目的 探讨基于数字化管理门静脉高压多学科会诊及管理平台的构建及具体实施策略.方法 基于数字化管理门静脉高压多学科会诊及管理平台系统通过整合数字识别、数据清洗、结构化处理和人工智能算法等先进技术,构建了一个全面的疾病管理平台.详细阐述了系统的模块设计、应用流程及团队协作机制,展示了如何通过多维数据分析和个性化随访支持,满足门静脉高压患者的多样化和多层次的随访需求.结果 应用数字化新技术构建的管理平台,在多学科精准评估的基础上,个性化定制方案并进行长期动态管理,共纳入428名随访需求患者,依从性提高到了 94％,复诊率达到了 78％,患者满意度达到100％.同时,显著提升了临床与科研团队的工作效率和动力,该项目框架还促成了多个项目、多次获得市级奖项等,促进了相关医学学科的发展和人才培养.结论 通过管理平台的应用,有效地强化了门静脉高压患者的综合管理,提升了患者的就医体验,提高了医疗质量和安全,推动了临床科研工作的开展,带教和培养了一批专业人才,为未来的医疗服务模式创新提供了实证基础和技术支持.

目的 对法医人类学遗骸识别研究领域的文献进行计量学分析,描述当前的研究现状并预测未来的研究热点.方法 基于Web of Science信息服务平台(以下简称"WoS")中核心数据库(Web of Science Core Collection,WoSCC)检索和提取的数据,分析1991—2022年遗骸识别研究的发展趋势和主题变化.运用python 3.9.2和Gephi 0.10对法医人类学遗骸识别相关研究的发文趋势、国家(地区)、机构、作者和主题进行网络可视化分析.结果 获得法医人类学遗骸识别相关英文文献873篇.发表文献数量最多的期刊是Forensic Science International(164篇),发文最多的国家(地区)是中国(90篇),Katholieke Univ Leuven(荷兰,21篇)是发表英文文献最多的机构.主题分析结果显示,人类遗骸研究的热点是遗骸的性别鉴定和年龄推断,并且常用的遗骸是牙齿.结论 法医人类学遗骸识别研究领域的发文量具有明显的阶段性,然而,国际合作与国内合作的范围尚显局限.传统的遗骸识别主要依赖于骨盆、颅骨和牙齿等关键部位.未来的研究热点将聚焦于利用机器学习和深度学习技术,对多种骨骼遗骸进行更为精准和高效的鉴定.

随着促排卵技术和辅助生殖技术的发展,多胎妊娠率逐年升高.双胎之一胎死宫内(single intrauterine fetal death,sIUFD)是单绒毛膜双胎妊娠中晚期的严重并发症.一胎死亡后,存活胎神经系统受损是影响新生儿及婴幼儿远期预后的重要因素,严重影响人口质量.研究存活胎神经系统受损的机制及有效地监测存活胎可能发生的脑损伤,对预防严重脑损伤并发症至关重要,也是妊娠期管理和分娩时机选择的重要依据.通过识别sIUFD存活胎神经损伤的相关危险因素,采取合适的监测手段和宫内治疗,制定相应的分娩方案,以减少存活胎不良神经结局的发生.

目的 基于电子鼻技术探讨慢性萎缩性胃炎(CAG)湿热证患者口腔呼气气味图谱特征及识别效果.方法 招募慢性胃炎患者,其中CAG湿热证组60例、CAG非湿热证组50例、慢性非萎缩性胃炎(CNAG)湿热证组60例、CNAG非湿热证组50例,同时将健康志愿者30例设为健康对照组.随机选取CAG湿热证组中10例和CAG非湿热证组50例组成CAG组,选取CNAG湿热证组10例和CNAG非湿热证组50例组成CNAG组.除健康对照组外,其余各组患者进行幽门螺杆菌(Hp)检测;运用电子鼻(GISXM-MQWA01)采集所有受试者口腔呼气气味绘制图谱,对健康对照组与CAG组、CNAG组受试者,CAG湿热证组、CAG非湿热证与CNAG湿热证口腔气味图谱各响应曲线(包括曲线A、B、C、D、E、F、G、H、I、J)振幅、斜率进行比较.运用改良Transformer模型对气味图谱特征进行分类,并采用混淆矩阵方法对分类模型进行评估,指标包括准确率、ROC曲线下面积(AUC)等.结果 CAG湿热证组Hp阳性率为80.00％(48/60),CAG非湿热证组为62.00％(31/50),CNAG湿热证组为46.67％(28/60),CNAG非湿热证组为42.00％(21/50),CAG湿热组与CAG非湿热组Hp阳性率比较差异有统计学意义(P＜0.05).CAG组气味图谱的响应曲线A、B、C、D、F、G、I振幅及A、F的斜率均低于健康对照组,曲线E振幅及斜率高于健康对照组和CNAG组(P＜0.05或P＜0.01);CNAG组的图谱响应曲线A、B、C、D、F、G、I振幅及A、D、F斜率低于健康对照组(P＜0.05或P＜0.01).CAG湿热证组气味图谱响应曲线D振幅及J斜率高于CNAG湿热证组,曲线F振幅低于CAG非湿热证组,曲线H振幅及A、H、J斜率高于CAG非湿热证组(P＜0.05).CAG组与健康对照组组间气味图谱识别模型的识别准确率达77.78％,AUC=0.88;CAG组与CNAG组的识别准确率达69.44％,AUC=0.61;CAG湿热证组与CAG非湿热证组识别准确率可达75.8％,AUC=0.70.结论 电子鼻技术能对CAG湿热证患者的口腔呼气气味作出较为准确的识别,曲线F振幅降低,曲线H振幅及A、H、J斜率升高可能是其气味图谱特征.

目的 采用近红外高光谱成像技术(HSI)鉴别四裂红景天和长鞭红景天.方法 采集935～1720 nm长鞭红景天和四裂红景天的高光谱图像信息.采用主成分分析法(PCA)和正交-偏最小二乘判别分析法(OPLS-DA)进行分类判别.结果 OPLS-DA比PCA分析具有更好的分类性能,HSI和OPLS-DA分析结合可准确识别两种红景天.结论 所用方法可快速、无损地鉴别长鞭红景天和四裂红景天,为红景天的品种鉴定、质量控制和评估提供了参考.

目的 探究精神障碍者暴力攻击行为与其情绪之间的联系,评价表情分析技术在监管场所内精神障碍者暴力风险评估中的应用价值,为暴力风险评估提供参考依据.方法 选取39例监管场所男性精神障碍者,采用修改版外显攻击行为量表,暴力历史、临床、风险评估量表中文版,阳性与阴性症状量表和简明精神病量表,评估受试者的暴力风险、认知功能、精神症状及严重程度,对受试者进行情绪唤醒并记录唤醒前、唤醒后及唤醒过程中的情绪及表情动作单元强度,采用单因素重复测量方差分析比较唤醒前、唤醒后及唤醒过程中的情绪和表情动作单元强度差异,并采用Pearson相关分析计算7种基础情绪表情强度与评估量表评分间的相关性.结果 受试者的悲伤、惊奇和惧怕3种情绪在不同时间段强度差异具有统计学意义(P<0.05),左内侧眉毛提起动作单元强度在诱发情绪前后强度差异具有统计学意义(P<0.05),愤怒情绪强度在整个研究过程中均与修改版外显攻击行为量表评分呈正相关(P<0.05).结论 眉毛提起、眼睑收紧、上眼睑提起等眼部动作单元可以作为识别暴力攻击行为相关的负性情绪(如悲伤、愤怒)的有效动作单元,表情分析技术可作为辅助手段应用于监管场所内精神障碍者的潜在暴力风险评估.

目的 探究影响医联体成员信息共享行为的因素,为促进信息共享工作提供理论参考.方法 采用问卷调查对医联体成员医院工作人员信息共享行为进行调研.以问卷所得的数据为样本,基于TOE理论构建技术、组织、环境3个维度共8个影响因素的组态效应理论框架,通过模糊集定性比较分析方法对影响医联体成员信息共享行为的因素进行组态分析.结果 得出3条促进医联体诊疗信息共享行为的组态路径,识别出政府支持、公民需求为必要条件,行业环境为核心条件.结论 政府体制支持对医联体成员信息共享决策至关重要,民众医疗数据共享服务需求是医联体成员信息共享行为的重要动力,医务人员的认同与配合是医联体成员信息共享行为的内在保障.

目的 为了实时监测医疗器械设备异常状态,以便及时预警和应对设备异常情况,确保医疗器械的安全运行,提出基于自编码器的医疗器械设备异常状态预警方法.方法 以某医院2022年8月起因故障停用的10台心电图监护仪为研究对象,使用数据恢复设备连接到心电图监护仪的内部存储器,恢复和提取器械因故停用点的前1 min的全部特征数据,具体包括:信号质量和设备状态.利用多元状态估计技术构建医疗器械设备健康状态评估模型,通过对比各参数的贡献率,确定引发设备异常的关键参数.基于这些关键参数构建自编码器预警模型,将异常状态参数输入模型进行归一化处理,并计算参数误差平均值与基准值的偏差.当误差平均值偏离基准值超过60％时,触发预警机制.结果 经过实验,该方法可以在3 s内准确检测出198个异常样本,证实了该预警方法能够在短时间内准确检测出异常样本.同时,为进一步分析该医疗器械设备的具体故障原因,运用3种方法分别对设备各个故障原因进行识别与定位,以贡献率为衡量标准,并与实际贡献率进行对比分析,该方法贡献率与实际贡献率数值较为接近,可以全面预测引起医疗器械设备异常情况.结论 基于自编码器的医疗器械设备异常状态的预警方法具有高度的精确性和先导性,为实时监测和预警医疗器械设备异常状态提供了有效的技术手段,有助于提升医疗器械的安全性和可靠性.

自身免疫性风湿病(autoimmune rheumatic diseases,ARDs)是一类由于机体免疫系统异常活化,引起由抗原抗体复合物介导的炎症反应,造成多系统损害的全身性疾病.心血管系统常受累及,长期的炎症反应引起心肌纤维化和心肌重构,导致患者预后不良.影像学检查可为ARDs患者心脏受累提供可靠依据,心脏磁共振特征追踪(cardiac magnetic resonance feature tracking,CMR-FT)技术能够定量评估心肌应变,在识别心肌损害、评估严重程度及预后方面具有重要临床价值.本文阐述了CMR-FT技术的原理以及在评估各类ARDs患者心血管受累中的应用价值,并对现有研究的进展、局限性以及未来的改进措施进行总结,旨在将CMR-FT技术投入临床实际应用中,为ARDs患者提供更可靠的影像检查.

前列腺癌(prostate cancer,PCa)是全球男性中患病最多、致死率第二高的癌症.PCa神经微环境与肿瘤进展、手术根治程度及术后复发密切相关,但具体机制尚不明确.神经微环境中的神经密度(neural density,ND)、神经周围侵袭(perineural invasion,PNI)以及神经内分泌特征(neuroendocrine features,NEF)与TMPRSS2 ERG基因、单胺氧化酶A(monoamine oxidase A,MAOA)、核因子κB,神经营养因子以及神经肽Y(neuropeptide Y,NPY)等的表达密切相关.挖掘与该基因组学及蛋白组学相关的影像标志物可以早期识别PCa神经微环境从而影响临床诊疗方案.基于多参数磁共振成像(multiparameter magnetic resonance imaging,mp-MRI)影像组学特征可以识别PNI及NEF的潜在影像标志物.基于磁粒子成像技术(magnetic particle imaging,MPI)、深度神经网络(deep neural network,DNN)图像分类模型可以进行神经可视化.新兴神经影像技术弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)、扩散频谱成像(diffusion spectrum imaging,DSI)、神经突定向扩散与密度成像(neurite orientation dispersion and density imaging,NODDI)以及基于吩噁嗪的近红外荧光团的设计合成与神经成像技术,在显示及预测ND、PNI、NEF也蕴含着独特的价值.本文就PCa患者神经微环境潜在影像标志物的研究现状进行综述,以进一步揭示PCa神经微环境的神经生理机制,为后续诊疗过程及改善患者预后提供影像学依据.