结合临床"5+3"一体化学生特点和课程内容，在解剖学理论教学中运用智慧树与腾讯课堂构建了"课前—课中—课后"高效、精准、互动的线上翻转智慧课堂。将ARCS[注意力（atention）、相关性（relevance）、自信心（confidence）、满足感（satisfaction）]动机模型引入教学设计中，助力翻转课堂的有效进行。课前通过智慧树发布教学资源，学生进行自主学习；课中应用腾讯课堂直播教学，针对性地讲解重难点内容，答疑讨论；课后应用智慧树发布习题测试与作业。实践表明，该模式的线上教学受到了学生的广泛认可；有助于培养学生学习兴趣，提高其自主学习能力和分析问题、解决问题的能力；有助于实施多元化形成性考核；为疫情之后开展混合式教学奠定了基础。

在生物化学课程的在线教学中，采用多种网络资源平台（如智慧树学习网、电话会议、微信、QQ等），建立学习社群，对教学内容和教学方案进行精心设计和组织实施，丰富学习社群的知识体系；然后结合在线直播和线上交互开展混合式教学。除了向学生传授生物化学基础知识之外，还与临床案例和生活实例等相结合，与学生进行多种形式的互动与讨论，发挥社群学习的优势，提高了在线学习的质量和效果。

当代中国医学美学与美容医学整体学科这"两门新兴医学学科"在世界学术领域独树一帜。这是因为客观上当代中国学者恰逢改革开放的时代机遇；主观上又有一种文化自觉，极力弘扬民族智慧和民族精神，用中华传统文化抚育"两门新兴医学学科"。中华传统审美文化，抚育"两门新兴医学学科"的灵魂；中华传统法制文化，演绎当今中国独有的两大专业性法规，为"两门新兴医学学科"发展提供政策保障。

近年来,我国解剖科学取得了令人瞩目的进步,结合智慧化手段,老树发新枝,着力开展了智慧解剖学的教学和研究.为展示智慧解剖学的最新研究进展和发展趋势,共享智慧解剖学的最新技术和经验,推动解剖学教学和科研的智慧化建设,提升智慧化技术在解剖学领域的应用水平,《解剖学杂志》将于 2024 年第6期推出"智慧解剖学"专题报道,热忱欢迎相关领域高校、科研院所的教学和科研人员踊跃投稿.

医学免疫学"1233"课程思政教学改革作为提升学生自主学习能力、思维能力、实践能力和思想政治素养的线上线下混合式教学模式,已在山西医科大学汾阳学院进行规模试点,且智慧树线上平台同步精品课已被认定为第二批国家一流精品课程,目前选择该精品课程的院校已达30所.本文从当前"1233"课程思政教学改革的实际开展情况出发,运用SWOT分析方法系统化地分析当前医学免疫学"1233"课程思政教学改革模式的内部优势、劣势,课程外部竞争环境的机会、威胁,提出相应的改进建议与改进方向,为医学免疫学"1233"课程思政教学改革后续的优化与完善提供重要支撑.

以ChatGPT为代表的生成式人工智能给中医医院智慧化建设带来了机遇与挑战.文章探讨了ChatGPT在助力中医经验传承发展、辅助青年中医提高诊疗质量、提升中医医院运营管理效率、实现全生命周期健康管理几个方面的应用场景,指出其应用面临着医患双方的传统观念、中医医院信息化基础薄弱、生成式人工智能技术缺陷、管理制度与监管体系尚不健全等挑战.提出需要调整认知、树立对生成式人工智能的正确观念;加强中医医院信息基础设施建设;鼓励生成式人工智能技术研发;完善管理制度与监管体系,推进生成式人工智能技术在中医医院智慧化领域的合理应用等建议.

目的:基于技术接受整合模型建立并验证智慧养老接纳度决策树预测模型,为预测居家老年人智慧养老接纳度提供依据.方法:通过方便抽样法,于2022年5月—12月在北京市4个社区、山东省立第三医院社区卫生服务中心及山东省聊城市社区卫生服务中心招募1 031位老年人参与研究,采用一般资料调查问卷、老年人居家智慧养老接纳度影响因素问卷和技术焦虑量表收集资料.应用LASSO回归筛选变量,按照7∶3比例将研究对象随机分为训练组(723例)和测试组(308例),训练组建立决策树模型,测试组采用准确率、灵敏度、特异度及受试者工作特征曲线评价模型.结果:绩效期望、努力期望、社会影响、职业、健康管理需求、智慧养老产品使用经验是社区居家老年人智慧养老接纳度的影响因素.决策树深度为7层,共10个叶节点.决策树的准确率为80.2％,灵敏度为80.2％,特异度为77.7％,受试者工作特征曲线下面积为0.812.结论:构建的社区居家老年人智慧养老接纳度模型预测效能良好,可为评估并促进老年人对智慧养老的接纳提供科学指导.

目的:构建"一树四位六步"的理实一体教学模式并探讨其在五年一贯制高职护理专业内科护理课程中的教学效果.方法:选取五年一贯制高职护理专业一年级的121名学生为研究对象,分为试验组59人和对照组62人.对照组采用线上线下混合式教学,试验组采用基于"一树四位六步"的理实一体教学,即以"智慧树"形式整合知识点,采用学生本位、理实一体、线上线下混合、情景模拟教学的四位一体教学模式,通过课前感知-课中情景模拟-小组讨论-反思总结-课后主题活动-感悟内化的六步教学方法.比较两组学生的课程成绩和自主学习能力.结果:试验组实训成绩、期末卷面成绩、期末总评成绩高于对照组,自主学习能力优于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05).结论:基于"一树四位六步"的理实一体教学模式有助于提高五年一贯制高职护理专业学生的学习成绩和自主学习能力.

目的/意义 利用基于多源数据融合的机器学习算法,预测缺血性脑卒中患者的临床药物治疗风险.方法/过程 基于国际脑卒中试验数据集,融合患者人口统计学、生命体征检查及临床药物治疗数据,利用随机森林、逻辑回归和梯度提升决策树算法预测用药风险.结果/结论 3 种算法在预测性能方面都表现较好,其中梯度提升决策树的召回率达到 91.6%,曲线下面积为 0.832,效果最佳.多源数据融合的机器学习算法在缺血性脑卒中用药风险预警中具有良好适用性.

中医的现代化以及标准化需要中西医结合的手段来实现.然而,中医研究强调整体观,目前的生物技术却无法有效的整合由分子生物学主导的基因组学、代谢组学以及转录组学等各种分子组学所产生的信息来完整的描述组织生理.与此同时,在单细胞层面,细胞已经完成对不同时空背景的复杂蛋白网络信息的整合,并将其表现在各种细胞行为上.在此,作者提出以细胞行为组学为主的策略并简短的介绍如何运用这种策略来进行针刺启动以及中药方剂的研究.病征和病因不一定有直接可见的连结.但是,病征必定起于病因.病征是身体部分组织产生不正常生理活动的结果,源于身体特定组织的组成细胞(生命的最基本单位)受到组织微环境不正常刺激所表现出来的异常表现.有时,组织内一种细胞的失序就能导致严重的疾病反应.譬如:胰脏内β细胞的损伤造成Ⅰ型糖尿病,或是骨骼肌细胞的凋亡产生肌肉萎缩症.同时,复杂的病理反应也常是部分组织受到特定的刺激后这些组织内多种细胞彼此相互作用的结果.譬如,在肿瘤发生的过程中,微环境刺激癌相关成纤维细胞的生成.而癌相关成纤维细胞又与免疫细胞相串扰,分泌各种细胞因子、生长因子等效应分子形成免疫抑制微环境[1].这样的环境培育了癌细胞免疫逃逸的能力.因此,组织微环境能够左右其内部的细胞行为而产生不同的机体生理与病理.造成不正常生理活动的原因(病因)常是基础医学关注的核心.了解病因后,我们才能试着遏制病因对组织内部细胞所产生的不正常影响,达到治病的目的.从这个角度来看,我们必须同时掌握一个组织内各种细胞的行为,才能以组织内细胞间的互动来描述组织生理与病理.在组织微环境中的各种生物因子(由机体内部各种细胞所产生的生物分子)以及环境因子(由机体外部吸收并出现在组织内的各种物质)都可能对其内的各种细胞产生影响.这些因子有大分子也有小分子,其中,大分子可能凭借自身的构型与相匹配的细胞表面受体产生交互作用,从而影响细胞中的生物信号通路,改变所属信号传输链所调控的细胞行为;另外,小分子还可能直接进入细胞,干扰细胞内蛋白的活性,据此改变细胞行为.因此,这些因子的出现决定了细胞行为.当一个外部刺激改变了组织微环境,组织内部细胞的行为也会随之改变.而这些细胞行为的变化本身又会成为组织微环境中的新刺激源.这些细胞行为的变化有物理性的、化学性的以及生物性的.物理性的包含细胞与细胞间的接触力、细胞对细胞间充质蛋白(细胞分泌到胞体外的蛋白)的粘附力、细胞散发出的热量等.化学性的包含细胞直接或是经由外泌体、微囊泡、以及凋亡小体等分泌出来的各种生物因子.生物性的则是生长、迁移、侵袭、凋亡等.这些变化在组织内成为新的刺激并以级联反应的方式在一段时间内持续改变组织内细胞的行为.组织内的各种细胞都适应了微环境的改变后,最终达成新的稳态,组织生理也就展现出新的样态(图1).如若外部刺激超过了常规水平而致使组织内部的细胞行为发生不正常的改变,组织可能就会处于病理发展的初始状态.以脑组织的生物力学为例,Segel等[2]发现脑组织硬度会随着衰老逐渐增加,进而影响中枢神经系统中少突胶质前体细胞的功能,而改变细胞外基质硬度可以逆转这一衰老表型.此外,脑组织硬度也介导诸如力传导、力敏蛋白的产生、以及细胞骨架重塑等细胞行为,从而诱发或加剧神经退行性疾病[3-4].而机体遭遇这些病理变化时的应变方式常是适应性的改变自身.例如在阿尔兹海默症中,小胶质细胞会感受到脑组织机械性质变化而定向迁移,施行包括对细胞外基质进行重塑、促进突触塑性、调控免疫响应等一系列复杂的细胞行为调适[5-7].由此可知,如若我们能够掌握组织微环境的改变对一个细胞行为的影响,并且在考虑它们的时空顺序后将这些改变叠加起来,我们就能了解组织生理与病理.而研究细胞微环境的改变对各种细胞行为影响的总成就是细胞行为组学[8].值得注意的是:细胞行为组学研究必须把对各种细胞行为的量化分析当成主要的手段,而传统分子生物学或是生物化学所衍生的各种分子组学则为背景知识.原因如下:医学研究的对象是生物体,不是物质.然而,基因或是蛋白都是物质,没有生命.所以它们不应是医学研究的首要对象.同时,从中医科学化的角度来看,中医的研究是整体性的,不能用以还原论为指导原则的分子生物学来主导,必须要从可以掌握整体组织生理活动的研究手段来实现.目前,针灸与方剂是中医施治的两种主要手段,所以在此就以如何运用细胞行为组学来研究针灸与方剂进行论述.在针灸研究方面:针灸经过两千多年的验证,其临床疗效有目共睹.而针刺作为最具影响力的中医外治疗法,被世界范围内认可.同时,近年来针刺的优势病种已经从疼痛类疾病逐渐扩展至消化系统疾病、泌尿系统疾病、妇科病、内分泌疾病、以及神经系统疾病等.从动物实验中表明针刺可以提高血管性痴呆大鼠脑内神经递质5-羟色胺(5-hydroxytryptamine,5-HT)、去甲肾上腺素、多巴胺和乙酰胆碱的表达,改善血管性痴呆大鼠的学习和记忆能力,抑制神经凋亡[9].此外,针刺还可以调节脑内5-HT、脑源性神经营养因子等神经递质水平,抑制炎症,缓解焦虑、抑郁情绪[10].然而,以手针为例,手针仅通过一枚金属针作用于穴位,便可以调节脑内各种神经递质的作用,可是我们却无法了解手针针刺启动的明确机制.由于从进针、行针和留针,整个针刺过程中穴区所受到的刺激仅仅是由金属针施予的机械力,所以穴区细胞必定具备了由机械力向神经信号转化的能力[11].目前大部分的研究都指向穴区主要是由结缔组织构成的.结缔组织由独立的成纤维细胞、肥大细胞、树突状细胞、巨噬细胞、特洛细胞等及其分泌的胶原纤维蛋白、糖蛋白、蛋白多糖等外基质所组成.在针刺入穴位并施行提插、捻转等手法过程中,针体会与胶原纤维发生交联、并对其进行牵拉.然而胶原纤维自身无法产生生物反应,所以它的作用应仅是将机械力传递给粘附于胶原纤维上的细胞.如此,对于针刺启动的研究首要就在于判定哪种穴区细胞对机械力刺激敏感(力敏细胞),并且能粘附于胶原纤维之上.接着,必须探讨这些力敏细胞在感受到由胶原纤维传来的拉伸力后,能够分泌哪些由拉伸力引发的细胞因子(力敏因子).与此同时,这些力敏因子必须能够成为一种新的刺激源影响穴区周围的其他细胞行为,如肥大细胞脱颗粒、巨噬细胞极化等,并且引发针刺启动效应.如此,我们仅需要从单种细胞对其微环境的简单变化着手,并根据此细胞分泌的力敏因子研究这些因子对穴区非力敏细胞的效应,表明细胞间的级联反应,便可了解针刺启动过程中机械力信号向生物信号的转化的机制,这样的策略是细胞行为组学的完美体现(图2).在中药方剂研究方面:目前药理研究的手段是以分子生物学以及生物化学等技术为核心,这样的方法足以对于单靶点(仅对一种生物分子进行干预)分子药在细胞层面的药理进行研究.然而,中药方剂是以多种生物分子构成的多靶点(复方)药,以目前盛行的生物技术无法把它们的药理解释清楚.尽管近年来以分子组学分析为主的系统生物学逐渐成为中药方剂药理研究的主流,希冀从各种分子浓度的变化来描述受测中药对病理状态细胞干预的效果,但是这种方式产生的结果难以被定量评估,而且结论也仅局限于特定的细胞,难以扩展到组织层面.如前所述,在面对多病因的复杂类疾病时,现有的生命科学技术无法体现系统论的精神,遑论探讨复方中药与生命活动之间的联结讯息.另一方面,细胞最终展现的行为是组织微环境和细胞行为平衡的结果,在微环境中出现中药复方内千百种不同的单体时,不论这些单体如何以不同的时空关系对细胞内的蛋白网络进行干预,细胞最终会将其整合成明确的细胞行为.基于此,中药方剂的药理药效可以从细胞行为的角度有效整合现有的生物多组学体系,来解决系统生物学遭遇的难点.如此,我们可以绕过系统生物学在学术性面临的复杂预测手段,并了解复方分子对细胞的干预后细胞行为的改变结果.基于组织工程学及高通量的显微影像捕捉,细胞行为学运用精细的细胞行为表征快速实现时空连续的单细胞行为定量分析,通过包括卷积神经网络等深度机械学习算法对图像进行优化、切割、特征捕捉及分类.同时,对于方剂内不同药物组成的加减,我们也可以了解被加减药物对细胞行为的偏性,并了解中医用药的思想理论.通过这样的努力,中医药才能建立起一个以系统观为内涵的全新研究体系,以联结多种分子组学与细胞行为学的手段,架设链接微观到宏观的桥梁,辅助中药的创新以及现代化(图3).中医一直认为生命的本质不能仅从物质或能量层面去研究,必须兼顾物质、能量与信息.细胞行为组学基于生命的基本单位为研究核心,由细胞来体现物质与能量的变化.而蛋白网络中信息的传递则由细胞的动态行为来表征.细胞的蛋白网络变化才是生命的表现,而专注于特定蛋白或是特定基因在特殊微环境下的改变无法描述生命.生命科学讲求对生命的了解,中西医结合在于用现代生命科学技术去注解传统中医药的智慧,这两者都必须恪守不离开探索生命的本源.细胞行为组学立于生命科学之内,又能体现中西医结合的精神,是执行中医药现代化、科学化以及标准化进程的一种合适策略.