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。

过去半个世纪重症医学取得迅猛的发展，危重症患者的生存率显著提高，然而与专业快速发展不匹配的是重症监护病房（ICU）基础建设逐渐出现短板及ICU人文关怀发展滞后。然而，随着医疗行业数字化的快速发展，应用5G和人工智能（AI）技术构建智慧化ICU将逐步解决重症医学人力物力缺乏、报警准确性低、响应速度及能力不足等短板；同时通过加强人性化关怀着重改善患者就诊舒适性，增加ICU人文关怀属性，以更好地满足社会的需求、提高对危重症患者的医疗服务和人文关怀水平。本文通过回顾ICU发展历史，明确智慧ICU建设的必要性以及智慧ICU建设后需要解决的核心问题；而后阐明了智慧ICU建设的3个组成部分：智慧化空间与环境管理、智慧化设备与物品管理、智慧化监护与诊疗。最终通过智慧ICU实现以人为本的诊疗理念。

骨科手术复杂而精细。骨科导航系统的开发旨在通过分析术前、术中和术后数据，提供增强现实的三维可视化环境，提高治疗效果。随着数字化技术的迅速发展及临床应用，人工智能技术被引入到骨科术中导航系统中。人工智能与器械设备、成像技术相结合，增强了骨科医生的可视化能力，使他们在手术过程中获得实时反馈和指导，进而提供最佳临床决策。人工智能在骨科术中导航的应用还能提高手术的可重复性，降低了人为错误的发生率。本文综述了人工智能在骨科术中导航的应用现状，并介绍人工智能的基本概念以及基于人工智能的图像配准、实时跟踪和三维可视化技术的发展，对目前存在的局限和不足进行探讨。

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:评估连续光电容积脉搏波算法应用于可穿戴设备时，检出心房颤动（房颤）和评估房颤负荷的准确性。方法:本研究是一项自身对照的前瞻性队列研究，连续纳入2022年9至11月于首都医科大学附属北京安贞医院心内科住院治疗的254例房颤患者。所有受试者同时佩戴2种设备：（1）心电手表，用于采集光电容积脉搏波（W-PPG）和心电图（W-ECG）；（2）心电贴，用于采集心电图（P-ECG）。分别以30 s数据片段和受试者个体为单位，将心电手表得出的测量结果与心电图专家判读心电贴结果相对比，采用受试者工作特征曲线评估其敏感度和特异度。按照房颤负荷比例均分为4个分段，计算由房颤分析软件得出的房颤负荷与心电图专家判别心电贴结果得出的房颤负荷差值。结果:254例受试者的年龄为（63.04±11.04）岁，99例（38.98%）为女性，持续性房颤患者97例（38.19%）。以心电图专家判读心电贴的结果为标准，以片段为单位时，P-ECG算法的敏感度为94.86%（95% CI：94.81%~94.91%），特异度为99.30%（95% CI：99.28%~99.31%），W-PPG算法的敏感度为96.07%（95% CI：95.97%~96.18%），特异度为98.62%（95% CI：98.59%~98.65%）；以个体为单位时，P-ECG算法的敏感度为92.55%（95% CI：87.57%~95.71%），特异度为96.39%（95% CI：93.45%~98.09%），W-PPG算法的敏感度为93.71%（95% CI：88.75%~96.67%），特异度为89.62%（95% CI：85.61%~92.65%）；以单次采集W-ECG记录为单位时，W-ECG算法的敏感度为92.04%（95% CI：88.14%~94.78%），特异度为96.19%（95% CI：94.35%~97.47%）。房颤负荷评估方面，各负荷分布区间内W-PPG分析结果与心电图专家判读心电贴结果相差均小于2%。 结论:连续PPG算法应用于可穿戴设备检测房颤是一种可行策略。以心电图专家判读心电贴的结果为标准，通过智能手表连续监测PPG对于房颤诊断具有较高的准确性，同时也可有效地完成房颤负荷评估。

2023年美国泌尿外科学会(AUA)年会中关于泌尿系结石的研究热点及最新进展主要包含了结石代谢和基础研究、药物治疗和饮食预防、微创碎石新技术应用、新型器械设备开发、人工智能与医工结合创新等几大方面。在基础研究方面，Randall斑的形成机制和结石微生物组学与蛋白质组学有新的突破。新型碎石手术器械和相关设备的更新迭代让微创技术更加安全高效。人工智能机器学习和影像组学的拓展应用在术前诊断和术后预测方面显示出强大的优势。针对基因相关遗传性结石病的药物治疗和饮食预防被重点关注。此外，公共社交平台和医疗自媒体开始为大众提供较活跃的科普和宣教。

目的:探讨基于患者数据的实时质量控制（PBRTQC）方法在实验室内不同血细胞分析仪间比对中的应用价值。方法:收集2020年4月1日至2021年3月31日河北省儿童医院检验科5台不同品牌和不同型号血细胞分析仪中患者白细胞计数及每日新鲜静脉血比对结果，首先应用PBRTQC专业智能软件系统进行参数设置、程序建立及性能验证，选择白细胞计数低浓度（2.5~4.5）×10 9/L、中浓度（6.0~8.0）×10 9/L、高浓度（12.0~14.0）×10 9/L为3个比对浓度范围，分别利用指数加权移动平均法（EWMA）和中位数法对白细胞计数进行计算和比较分析，并将EWMA和每日新鲜血比对法所得设备间偏差进行比较分析。以WS/T 406-2012《临床血液学检验常规项目分析质量要求》中白细胞可比性验证要求允许偏差±7.50%作为白细胞计数仪器间比对相对偏差标准。 结果:（1）在统计周期共纳入38 313个样本结果，基于本室白细胞计数患者数据建立的EWMA质控法，出现预警结果70个，预警率为0.183‰，误差检出概率为100%，假失控概率为0，EWMA质控效能符合质量目标。（2）以高浓度为例，5台血细胞分析仪结果可比性监测中，每周比对及每月比对时EWMA与中位数法结果符合率为100%（46/46），每日比对中，EWMA可以保持比较稳定的监测效能。（3）在所选自然月中，EWMA法与新鲜血比对法一致率为95.24%（20/21）。结论:PBRTQC法可作为室内质控的补充，对实验室内不同品牌和不同型号血细胞分析仪设备间检测结果的一致性进行连续有效的监测，以降低质量风险和实验室运行成本，提高实验室的管理效率。

在医学领域，医疗数据电子化、信息互联性增强、生理信号采集终端设备普及为医疗人工智能（AI）的研究和应用奠定了基础。医学AI应用在耳鼻咽喉头颈外科学领域主要前景包括：（1）数字化影像和生理数据的识别与分析；（2）基于大样本患者组群，智能选择治疗护理方案；（3）AI疾病识别和验证模型；（4）医疗信息的智能无障碍链接等。可以期待，AI技术将在本领域推动高效利用有限的医疗资源，大规模延伸医疗健康服务供给，颠覆性地促进诞生新的健康管理和医疗服务模式。

目的:探讨住院患者非计划性拔管（UE）现状。方法:采用回顾性研究方法，选取2014—2019年首都医科大学附属复兴医院的189例UE患者为研究对象。分析UE患者一般资料、拔管及约束情况。结果:189例UE患者年龄为（79.69±10.62）岁，内科UE患者占比62.43%（118/189），意识状态主要为清醒（46.03%，87/189）和意识模糊（39.15%，74/189），管路类型多为营养类（56.99%，110/189）和血液类管路（22.80%，44/189），发现人多为医护人员（60.32%，114/189），且多为首次发生（85.71%，162/189）。不同护理级别、意识状态、自理能力、科室，是否有营养类管路、血液类管路、引流类管路、重新置管的UE患者约束情况比较，差异均有统计学意义（ P<0.05）。 结论:应重点监测患者意识状态、置入管路类型等因素，谨慎使用身体约束措施，同时建立UE风险预警系统，应用智能设备对高风险人群进行实时监测，以预防UE发生。

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）。