目的:通过构建基于深度学习模型的计算机辅助龋病诊断系统，检测根尖X线片图像中恒牙邻面龋，为邻面龋的早期诊断提供参考。方法:选择福建医科大学附属口腔医院口腔颌面外科门诊提供的因正畸需要或无保留价值而拔除的人离体恒前磨牙及磨牙160颗（外观完整或邻面龋洞缘位于釉质牙骨质界之上），拍摄根尖X线片，进行组织学检测并分级（0级：无龋坏；1级：龋坏达釉质外1/2；2级：龋坏达釉质内1/2；3级：龋坏达釉质牙本质界；4级：龋坏达牙本质外1/2；5级：龋坏达牙本质内1/2）。根据组织学分级将160颗离体牙根尖X线片均分为训练集和测试集（各80颗）。由2名评估者参照组织学图像对训练集根尖X线片进行龋坏标记，建立基于深度学习模型的计算机辅助龋病诊断系统。由另2名评估者和计算机辅助龋病诊断系统分别对测试集根尖X线片进行邻面龋诊断。以组织学检测结果作为金标准，通过受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）综合评估肉眼诊断和计算机辅助龋病诊断系统的灵敏度和特异度，利用ROC曲线下面积（areas under the ROC curve，AUC）值比较两种诊断方法的总体诊断准确性。通过查准率-查全率（precision-recall，P-R）曲线综合评估两种诊断方法对龋坏样本的查准查全能力。通过灵敏度（即查全率）、特异度、阳性预测值（positive predictive value，PPV）（即查准率）和阴性预测值（negative predictive value，NPV）及其95%置信区间（confidence interval， CI）进一步比较两种诊断方法的准确性。 结果:对测试集离体牙根尖X线片，肉眼诊断与计算机辅助龋病诊断系统诊断的AUC值分别为0.729（95% CI：0.650~0.808）和0.762（95% CI：0.685~0.839），差异无统计学意义（ P>0.05）。计算机辅助龋病诊断系统与肉眼诊断的特异度、PPV、NPV差异均无统计学意义（ P>0.05）。计算机辅助龋病诊断系统的灵敏度（76.7%）显著大于肉眼诊断（59.3%）（ P<0.05）。肉眼诊断对恒牙邻面1级龋坏的灵敏度（27%）显著小于计算机辅助龋病诊断系统（77%）（ P<0.05）。 结论:与肉眼相比，计算机辅助龋病诊断系统对恒牙邻面釉质龋，尤其是局限于釉质内的早期龋坏更灵敏。本项研究建立的计算机辅助龋病诊断系统诊断准确性与评价者肉眼诊断的准确性相似。

目的:探讨老年上尿路尿路上皮癌手术联合放疗效果和基于机器学习的生存预测的研究。方法:通过监测、流行病学和最终结果的数据库搜集数据。采用倾向性得分匹配两组信息。采用单因素和多因素Cox回归分析比较未放疗与放疗两组上尿路尿路上皮癌特异性生存和总生存。开发6种机器学习模型，建立预测放疗后5年肿瘤特异性生存（CSS）机器学习模型。结果:根据CSS单因素和多因素分析，未接受放疗的肿瘤特异性生存降低[95%置信区间（ CI）：1.151～1.618]，年龄80岁以上（95% CI：1.052～1.278）、单身（95% CI：1.134～2.321）、离异（95% CI：1.255～1.877）、T3～4（95% CI：1.572～2.382）、N2～3分期（95% CI：1.162～1.987），未接受化疗（95% CI：1.108～1.608）、浸润性尿路上皮癌（95% CI：1.082～2.185）和N1（95% CI：1.229～2.282）特异性生存降低。相对于其他5种机器学习模型，极端梯度提升（XGBoost）模型最优，该模型的准确度为0.922，精度为0.923，灵敏度为0.931，F1得分为0.901，曲线下面积（AUC）为0.901。 结论:通过筛选肿瘤特异性生存的相关因素，进一步选出术后放疗生存的最佳的机器学习预测模型。

目的:探索中医药抗糖尿病肾脏病(DKD)的用药规律和作用机制，并通过动物实验验证。方法:收集中医药抗DKD的文献报道，提取方药信息，筛选高置信度和支持度药物组合作为新方，并获取新方的活性成分及作用靶点；从GEO数据库获取DKD相关的数据集GSE30122和GSE30529，联合加权基因共表达网络(WGCNA)和机器学习鉴定新方抗DKD的关键基因(hub genes)，并验证hub genes的表达差异。结果:药物组合"黄芪-丹参-山茱萸"作为新方，涉及靶点1 378个，基于GSE30122和GSE529，进一步获得新方与疾病共同作用靶点19个，作用靶点主要富集于Hippo信号通路、环磷酸鸟苷/蛋白激酶-G信号通路等；最终筛选出2个hub genes：EDNRA和HDAC9。与对照组相比，hub genes在模型组具有更高的表达，且肾组织损伤更甚；经新方干预，治疗组有效降低了hub genes的表达量，且肾组织较模型组改善。结论:"黄芪-丹参-山茱萸"作为新方，可能通过EDNRA和HDAC9，调节Hippo、cGMP-PKG等信号通路抑制肾损伤，进而发挥DKD的治疗作用，为后续治疗DKD的药物开发和临床应用提供理论基础。

目的:使用置信学习识别并检测丙泊酚麻醉临界状态下与意识波动相关的脑功能特征，并用其进行意识状态分类。方法:选择2019年10月至2020年10月在西安交通大学第一附属医院行胸腹部手术的患者29例，年龄18~45岁，BMI 18~26 kg/m 2，ASA分级Ⅰ、Ⅱ级，无神经和精神类疾病或病史。所有患者靶控输注丙泊酚，初始药物浓度设置为1.0 mg/L，并以0.2 mg/L的阶梯增加直到患者失去意识，每次药物浓度增加均以6 min为间隔。同时，给予患者听音按键任务获取其意识状态，并采集患者的脑电图（electroencephalography, EEG）。对采集的EEG进行预处理，依据声音刺激将其分为长为5 s的数据段，基于患者对每个声音刺激反应与否给予每个数据段一个标签（有意识或无意识），将患者在有意识和无意识交替出现的意识状态波动阶段定义为临界状态。提取每个数据段的包括脑电信号功率普特性、信号复杂度、脑区间功能连通性和脑网络特性的110个脑功能特征。使用前向选择方法进行特征筛选。使用置信学习对训练集进行清洗，采用线性判别分析（linear discriminant analysis, LDA）、逻辑回归（logistic regression, LR）和支持向量机（support vector machine, SVM) 3种分类器模型分别计算置信学习前后的意识状态分类正确率。 结果:被置信学习清洗的标签大多位于意识波动的临界状态阶段。置信学习前LDA、LR和SVM分类器模型对意识状态的分类正确率分别为（85.3±3.7）%、（85.3±3.9）%和（85.3±3.8）%，置信学习后的分类正确率分别为（93.5±2.0）%、（92.9±1.8）%和（93.3±1.0）%，相比于置信学习前平均增长了7.93%。原本显示为无意识状态（对声音刺激无反应）而被置信学习重新标记为有意识状态的数据段上的α占比-顶后区、PLI-δ-额顶和聚类系数-δ这三类特征与稳定无意识数据段差异有统计学意义（ P<0.001），而与稳定有意识数据段差异无统计学意义（ P>0.05）。尽管快慢波-α-额区、排列熵-θ-额区、排列熵-θ-中央和α占比-额区上在不确定意识与稳定有意识状态和稳定无意识状态差异均有统计学意义（ P< 0.001），但和稳定的无意识相比，这些数据明显更加接近于稳定的有意识状态。 结论:使用置信学习可以有效提高临界状态下不同意识水平的分类结果，为更精确的术中意识监测提供方法学支持。

胜任力导向的医学教育(competency-based medical education，CBME)是医学教育改革的发展趋势，但是在实施层面仍然存在问题。本文以急诊医学为例、以置信职业行为(entrustable professional activities，EPA)为基础，构建了胜任力导向的急诊住院医师培训课程。该培训课程以信任决定为核心，参考美国医学教育专家David E Kern提出的课程开发六步法，从评估课程可行性和目标学员需求出发，筛选急诊专业核心EPA，确定教学目的及具体教学目标，基于知识、技能和态度选择合适的教学策略和评估方法，通过学习档案电子化、定期反馈和授权认证等确保课程实施并从课程和学员两方面评估教学效果等。本文详细阐述了该课程的准备和实施过程，以弥合住院医师抽象的胜任力能力评估与真实的临床工作之间的裂隙，提供了基于EPA的急诊住院医师规范化培训课程设计的具体模板。

目的:利用人工智能深度学习技术预测医师资格考试试题的难度，准确控制试卷难度。方法:利用构建属性模型与语义模型进行试题难度的预估，并将预估结果和专家预估结果与实测难度分别进行相关分析和重复测量方差分析，以评价采用模型进行医学试题难度预估的可行性和有效性。结果:对于某年整卷试题难度预估，属性模型预估结果与实测难度的皮尔森相关系数为0.266，略低于专家预估难度与实测难度的相关系数0.356，2个系数置信区间有交叉，差异无统计学意义( P>0.05)；语义模型预估结果与实测难度的皮尔森相关系数为0.512，高于专家预估难度与实测难度的相关系数0.356，2个系数置信区间无交叉，差异具有统计学意义( P<0.05)。重复测量方差分析发现，仅语义模型预估难度与实测难度的差异无统计学意义( P>0.05)。 结论:使用语义模型预估的试题难度比专家预估的难度更接近实测难度，可以尝试将该方法在考前应用于试题难度预估，结合专家预估的结果共同指导组卷，从而更加客观、准确地把握试卷难度。

目的:应用增强现实技术（augmented reality，AR）对提高心脏磁共振（magnetic resonance，MR）教学质量的作用评价。方法:前瞻性纳入2019年9月至2022年1月在同济大学附属同济医院接受住院医师规范化培训的同济大学2018级和2019级医学影像专业的研究生共36名为研究对象，按照随机号码表抽取样本的方法分为试验组和对照组，每组18名。在心脏磁共振教学中，试验组在传统电子课件授课模式基础上结合AR技术，对照组采用传统的电子课件授课方式。教学结束后，对两组学生开展理论考试、实践考试及满意度调查，以评价AR技术在心脏磁共振教学中的作用。使用SPSS Statistics 24分析软件，对两组学生的理论考试成绩、实践考试成绩及满意度调查结果进行探索性分析、均值比较（独立样本 t检验）等，所有统计分析均在95%置信水平下进行。 结果:试验组和对照组学生理论考试成绩分别为（87.56±5.07）分和（75.22±4.04）分，两组比较差异有统计学意义（ t=10.36， P<0.001）。试验组和对照组学生在基本概念及技术特点、心脏MR正常解剖及血流动力学、心脏基本病变及MR表现3部分知识点的分数分别为（15.72±2.08）分、（27.00±2.09）分、（44.83±2.60）分和（13.28±1.74）分、（21.89±1.78）分、（40.06±2.67）分，两组学生实践考试成绩分别为（80.83±7.33）分和（71.11±6.98）分，两组比较差异有统计学意义（ t=35.00， P<0.001）。在满意度调查问卷中，试验组学生在学习动力、课堂气氛、课程教学作用、重点难点掌握和考试安排5个方面得分均高于对照组，两组比较差异有统计学意义（均 P<0.05）。 结论:心脏磁共振教学中应用AR技术取得了良好教学效果，提高了学生对心脏疾病的诊断及鉴别诊断能力，提升了教学效果和质量。

住院医师规范化培训强调胜任力导向的医学教育，但是现有的医师胜任力框架在临床教学中存在诸多缺陷，阻碍了其在住院医师规范化培训中的实施。置信职业行为是以教师和住院医师熟悉的临床关键行为为载体，在日常工作环境下对住院医师的综合能力进行评价。置信职业行为具备明确的阶梯式培训目标，有助于住院医师调控时间进行自主学习，规范住院医师的职业行为。通过置信职业行为与胜任力之间的对应关系，可以反推出住院医师的胜任力情况，能够有的放矢地反馈和指导。本文初步探讨了置信职业行为和住院医师胜任力之间的关系，为住院医师规范化培训提供新的评价模式，更好地达到反映住院医师胜任力的目的。

目的:系统整合颅内肿瘤患者非正式照顾者的体验和感受。方法:计算机检索PubMed、Web of Science、CNKI、万方数据库、中国生物医学数据库和维普中文期刊数据库中有关颅内肿瘤患者家庭非正式照顾者的真实体验和内心需求的质性研究。检索时间自数据库建立至2021年5月31日。筛选和分析后，采用澳大利亚Joanna Briggs Institute（JBI）卫生保健中心针对质性研究的质量评价标准（2017）对文献进行评价并将结果进行Meta整合。结果:纳入符合标准的文献14篇，共提炼出48个完整的研究主题，归纳组合形成3个综合的Meta整合结果和4个新的类别，3个Meta整合结果分别是照顾者经历了从确诊初期的震惊、悲伤、难以置信到心存希望，开始承担责任，学习成为照顾者的心理情感转变；照顾者的家庭角色和生活环境发生变化，影响照顾者的生活质量；照顾者缺乏信息和照顾经验，缺乏社会支持。结论:颅内肿瘤患者非正式照顾者的生活质量和家庭功能的改变等问题应引起关注，社会及医疗工作者应结合我国文化背景，对这一特殊人群面对的困境和挑战制定有效干预策略和相关卫生政策。

目的:探讨不同年龄近视眼和近视散光人群的低阶像差和高阶像差的分布规律。方法:横断面研究。连续收集2013年1月至2017年7月于天津市眼科医院屈光手术中心进行像差检查的近视眼和近视散光人群资料，均取其右眼数据用于分析。所有受试者进行Wavescan波前像差仪、裂隙灯显微镜、主觉验光和最佳矫正视力（BCVA）检查。每例受试者检查结果数据为32项，包括受试者年龄、BCVA、低阶像差（球镜度数、柱镜度数和散光轴位）以及高阶像差（3~6阶像差的Zernike多项式系数及其均方根）。将年龄分为5个值域，其他特征分为3个值域，采用关联规则挖掘中的频繁模式增长算法进行机器学习，分别用置信度和支持度来表示年龄与不同特征关联规则的真实性和频率。结果:最终纳入1 507例受试者，其中男性694例，女性813例；年龄为（23.28±5.45）岁。高阶像差在年龄从低到高的人群中呈现降低的趋势，最低值出现在25~30岁人群［3阶像差均方根（低均方根的置信度为47.74%）、4阶像差均方根（低均方根的置信度为86.01%）和三叶草像差（ x和 y轴方向低均方根的置信度分别为56.38%和73.25%）］和30~35岁［初级球差（低像差的置信度为56.10%）和垂直彗差（像差的置信度为56.91%）］，然后又随年龄段增大。顺规散光随人群年龄段增大逐渐减少，而逆规和斜轴散光则逐渐增多（顺规散光的置信度在由低到高的年龄段人群中分别为88.66%、84.71%、81.07%、79.67%和66.35%，呈降低趋势，而逆规和斜轴散光逐渐增加）。 结论:随着年龄的增长，人群中顺规散光减少，逆规散光增加；25~35岁人群的高阶像差最低。