目的 为了实时监测医疗器械设备异常状态,以便及时预警和应对设备异常情况,确保医疗器械的安全运行,提出基于自编码器的医疗器械设备异常状态预警方法.方法 以某医院2022年8月起因故障停用的10台心电图监护仪为研究对象,使用数据恢复设备连接到心电图监护仪的内部存储器,恢复和提取器械因故停用点的前1 min的全部特征数据,具体包括:信号质量和设备状态.利用多元状态估计技术构建医疗器械设备健康状态评估模型,通过对比各参数的贡献率,确定引发设备异常的关键参数.基于这些关键参数构建自编码器预警模型,将异常状态参数输入模型进行归一化处理,并计算参数误差平均值与基准值的偏差.当误差平均值偏离基准值超过60％时,触发预警机制.结果 经过实验,该方法可以在3 s内准确检测出198个异常样本,证实了该预警方法能够在短时间内准确检测出异常样本.同时,为进一步分析该医疗器械设备的具体故障原因,运用3种方法分别对设备各个故障原因进行识别与定位,以贡献率为衡量标准,并与实际贡献率进行对比分析,该方法贡献率与实际贡献率数值较为接近,可以全面预测引起医疗器械设备异常情况.结论 基于自编码器的医疗器械设备异常状态的预警方法具有高度的精确性和先导性,为实时监测和预警医疗器械设备异常状态提供了有效的技术手段,有助于提升医疗器械的安全性和可靠性.

近年来问世的生物制剂为慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）治疗提供了新方法。专家论坛《生物制剂治疗慢性鼻窦炎伴鼻息肉》在分析近期发表的网状Meta分析研究和系统性综述的临床研究数据基础上，重点介绍了生物制剂治疗CRSwNP的适应证、用法、疗效评价、安全性和治疗花费情况。论著《蜗神经动作电位监测在前庭神经鞘瘤手术中的应用》探讨了蜗神经动作电位（CNAP）监测在前庭神经鞘瘤手术中的应用及其对听力保护的意义。发现脑干听觉诱发电位联合CNAP监测有利于术中听力保护，应用定位监测可提示术者避免损伤神经；肿瘤切除后，近脑干端CNAP波形及N1波幅对预测术后听力保留状态具有一定价值。论著《鼻瓣区静态参数在鼻腔空间三维模型中的研究》应用Mimics软件对颌面部CT数据进行处理，建立鼻腔空间三维模型，定位鼻瓣区并测量其重要参数，以期为鼻阀功能不良的定量诊断提供依据。论著《MEN2A/MEN2B家系RET胚系突变携带者“分级预警制”与甲状腺预防切除术的研究（附7例报道）》指出，对于有MEN2A/MEN2B家族史的健康人群，应用“分级预警制”的综合判断，在严格筛选和密切监测的基础上，把握合理时机，可开展甲状腺预防性切除术。论著《甲状腺未分化癌临床特征及预后分析：单中心20年回顾性研究》探究甲状腺未分化癌（ATC）患者的临床特征和预后，发现ATC患者中，初诊无喉返神经受累症状、白细胞正常、无远处转移的患者预后相对好，综合治疗有助于改善患者预后。继续教育园地《原发性鼻腔鼻窦黏膜恶性黑色素瘤的临床研究进展》围绕鼻腔鼻窦黏膜恶性黑色素瘤（SNMM）展开讨论，全面分析其发病机制、诊断要点、治疗及预后等，以期帮助临床医生进一步了解SNMM，为该疾病的早期诊断和治疗提供机会，提高患者生存率。

将高校学生心理"大数据"与心理专家库数据结合，利用数据挖掘算法提取特征属性，从稳定的算法模型中得出预警结果。此方法构建的心理预警平台，不仅能实时监测学生心理动态，而且能预测其心理行为趋势，弥补传统预警方式的滞后性及准确率低的不足。心理预警平台提供数据支撑，心理预警制度提供运行保障，两者结合形成的心理预警机制，能够为教育工作者提供科学依据，最终达到利用大数据技术提高高校学生心理健康的目标。

目的:对发热伴出疹症候群（RFS）监测预警研究进行系统综述，为我国RFS监测与防控提供参考。方法:以“发热”“出疹”“监测”以及 “fever” “rash” “surveillance”为中英文检索词并补充其自由词，系统检索中国知网、万方数据知识服务平台、PubMed、Web of Science数据库，语种限定为中文及英文，对纳入文献信息进行摘录整理及汇总描述。结果:共纳入36篇文献，中英文分别为21篇和15篇。RFS病原学监测共19篇，病原体主要包括麻疹病毒、水痘-带状疱疹病毒、风疹病毒、肠道病毒、人类B19病毒、登革病毒、A组链球菌、伤寒/副伤寒沙门菌、人疱疹病毒、腮腺炎病毒和腺病毒；重大活动/突发自然灾害监测8篇，监测时段集中在2010-2015年，包括运动会、世界博览会、地震、热带风暴和宗教集会等；异常病例/聚集性疫情监测预警8篇，以国外研究为主，监测症候群范围广，监测场所为医疗机构，主要依靠《国际疾病分类》第九版（ICD-9）编码或患者主诉中诊断及症状进行自动判别预警；仅1篇针对预测研究，为蒙古国开展的基于传染病监测数据预测研究。36篇文献的分析方法包括描述性分析法、基于时间的预警模型（如回归分析法、固定阈值法、休哈特控制图法及累积和控制图法）和时间序列分析方法。结论:未来RFS监测体系方向应聚焦已知病原和可能的未知病原监测预警相结合的模式，可进一步完善预警系统设计，实现无感化病例监测与早期预警，应用当下的信息抓取技术和智能建模方法，提高RFS监测预警的敏感度和特异性。

目的:构建山西省短缺药品预警模型，以期实现药品短缺的提早预测。方法:根据山西省各监测点短缺药品数据，从药品因素、政策属性、供方因素和需方因素4个维度，是否妇儿急用药、短缺类型等14个因素进行灰色关联分析，筛选出影响药品短缺程度的主要因素，按照各因素与药品短缺程度的关联程度排序，建立基于两步聚类分析方法的预警分析模型。结果:共确定了6个与药品短缺程度关联度最高的因素，依次为：是否属于妇儿急用药、短缺类型、低价药品、当月滚动年度总计在销企业数、短缺原因、是否基本用药。通过两步聚类分析方法构建了山西省短缺药品预警模型，并划分为4个最佳聚类，确定了预警等级。结论:本研究建立了山西省短缺药品预警模型，有助于及早发现药品短缺风险，客观预测风险等级，协助药品监管部门实现分层施策及协同响应。

目的:了解2009—2019监测年度杭州市流感流行特征及变化趋势，为流感防治工作的科学决策提供参考依据。方法:收集并分析2009—2019监测年度杭州市的流感样病例（ILI）监测数据资料、流感病毒检测结果及ILI暴发疫情，并进行ILI预警分析。结果:2009—2019监测年度，杭州市报告ILI共计1 236 320例，ILI病例数占门急诊病例就诊总数的比例（ILI%）为2.59%。每年12月至次年2月为杭州市流感样病例发病高峰期，ILI%与流感病毒阳性率间变化趋势存在相关性（ r=0.636， P<0.01），部分年份出现夏季高峰；ILI发病数最高的年龄组为0~4岁组（48.76%）；10年间ILI各年龄组构成不全相同，差异具有统计学意义（ χ 2=27 637.981， P<0.01）。10年间病原学检测平均阳性率为22.07%，三种型别交替占优，检出最多的型别为甲型H3N2型（1 599/3 973，40.25%）；共报告ILI暴发疫情88起，主要发生在12月和1月，其中小学报告的ILI暴发疫情最多，为64起（72.73%），预警信号多出现在1月和2月。 结论:杭州市流感病例发病以冬春季为主，不同病原型别交替出现，需及时进行预警预测，加强对重点人群的监测。

自2022年1月以来，欧美多个国家出现了不明原因儿童急性严重肝炎病例，实验室检测发现43.8%的病例为人腺病毒（HAdV）阳性，且部分病例鉴定为HAdV-41。然而，引发此次儿童严重肝炎疫情的病因还需要更多的病原学、基因组学、肝脏病理、免疫组化和电镜等证据来确定。目前，HAdV导致的肝炎尚无系统的监测研究，因而无法判断我国目前是否存在类似肝炎病例，因此急需开展以临床症状监测为基础的HAdV病原学监测，尽快收集相关临床、流行病学和病毒学监测数据以及风险因素信息，研判不明原因儿童急性严重肝炎在我国发生的潜在风险，同时也为我国HAdV相关疾病的防控、预测预警以及疫苗和药物的研发提供科学技术支撑。

目的:分析内蒙古高原长爪沙鼠疫源地动物间鼠疫流行规律，并找出影响鼠疫流行的关键因素，为鼠疫预测预警及风险评估提供理论依据。方法:选取内蒙古高原长爪沙鼠疫源地乌兰察布高原片区19个旗（县、市、区）的长爪沙鼠密度、长爪沙鼠体蚤指数、鼠疫流行强度等鼠疫监测数据，结合温度、降水、厄尔尼诺活动（南方涛动指数，SOI）等环境数据，使用相关分析、结构方程模型、等级关联等方法，分析疫源地内动物间鼠疫流行规律及关键因素。结果:内蒙古高原长爪沙鼠疫源地的鼠疫流行周期多为5~10年。相关分析中，各研究因素相互间均有影响。结构方程模型筛选出鼠疫流行的主要影响因素为SOI、长爪沙鼠密度和温度，SOI对鼠疫流行强度（-0.022）和温度（-0.029）有负作用，长爪沙鼠密度对鼠疫流行强度有正作用（0.014），温度对鼠疫流行强度有负作用（-0.065）。等级关联中，长爪沙鼠密度处于高值时，当年鼠疫流行强度为高的概率为4/9；当SOI处于低值时，当年鼠疫流行强度为高的概率为5/9；当温度处于低值时，当年鼠疫流行强度为高的概率为5/9。当年鼠疫流行强度处于高值时，次年鼠疫流行强度为高的概率为5/8；当年长爪沙鼠密度处于高值时，次年鼠疫流行强度为高的概率为4/9；当年SOI处于低值时，次年鼠疫流行强度为高的概率为4/9。结论:气候和生物因素均可影响鼠疫的暴发流行，如果出现厄尔尼诺现象、温度偏低、长爪沙鼠密度和上一年鼠疫流行强度偏高等情况，应提前采取应对措施，防范鼠疫的暴发和流行。

传统流感预警体系在监测范围、预测准确性和实时性等方面仍存在不足。随着新一轮科技革命的兴起，现代信息技术日趋成熟，以大数据分析为基础的流感预警技术已经成为研究焦点。本文以传统流感监测预警体系作为参照，从互联网、影响因素、时空趋势、风险评估4个角度总结基于大数据的流感预警研究进展，综述大数据在流感预警中的优势、不足及未来发展的趋势。

当前我国病原菌耐药性问题严重，我国在多领域已分别建立的耐药监测网络，由于监测技术方法不统一，信息碎片化，无法显示我国病原菌耐药的整体流行趋势和传播规律。因此需构建全国多领域的病原菌耐药监测网络平台，揭示我国病原菌耐药发生、发展和传播规律。监测平台中需要使用相匹配的分析指标评价体系。本研究拟探索出一套科学合理的耐药监测分析指标，适用于包括人群、畜牧养殖、环境和食品相关环节等在内的耐药性数据监测与分析。经对我国5个耐药监测网络的调查分析，结合文献及专家调研，初步构建了包含15个病原菌耐药监测分析指标的评价体系，为我国的病原菌耐药监测网络数据收集、整理、评价及预测、预警体系的构建提供基础。