住院病区存放少量常用和急救药品可方便患者临时治疗，并可为危重患者的救治赢得宝贵时间，但病区药品储存环节存在用药错误的风险。为加强病区储存药品的管理，减少用药错误，合理用药国际网络中国中心组临床安全用药组、中国药理学会药源性疾病学专业委员会和药物不良反应杂志社组织医学、药学、护理、医院管理等专业的专家，以《中国用药错误管理专家共识》为依据，制定《病区药品储存环节用药错误防范技术指导原则》。病区药品储存环节有关的用药错误包括药品储存不当、药品品规错误、药品数量错误、药品放置错误。风险因素包括管理因素（管理制度不健全、未指定专人或专岗管理、未实施定期检查督导）、流程因素（未制定相应的标准操作流程或操作流程不完善或不合理）、环境因素（药品存放空间和设备不符合要求、未提供专门的标签）、人员因素（未对药品使用相关人员进行培训、人员安排不合理）和药品因素（病区存储的药品种类和数量过多）。防范策略包括技术策略（强制和约束性管理策略、实施信息化和智能化管理、制定标准化的标识和流程、建立规范目录清单和审核项目清单）和管理策略（建立管理体系和制度、配备充足的人力资源、加强培训）。

目的:基于消化内镜人工智能与互联网平台，探索构建一个安全规范、科学严谨的消化内镜数据库，为我国消化内镜人工智能数据质量控制提供参考和依据。方法:针对12种常见消化道疾病，参考相关指南规范，讨论确定消化内镜图像数据的采集与标注标准；研发山东省多中心消化内镜数据在线采集与标注软件；采用国内市场保有量>5%的内镜设备，对参与图像采集与标注的数十位经验丰富的内镜操作医师统一进行数据标注讲解训练。自2019年7月至2020年7月前瞻性、连续性采集、标注来自山东大学齐鲁医院、山东省立医院、聊城市人民医院、临沂市人民医院、威海市立医院、泰安市中心医院、滨州医学院附属医院、烟台毓璜顶医院、山东大学齐鲁医院青岛院区9家医疗中心的内镜检查数据；经数据优化、脱敏、泛化后上传至服务器，经文件同步、数据处理和专家审核，构建山东省多中心消化内镜人工智能数据规范化采集与标注数据库，即云平台。采用描述性方法进行统计学分析。结果:制定了山东省多中心消化内镜人工智能数据采集与标注标准；研发了山东省多中心消化内镜人工智能在线采集与标注软件；成功构建了山东省多中心消化内镜人工智能数据库，数据库中标注病灶43 010个，其中，早期食管癌病灶2 906个，早期胃癌2 912个，早期结直肠癌2 397个，结直肠息肉9 773个(腺瘤性息肉5 539个，非腺瘤性息肉1 161个，未定性息肉3 073个)，标注图像40 353张，标注检查数量11 289例次。结论:山东省多中心消化内镜人工智能云平台采用统一标准和采集标注软件，保证了内镜数据的安全性、规范性，为我国消化内镜人工智能数据标准化采集、标注质量控制体系的构建和第三方数据监管提供了参考和依据。

目的:建立血液分析检验结果人工智能（AI）审核规则。方法:纳入2019年8月1日至31日吉林大学第一医院住院患者血液分析数据18 474份，作为AI审核规则训练组，采集其对应的患者年龄、镜检结果、临床诊断信息，以血液分析报告参数、研究参数、报警信息等92个实验室参数作为AI审核规则的候选条件；依据镜检的人工审核作为审核标准，标注是否通过或拦截；采用决策树算法，通过高强度、多轮次及五折交叉验证，初步建立AI审核规则，通过设置重要病例必中，以优化AI审核规则。采用卡方检验比较AI审核规则与自动审核规则的假阴性率、精确率、召回率、F1分数、通过率等指标，评价AI审核规则性能。收集2023年11月1日至31日吉林大学第一医院检验科12 475份住院患者血液分析数据作为验证组，将AI审核规则模拟用于结果审核，分析AI审核规则的性能指标，验证AI审核规则的性能。结果:AI审核规则由15项规则、17条参数构成，能够分辨计数和形态异常。与自动审核规则相比，AI审核规则的训练组真阳性率、假阳性率、真阴性率、假阴性率、通过率、正确率、精确率、召回率、F1分数分别为22.7%、1.6%、74.5%、1.3%、75.7%、97.2%、93.5%、94.7%、94.1，均优于自动审核规则，差异具有统计学意义（ P<0.001），且无重要病例漏检。验证组真阳性率、假阳性率、真阴性率、假阴性率、通过率、正确率、精确率、召回率、F1分数分别为19.2%、8.2%、70.1%、2.5%、72.6%、89.2%、70.0%、88.3%、78.1，与自动审核规则相比，假阴性率较低、假阳性率和召回率稍高，差异具有统计学意义（ P<0.001）。 结论:利用机器学习的决策树算法建立并验证的血常规AI审核规则，能较稳定地识别、拦截与提示异常结果，与自动审核相比在血液分析检验结果报告中更加简便、高效、准确。

目的:评估人工智能（AI）血细胞形态分析仪（AI阅片机）对外周血白细胞检测的性能。方法:多中心研究。（1）从全国11家三级医院收集3 010份静脉血标本，用AI阅片机进行14类白细胞分析，并且将预分类结果与资深形态学专家审核后结果进行比较，以此评估AI阅片机白细胞预分类的符合率、检出率、特异度和一致性。（2）从3 010份血液标本中选取400份血液标本（预分类人工审核后含异常白细胞的标本不少于50%），由形态学专家进行人工镜检并分析人工审核后的WBC分类结果和专家显微镜镜检结果之间的相关性。（3）从3 010份血液标本中找出诊断为淋巴瘤、急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、骨髓增生异常综合征和骨髓增殖性肿瘤患者的标本结果，通过比较预分类和专家审核后结果，反映AI阅片机对这5种恶性血液病中具有重要临床意义的异常白细胞的预分类的能力。WBC预分类和专家审核结果的一致性分析采用Cohen′s Kappa 检验，比对试验采用Passing-Bablok回归分析，并根据公式统计符合率、检出率、特异度、准确度。结果:（1）AI阅片机可对14类白细胞及有核红细胞进行预分类，与形态学专家审核后结果对比，白细胞总的预分类符合率达97.97%，其中正常类型白细胞预分类符合率均>96%，总的异常白细胞预分类符合率>87%。（2）AI阅片机专家审核后结果与人工镜检对比，各种白细胞类型及有核红细胞均具有较好的相关性（中性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、各阶段幼稚粒细胞、原始细胞、有核红细胞、恶性细胞均 r>0.90，反应性淋巴细胞 r=0.85），参考国际血液学复检专家组定义的白细胞阳性血涂片标准，AI阅片机对白细胞异常标本具有与人工镜检同等的筛查能力。（3）对5种恶性血液病中有较大意义的白细胞与形态学专家审核后结果进行对比，AI阅片机对原始细胞预分类符合率均>84%，检出率均>94%。在急性髓系白血病中，异常早幼粒细胞检出率为95.40%。 结论:AI阅片机对外周血中各类型白细胞的预分类结果与专家审核后结果的总体符合率和检出率均较高，与人工镜检结果具有良好的相关性，且为恶性血液疾病的筛查提供了高效的辅助检测手段。

近年来我国医保覆盖率显著提高，医保政策不断推陈出新，传统的人工审核方式已无法满足医疗机构对医保基金高效监管的需求。针对这一情况，北京市某三级甲等医院面向重点监管的药品和诊疗项目，通过构建智能化审核规则、设计审核触发点和违规医嘱拦截等级、设立系统运行前准备制度和持续改善机制，成功建立了医保智能审核系统，实现了对医保基金违规使用行为的事前审核、事中控制。2021年3月，医院正式启用该系统，同年4—9月医院门诊医保拒付金额和数量分别为10 587元和72笔，较2020年同期下降了79.21%和77.50%，有效提升了医保基金监管的质量和效率。

目的:评价人工智能图像分析技术对骨髓细胞形态的识别效能。方法:回顾性研究。2019年12月1日至2020年12月31日在河北医科大学第二医院就诊患者的骨髓标本。选取骨髓标本100份，患者来源包括慢性髓系细胞白血病23例、骨髓增生异常综合征4例、慢性淋巴细胞白血病8例、多发性骨髓瘤5例、急性白血病7例、慢性贫血患者32例、感染患者6例及正常骨髓象15名。其中男45例，女55例，年龄52（37，66）岁，骨髓涂片经瑞-姬染色后，应用AI分析系统和人工审核对13种骨髓有核细胞进行分类，以人工审核结果为金标准，比较两种方法的结果差异，应用统计学软件绘制混淆矩阵，人工审核结果与AI分析系统预分类结果符合度采用Kappa一致性检验方法进行统计；应用Pearson检验分析AI系统预分类和手工镜检分类结果的一致性。选取临床已确诊的MDS和AML骨髓标本各30例，比较AI分析系统人工审核与手工镜检2种方法分类计数原始细胞百分比结果的差异性，以评估AI分析系统的临床应用价值。结果:应用AI分析系统扫描共获得76 630张13种骨髓有核细胞的高清单一彩色图像；13种骨髓有核细胞分类计数的加权平均实验诊断效率参数为：敏感度95.82%，特异度99.19%，准确度98.89%，假阳性率81.00%，假阴性率4.18%；AI分析系统预分类结果和手工镜检分类结果的相关性显示：原始细胞、早幼粒细胞、中性中幼粒细胞、中性晚幼粒细胞、中性杆状核粒细胞、中性分叶核粒细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、中幼红细胞、晚幼红细胞及淋巴细胞均具有较好的正相关性（ r>0.70， P<0.001）；AI分析系统与手工镜检2种方法对MDS原始细胞的计数结果差异无统计学意义（ P>0.05），对AML原始细胞计数差异有统计学意义（ P<0.01），但由于原始细胞计数均≥20%，符合AML的分型诊断标准。 结论:AI分析系统对13种骨髓有核细胞分类计数有较好的敏感度、特异度和准确度。

虚拟医疗的快速发展导致患者接收的信息量激增，伴随而来的是医疗专业人员更多的工作量及职业倦怠。人工智能（AI）助手或能协助拟定回复患者问题的草稿，并由临床医师进行审核。该研究评估了2022年11月发布的AI聊天机器人助手（ChatGPT）对患者的问题提供高质量和具有同理心回答的能力。该研究随机抽取了来自公共社交媒体论坛（Reddit’r/AskDocs）的问题数据库中2022年10月的195次会话，一名已经过认证的医师回答了患者的问题。而聊天机器人的答案是在2022年12月22和23日通过将原始问题输入新的会话框来生成的。原始问题及匿名和随机排序的医师和聊天机器人的回答由具有执照的医疗专业人员团队进行3次评估。评估人员选择“谁的回答更好”，并对“提供的信息质量”（非常差、差、可接受、好或非常好）和“提供的同理心或对患者的态度”（没有同理心、略微有同理心、中度有同理心、有同理心和非常有同理心）进行评判，并对聊天机器人和医师的回答进行比较。585个评估中78.6%（95% CI：75.0%~81.8%）的评估者倾向于聊天机器人的回答。医师回答的平均（ IQR）单词数明显少于聊天机器人[52（17~62）比211（168~245）个单词， t=25.4， P<0.001]。聊天机器人的回答质量明显高于医师（ t=13.3， P<0.001）。例如，回答质量被评为好或非常好的比例聊天机器人高于医师（聊天机器人：78.5%，95% CI：72.3%~84.1%；医师：22.1%，95% CI：16.4%~28.2%）。这相当于聊天机器人回答质量达到好或非常好的比例为医师的3.6倍。聊天机器人的回答相对于医师的回答更具同理心（ t=18.9， P<0.001）。被评为有同理心或非常有同理心的回复比例聊天机器人高于医师（聊天机器人：45.1%，95% CI：38.5%~51.8%；医师：4.6%，95% CI：2.1%~7.7%）。这相当于聊天机器人有同理心或非常有同理心的回答比例为医师的9.8倍。在该研究中，聊天机器人对于在线论坛中关于患者问题的回答是高质量且具有同理心的。有必要在临床工作中进一步探索这项技术，例如使用聊天机器人起草回答的草稿，然后由医师进行编辑修改。随机试验可进一步评估使用AI助手是否可以改善应答，降低临床医师对于职业的倦怠，并改善患者的预后。

目的:评估人工智能（AI ）对肺结节的检出及定性的诊断效能。方法:采用回顾性研究方法，通过简单随机抽样选取2020—2021年河北中石油中心医院肺结节病例库中的355例患者[女性205例、男性150例，年龄（55.1±12.2）岁]的肺部CT图像并导入AI系统。将AI与3名初级职称医师的诊断结果进行对比，2名中级职称医师按照双盲原则对CT图像进行审核，并以2名中级职称医师的一致性意见作为真结节诊断的参考标准，比较AI与初级职称医师对肺结节检出的灵敏度。105例患者于术前CT引导下行穿刺组织病理学检查或肺组织切除术后组织病理学检查，以组织病理学检查结果为"金标准"，比较AI与副主任医师对肺结节定性诊断的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率。计数资料的组间比较采用卡方检验或Fisher精确概率检验。结果:355例患者的CT图像中共检出真结节1 072个，其中AI共检出真结节1 063个，漏诊9个，其灵敏度为99.16%（1 063/1 072）；初级职称医师共检出真结节1 009个，漏诊63个，其灵敏度为94.12%（1 009/1 072）。在肺结节检出方面，AI的灵敏度明显高于初级职称医师，且差异有统计学意义（ χ2=41.907， P<0.05）。105例患者经组织病理学检查结果证实为恶性结节88例、良性结节17例。其中AI对肺结节定性诊断的真阳性86例、假阳性15例、真阴性2例、假阴性2例；副主任医师对肺结节定性诊断的真阳性83例、假阳性1例、真阴性16例、假阴性5例。副主任医师对肺结节定性诊断的特异度及阳性预测值均明显高于AI[94.12%（16/17）对11.76%（2/17），Fisher精确概率检验， P<0.05 ；98.81 %（83/84）对85.15%（86/101）， χ2=9.172 ， P<0.05]；副主任医师对肺结节定性诊断的灵敏度低于AI，但差异无统计学意义[94.32%（83/88）对97.73%（86/88）， χ2=0.595 ， P>0.05]；副主任医师对肺结节定性诊断的阴性预测值高于AI，但差异无统计学意义[76.19%（16/21）对50.00%（2/4 ），Fisher精确概率检验， P>0.05]；总的来说，副主任医师对肺结节定性诊断的准确率高于AI[94.29%（99/105 ）对83.81%（88/105）， χ2=8.796， P<0.05]。 结论:在肺结节的检出及定性诊断中，AI具有较高的灵敏度，但特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确率较低。临床工作中，医师可以利用AI良好的灵敏度，帮助提高工作效率，但不能替代人工分析结果作为肺结节定性诊断的标准。

目的:对前期建立的尿液常规智能审核规则（含复检规则和人工审核规则，简称智能规则）进行多中心大样本的验证及改进研究，以提高智能规则的临床适用性。方法:智能规则的验证与改进，共收集2019年3月至9月浙江大学医学院附属第一医院、空军军医大学西京医院、烟台毓璜顶医院、苏州大学附属第三医院、四川省人民医院以及中南大学湘雅三医院等6家医院门诊或住院患者尿液标本31 456份，其中3 105份标本以镜检结果及人工审核为参考用于智能规则的验证与调整，28 351份标本以100%人工审核为参考用于改进后的智能规则临床适用性的验证。结果:原发布智能规则中的人工审核规则存在8.59%（202/2 352）的无效审核率以及8.84%（208/2 352）的无效拦截率，复检规则的假阴性率和复检率与前期结果相似。依据大数据深度分析结果和8家医院（含中国医学科学院肿瘤医院、中国医学科学院北京协和医院）技术骨干的讨论，增加了1条复检规则和4条人工审核规则、删除了2条人工审核规则，并对人工审核标准进行了统一，形成了改进后的智能规则。其中，复检规则的假阳性率、假阴性率（漏诊率）及复检率没有明显变化，分别为14.72%（457/3 105）、4.06%（126/3 105）及24.73%（768/3 105）；人工审核规则的无效审核率、无效拦截率均降到0；智能规则的人工审核率、自动审核通过率分别为50.89%（1 580/3 105）、49.11%（1 525/3 105）。智能规则的大样本验证结果与之相一致。结论:多中心大样本验证显示改进后的智能规则具有良好的临床适用性。

目的:构建一种发育性髋关节发育不良（developmental dysplasia of the hip，DDH）超声图像的人工智能（artificial intelligence，AI）辅助诊断的深度学习系统并验证。方法:回顾性收集2019年1月至2021年1月的2 000段儿童髋关节超声影像片段，并选取影像片段中标准截面2 000张，所有标准截面均由标注小组通过使用基于Python 3.6环境的自编软件使用图片跨媒体数据标注与人工审核标准化流程用统一的标准进行处理。随机选取其中1 753张用于训练深度学习系统，余247张用于测试系统。再从测试集中随机选取200张标准截面，并由8位临床医生独立完成读片标注，将8份独立结果与AI结果进行比较。结果:测试集共247例，与临床医生测量相比，判读髋关节是否成熟的诊断受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）下的面积（area under the ROC，AUC）为0.865，灵敏度为76.19%，特异性为96.90%。Graf详细分型下的深度学习系统判读的AUC为0.575，灵敏度为25.90%，特异性为89.10%。根据Bland-Altman方法确定的α角[95% LoA（-4.7051°，6.5948°）， Bias -0.94， P<0.001]和β角[95% LoA（-7.7191，6.8777）， Bias -0.42， P=0.077]，与8位临床医生相比AI系统判读结果均更为稳定，且β角效果更为突出。 结论:新型人工智能系统可快速且准确的测量标准髋关节超声平面的Graf法相关指数。