目的:以眼科医师为例探索构建临床医师教学评价指标体系，为临床医师执教能力的量化评估提供参考。方法:通过文献研究初步确定临床医师教学评价指标框架，运用专家咨询法及层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)，由专家分配教学评价指标权重，初步构建临床医师教学评价指标体系。结合模糊综合评价法对已构建的评价指标体系进行应用，分析2021年10月至2022年3月中山大学中山眼科中心同一亚专科(青光眼科)承担教学任务的8名临床医师的执教能力。结果:专家咨询的有效问卷回收率为100.0%，初步构建的评价框架共涵盖3个一级指标，10个二级指标，27个三级指标，所构建的层次分析模型判断矩阵一致性比率 CR<0.1，评价指标体系中一级指标的权重最高为"专业水平"(0.490)，"教学能力"(0.280)及"教学效果"(0.230)的权重相当。8名临床医师的教学综合评价分数均在80分以上，总体在"教学效果"的平均分(83.4分)低于"专业水平"(86.6分)和"教学能力"(86.1分)，个例分析发现①号临床医师在"授课表达"方面得分最低(82.0分)。 结论:本研究所建立的临床医师教学评价指标体系一致性良好，"专业水平"所占权重最大体现了传递知识与技能是临床教学中的核心目标。基于AHP-模糊综合评价法分析的8位临床医师教学表现整体达到了优秀水平，能够反映眼科临床医师总体及个人在各教学评价指标上的表现，构建的临床医师教学评价指标体系可作为教学薄弱环节的重要反馈。

随着公立医院综合改革的不断推进，公立医院亟须转变管理模式，实现内涵式发展，向自身管理要效益成为紧迫任务。作者通过阐述医院智慧运营管理平台的建设与应用实践，结合实际应用，以信息化建设为工具，搭建运营数据仓库，建立科室核算模型，探索医院智慧运营管理的建设路径，为推进医院运营管理科学化、精细化和信息化，提升运营管理水平提供参考。

目的 基于掩膜区域的卷积神经网络(Mask R-CNN)算法,在裂纹舌识别与提取的基础上探索裂纹舌严重程度的客观评价方法.方法 从中国中医科学院西苑医院收集200例裂纹舌与200例非裂纹舌的舌象图片,建立基于神经网络的裂纹舌识别模型,以准确率、精确率、召回率对模型裂纹舌识别效果进行评价.由3名中医专业主任医师对200张裂纹舌图片按照轻度裂纹、中度裂纹、重度裂纹进行严重程度分级标注,通过裂纹识别模型进行裂纹舌的识别与特征提取,选择裂纹面积比(x)、裂纹方向(z)、裂纹条数(n)、主裂纹长度(l)作为裂纹评价指标,以医生标注结果作为分级标准,根据分级结果对各指标进行权重赋值,裂纹严重程度综合权重计算公式:W=(∑wi)/4(i=x,z,n,l),计算裂纹多维度指标的分布区间,评价裂纹的严重程度.结果 模型识别裂纹舌,准确率为0.945,精确率为0.949,召回率为0.940.舌裂纹的严重程度评价结果:W∈[1,3]为轻度裂纹,W∈(3,6]为中度裂纹,W∈(6,10]为重度裂纹.经验证,裂纹舌总体评价准确率为88.3％,其中轻度裂纹的评价准确率为88.9％,中度裂纹的评价准确率为91.7％,重度裂纹评价准确率为83.3％.结论 选择裂纹面积比、裂纹方向、裂纹条数、主裂纹长度作为评价裂纹舌严重程度的指标,可较好地完成辨识任务,实现舌象裂纹程度的定量化评价.

建设长江流域绿色发展示范带是美丽中国建设的重大任务,开展城市绿色发展评估和障碍影响识别有助于推动长江流域绿色发展.构建了以水为纽带、体现"三水"统筹的长江流域城市绿色发展指标体系,基于CRITIC-熵权、TOPSIS、障碍度模型和系统聚类等综合评价方法,对流域内63个重点城市2012-2021年的绿色发展和障碍影响进行评估.结果表明:(1)共抓大保护以来长江流域城市绿色发展进程明显加快;(2)经济规模、生产率、环境效率对城市绿色发展的阻碍明显减小,产业结构重化工化、农业面源污染的阻碍更加突显,多数城市绿色发展都面临水资源开发程度高和经济社会用水效率低的障碍;(3)生态阻力型城市应重点加强水生态环境安全管理,降低资源开发强度,执行更严格的管控制度;经济阻力型城市应重点发展零污染产业,建立健全生态产品价值实现机制;效率阻力型城市应强化水资源刚性约束,推动工农业生态循环发展,大幅提高资源环境效率;生态-经济阻力型城市应率先推动涉水产业绿色改造和优化升级,提升市场竞争优势,同时加强涉水产业环境风险管理;混合阻力型城市应重点依靠创新驱动推动产业转型升级和资源环境效率提升,同时统筹好"三水"关系.

目的 探究老年脑内扩大的血管周围间隙(EPVS)患者运动认知功能减退综合征(MCR)的患病率及运动和认知功能减退情况.方法 连续纳入2023年3月1日至2023年11月30日在北京朝阳医院神经内科就诊的≥60岁头部磁共振成像显示有EPVS的患者113例,根据是否患有MCR分为MCR组44例和MCR阴性组69例.评估患者认知功能及运动功能,认知功能评估包括蒙特利尔认知量表(MoCA)、简易智能状态检查量表(MMSE)、连线测试(TMT),运动功能评估包括Tinetti量表、简易体能状况量表(SPPB)、8 m步行任务、"起立-行走"计时测试(TUGT)、步行和连续减法任务(WSS)、步行和语义流畅任务(WSF)、TUGT和串行减法任务(TUGSS).比较2组患者的运动和认知功能,多因素logistic回归分析EPVS患者发生MCR的相关危险因素.结果 与MCR阴性组比较,MCR组 MoCA评分、SPPB评分、8 m步行速度降低,TMT-A时间、TMT-B时间、WSS时间、WSF时间、TUGSS时间升高(P＜0.05,P＜0.01).多因素logistic回归分析显示,在模型1中(将单因素分析存在差异的变量纳入回归分析),MoCA评分、8 m步行速度、TUGSS时间是EPVS患者发生MCR的影响因素(P＜0.05,P＜0.01);在模型2中(将单因素分析存在差异的变量纳入回归分析同时调整年龄、性别、教育程度、既往史因素),MoCA 评分(OR=0.621,95％CI:0.432～0.929,P=0.010)、8 m 步行速度(OR=1.332,95％CI:1.115～1.591,P=0.002)、TUGSS 时间(OR=0.393,95％CI:0.232～0.665,P=0.001)仍为 EPVS 患者发生 MCR 的影响因素.结论 在老年EPVS患者中,MCR患者认知及运动功能显著减退,MoCA评分、8 m步行速度、TUGSS时间是EPVS患者发生MCR的相关因素.

目的·比较不同深度学习方法在结直肠息肉内镜图像分割和分类任务中的性能,以确定最优方法.方法·从3家医院采集4个结肠息肉数据集,涵盖1534个静态图像及15个肠镜视频.所有样本均经病理学验证,分为锯齿状病变和腺瘤性息肉2类.使用LabelMe工具进行多边形标注,将标注结果转换为整数掩膜格式.数据用于训练不同架构的深度神经网络,包括卷积神经网络、Transformer以及这2种技术的融合,建立有效的语义分割模型.对比不同架构模型自动诊断结肠息肉的多项性能指标,包括平均交并比(mIoU)、整体准确率(aAcc)、平均准确率(mAcc)、平均Dice系数(mDice)、平均F分数(mFscore)、平均精确率(mPrecision)和平均召回率(mRecall).结果·开发了4种不同架构的语义分割模型,包括2种深度卷积神经网络架构(Fast-SCNN和DeepLabV3plus)、1种Transformer架构(Segformer)以及1种混合架构(KNet).在对291张测试图像进行综合性能评估中,KNet最高mIoU为84.59％,显著优于Fast-SCNN(75.32％)、DeepLabV3plus(78.63％)和Segformer(80.17％).在"背景""锯齿状病变"和"腺瘤性息肉"3个类别上,KNet的交并比(IoU)分别为98.91％、74.12％和80.73％,均超越其他模型.KNet在关键性能指标上也表现优异,其中aAcc、mAcc、mDice、mFscore和mRecall分别达到98.59％、91.24％、91.31％、91.31％和91.24％,均优于其他模型.尽管在mPrecision上,91.46％并非最突出,但KNet的整体性能仍领先.在80张外部测试图像的推理测试中,KNet保持了81.53％的mIoU,展现出良好的泛化能力.结论·利用基于KNet混合架构的深度神经网络构建的结直肠息肉内镜图像语义分割模型表现出优异的预测性能,具有成为检测结直肠息肉高效工具的潜力.

目的:构建医院信息工程师绩效评价模型,以解决医院信息工程师绩效评价的科学性和客观性问题.方法:根据医院对信息部门的总体绩效目标要求,遵从定性定量相结合的原则,将绩效目标量化分解为核心素养、技能水平、工作实绩、科研教学和大项任务5项一级评价指标,并细化23项二级指标,采用层次分析法(AHP)的主观赋权法和熵值法的客观赋权法,综合计算确立指标权重系数,构建医院信息工程师绩效评价模型.采用随机抽样法选取2022年联勤保障部队第九〇〇医院的5名在职信息工程师(标记为A、B、C、D和E)进行绩效评价,通过收集其相关数据,使用模型评估计算,对比工程师年度绩效水平确定该评价模型的可行性.结果:经综合测算,5名信息工程师(A、B、C、D和E)的综合评价分数分别为87.46、80.39、60.38、76.33和70.33分,总分排名靠前的工程师A和B在2022年度医院绩效考评中成绩优秀,排名靠后的信息工程师C在2022年度医院绩效考评中评定为称职,均与综合测算评价结果一致.结论:基于AHP与熵值法构建的医院信息工程师绩效评价模型,能够比较客观、真实地评估医院信息工程师的绩效情况,充分调动信息工程师的工作积极性和创造性,推动医院信息工程师绩效的科学性和客观性评价,并能以此支撑医院信息部门考核机制的建立和激励措施的实施,保障医院高质量发展的信息化人才队伍建设要求.

目的 了解我国医院临床医生群体的科研状况及影响因素,探讨高质量发展背景下临床科研人才的规划与建设.方法 选取我国东部、中部、西部8个省/自治区/直辖市,采用分层整群抽样法纳入40家医院,医院类型涵盖省级/市级/县级公立综合医院、公立中医医院、民营医院.调查临床医生开展科研工作的状况,应用二元Logistic回归模型分析临床医生参与科研工作的影响因素,并分析临床医生对科研困难的认知情况.结果 共纳入3 274名临床医生,50.3％的临床医生参与科研工作,91.3％的临床医生有明确的职业发展规划,其中将参与科研工作作为职业发展首要选择的临床医生占47.2％.性别、年龄、技术职称、医院类型、医院级别、对卫生技术人员职称评审实行成果代表作制度的赞同度、职业发展机会和平台可影响临床医生的科研工作参与情况(P＜0.05).临床医生在开展科研工作过程中面临的难题主要是临床业务繁重(占86.9％),其次是缺乏研究团队(占56.4％)、科研与临床脱节(占55.4％).结论 我国临床医生群体有明确的职业发展规划,但科研工作参与度一般,且面临着"临床业务繁重""缺乏研究团队"等限制因素.建议二/三级公立医院要将科技创新作为重点任务,注重发挥科研工作对医疗服务高质量发展的重要支撑作用,持续推进研究型医院建设;公立医院要建立健全科研人才规划,完善科技人才培养、使用、评价和激励机制.

目的:基于深度学习,利用T2加权成像(T2WI)序列的高分辨特性获得宫颈癌淋巴结的结构信息,并预测淋巴结是否转移;利用弥散加权成像(DWI)序列的功能特性,获取淋巴结区域,并预测淋巴结是否转移;综合多模态MRI数据,预测淋巴结是否转移.方法:收集2021年6月至2022年5月年新疆维吾尔自治区人民医院收治的52例宫颈癌患者的多参数MRI影像数据以及病理检查数据作为训练集,另收集2022年6月至2023年5月新疆维吾尔自治区人民医院收治的150例宫颈癌患者多参数MRI影像数据以及病理检查数据作为验证集.训练集52例宫颈癌患者均接受MRI扫描,扫描序列包括T2WI和DWI序列.对训练集52例宫颈癌患者的多参数MRI影像学图像进行非均匀性校正和标准化的预处理后,通过渐进演化空洞卷积对T2WI图像进行分割,在扩大感受野的同时,有效降低空洞对图像丢失的影响;通过基于注意力网络机制的深度学习模型引导网络在预测时更关注淋巴结区域,并为预测结果提供一定程度的解释性;通过多模态协同学习模型实现T2WI和DWI序列在淋巴结性质预测任务之间的经验共享.采用验证集患者的图像资料对基于多模态协同学习模型的淋巴结转移预测模型进行验证.结果:验证集150例患者中良性淋巴结585枚,恶性淋巴结65枚,其良恶性淋巴结在大小(长径、短径)和边界上存在差异,差异有统计学意义(x2=8.437、143.100、104.608,P＜0.05).验证集150例患者中48例患者出现淋巴结转移,基于多模态协同学习模型的淋巴结性质预测模型准确预测出46例患者出现淋巴结转移,准确预测出99例患者未发生淋巴结转移,预测准确率为96.67%.结论:渐进演化空洞卷积结合U-Net框架完成了对T2WI宫颈癌影像的多目标自动分割任务,基于注意力网络机制的深度学习模型完成了动态关注淋巴结区域的任务,多模态协同学习模型有效地避免了特征层融合之后特征空间分布的改变.

目的:构建适用于县级医院的综合能力评价指标体系,为县级医院高质量发展相关政策实施的跟踪评估提供参考依据.方法:采用文献分析法检索政策文件及文献资料,参考"千县工程"的重点任务,基于结构-过程-结果模型筛选初始指标池;采用德尔菲法和层次分析法构建指标体系并计算指标权重.结果:经两轮专家咨询,专家意见基本达成一致.该指标体系包含4个一级指标(服务能力、辐射引领、运营管理、医疗质量)、12个二级指标和34个三级指标.结构指标占总权重36.9％,过程指标占33.6％,结果指标占29.5％.县级医院结构指标中,医防融合、病例组合指数和信息化建设权重最高;县域医共体结构指标中,慢病管理中心、医保管理中心和信息数据中心权重最高,共同构成了整合型医疗服务体系的基础.样本医院采用本指标体系预评,验证了实用性.结论:指标体系适用于评价县级医院综合能力,可为县级医院高质量发展提供基线调查和后期效果评估的量化工具.