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 建立针对云南省多民族人群的产后抑郁风险预测模型并识别预测因子.方法 于云南省某多民族聚居县对处于产后42天～1年的女性采用爱丁堡产后抑郁量表(Edinburgh Postnatal Depression Scale,EPDS)进行产后抑郁筛查.以是否存在产后抑郁症状(EPDS ≥9分)为结局指标,基于随机森林算法纳入人口经济学、社会心理学、产科学、新生儿、配偶及家庭、其他特征因素共52个影响因素,在训练集上构建云南多民族人群产后抑郁风险预测模型,在测试集上采用准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC曲线)下面积(Area Under Curve,AUC)评价该模型性能.结果 本研究纳入分析的女性为459名,产后抑郁检出率为11.55％,其中汉族7.56％、壮族13.94％、其他少数民族13.92％.重要性评分位于前14的变量为:焦虑、既往不良情绪史、夫妻感情、家人支持水平、照顾新生儿身心疲惫、妊娠风险分级、母婴同室、喂养模式、文化程度、配偶文化程度、夜间照顾新生儿次数、民族、孕次、年龄.该模型准确率为92.74％,特异度为95.50％,灵敏度为69.23％,阳性预测值为64.29％,阴性预测值为96.36％,AUC值为0.925.同时,分别以汉族、壮族和其他少数民族人群作为验证集进行内部验证,显示模型稳定性好.结论 基于随机森林算法建立的云南多民族人群产后抑郁风险预测模型性能良好,可用于预测少数民族地区女性产后抑郁风险因子,从而采取针对性干预措施.

目的 了解缺血性脑卒中患者脱水发生特征,探索各特征之间的关联性,为制定脱水预防措施提供参考.方法 基于数据挖掘的原理和方法,采集神经重症监护病房351例缺血性脑卒中并发脱水患者的11 559项数据,采用Apriori算法对脱水发生特征进行关联规则分析.结果 共得到279条强关联规则,结合专业知识分析,获取具有临床实际意义的强关联规则9条,脑卒中脱水患者具有自理能力重度依赖、留置胃管、意识障碍的特征表现,关联因素包括美国国立卫生研究院卒中量表分级为重度、年龄≥65岁、有糖尿病及高血压史、发热、使用呼吸机、利尿剂等.结论 缺血性脑卒中患者脱水的发生有一定的特征表现,护理人员可根据强关联规则早期识别易导致脱水的高危人群及因素,及时采取防范措施.

傅里叶变换衰减全反射红外(attenuated total reflection Fourier transform infrared,ATR-FTIR)光谱技术以其快速、准确、无创的特点,在生物医学领域尤其是临床血液学检验中显示出巨大潜力.该技术记录样本中分子的振动光谱,提供生物样品内核酸、蛋白质和脂质的化学结构信息,可用于疾病筛查和诊断.ATR-FTIR光谱技术在地中海贫血、艾滋病毒感染、乳腺癌、卵巢癌和脑瘤等疾病中的研究现状和发展情况,提示该技术结合化学计量学方法可实现疾病的快速筛查、诊断与鉴别诊断.ATR-FTIR光谱技术与偏最小二乘法回归模型相结合,以定量法分析人外周血样品中平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞体积和血红蛋白等地中海贫血筛查指标,筛查地中海贫血的灵敏度、特异度分别达到100.0%和95.3%.采用ATR-FTIR光谱技术,基于遗传算法的线性判别分析法,分析血液样本红外图谱中1 653 cm-1(酰胺Ⅰ带)、1 558 cm-1(酰胺Ⅱ带)、1 506 cm-1(环基)和901 cm-1(磷酸二酯伸缩带)处的特征峰,对人类免疫缺陷病毒(human immunodeficiency virus,HIV)感染孕妇血液样本的辨别准确率为89%,灵敏度、特异度分别为83%、92%.采用主成分回归(principal component regression)法对乳腺患者血液ATR-FTIR光谱进行识别,其灵敏度与特异度高达92.3%与87.1%此外,ATR-FTIR光谱技术还可应用于生物医学领域的其他方面,如细胞和组织学样本的检测、疾病严重程度的分类等.ATR-FTIR光谱技术展现出广阔的应用前景,但仍面临环境干扰、样本污染等挑战.未来,随着ATR-FTIR光谱技术的优化、发展,其有望在更多疾病的临床血液学检验中发挥重要作用.

提出一种基于卷积神经网络的X线片下肢关节角度识别算法,首先在X线片中使用Yolov5目标检测模型来识别特定类别的感兴趣区域,并使用U-Net模型进行热图回归来识别关键特征点,最后进行下肢关节角度的计算.研究结果表明,本文提出的算法相比于之前的算法精度更高,结果准确可靠,为临床研究和实践提供参考.

目的 青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)是危害青少年健康的常见疾病之一.临床上,X线图像Cobb角测量法是评估患者脊柱侧凸严重程度的"金标准".由于X线图像中肋骨和骨盆阴影重叠以及椎骨形态差异等因素影响,人工测量在寻找关键点时步骤复杂且耗时长,快速且准确的Cobb角自动测量方法具有重要临床应用价值.现有深度学习方法中基于分割的方法易受图像质量影响;基于关键点检测方法过于关注局部特征提取导致定位不准确等问题.为此,本文提出了一种以椎骨为中心的标志点检测方法,来实现脊柱侧弯Cobb角自动估计算法.方法 构建一种基于融合多尺度和注意力机制M型椎骨检测网络(multi-scale attention M-shaped network,MSAM-Net).首先,使用多尺度金字塔拆分注意力(multi-scale pyramids squeeze attention,MPSA)模块和注意力特征融合(attentional feature fusion,AFF)模块提取椎骨特征和上下文信息,然后,根据椎体中心和角偏移量定位4个角标志点,以在脊柱侧弯评估任务中提高椎骨标志点检测的性能,进而实现近胸段、主胸段和胸腰段曲线的Cobb角估计.结果 为了评估Cobb角估计与真实侧弯角度之间的偏差程度,本研究算法基于AASCE MICCAI 2019挑战赛数据集,使用4种指标对Cobb角精度进行评估,分别是对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)、欧氏距离(Euclidean distance,ED)、曼哈顿距离(Manhattan distance,MD)和切比雪夫距离(Chebyshev distance,CD).测试得到SMAPE为9.39％,ED为4.18;MD为5.92;CD为5.34.与基于分割和检测的5种深度学习方法进行对比,实现更好的Cobb角测量结果.结论 本研究可以准确识别和定位X线图像中椎骨,帮助医生测量AIS患者的Cobb角,为临床AIS诊断、手术计划和脊柱健康分析提供决策支持.

背景 新医科建设背景下,教育部鼓励信息技术与医学教育深度融合,培养一流医学人才服务健康中国建设,目前医患沟通共情能力教学多以模拟沟通、小组讨论形式为主,依托人工智能技术开展教学较少.目的 探索构建可以用于课程教学的医患沟通共情语言教学与评价系统,为今后医患沟通共情教学提供新的方向;开展教学应用,提高医学生、医生沟通共情语言表达能力,并收集反馈用于系统的优化改善.方法 2021 年 9 月—2022 年 2 月课题组基于讯飞语音识别技术和共情语义识别算法,应用课题组研制的 10 个医患沟通典型案例、示范共情语言、共情语言语义库、共情语言技能及其整体评分标准等进行系统"医患沟通共情语言虚拟仿真教学与评价系统"(以下简称系统)的开发;2022 年 3-5 月选取南京医科大学参与医患沟通学课程或培训的 950 名学生(包括 515 名本科生、102 名医学博士生和 333 名临床医生)为研究对象,基于本系统开展南京医科大学《医患沟通学》技能课(2 学时)的教学试验.采用自拟调查问卷收集研究对象的共情语言内涵掌握程度、共情语言能力增强程度、系统便捷性认知程度、系统融入教学合理性认知程度等,并采用NVivo软件对研究对象的反馈意见和建议进行词频分析.结果 应用系统后,本科生、临床医生、医学博士生的共情语言内涵掌握程度、共情语言能力增强程度、系统便捷性认知程度、系统融入教学合理性认知程度比较,差异有统计学意义(P<0.05),其中 76.1%(723/950)的研究对象的共情语言内涵掌握程度评价结果为"完全掌握"或"掌握程度较高";93.8%(891/950)的研究对象表明本系统可"显著增强"或"有些增强"共情语言能力,89.5%(850/950)的研究对象对该系统便捷性认知程度的评价为"非常便捷"或"比较便捷";95.1%(903/950)的研究对象对该系统融入教学合理性认知程度的评价为"非常合理"或"比较合理".反馈意见和建议中词频位于前五的关键词依次为:沟通、语音、教学、程序、标准.结论 该系统能够提高医学生和医生在医患沟通中由个案到一般的共情能力,自主型系统的使用解放了师生教学的时空局限,其规范的课程教学方式也得到了研究对象的正向合理性反馈,具有广泛的应用前景,但目前处于初级探索阶段,仍需要不断完善.

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 通过整合肺系疫病的各阶段临床表现与中药复方,利用现代生命科学的组学大数据资源,挖掘肺系疫病各阶段症状与中药的内在联系,为阐明中医药在治疗肺系疫病中的作用机制提供数据支持.方法 明确界定肺系疫病非特异性症状特征,系统梳理古代疫病文献资料、中成药目录,以及针对新型冠状病毒肺炎的中医药诊疗方案,构建包含肺系疫病各阶段症状与方药的大数据集;运用网页排名算法提炼出肺系疫病在急性期(轻症、重症)和恢复期 3 个不同阶段的"核心症状群"和"核心中药群",并通过随机游走算法深入剖析核心"症-药"间的相互关系.结果 在纳入的 822 条数据中(轻症 287 条,重症 403 条,恢复期 132 条),所识别的核心症状群与各阶段肺系疫病的实际临床表现高度吻合.轻症阶段的核心中药以解表药和清热药为主,重症阶段则在此基础上增加了祛湿化痰药,而恢复期以补气养阴药为核心.进一步的富集分析揭示,急性期核心中药主要涉及调控Janus激酶/信号转导与转录激活子和核转录因子κB信号通路,恢复期核心中药主要影响成纤维细胞增殖相关通路.结论 核心症状群对应的核心中药群可能通过调节关键转录因子来治疗肺系疫病.