目的 通过机器学习分析"舌边白涎"舌象特性,对舌象进行局部特征识别研究,探讨卷积神经网络算法在舌象识别应用中的性能.方法 使用Python进行图像预处理,搭建用于舌象识别的视觉几何组 16层(visual geometry group 16,VGG16)卷积神经网络模型,分析其对"舌边白涎"舌象鉴别分析的效果,并结合热力图分析"舌边白涎"典型舌象表现.结果 基于PyTorch框架,进行卷积神经网络的舌象鉴别研究,VGG16 及残差网络 50 层(residual network 50,ResNet50)模型验证准确率均较高,达到 80%以上,且ResNet50 模型优于VGG16 模型,可为舌象识别提供一定参考.基于加权梯度类激活映射(gradient-weighted class activa-tion mapping,Grad-CAM)技术,通过舌苔舌色差异分布的网络可视化,有助于直观进行模型评估分析.结论 基于卷积神经网络模型对舌象数据库进行分析,实现"舌边白涎"舌象识别,有助于临床诊疗的客观化辅助分析,为舌诊智能化发展提供一定借鉴.

目的 编制经皮冠状动脉介入术(percutaneous coronary intervention,PCI)后患者药物素养量表,为术后患者的药物素养水平提供评估工具.方法 2023年5月-10月,以药物素养概念模型为框架,通过文献分析、访谈初步构建量表条目,通过德尔菲法对25名专家进行2轮函询形成量表初稿,通过对50例PCI术后患者的预调查完善量表条目表述,便利选取568例PCI术后患者进行调查,筛选量表条目并检验其信效度.结果 2轮专家函询的积极系数分别为93％(25/27)、100％(25/25),专家权威系数分别为0.906、0.944;肯德尔和谐系数分别为0.35、0.39(P＜0.05).探索性因子分析共提取出5个公因子,累计方差贡献率77.730％.验证性因子分析显示x2/df=2.848、RMSEA=0.076、CFI=0.927、IFI=0.927、TLI=0.916.最终形成的经皮冠状动脉介入术后患者药物素养量表包括药物信念、功能性药物素养、互动性药物素养、评判性药物素养、行为性药物素养5个维度、共25个条目.条目水平的内容效度指数为0.880-1.000,量表水平的内容效度指数为0.917.总量表的Cronbach's a系数、折半信度、重测信度分别为0.951、0.865、0.933.结论 经皮冠状动脉介入术后患者药物素养量表具有良好的信效度,可用于评估术后患者的药物素养水平.

目的:通过研究证候的分类及证候名称组成要素的多层次表示方法，实现计算机对中医证候名称的批量处理，从而应用于中医智能辅助诊断系统的研究。方法:在中医理论指导下，结合证素辨证、证候要素学说，对证候要素进行更细粒度的拆分，提出证候层次划分方法和证候要素多层次表示方法，并通过对妇科月经病、不孕症的中医证候名称进行人工分析，以验证证候要素多层次表示方法的合理性。基于证候要素多层次表示方法，运用基于模式匹配的模式抽取方法，形成计算机批量处理证候要素的提取方法，并通过对《中医临床诊疗术语证候部分》证候名称的批量处理，验证计算机批量处理方法的准确性。结果:在中医理论指导下，将证候名称组成要素划分为病位要素、病性要素(包括基本物质、病因、病理状态)、连接词的两层五类的结构，基于此构建出证候拆分流程。月经病、不孕症中医证候名称的人工分析结果显示，所有证候名称均可被拆分为1个或多个病位要素、病性要素、连接词。通过计算机批量处理《中医临床诊疗术语证候部分》证候分类结果显示，计算机批量处理的准确率为71.4%。结论:构建的证候要素多层次表示方法为计算机大批量处理数据提供了理论框架，并提高了数据处理效率和准确率，为辨证模型训练数据集的构建提供了理论依据，为中医辨证推理模型提供支撑，可应用于中医智能辅助诊断系统的研究。

目的:编制基于新D&M模型的《临床护理信息系统有效性评价量表》并验证其信效度。方法:以新D&M模型为框架，通过阅读相关文献及著作、课题组讨论等确定新D&M模型6大维度的具体条目，形成初始量表；以德尔菲法多轮专家函询对初始版量表各维度及具体条目进行筛选确定，形成测试版量表；使用区分度分析法、相关系数分析法、Cronbach α系数法对测试版量表的维度与条目进行修改，采用探索性因素分析法对量表的结构效度进行分析，对测试量表维度与条目进行优化；采用内部一致性与重测信度法对量表的信度进行分析。结果:探索性因素分析共提取5个共同因素，解释总变异量57.462%；最终版量表由5个维度、23个条目构成，量表总Cronbach α系数为0.768，重测信度总相关系数为0.849。结论:该量表保留的5个维度建构效度良好，能够有效解释受试者的心理特质，且量表所测得结果具有良好的稳定性与一致性，可用于评价护理信息系统的有效性。

目的:探究计算机视觉人工智能技术在腹腔镜胃癌根治术场景中对器械和脏器检测识别的可行性和准确性。方法:收集国内4家大型三甲医院［解放军总医院第一医学中心（3份）、辽宁省肿瘤医院（2份）、江苏省人民医院溧阳分院（2份）、复旦大学附属肿瘤医院（1份）］共计8份完全腹腔镜远端胃癌根治术手术视频。使用PR软件每5~10 s进行抽帧转换为图帧，转换后进行人工去重，去除明显雷同图帧和模糊图帧以确保质量。转换并去重后，抽帧图像共3 369张，图像分辨率为1 920×1 080 PPI，用LabelMe实例分割图像；共计23个类别包括静脉、动脉、缝针、持针器、超声刀、吸引器、出血、结肠、钳子、胆囊、小纱布、Hem-o-lok夹、Hem-o-lok钳子、电钩、小肠、肝圆韧带、肝脏、网膜、胰腺、脾脏、吻合器、胃和Trocar穿刺器。将抽帧图像按照9∶1比例随机分为模型训练集和模型验证集，使用YOLOv8深度学习框架进行模型训练和验证。采用精确度、召回率、精确度均值和平均精确度均值（mAP）评价检测识别准确性。结果:训练集3 032帧图像，23个类别共计30 895个实例分割数量；验证集337帧图像，共计3 407个实例分割数量。使用YOLOv8m模型训练，训练集损失曲线中损失值随迭代计算轮次增加而逐步平滑下降。训练集中，23个类别检测识别AP值均达0.90以上，23个类别mAP为0.99。验证集中，23个类别mAP为0.82。单一类别中，超声刀、持针器、钳子、胆囊、小纱布和吻合器的AP值分别为0.96、0.94、0.91、0.91、0.91和0.91。模型成功推理应用于时长为5 min的腹腔镜下缝合胃肠共同开口视频片段。结论:本研究初步证实了计算机视觉可高效准确并实时地检测腹腔镜胃癌根治术各手术场景中的脏器和器械。

目的:编制医护人员人际情绪调节问卷并检验其信效度。方法:以社会调节环模型为框架，根据相关文献、半结构化访谈结果形成问卷的条目池；通过专家咨询、项目分析、探索性因素分析对量表条目进行筛选，初步形成医护人员人际情绪调节问卷。采用方便取样法，对安徽省多所医院的619名医护人员进行问卷施测，使用SPSS 24.0和Mplus 8.0进行问卷的信效度检验和验证性因素分析。结果:医护人员人际情绪调节问卷共18个项目，包括情绪识别、调节动机、调节策略、执行策略过程四个维度。验证性因素分析表明四因素结构模型拟合良好，各维度与量表的相关系数为0.830~0.932；问卷的Cronbach’s α系数为0.962，分半信度为0.880，重测信度为0.786。总问卷分与效标情绪智力分( r＝0.680， P<0.001)、共情能力分( r＝0.554， P<0.001)均呈显著正相关，与效标医患关系分( r＝－0.353， P<0.001)呈显著负相关。 结论:医护人员人际情绪调节问卷具有良好的信效度，可有效对医护人员的人际情绪调节能力进行测量。

目的:编制糖尿病患者胰岛素笔用废弃针头处置行为测评量表并检验其信效度。方法:以信息—动机—行为技巧模型为理论框架，通过文献回顾、半结构访谈和专家咨询构建量表条目池，经小样本预调查后形成测试量表。于2022年7月，采用方便抽样法选取上海市某综合医院内分泌科门诊自我注射胰岛素的糖尿病患者158例和204例，进行2次问卷调查，检验量表信效度。结果:糖尿病患者胰岛素笔用废弃针头处置行为测评量表包括处置行为认知、处置行为动机、处置行为技巧、安全处置行为4个维度，共16个条目。探索性因子分析提取4个公因子，累计方差贡献率为73.80%。平均量表水平的内容效度指数为0.98，全体一致量表水平的内容效度指数为0.88，各条目水平的内容效度指数为0.83~1.00。验证性因子分析结果显示，量表结构稳定。量表的Cronbach's α系数为0.908，4个因子的Cronbach's α为0.858~0.901，分半信度系数为0.941，重测信度系数为0.819。结论:本研究构建的量表具有良好的信效度，可为医务人员评估糖尿病患者胰岛素笔用废弃针头处置行为提供科学、有效的测评工具。

目的:编制维持性血液透析（MHD）患者营养知信行问卷并检验其信度和效度。方法:本研究为横断面研究。以知信行理论为框架，在文献分析、半结构式访谈和专家焦点访谈的基础上，通过德尔菲专家函询及预调查形成初始问卷。采用方便抽样法，于2020年7月在安徽医科大学附属六安医院血液净化中心选取200例MHD患者为研究对象开展第1轮问卷调查，进行问卷的项目分析。采用方便抽样法，于2020年8月在同市其他6家血液透析中心选取230例MHD患者为研究对象开展第2轮问卷调查，进行问卷信效度的评价。第1轮问卷调查共发放问卷200份，回收有效问卷183份，有效回收率为91.50%（183/200）；第2轮问卷调查共发放问卷230份，回收有效问卷214份，有效回收率为93.04%（214/230）。结果:正式问卷包括知识、态度、行为3个维度29个条目。问卷总的Cronbach's α系数为0.853，重测信度系数为0.880。问卷条目内容效度指数为0.910~1.000。探索性因子分析提取9个公因子，累计方差贡献率为62.89%；验证性因子分析结果显示模型拟合指数理想，聚敛效度中组合信度大于0.700，区分效度相关系数为正数且小于0.500，小于平均提取方差值平方根，区分效度良好。结论:MHD患者营养知信行问卷具有较好的信度和效度，可作为评估我国MHD患者对营养知识、态度、行为状况的可靠工具。

目的:构建社会办医住院患者体验测评量表与模型。方法:通过文献研究、专家咨询等方法，结合前期研究成果，确立量表条目。以不同区域6家社会办医院1 034例住院患者作为调查对象，结合探索性因子分析、信度分析等方法进行模型验证。结果:收回有效问卷1 012份，有效问卷率达97.87%。总量表的克朗巴赫α系数为0.915，分半信度系数为0.940，KMO和Bartlett球形检验分析可见，所选样本非常适合进行因子分析。因子分析过程中，提取的6个公因子方差累计贡献率为76.076%，统计显示提取的公因子与模型预设的结构变量设置吻合良好。最终量表框架包括6个维度、25个核心体验条目。结论:构建了社会办医院住院患者体验测评量表，可供后续研究参考。

目的:编制血液透析护士动静脉内瘘物理检查知信行量表，并检验其信效度。方法:以知信行理论为框架，通过文献回顾、3轮德尔菲专家咨询及预调查形成量表初稿。采用便利抽样法，于2022年12月—2023年2月选取311名血液透析护士进行调查，用于项目分析、探索性因子分析和信度检验；于2023年2—6月选取260名血液透析护士进行调查，用于验证性因子分析、聚敛效度和区分效度检验。结果:血液透析护士动静脉内瘘物理检查知信行量表包括知识、态度和行为3个分量表，5个维度，共33个条目。条目水平的内容效度为0.867～1.000，量表水平的内容效度为0.992。经过探索性因子分析，知识、态度和行为分量表分别提取2个、1个和2个公因子，累积方差贡献率分别为70.114%、75.192%，67.467%。验证性因子分析结果显示模型拟合良好。3个分量表的Cronbach's α系数为0.929～0.943，折半信度系数分别为0.861～0.903，重测信度系数为0.824～0.874。结论:血液透析护士动静脉内瘘物理检查知信行量表具有良好的信效度，可用于评估血液透析护士动静脉内瘘物理检查能力。