目的:通过生物信息学方法,揭示肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的异质性,探讨铁死亡相关基因与HCC肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)的关系,并构建基于铁死亡相关基因的预后模型,为预防HCC患者复发提供新的思路.方法:基于TCGA数据库和NODE数据库,利用非负矩阵分解聚类分析鉴定分子亚型,通过ESTIMATE算法和CIBERSORT算法用于构建免疫评分,利用Cox回归进行拟合风险评估模型并计算风险得分,并基于风险得分及临床信息构建列线图,利用体外实验验证mRNA的表达水平.结果:HCC的异质性体现为两种不同铁死亡相关的免疫分子亚型,其免疫评分差异显著(P＜0.001).筛选出G6PD、KIF20A、RRM2和TXN四个最佳候选铁死亡相关基因,并进行拟合构建风险评估模型,列线图对HCC患者的复发具有良好的预测能力.体外实验提示四个最佳候选基因均在人肝癌细胞表达水平增高(P＜0.05).结论:HCC可分为两种分子亚型,分子亚型与HCC的复发有关,铁死亡在TME中可能起着关键作用.四个铁死亡相关基因可能是预防HCC复发的潜在因素,预后模型对HCC复发有一定的预测价值.

背景 门急诊服务敏感疾病(ACSCs)指通过及时有效的门急诊服务可以避免住院的疾病.随着全球对提升医疗卫生服务质量与效率的日渐关注,深入了解ACSCs的发生发展和研究动态至关重要.目的 分析近 30 年ACSCs研究领域的热点、前沿与趋势.方法 2023 年 3 月,检索并分析Web of Science数据库中与ACSCs相关的英文文献,使用CiteSpace 6.1.R6 信息可视化软件进行数据汇总和分析,包括发表年份、作者、研究机构、关键词和参考文献.时间跨度设置为"1992-2023 年",时间分区设置为 5 年.网络节点关联强度选择"Cosine"算法.根据分析主题,选择"Author""Institution""Keyword"作为节点进行可视化分析,分别得到作者、机构、关键词共现的知识图谱.结果 初检获得文献 1 701 篇,经CiteSpace识别后,最终纳入分析 1 698 篇.近年来关注ACSCs的研究数量总体呈现上升趋势,发文量排名前 3 位的机构分别是哈佛大学[81 篇(4.77%)]、加利福尼亚大学[63 篇(3.71%)]及密歇根大学[47 篇(2.77%)].关键词聚类图谱得到"nursing home""public health""primary care""integrated care""impact""potentially avoidable hospitalizations""management""performance"8 个聚类主题.引文分析显示,ACSCs领域高被引研究重点聚焦于可避免住院的现状与影响因素、可避免住院与医疗卫生服务的关系、减少可避免住院的措施三方面.结论 近 30 年,ACSCs领域的研究迅速发展,目前已被世界主要发达国家广泛用于评估和改进医疗卫生服务.然而,研究者和机构之间缺乏跨区域合作,研究热点随时间演进不断变化,主题涵盖ACSCs及门急诊服务敏感疾病住院(ACSH)的研究意义与政策含义、影响因素、实践应用和政策启示四大类.国内对这些关键领域的探讨不足,未来需给予更多关注.

目的:通过总结中医优势病种支付方式改革的实践经验,分析共性问题并提出对策,为进一步完善各地区试点方案并探索适合中医药特征的医疗保险支付方式提供科学依据.方法:聚焦中医优势病种及支付方式改革的实践进展、共性病种、服务类型3个维度,对资料进行整理和分析.结果:研究发现各地探索的中医药支付方式包括中医优势病种付费、单独设立中医DRG分组、设置中医院差异化调节系数三类.改革方案以扩展按病种付费范围、单病种付费、按疗效价值付费三类为主.改革成效主要体现在中医价值得到认可、医院获得支持、患者受益三方面.共性病种主要包括骨伤类、痹病及肛肠类疾病.服务类型以住院为主,部分地区拓展至门诊和日间治疗.结论:当前中医优势病种支付主要存在改革与服务范围局限、中西医编码体系及病案填写不够规范、绩效激励配套不足、费用测算不尽合理等问题.建议提出探索"住院—门诊—居家"整合型中医优势病种服务模式、形成中医病种管理范式、补偿短期政策性亏损并调整价格、利用大数据和人工智能优化算法并科学制定临床路径标准等对策建议.

目的:在单细胞水平上探究与银屑病致病相关的潜在生物标志物和细胞间的异质性水平。方法:对银屑病皮肤活检组织的单细胞测序数据进行质控、降维聚类及细胞亚群注释，以及对细胞类群进行差异基因(differentially expressed genes，DEGs)、细胞通讯及拟时序分析，并构建TFs-miRNA-hub基因调控网络。结果:基于多算法共鉴定出6个共同交集的hub基因，分别为 SPRR2A、 SPRR2D、 IL7R、 IL1RN、 IER3、 LCN2。KEGG显示其主要涉及NF-κB信号通路、TNF信号通路、MAPK信号通路等。在内皮细胞、成纤维细胞以及免疫细胞如朗格汉斯细胞、CD8 + T细胞、M1巨噬细胞、静息T细胞里 SPRRs基因表达量均显著上调，IL7R则主要在多种免疫细胞中过表达。成纤维细胞、树突状细胞、Treg细胞和CD8 + T细胞在银屑病皮损的含量显著增多( P＝0.023、 P＝0.007、 P＝0.046、 P＝0.028)。皮损组内细胞间的相互作用数量、强度和通路富集程度的活跃性均高于对照组，Treg细胞、CD8 + T细胞以及静息T细胞仅在银屑病组内与其他细胞有交互作用。拟时序分析显示免疫细胞主要分布在轨迹早期，单核细胞全程参与并在轨迹后期表达增加。除 IL7R的表达量随着拟时序变化而减少外，其余hub基因的表达量均一直增加。预测转录因子 NFKB1同时参与hub基因 SPRR2A、 IL1RN、 IL7R和 IER3的调控。 结论:SPRRs基因和 IL7R的过度表达以及多种免疫细胞如Treg细胞、CD8 + T细胞、静息T细胞以及单核细胞的交互作用可能通过MAPK和NF-κB途径参与银屑病的关键致病过程。本研究结果可为进一步研究银屑病的致病机制奠定理论依据。

目的:以“超声在麻醉、疼痛和重症医学中的应用”课程为例，构建临床医学专业课程学习者画像模型。方法:梳理临床医学专业课程学习者画像模型构建框架及流程，对多来源学习者数据进行收集及预处理。利用Python 3.9编程语言进行统计分析、自然语言处理、聚类分析，并以可视化技术呈现，构建机器学习预测模型并评估模型预测效能。结果:从学习背景、兴趣偏好和行为效果3个维度构建临床医学专业课程学习者画像模型。学习背景画像揭示了学习者基本信息、认知基础和学习动机。兴趣偏好画像分析了学习目的与其他选课信息，根据内容关注程度、学习效果影响因素识别出3类不同的学习者群体。行为效果画像通过构建4种机器学习算法预测模型实现了对课程考试成绩的分类预测，结果显示朴素贝叶斯算法效果最佳，准确率为0.80、F1分数为0.79，受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.79（ P=0.035），与其他算法差异有统计学意义。 结论:本研究构建了临床医学专业课程学习者画像模型并开展实证研究，画像结果对教学内容、教学方式与教学团队、学习效果预测提供了指导建议。

目的:设计一款电子鼻，用于检测与识别膀胱癌尿液中的挥发性有机化合物（VOCs）标志物气体。方法:选取异丙醇、乙苯、乙酸和氨气作为目标气体，由8款金属氧化物气体传感器构建传感器阵列进行测试收集实验数据，并对不同特征归一化处理。通过递归特征消除（RFE）筛选出最佳特征子集，进一步引入主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）降低数据维度便于可视化分析。此外，结合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K最近邻（KNN）3种机器学习算法进行模型训练和验证。结果:特征数为12时，模型分类的准确率最高，特征子集由5个差值、5个灵敏度和2个积分组成，同时将数据降至12维；仅PCA无法区分4种气体，LDA分类效果明显好于PCA，除异丙醇与乙酸有小部分重叠区域，能够将乙苯、氨气很好地与前二者区分开，且样本点聚集在一起，聚类效果也更佳。SVM、RF和KNN的预测准确率分别为0.85、0.56、0.79，经过模型验证，PCA＋SVM、LDA＋RF和LDA＋KNN的分类准确率分别为0.97、0.94、0.97。结论:设计了一款电子鼻，能够用于检测与识别膀胱癌尿液VOCs标志物气体。

目的:探索一种利用医疗大数据算法筛选临床数据库中能够用于评估老年肺炎患者预后的核心指标。方法:基于首都医科大学附属北京朝阳医院医联体朝阳急诊病房临床数据库，应用大数据检索技术，以数据库中老年肺炎患者为研究对象，根据出院时预后将患者分为死亡组和存活组。收集患者的一般资料，包括性别、年龄、血气、实验室指标集合数据，使用计算机语言Python批量计算出影响老年肺炎患者死亡的关键指标，并采用Logistic回归分析实验室指标与患者预后的相关性；绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线），分析本研究使用的筛选方法对患者预后的预测价值。结果:最终入选265例患者，死亡64例，存活201例。取每例患者入院首次检测指标的数据，最终从472项指标中筛选出23项差异有统计学意义的关键指标，包括：血常规指标7项、血气指标3项、肿瘤标志物指标3项、凝血功能相关指标4项、营养及器官功能相关指标6项。①肺炎死亡患者血气关键指标：51.6%（33例）的患者Cl -浓度为97～111 mmol/L，81.2%（52例）的患者血乳酸（Lac）为0.5～2.5 mmol/L，87.5%（56例）的患者H +浓度为0～46 mmol/L。②肺炎死亡患者血常规关键指标：46.9%（30例）的患者血红蛋白（Hb）为80～109 g/L，67.2%（43例）的患者血中嗜酸粒细胞比例（EOS%）为0.000～0.009，51.6%（33例）的患者血中淋巴细胞比例（LYM%）为0.00～0.09，50.0%（32例）的患者血中红细胞计数（RBC）为（3.0～3.9）×10 12/L，54.7%（35例）的患者血中白细胞计数（WBC）为（0.0～9.9）×10 9/L，48.4%（31例）的患者血中红细胞分布宽度变异系数（RDW-CV）为10.0%～14.9%，48.4%（31例）的患者血中C-反应蛋白（CRP）为0.0～49.9 mg/L。③肺炎死亡患者肿瘤标志物关键指标：76.6%（49例）的患者血游离前列腺特异抗原/总前列腺特异抗原（FPSA/TPSA）为阴性（比值为0），92.2%（59例）的患者细胞角蛋白19片段（CYFRA21-1）为0.0～11.0 μg/L，75.0%（48例）的患者糖类抗原125（CA125）为0～104 kU/L。④肺炎死亡患者凝血功能关键指标：68.8%（44例）的患者活化部分凝血活酶时间（APTT）为57～96 s，73.4%（47例）的患者D-二聚体为0～6 mg/L，93.8%（60例）的患者凝血酶时间（TT）为14～22 s，89.1%（57例）的患者二磷酸腺苷（ADP）的抑制率为0%～53%。⑤肺炎死亡患者营养及器官功能关键指标：92.2%（59例）的患者B型脑钠肽（BNP）为0，46.9%（30例）的患者前白蛋白（PA）为71～140 mg/L，90.6%（58例）的患者尿酸（UA）为21～41 μmol/L，75.0%（48例）的患者白蛋白（Alb）为10～20 g/L，93.5%（60例）患者白蛋白/球蛋白比值（A/G比值）为0～0.9，84.4%（54例）的患者乳酸脱氢酶（LDH）为0～6.68 μmol/L·s -1·L -1。⑥ Logistic回归和ROC曲线分析：Logistic回归分析表明，PA和Lac是影响患者预后的因素，PA可使死亡风险降低0.9%，Lac可使死亡风险增加69.4%；实验室指标与患者死亡预测模型预测效果的ROC曲线下面积（AUC）＝0.80，说明本研究使用的筛选方法效果较好，通过本研究模型能较好地预测老年肺炎患者预后。 结论:运用大数据技术可从急诊病房临床数据库中筛选出23项用于评估老年肺炎患者预后的核心指标，为临床评估老年肺炎患者预后提供了新的角度和方法。

目的:探讨急性小脑梗死患者认知功能的改变及其与大脑结构网络的关系。方法:选择南京医科大学附属脑科医院神经内科自2016年7月至2019年10月收治的36例小脑后叶梗死患者作为小脑梗死组；选择同期门诊体检以及年龄、性别和受教育年限与小脑梗死组患者相匹配的30例健康对照者作为对照组。对2组受试者进行神经认知和行为学测试以评估其认知功能以及进行MRI扫描获得弥散张量成像(DTI)数据，并采用确定性纤维追踪算法以及图形理论获得受试者大脑结构网络拓扑特征参数。比较2组间临床资料、大脑结构网络拓扑特征参数的差异，并采用相关性分析评估小脑梗死组患者大脑结构网络拓扑特征参数与认知功能的相关性。结果:与对照组比较，小脑梗死组患者的简易精神状态检查量表(MMSE)、蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评分降低，听觉词语学习测试(RAVLT)、数字广度测试(DST)、画钟测试(CDT)评分及Berg平衡量表(BBS)评分均降低，连线测验(TMT)-A、TMT-B用时增加，差异均有统计学意义( P<0.05)。与对照组比较，小脑梗死组患者脑网络全局效率(Eglob)和局部效率(Eloc)降低，聚类系数(Cp)和最短路径长度(Lp)增加，差异均有统计学意义( P<0.05)。与对照组比较，小脑梗死组患者14个脑区[左侧、右侧的内侧和旁扣带脑回(DCG)，左侧岛盖部额下回(IFGoperc)，左侧、右侧的补充运动区(SMA)，左侧、右侧的楔前叶(PCUN)，左侧眶部额下回(ORBinf)，左侧颞极颞上回(TPOsup)，左侧颞极颞中回(TPOmid)，左侧顶下缘角回(IPL)，左侧、右侧后扣带回(PCG)，左侧三角部额下回(IFGtriang)]的区域效率降低，差异均有统计学意义( P<0.05)。小脑梗死组患者的MoCA评分与脑网络Lp呈负相关关系( P<0.05)，与Eglob及右侧DCG、左侧DCG、右侧PCG区域效率均呈正相关关系( P<0.05)；小脑梗死组患者的RAVLT评分与Eglob呈正相关关系( P<0.05)，TMT-A用时与左侧DCG区域效率呈负相关关系( P<0.05)；TMT-B用时与右侧DCG、右侧PCUN、左侧DCG区域效率呈负相关关系( P<0.05)，但是与Lp呈正相关关系( P<0.05)。 结论:急性小脑梗死患者存在记忆、执行能力、视空间及注意力认知障碍，同时双侧PCUN、PCG、DCG和额颞叶信息传递效率降低，其中右侧PCG、双侧DCG以及右侧PCUN的异常改变可能在其认知功能障碍的形成中起关键作用。

目的:基于数据挖掘探讨大椎主治优势病症与配伍规律。方法:检索2012年1月1日－2022年8月15日中国知识资源总库（CNKI）、中国学术期刊数据库（万方数据）、中文科技期刊数据库（重庆维普）、中国生物医学文献数据库（CBM）和PubＭed发表的大椎相关文献，归纳其主治病症和腧穴配伍，采用Gephi 0.9.5软件进行复杂网络分析，对比大椎单穴和配伍主治优势病症；采用SPSS Modeler 18.0软件，基于Apriori算法对腧穴组合进行关联规则分析；采用SPSS Statistics 26.0软件对高频腧穴进行聚类分析。结果:纳入文献722篇，涉及处方732首，单穴主治优势病症为颈椎病、痤疮、和感冒；配伍主治优势病症为颈椎病、变应性鼻炎、缺血性卒中后遗症等14类；经脉配伍以足太阳膀胱经为首，阳经频次高于阴经；腧穴配伍以下合穴、背俞穴、八会穴等特定穴为主，高频腧穴有肺俞、百会、风池、足三里等33个穴，得到4系8类大椎配伍组合。结论:大椎广泛应用于内科病症，长于呼吸系统疾病、神经系统疾病及椎动脉型颈椎病，倾向于特定穴多重配伍与聚类组合灵活运用。

目的:研究基于聚类的多Atlas分割方法对正常组织感兴趣区分割的改善，以达到更好的危及器官的勾画效果。方法:选取2019—2020年浙江省肿瘤医院已完成治疗的100例宫颈癌患者的CT图像作为Atlas图谱库。按照危及器官（膀胱、直肠和外轮廓）的体积特征参数作为测度，利用k均值聚类（k-means）算法将Atlas图谱库划分成若干子集。将待分割图像匹配到相对应的图谱库中进行多Atlas分割。使用相似性系数（DSC）对分割结果进行评价分析。结果:以30例患者作为测试组，比较了不同聚类方法所生成的子图谱库对图像分割结果的改进。相较于一般多Atlas分割，聚类多Atlas分割方法能显著提高膀胱（DSC为0.83±0.09∶0.69±0.15， P<0.001和直肠（DSC为0.7±0.07∶0.56±0.16， P<0.001）的分割准确性，但左、右双侧股骨头（0.92±0.04、0.91±0.02）和骨髓（0.91±0.06）的差异无统计学意义。并且聚类多Atlas分割方法平均分割时间短于一般多Atlas分割方法（2.7∶6.3 min）。 结论:聚类多Atlas分割方法不但会减少与待分割图像配准的Atlas图像个数，而且预期能提高分割效果，并获得较高的准确率。