目的:为实现更好的颈椎健康监测与颈椎病预防效果,设计一种嵌入式颈椎健康智能系统.方法:该系统主要由移动便携监测终端、云端服务器、微信小程序三大部分组成.移动便携监测终端主要由数据采集模块、数据处理模块、物联网通信模块三大模块组成,其中数据采集模块选用JY901-S作为主要数据传感器;数据处理模块通过动作分类模型对头部动作进行分类识别,选用STM32F4作为主控芯片、国产RT-Thread作为嵌入式操作系统;物联网通信模块选用乐鑫ESP32-C3系列Wi-Fi蓝牙双模模块.云端服务器选用Linux+Nginx+uWSGI作为Web服务器架构,通过MySQL数据库存储用户数据,并利用颈椎健康评估模型评估用户颈椎健康状态.微信小程序采用WXML+WXSS+WXS开发.结果:该系统基本能够实现颈椎健康状态监测和运动指导功能,且对人体头部动作分类识别的平均准确率为90％以上,对颈部关节活动度的测量精度为±1°,整体性能较好.结论:该系统能有效帮助用户建立并维持规律的颈椎健康运动行为,可为医院等机构提供关键可靠的康复运动治疗方案与康复护理数据支撑.

目的:为降低环境因素对心率提取的影响,提出一种基于手机指尖视频的心率提取算法.方法:首先,采集指尖视频并按照30帧/s的帧率进行图像提取,并将图像分离成R、G、B 3个通道图像.通过对比3个通道图像的亮度变化强弱情况,选取对指尖血流信号最为敏感的G通道作为信号源,提取图像亮度变化信息生成时长为10 s的容积脉搏波.其次,对该波形进行数字滤波、去除基线漂移、傅里叶变换等信号处理后,根据最大谱峰位置信息预估心率.最后,在BUT PPG数据集(Brno University of Technology Smartphone PPG Database)上验证提出的算法对心率的预测效果.结果:提出的算法心率预测值与实际心率的均方差、均方根差和平均绝对误差分别为3.71、1.92和1.2次/min.结论:提出的算法预测心率的准确率高,适合部署于手机进行日常心率监测.

2022-2035年是上海建设成为更可持续韧性生态之城的关键发展期,面对当前复杂、严峻的自然灾害形势,城市综合防灾减灾任务更加艰巨.城市治理的"最后一公里"就在社区,为进一步夯实基层自然灾害应对韧性,提升防灾减灾能力,加强社区自然灾害综合监测预警网络研究,通过分析上海市社区自然灾害特点,提出一种综合监测预警的方法和网络,通过若干物联感知传感器持续监测和智能终端分析研判的密切配合,以实现对社区灾情态势、社区灾害风险完成实时的评估和预警.经过在典型社区中的实践验证,该系统初步实现了数据监测、风险研判、预报预警等功能,提升了社区防灾减灾和应急管理能力水平.

泪液质和量的检查是诊断干眼的重要指标.临床常用诊断干眼的检查方法主要包括对泪液量及泪膜稳定性的检测以评估其严重程度,而实验室条件下对泪液成分进行分析标记以诊断临床分型,也指导临床对相关成分进行补充以有针对地对其进行治疗.准确评估泪液的产生和成分的变化使临床医生能够有效监测干眼的严重程度并评估治疗措施的有效性.随着近年来光学成像技术及人工智能的发展,临床泪液的相关指标及检查技术方法与其相结合,一些新的检测手段得以应用,可提供更为方便快捷精准的检测,极大提高了临床上干眼的诊断和治疗水平.

目的 评价血药浓度数据处理软件智能化判读抗抑郁药治疗药物监测(TDM)结果与参考标准的一致性,并判断其在辅助初级精神科医师识别异常TDM结果方面的临床应用价值.方法 选取2024年3月1-31日于首都医科大学附属北京安定医院住院治疗的226例抑郁症患者为研究对象.首先验证"软件"判读TDM结果与参考标准的一致性.随后,从3个临床中心招募10名通过考核且一致性良好的初级医师进行TDM结果判读.所有TDM结果随机平均分配,每名医师对同一病例的TDM结果进行先后2次判读,一次为单独医师判读,另一次为"软件"辅助医师(软件+医师)判读.采用配对χ2检验分析两种判读方式与参考标准的差异以及两种判读方式的灵敏度、特异度及准确度差异,并采用受试者工作特征(ROC)曲线曲线下面积(AUC)比较两种判读方式的应用效能.结果 226例患者的TDM结果中,有109例(48.23%)异常."软件"识别异常TDM结果与参考标准的一致率为100%.单独医师判读的准确率为65.93%(95%CI=59.35%～72.08%),低于"软件"辅助下的准确率99.12%(95%CI=96.84%～99.89%),差异有统计学意义(χ2=75.00,P＜0.001).配对χ2检验结果显示,软件+医师联合判读异常TDM结果的敏感度(χ2=64.00,P＜0.001)及特异度(χ2=6.23,P＜0.05)均优于单独医师判读.两种判读方式的AUC比较结果显示,软件+医师联合判读的准确性优于单独医师判读(0.991比0.647),差异有统计学意义(Z=12.51,P＜0.001).结论 血药浓度数据处理软件判读TDM结果与参考标准具有高度一致性,有助于提高初级精神科医生对异常TDM结果的识别与原因解析.

目的 构建终末期癌症患者远程居家安宁疗护照护系统,并评价其应用效果.方法 基于文献研究、患者及其照护者需求访谈、专家小组会议讨论,构建终末期癌症患者远程居家安宁疗护照护系统.2023年5月—8月,采用便利抽样法,选取湖南省长沙市某三级甲等肿瘤专科医院安宁疗护病房即将出院的88例癌症患者作为研究对象,根据入院时间先后顺序分为试验组与对照组.试验组接受基于远程居家安宁疗护照护系统的居家照护,对照组接受常规出院指导和出院随访,共干预8周.采用中文版埃德蒙顿症状评估量表、中文版安宁疗护患者生活质量量表评价两组在干预前及干预后的症状负担及生活质量;采用中文版远程照护满意度问卷调查试验组的照护满意度.结果 终末期癌症患者远程居家安宁疗护照护系统包括患者端与医护端,其中患者端包含建立个人健康档案、医患沟通、安宁疗护知识科普库、用药助手、智能报告与监测、智能答疑、智能随访、智能表单8个模块;医护端包含工作台、个案管理、随访管理、预警提醒、科普推送、统计分析、用户管理7个模块.共67例患者完成干预,其中试验组3 3例、对照组3 4例.应用效果显示,干预后试验组症状负担低于对照组、生活质量优于对照组,差异均具有统计学意义(P＜0.05);试验组中文版远程照护满意度问卷得分为(59.00±6.66)分,处于高满意度水平.结论 使用远程居家安宁疗护照护系统可减轻终末期癌症患者的症状负担,改善患者的生活质量,具有较好的实用性.

目的:探讨术前在超声引导下行星状神经节阻滞（stellate ganglion block, SGB）对幕上肿瘤切除术患者术后睡眠障碍（postoperative sleep disturbance, POSD）的影响。方法:择期行幕上肿瘤切除术的患者60例，采用随机数字表法分为SGB组（S组）和对照组（C组），每组30例。两组麻醉诱导及麻醉维持药物相同，S组麻醉诱导前行超声引导下右侧SGB, C组不进行SGB。术前1 d采用匹兹堡睡眠质量指数（Pittsburgh Sleep Quality Index, PSQI）量表评估患者近1个月的睡眠情况，术后第2天采用阿森斯睡眠评估量表（Athens Insomnia Scale, AIS）对患者术后首夜睡眠进行评分；采用智能手环监测患者术后首夜深睡眠时长、睡眠总时长。记录麻醉诱导前（T 0）、插管即刻（T 1）、切皮时（T 2）、术毕（T 3）、拔管时（T 4）的MAP、心率。记录患者术后24 h恶心呕吐发生率、VAS评分及术后住院时间。 结果:T 0时两组患者MAP、心率差异无统计学意义（ P>0.05）；S组T 1、T 2、T 4时MAP低于C组（ P<0.05）。与T 0比较，C组T 1~T 4时MAP升高（ P<0.05），T 1、T 2时心率升高（ P<0.05）；S组T 1~T 4时MAP、心率差异无统计学意义（ P>0.05）。与C组比较，S组患者易醒、总睡眠时间、总睡眠质量、白天身体功能影响率降低（ P<0.05），术后首夜无睡眠障碍发生率、术后首夜深睡眠时长、总睡眠时长、深睡眠时长／总睡眠时长增加（ P<0.05），术后无补救镇痛发生率增加（ P<0.05），术后VAS评分降低（ P<0.05）。两组患者不良反应发生率、术后住院天数、术后首夜浅睡眠时长差异无统计学意义（ P>0.05）。 结论:幕上肿瘤切除术患者术前行SGB可延长术后首夜睡眠时间，提高睡眠质量。

智能手机在新生儿科等领域的应用取得了长足进步。智能手机具有便携、成本低、操作简单、应用处理程序强大等优势，结合相应的医疗应用程序可实现快速、准确监测新生儿疾病，对新生儿科各种疾病的早期防治具有重要意义。本文将对基于智能手机的各种辅助技术在新生儿领域的应用进行综述。

人工智能(AI)已广泛用于眼部相关疾病的辅助诊断、治疗过程监测和预后判断，随着AI技术在眼科诊疗中应用研究的不断发展，AI的作用日益受到关注。眼睛是由神经组织、肌肉组织、腺体组织和骨组织等组成的复杂感觉器官，其解剖的透明性特点为眼科疾病及部分全身疾病诊断的检查提供了可视化条件，为AI技术的广泛应用奠定了医工交叉研究的基础，使眼科成为AI技术在医学诊疗中应用的主要领域。然而，AI-医疗交叉研究涉及人体大数据和影像结果的使用，其临床应用面临诸多伦理问题，而目前AI与医务人员对AI在医学研究中应用的伦理规范意识尚未建立，各管理层面对相关的伦理规范指导性和监管系统尚未完全形成。中国医药教育协会数字影像与智能医疗分会、中国医药教育协会智能医学专委会组织眼科专家、AI相关专家和科技伦理相关专家组成"眼科人工智能临床应用伦理专家共识(2023)"专家组，针对AI在眼科应用临床实践中存在的法律法规进行复习，对存在的伦理风险进行多维度、多层次梳理、讨论并提出建议或解决方案，目的是在保障患者数据安全和个人权益的同时，提高医务人员工作质量和效率，推动我国眼科AI的临床应用和发展。

糖尿病高风险人群的筛查和生活方式干预是糖尿病防控的关键。生活方式干预需要长期坚持和持续行为改变，否则将影响服务对象的依从性和干预效果。持续葡萄糖监测（CGM）能提供血糖实时变化的可视化数据，被视为激励健康行为和生活方式的有效教育工具，基于第五代移动通信技术（5G）的糖尿病健康管理能有效控制血糖，提高糖尿病高风险人群的自我管理能力。本共识提出构建5G+“三早”（早筛查、早评估、早干预）糖尿病健康管理模式，包括依托数字化健康管理系统，整合医院、社区卫生服务中心、家庭、个体智能监测终端形成“医院-社区-家庭/个人”健康信息多端数据共享云平台；应用5G智能可穿戴设备实施连续、动态、实时的健康指标居家监测和糖尿病风险预警；对糖尿病高风险人群实施早筛查和风险评估，将基于CGM的24 h平均血糖作为一种可供参考的糖尿病风险评估指标；在遵循糖尿病健康教育、饮食、运动、心理和药物干预的综合性干预原则基础上实施分层管理，根据CGM技术提供的连续、动态、实时的血糖监测结果制定个体化的饮食和运动干预方案，联合智能应用程序实施个体化的精准健康管理，建立糖尿病的“三早”健康管理服务模式。