目的:提出新型冠状病毒肺炎传染病暴发期区域性防控(Regional Control and Prevention, RCP)系统概念，设计基于区域现有网络架构和信息系统的应急性防疫辅助信息系统，建立远程智能医疗会诊与咨询及远程办公平台，研发区域内人群的风险评级与预警技术，提高区域性的应急重大传染病防控能力。方法:以高校、附属(教学)医院及云应用为典型RCP区域单元，建立云与高校及附属(教学)医院现有局域网交互方法，实现网络环境的远程办公、远程医学影像、心理与伦理会诊与咨询互动；应用基于复杂网络的多主体传播模型，结合全球定位系统(Global Positioning System，GPS)、射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)和电子围栏技术，实现区域内单元、人员的风险分级与早期预警。结果:在RCP内采用校园网、附属(教学)医院内网以及互联网相结合的系统架构，用分布式技术、云存储方式进行动态衔接，网间中间库数据缓冲区机制，实现各单元远程医疗会诊与远程办公。依托平台，应用基于复杂网络的多主体传播模型和元胞自动机模型等，利用GPS、RFID和电子围栏技术，实现区域内人群暴露风险评分与预警。结论:在重大传染病流行阶段，RCP系统的建设可提高应急情况下防疫响应速度，提供基于数据的合理预警和风险评级，减少易感人群的暴露风险。RCP系统的设计开发是系统化工程，需要结合区域结构与功能特点，并且区域内前期的信息化工作基础与应急开发团队水平决定了开发进度、维护和实际应用的效果，建议建立平战结合RCP模式，纳入政府疾控体系，以提升国家和区域重大传染病防控水平和能力。

目的:建立并应用智能早期预警评分系统（electronic further modified early warning score system, e-fMEWS），探讨其在非重症单元住院患者病情评估及预警中的作用，以期为临床护理人员提供早期、动态识别患者病情潜在恶化风险的方法。方法:回顾性分析2018年1月至12月及2020年1月至12月浙江大学医学院附属第二医院多个非重症单元住院患者262 805例。其中2018年1月至12月住院的患者作为对照组，由责任护士使用传统的单一评估指标启动应急反应系统；2020年1月至12月的患者作为研究组，应用e-fMEWS启动应急反应系统。研究对象的纳入标准：⑴患者住院时间≥24 h；⑵患者年龄≥14周岁。排除标准：⑴患者入院前进行过心肺复苏；⑵患者治疗中途中止治疗或者转院；⑶接受姑息治疗患者；⑷急诊预检分诊I级收治非重症病区的患者。比较两组患者快速反应小组（rapid response team, RRT）启动情况、心搏呼吸骤停小组启动情况，以及启动RRT的患者心搏呼吸骤停发生例数、有创机械通气例数、转入重症监护室例数、住院天数及预后情况。采用统计学软件SPSS 22.0进行数据的处理与分析。结果:e-fMEWS评估下，与对照组相比，研究组心搏呼吸骤停小组启动比例下降0.03%；启动RRT的患者平均住院天数缩短，发生院内呼吸心搏骤停例数下降（12.2% vs. 13.2%）及转入重症监护单元例数较少（42.8% vs. 50.6%），治愈/好转率提高（58.4% vs. 56.1%）。 结论:应用e-fMEWS有助于临床护理人员快速、准确识别患者病情潜在恶化风险，通过早期识别非重症单元的潜在重症患者，早期干预、及时治疗，避免不良事件发生，改善患者预后。

以机器学习为基础的大数据处理人工智能技术在预测患者病情及辅助临床决策方面显示出巨大潜力，近年来被广泛应用于开发临床决策支持系统。脓毒症是感染引起的宿主反应失调导致的危及生命的器官功能障碍，其早期识别与治疗可以显著改善患者预后。目前评估脓毒症的序贯器官衰竭评分（SOFA）、床旁快速序贯器官衰竭评分（qSOFA）、国家早期预警评分（NEWS）等评分系统，以及炎症指标和新型生物标志物在临床应用中均存在诸多不足，人工智能因能快速处理分析海量重症患者数据而促进了重症医学的发展。本文对人工智能在脓毒症早期诊断及预测中的最新应用进展进行综述，旨在强调人工智能在脓毒症诊断及预测方面的价值和局限性。

目的:开发并验证有创机械通气24 h内预警老年人呼吸机相关肺炎(VAP)的机器学习(ML)模型，为老年人VAP的临床管理提供更多证据与思路。方法:基于MIMIC Ⅳ 2.2数据库提取重症监护室中急性呼吸衰竭且进行有创机械通气老年患者的临床数据，以VAP为结局指标，按7∶3的比例将患者分为训练集与测试集，在训练集中使用4种ML算法建模，用测试集验证模型性能，并将模型在相同的数据集中与序贯器官衰竭评分(SOFA)、全身炎症反应综合征评分(SIRS)、风险评分包括急性生理评分(APS Ⅲ)评分做比较。结果:共纳入1 859例老年患者，336例患者诊断为VAP。ML模型的受试者工作曲线的曲线下面积(AUC)均高于临床风险评分(SOFA评分0.44、SIRS评分0.49、APS Ⅲ评分0.46)，其中LightGBM模型和XGBoost模型的预测性能最佳，AUC分别为0.85(95% CI：0.82~0.88)和0.84(95% CI：0.81~0.87)。运用SHAP进一步解释模型，结果显示，SOFA神经系统评分、白细胞计数最大值、呼吸频率最大值、碱剩余最大值以及年龄变量是模型早期预测老年人VAP的重要因素。 结论:运用机器学习算法构建老年人VAP的早期预警模型，对临床及时启动和调整治疗方案具有重要指导意义，未来应进一步开展模型的外部验证工作。

目的:研究亚运智能医疗急救保障信息平台建设并在实际应用中评价。方法:针对亚运医疗保障需求，在之江实验室前期研发的"重大活动医疗保障系统"基础上，由杭州市急救中心、浙大二院、之江实验室和浙江大学生物医学工程与仪器科学学院共同组队，为亚运会研发建设智能医疗急救保障信息平台，在杭州第19届亚运会中应用并采集2023年9月16日至10月8日所有保障场所接诊患者的就诊信息、病情分级和传染性疾病发病等情况。使用改良早期预警评分（Modified Early Warning Score, MEWS）评分进行病情评估，使用症状监测系统预警传染病发病情况。赛后就系统应用进行满意度（5分制）评价。结果:成功构建智能医疗急救保障信息平台，包括数据驾驶舱平台、管理端的综合指挥平台以及覆盖现场医疗保障、救护车、定点医院的移动端平台。（1）使用该系统共接诊患者11 068人，其中运动员2 979人，工作人员3 429人，志愿者1 421人，观众1 051人，其他2 188人。所有就诊人员因疾病就诊的比例明显高于创伤原因。创伤类的人员类型中运动员占比41.37%；疾病类的人员类型中工作人员比例为32.5%。（2）MEWS对疾病患者住院率ROC曲线下面积为0.81，对外伤患者住院率ROC曲线下面积为0.60。（3）赛事期间共发生传染病案例211例，占所有就诊病例的1.91%。（4）满意度方面：系统易用性4.47分，功能完整性4.28分，数据安全性4.38分，数据准确性4.49分。与传统的纸质登记报告等信息传递手段对比，98.11%用户认为提高了便捷性，92.45%的用户对系统整体满意，推荐度为4.36。结论:本研究结果证实了信息平台的应用在提高亚运医疗保障服务信息传递的全面性、准确性、及时性、安全性以及传染性疾病的预警防控方面发挥了重要作用。

早期识别高危的患者并及时干预,可预防患者在住院期间发生心脏呼吸骤停等严重不良事件.在院内心脏呼吸骤停之前,患者多会表现出生命体征或生理指标的异常.临床早期预警系统正是基于监测这些关键指标,以实现对高危患者的早期识别和干预,从而降低不良事件的发生率.本文综述了院内临床早期预警系统的发展历程,从传统的单参数系统、多参数系统和综合加权预警系统,到基于信息化的自动化预警系统,再到基于机器学习和人工智能的新型临床预警系统.此外,本文还评估了这些系统在实际临床环境中的应用效果,以及它们在提高患者安全和改善预后方面的潜力.

目的:构建智能化急诊病人病情评估系统及其临床应用效果.方法:基于无线网络信息技术,以急诊病人病情分级评估标准、改良早期预警评分量表(MEWS)、创伤患者评分量表(CRAMS)、昏迷评分量表(Glasgow)等评估工具为框架,构建智能化急诊病人病情评估系统.选择本院2017年3月2日-3月10日急诊科就诊患者360例,应用该系统进行病情评估.结果:病情分级分布以Ⅳ级为主,266例,其次为Ⅲ级55例,Ⅱ级39例;疼痛评分1-3分127例,4-6分69例,7-10分1例;MEWS评分0-2分301例,≥3分59例,MEWS评分越大,病情越重,患者收入留观、专科病房、重症监护室的概率增加.结论:智能化急诊病人病情评估系统,实现病情评估、信息记录、收集保存、分析统计等智能化功能,辅助医护人员快速评估病情,值得临床推广.

[目的]研究人工全膝关节置换术后,患者应用智能可穿戴辅助康复系统进行辅助康复的治疗效果.[方法]按照标准筛选TKA手术患者120例,所有患者住院期间以相同的康复方案进行早期康复.患者出院后随机分为试验组和对照组各60例.试验组患者应用智能可穿戴辅助康复系统辅助,根据医生远程推送的康复方案和康复动作3D视频演示进行康复,同时由医生进行远程监测和沟通指导;对照组出院后继续按照住院期间的康复方案自行进行居家康复.记录比较两组患者手术前、出院时、术后1、3个月的关节活动度(ROM)、WOMAC评分和HSS膝关节功能评分.[结果]两组患者术后的主被动ROM、WOMAC及HSS评分均较术前有显著增加,差异有统计学意义(P＜0.05).术前和出院时主、被动ROM两组间的差异均无统计意义(P＞0.05);术后1、3个月时试验组的主、被动ROM的改善情况优于对照组,差异具有统计学意义(P＜0.05).两组患者术前和出院时的WOMAC和HSS评分比较差异无统计学意义(P＞0.05),术后1、3个月时试验组WOMAC和HSS评分优于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05).[结论]与传统家庭康复模式相比,应用智能可穿戴辅助康复系统进行远程康复指导可在TKA术后短期内提高康复效果,并能够将康复宣教、智能预警和数据分析集为一体,值得进一步研究和推广.

目的 探讨并开发MEWS病情自动预警软件系统应用于外科患者病情早期预警,评价其实施效果.方法 将MEWS赋值与计算机技术相结合,在医院信息系统(Hospital Information System,HIS)的护理记录单中嵌入MEWS评分系统,采用分值和色差进行患者病情早期预警分级,同时在病房管理列表栏中显示患者预警信息,生成MEWS病情自动预警系统,并通过MEWS病情自动预警软件系统智能计算和纸质版手工计算MEWS分值,比较两者MEWS计分时间、病情预警准确率及护士处置反应速度.结果 采用MEWS病情自动预警系统计算MEWS分值的计分时间明显短于手工计算法,病情预警准确率及护士处置反应速度优于手工计算法,差异均有统计学意义(P<0.05).结论 MEWS病情自动预警系统的应用,能快速评估患者病情,提高患者病情严重程度的预警准确性和护士工作效率.

目的:探讨改良早期预警评分(MEWS)指导下的一体化急救护理对急性心肌梗死(AMI)患者的影响.方法:选取2017年10月1日～2019年10月1日收治的122例AMI患者,按照1:1配对随机分为对照组和观察组各61例.对照组实施常规护理,观察组在常规护理基础上实施MEWS指导下的一体化急救护理.比较两组抢救成功率、院前急救反应时间、分诊评估时间、首次心电图采集时间、抢救时间、并发症、院前急救护理工作满意度[采用服务质量量表(SERVQUAL)],比较两组护理前后正性心理[采用创伤后成长量表(PTGI)]、心脏功能[包括左心射血分数(LVEF)、左心室收缩末期内径(LVESD)、左心室舒张末期内径(LVEDD)]、生活质量[采用健康调查简表(SF-36)].结果:观察组院前急救反应时间、分诊评估时间、首次心电图采集时间、抢救时间短于对照组(P<0.01),抢救成功率高于对照组(P<0.01),并发症发生率低于对照组(P<0.01);护理后,两组PTGI中新的可能性、与他人关系、精神改变、个人力量及欣赏生活维度得分高于护理前(P<0.05),且观察组高于对照组(P<0.01);护理后,两组LAEF、LVESD、LVEDD优于护理前(P<0.05),且观察组优于对照组(P<0.01);护理后,两组SF-36中身体疼痛、生理功能、情感智能及社会功能维度得分高于护理前(P<0.05),且观察组高于对照组(P<0.01);观察组SERVQUAL中反应性、移情性、可靠性、有形性、保证性得分高于对照组(P<0.01).结论:MEWS指导下的一体化急救护理能提高医护人员急救工作效率,缩短AMI患者抢救时间,提升抢救成功率,可改善患者心功能,降低并发症风险,减轻心理应激,改善生活质量,提高护理满意度.