目的:数据驱动的药材推荐方法帮助中医医师在真实的临床实践中更精确、更智能地制定科学的治疗处方,也可以为中医诊断和治疗的发展提供科学依据.方法:通过文本挖掘方法分析了 24 127条中医处方记录,在中医理论的基础上模拟生成处方的过程,并将症状和药材的丰富信息及其相互关系等领域知识纳入考虑.提出了一种基于属性知识网络嵌入的LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的中药推荐方法,中药的属性知识网络包含药材丰富的属性信息以及蕴含的药理作用,对主题模型进行了增强.结果:研究结果表明,在最佳嵌入系数下,模型的预测困惑度、准确性以及平均AUC相较于基线主题模型均有更好的表现.结论:所提出的方法有利于提升模型稳定性、药材推荐准确度,更好地承担诊疗模式挖掘等任务.

计算机辅助血糖管理系统（CDSSGM）的发展主要经历静脉胰岛素调整方案和皮下胰岛素调整方案两个阶段，分别对应重症监护室的平稳控糖需求和信息化的全院血糖管理需求。研究结果提示CDSSGM可使目标血糖达标比例更高、低血糖发生频率更低、医护使用更满意。信息技术的进步为CDSSGM的外在发展提供条件，而医疗行为的规范性、安全性和高效性是推动其发展的内在驱动力。目前已有商品化的胰岛素剂量调整软件辅助医院血糖管理，医疗大数据和人工智能的深入契合将推动智能化的院内血糖管理水平更新换代。

目的:了解基层卫生人员对移动医疗的采纳现状和感知效用，为基层医疗卫生机构通过信息化减负、增效、赋能提供策略建议。方法:于2019年7月，对来自11家基层医疗卫生机构的91位不同岗位的职工，就"移动医疗的采纳和感知效用"话题进行深入访谈；利用Nvivo11质性研究软件对访谈记录进行编码编目，采用响应率、普及率、列联表描述感知效用的分布。结果:调研地基层卫生人员广泛采纳移动医疗，主要包括智能手机应用和便携医疗设备；感知效用正、负效用的响应率分别为78.97%和21.03%，排名前五的感知效用为工作创新、工作效率提升、网络效用、数据驱动的资源配置和技术超载，累积响应率为73.80%;各岗位感知效用有统计学差异，管理和公共卫生人员的普及率更高。结论:目前调研地基层移动医疗发展处于初级阶段，正向集成阶段过渡；创新和提效的初代效用已经显现，网络效应、资源配置、临床决策支持等高阶效用值得期待；同时要警惕移动医疗的双刃剑，理性对待发展中的技术超载、技术投资、信息鸿沟等问题。

信息化在临床诊疗管理中发挥着重要作用，然而学科特殊性使重症医学信息化建设面临数据无法高效应用、诊疗操作依从性低、缺乏智能质控工具等难题。作者探讨基于数据驱动的重症医学信息化管理新模式，通过升级临床信息系统、建立单病种质控系统、引进综合智能分析平台、搭建开放式远程平台，打破重症医学信息化瓶颈，实现ICU信息高效采集交互，诊疗流程自动监测预警，有效提升医护人员按指南操作的依从性和执行力，提高学科诊治能力和管理效能，推动区域重症医学信息的同质化发展。

互联网医院的出现，在优化资源配置、降低就医成本的同时，也给医生调度带来了挑战。其突出表现在医生服务渠道的多样化和医生服务时间的碎片化所带来的医生能力配置困难，以及海量信息带来的患者选择医生困难。作者在分析互联网医院医生管理现状的基础上，依据医疗运作管理理论，基于数据驱动视角，从服务渠道协调、医生短期服务能力设计和医患信息智能匹配角度提出了改善路径。

糖尿病视网膜病变（DR）早筛早防至关重要。利用数字化成像的远程医疗为眼科技术较为薄弱或缺少眼科的社区医疗机构开展DR分级诊疗提供了便利条件。为了给具备远程医疗条件的城市地区开展基层主动筛查DR提供流程指引和个案管理参考，中国研究型医院学会糖尿病学专业委员会组织相关专业专家，立足社区医疗机构的DR现状与需求，依据国内外最新权威DR管理指南并结合深圳经验起草了《社区医疗机构糖尿病视网膜病变筛查工作流程与管理规范的专家共识（2023版）》。在糖尿病防治中心的指导下，借助远程医疗人工智能信息化平台，统筹“以联盟医院为中心，以内分泌科为主导、基层医疗机构为依托、眼科为辅助”的DR筛查、分级转诊与多学科专案共管流程，以规范DR早筛早防和多学科管理体系建设，为2型糖尿病患者提供数据驱动的连续动态管理，最终达到延缓DR发生发展、降低失明率、提高患者生活质量的目的。本共识内容包括DR社区筛查的基本条件、DR临床分级与社区工作模式、DR社区主动筛查、DR分级转诊标准、DR专案管理、培训考核与质量管理等内容。

目的:评估河北省人民医院重症监护病房（ICU）临床医生在实际临床实践中对满足急性呼吸窘迫综合征（ARDS）诊断标准患者的识别情况，以及对该部分患者有创机械通气管理和辅助治疗的应用现状，并分析ARDS的发病率和临床结局。方法:采用回顾性队列研究方法，选择2017年4月10日至2022年6月30日在河北省人民医院ICU住院治疗并符合ARDS柏林定义诊断标准的患者作为研究对象。应用人工智能（AI）技术，检索医院电子病历系统中上述患者的基本信息（年龄、性别、身高、体质量等）、辅助检查、电子病历、非药品医嘱、药品医嘱、重症报告、评分系统、监控主表等数据，提取患者每日05：00至10：00系统中顺序检索到的第一组实验室指标及每日06：00"重症报告"中记录的生命体征和机械通气参数，同时收集患者的结局指标。结果:经过筛选和分析，最终纳入255例符合ARDS诊断标准的患者。ARDS的整体发病率占ICU入院患者总数的3.4%（255/7?434），其中轻度、中度、重度ARDS分别占22.4%（57/255）、49.0%（125/255）、28.6%（73/255），而临床医生对其识别率分别为71.9%（41/57）、58.4%（73/125）、71.2%（52/73）。在ICU住院期间，有250例患者（98.0%）仅接受了有创机械通气治疗，5例患者（2.0%）既使用了无创机械通气，又使用了有创机械通气。ARDS患者潮气量/理想体质量为7.64（6.49，9.01）mL/kg，呼气末正压（PEEP）为8.0（5.0，10.0）cmH 2O（1 cmH 2O≈0.098 kPa）；此外，在ARDS诊断和监测过程中，仅记录了7例患者的平台压，6例患者的驱动压。在辅助治疗方面，有137例患者（53.7%）接受了深镇静，26例患者（10.2%）采用了肺复张，55例患者（21.6%）采用了俯卧位通气，42例患者（16.5%）应用了大剂量激素，19例患者（7.5%）接受了神经肌肉阻滞剂治疗，8例患者（3.1%）接受了体外膜肺氧合（ECMO）治疗。最终，70例患者（27.5%）自动出院，50例患者（19.6%）在ICU住院期间死亡，其中轻度、中度、重度ARDS患者ICU病死率分别为15.8%（9/57）、22.4%（28/125）、17.8%（13/73）；经过随访发现，70例自动出院患者均在出院后28 d内死亡，据此调整后的ICU整体病死率为47.1%（120/255）。 结论:河北省人民医院ICU患者ARDS整体发病率较低，临床医生对其识别率较高。尽管当前对肺保护性通气策略和辅助治疗措施的遵守与实施程度较高，但在小潮气量实施、呼吸力学监测方面仍需进一步提高规范化水平；对于俯卧位通气等辅助措施的实施，需进一步提高医护人员的积极性。ARDS患者ICU病死率相对较低，而自动出院比例相对较高。

依托互联网、物联网和人工智能等信息技术，打造数据驱动的产科智慧医疗服务体系是缓解产科医疗资源分布不均、提高服务效率和降低医疗成本的重要手段。近年来，产科智慧医疗服务体系在孕产妇健康监测、健康宣教和远程会诊等方面的应用优势逐渐彰显，能有效改善妊娠结局，提升医疗资源利用率。尽管产科智慧医疗服务在便捷性、可及性和互动性上有较大优势，但面临应用系统不完善、信息安全有待加强、政策体系不健全和区域智慧化程度不均等方面的挑战，需进一步保障母婴安全，促进系统升级，完善政策体系，推进区域均衡布局和完善医保支付制度。

人工神经网络（ANN）是一种驱动人工智能（AI）的网络框架，其中采用经典卷积神经网络（CNN）进行胚胎质量评估可进行固定时间节点胚胎细胞计数和图像识别；采用全连接的深度神经网络（DNN），胚胎图像识别准确度提升，适用于较高硬件配置以及需要整合临床信息进行综合预测；残差网络通过增加层数提高准确度并通过跳跃连接解决梯度消失问题，实现动态胚胎评估。贝叶斯网络（BN）机器学习擅长推理，在条件缺失情况下可通过推理弥补数据不足，可结合临床复杂信息进行综合预测评估；支持向量机（MLP）机器学习存在梯度消失与爆炸，容易丢失图像部分空间特征，适用于小样本评估。ANN在预测胚胎植入率、胚胎非整倍体方面具有一定优势，开发新的胚胎质量评估方法减少侵入性检测是人类辅助生殖技术（ART）重要研究方向。

精神分裂症是一类以幻觉妄想为主要表现的精神疾病。计算精神病学作为一种新兴临床方法学，将计算解剖学、认知神经学等多学科原理和理论引入临床精神病学的研究和实践中，利用假说驱动或数据驱动的计算模型阐释精神疾病发病机制，改进或研发新的治疗方案。随着人工智能专用集成电路、神经影像学和神经电生理技术等硬件水平的提高与算法和模型可解释性的增强，大量模型转化应用到精神分裂症相关研究中。本综述整理了与精神分裂症相关的计算精神病学的假说和数据基础，并对计算精神病学研究策略在精神分裂症研究中的应用展开探讨。