0.405)、损伤时年龄( OR＝0.949)、个人因素( OR＝1.068)、活动和参与( OR＝1.034)以及环境因素( OR＝1.043)是影响脊髓损伤患者从事带薪职业的主要因素( P<0.05)。 结论:居住在社区的脊髓损伤患者就业率较低(22.80%)，活动受限和环境障碍为影响其就业的主要因素。全面的康复方案的制定与实施，足够的家庭与社会支持将有助于患者重回工作岗位。

目的:基于精准护理、数据共享的理念，设计与研发临床决策支持系统护理计划模块，为开发更加智慧化、系统化的护理临床决策支持系统提供参考。方法:以护理程序为框架，参考国际护理术语分类体系构建循证知识库；结合临床需求设计护理计划模块，从护理问题、目标、措施及活动的生成、排序和停止三方面制订模块逻辑推理规则，最终形成临床决策支持系统护理计划模块。结果:临床决策支持系统护理计划模块包括患者基本信息、阳性评估项及权重值、护理问题、目标、措施及活动等内容；该模块能够依据患者个体特征指标（阳性评估项）自动推导出护理计划，并根据产生时间、权重值、关联度对护理问题及相应的措施和活动进行排序，且能自动判别护理问题、目标、措施和活动停止的时机，实现了智能决策。结论:本系统护理计划模块界面清晰，逻辑推理规则严谨，突破了长期以来临床情境下依据个人专业知识及经验进行护理决策的瓶颈，能够保证护理方案的同质化，提高决策的正确性。