近年来，国际社会将家庭计划作为改善妇幼健康的优先战略，我国也将生殖健康纳入国家发展战略。其中，育龄女性采取安全有效的避孕方法防止意外妊娠、降低人工流产是提高其生殖健康水平的重要举措。本文简述了女性避孕节育产品的全球市场需求，并以全球需求及市场为导向的长效生物降解型埋植剂和长效微球注射剂为例，分别从原辅料选择、处方前研究、处方工艺研究等前期开发环节入手，探讨女性避孕节育药具的研发思路。最后，展望了3D打印技术、计算机仿真技术和人工智能技术等前沿技术在该领域的应用前景。跨学科整合药学和计算机科学等研究方式，有望改变传统制剂的开发模式，助力加速推动女性避孕节育药具的产业化转化步伐。

数字智能化技术的出现和更新，对微创研究型肝胆胰外科学科的发展起到了深远的影响。在不同的时期，笔者团队都一直秉持“以临床问题为导向，以临床需求为目的”的宗旨，不断进行多领域学科交叉融合的创新研发与发展，推动了数字智能化技术从数字虚拟人、三维可视化、分子荧光影像、增强与混合现实、人工智能到人体可视化元宇宙的20余年的发展，实现了肝胆胰外科疾病从二维经验性诊断到深度学习智能化诊断；从肿瘤的形态学诊断到分子影像学诊断；从传统经验性手术到智能化导航手术的转变。笔者分享团队数字智能化诊断与治疗技术助力微创研究型肝胆胰外科学科建设的发展历程和成果，以期推动数字智能化医学发展和应用。

本期重点号为慢性鼻窦炎（CRS）内在型与精准诊疗。CRS是上呼吸道最常见的慢性炎性疾病之一，即使采取规范的综合治疗方案，目前仍有较高比例的患者出现复发，可能与CRS复杂的发病机制和高度的异质性有关，因此对CRS的精准分型是提高其疗效的关键突破口，而内在型的研究则成为学界研究的前沿。述评《加强国人慢性鼻窦炎内在型研究 推进精准诊疗》从国内外CRS内在型研究最新进展入手，探讨了内在型同临床疗效之间的联系，以期通过加强国人内在型研究推动CRS精准诊疗策略的构建。基于内在型对CRS进行个体化治疗已取得国内外鼻科专家的普遍共识，但如何根据CRS的内在型进行内镜术式选择目前仍没有结论。专家论坛《基于内在型的慢性鼻窦炎手术治疗》通过介绍CRS内在型的分型标准、国人CRS内在型的区域异质性及其与手术疗效的关系，重点阐述基于内在型的CRS内镜鼻窦术式的选择，以期提高临床医师对CRS个体化治疗的理解。近期，随着数字信息化在CRS临床应用的迅猛发展，人工智能、特别是基于病理全玻片数字化图像（WSI）的深度学习技术在CRS内在型的精确诊断中展露了重要的作用。论著《基于病理全玻片数字化图像的人工智能鼻息肉分型及JESREC诊断标准的对比研究》探讨了基于WSI的人工智能慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）分型及其临床特征，发现基于人工智能和WSI诊断的嗜酸性CRSwNP患者的过敏症状和哮喘比例、外周血嗜酸粒细胞和血清总IgE水平较高，鼻息肉中炎性细胞百分比与非嗜酸性CRSwNP患者存在差异，且日本难治性嗜酸性慢性鼻窦炎流行病学调查研究（JESREC）诊断标准在该回顾性队列研究中具有较好的一致性。综述《基于人工智能的慢性鼻窦炎内在型诊断助力精准医学》概括了近期有关国人CRS内在型和人工智能在CRS内在型诊断及治疗策略中的相关研究。论著《CD8 +Treg细胞在慢性鼻窦炎中的表达及其与嗜酸粒细胞浸润的研究》旨在明确CD8 +调节性T细胞（Treg细胞）在CRS患者鼻黏膜组织和外周血中的表达，及其与鼻黏膜组织中嗜酸粒细胞（Eos）浸润的关系。发现CD8 +Treg细胞在CRSwNP患者尤其是嗜酸性CRS患者鼻黏膜组织中所占比例降低，与细胞毒性T细胞（Tc）2、Tc17趋势相反，与Eos计数呈负相关。提示CD8 +Treg比例降低可能与CRS患者鼻黏膜免疫失衡及Eos浸润有关。论著《外周血血清炎性介质与鼻息肉内在型之间的关系》比较了不同内在型CRSwNP患者的临床特征及外周血炎性介质的表达水平，探寻和内在型关联的外周血生物标志物。发现尽管高嗜酸和低嗜酸CRSwNP患者在特应性体质比例、哮喘和变应性鼻炎合并率、外周血嗜酸粒细胞绝对值及百分比方面有显著差异，但临床特征、外周血细胞以及炎性介质不能有效区分4种不同内在型的CRSwNP，需进一步寻找客观、方便、可靠、与内在型关联的生物标志物。综述《慢性鼻窦炎伴鼻息肉的整体评估与个体化精准治疗》结合表型和内在型，分析总结“病”和“人”的整体评估以及如何对慢性鼻窦炎伴鼻息肉患者提供最佳的个体化治疗，为下一步精准治疗提供参考。近年来，随着单克隆抗体类生物治疗药物治疗CRS的相关临床研究取得了令人鼓舞的结果，CRS的生物靶向治疗正逐渐走入临床。继续教育园地《慢性鼻窦炎伴鼻息肉的生物靶向治疗》介绍了CRS生物靶向治疗药物的作用机制及临床效果，讨论了生物靶向治疗的患者选择和疗效评估，并展望了生物制剂的临床应用前景。除了重点号内容外，本期还推出了《中国变应性鼻炎诊断和治疗指南（2022年，修订版）》，新指南在《变应性鼻炎诊断和治疗指南（2015年，天津）》的基础上，增加了大量近5年发表在国内外权威学术期刊上的最新研究成果，在变应性鼻炎流行病学、发病机制、诊断和治疗方面均更新了较多内容，特别添加了环境控制、抗IgE治疗、药物联合治疗策略，详细扩充了免疫治疗相关内容，与当前变应性鼻炎研究热点和临床重点难点问题紧密结合，旨在为耳鼻咽喉头颈外科临床和科研工作者提供科学、严谨、细致的参考。

我国心血管疾病负担持续增加，其早期识别和预测对于改善心血管结局至关重要。人工智能系统在心血管风险预测、心血管影像等方面的迅速进展以及移动健康的发展使得自动获取多种生命体征数据成为可能，大大促进了心血管疾病的早期识别和诊断。心电图诊断中应用人工智能方法有助于快速准确诊断并优先处理最紧急情况，减少误差；人工智能与移动健康结合可用于多疾病监测的心脏健康监测服务平台；超声心动图结合人工智能研究有助于识别亚临床疾病或细微未被识别的影像学特征；使用机器学习模型可无创评估冠状动脉有无血流意义的狭窄和冠状动脉斑块的稳定性，以区分未来冠脉事件的发生风险。因此，人工智能的发展有潜力将医师从耗时、重复的传统医学模式中解脱出来，并进行最佳的心血管疾病危险因素管理，从而最大限度地减轻医疗保健系统的过重负担，提高心血管疾病健康管理水平。

多学科协作诊疗(MDT)模式是恶性肿瘤诊疗的发展方向，也是实践精准医学的最好模式。但是，随着医学向数据密集型科学发展，现有的MDT模式已无法处理指数级增长的医学数据。人工智能技术在海量数据处理上具有优势，有望成为助力MDT发展的重要创新性力量。作者结合复旦大学附属中山医院在黑色素瘤MDT精准化管理的实践，分析MDT面临的问题，探讨人工智能技术在促进医学改革方面的重要作用，剖析临床应用人工智能过程中遇到的困难。现有的MDT无法完全适应我国的医学实践，而人工智能技术的特点与MDT的本质高度契合，有望改变MDT的现状，弥补MDT执行过程中暴露的缺点。人工智能技术在临床医学中的应用仍面临诸多挑战，作者针对性地提出了应对策略。医学发展需要不断优化和迭代，应以开放的态度面对陌生的新兴事物，更应该以发展的态度面对熟悉的既有事物，希望文章能够为全行业乃至整个学科的发展，提供启发和借鉴。

目的:基于医院各业务系统，建立重症医学专科大数据平台，支持人工智能和大数据应用，为临床科研提供数据基础和支持。方法:整合医院信息系统、电子病历系统、监护信息系统、检验信息系统、放射信息系统、手术麻醉临床信息系统等业务系统的数据，并对数据进行清洗，形成重症医学专科大数据平台。同时，基于重症医学专科大数据平台建立APACHE Ⅱ及SOFA自动评分系统。结果:重症医学专科大数据平台已纳入重症医学科近10年的历史数据，并持续补充新增数据，已上线试运行自动化评分系统、智能辅助诊断预测模型等人工智能和大数据应用，系统整体运行良好。结论:重症医学专科大数据平台能够高效利用临床上数据，并更好地服务于临床诊疗与临床科研，助力重症医学学科建设与发展。

目的:设计一种新型智能助力型髋离断假肢，并采用实验验证其运动学表现。方法:采用基于远程运动中心机构的双平行四连杆构型设计假肢主体，采用串联弹性驱动器为假肢提供外源动力，并采用拮抗扭簧结构实现髋关节屈曲和伸展双向储能助力。建立了基于阻抗控制的假肢控制系统方案，通过设置辅助力场以弥补假肢关节实际角度与目标角度之间的偏差，进而实现假肢助力功能。最后以传统型髋离断假肢为对照，测试正常人穿戴新型智能助力型髋离断假肢的整体性能。结果:新型智能助力型髋离断假肢的髋关节角度曲线与正常人的拟合优度为86%，比传统型髋离断假肢（72%）高出14%；新型智能助力型髋离断假肢的健侧角度与正常人的的拟合优度为94%，与传统型髋离断假肢持平。结论:设计了一种新型智能助力型髋离断假肢，实现了假肢辅助运动的功能。

慢性鼻窦炎（CRS）是涉及多种潜在病理生理机制的异质性炎性疾病，这种病理生理的特征被定义为CRS内在型。清晰地定义CRS内在型可以帮助临床医师精准预测哮喘合并症及疾病复发的可能性，并且为生物制剂的选择和手术方式的优化提供个性化的指导策略。近期，随着数字信息化在CRS临床应用的迅猛发展，人工智能特别是基于全玻片图像扫描的深度学习技术在CRS内在型的精确诊断中展露了重要的作用。本文概括了近期有关国人CRS内在型和人工智能在CRS内在型诊断及治疗策略中的相关研究。

目的:通过实例对ChatGPT在科研统计中应用的可行性和实用性进行探讨，旨在更好地认识和评估ChatGPT在科研统计中的应用价值。方法:应用文献研究说明ChatGPT人工智能模型的基本原理，结合实例应用测试，展示其结果的可靠性，分析探讨ChatGPT在科研统计中应用的优势和局限性。结果:ChatGPT可应用于文献检索与整理、试验方案设计、统计分析编程及统计制图等科研统计的多个场景，可辅助提供高效的科研统计分析能力，同时存在局限性。结论:尽管ChatGPT存在局限性，但其在今后的科研统计中具有良好的发展前景，必将得到广泛和深入的应用，将在很大程度上助力科研的发展与进步。

大数据方法和技术发展日新月异，给临床诊疗提供了越来越多的新的思路和方法。大语言模型的出现使得人机交互式的对话和复杂的医疗场景下的应用成为了可能。重症医学是一个连续动态目标性治疗的过程，这个过程中产生的庞大数据需要通过模型进行整合与优化并在临床应用，在教学模拟中互动，在科学研究中助力。使用以生成式预训练转换模型（ChatGPT）为代表的大语言模型可初步实现在重症疾病的诊断、死亡风险预测和病案管理方面的应用。同时ChatGPT的时空局限性、幻象和伦理道德问题应运而生。ChatGPT在未来的重症医学诊疗中可能会发挥巨大作用，但目前需要结合更多的重症医学临床知识储备并谨慎对待其作出的结论进行判断。