介绍了大型语言模型的研究现状,阐述了生成式预训练转换器模型的关键技术,综述了大型语言模型在医疗教育、临床疾病诊断与治疗、医患交流中的实际应用现状,指出了有效监管、伦理和法律、专业化及逻辑一致性是大型语言模型在医疗领域应用中面临的挑战,并展望了未来的发展方向.

范畴化是人类语言的基本特征之一.原型范畴理论作为认知语言学的重要组成部分,可用于对中医典籍中的术语进行范畴化分类,解决术语标准化建设中翻译缺乏系统性的难题.中医典籍中的病证术语承载着中医的独特文化内涵,体现了人们对疾病的认知概念.《金匮要略》作为中医四大经典之一,有着较高的学术研究价值.本文以《金匮要略》中的代表性中医病证术语"痹"证、"饮"证和"疟"病为例,在原型范畴理论的指导下分析了三个典型英译本的翻译策略,推荐首先建立病证名的原型范畴词,在此基础上确定次范畴词,构建系统的翻译模式,使中医病证术语的翻译形成相对稳定的译文体系,并为中医术语英译标准化研究提供理论支持,为中医翻译研究发展作出贡献.

目的:评估5~15岁儿童母乳喂养持续时间与认知能力之间剂量-反应的相关性。方法:本研究获取了《在澳大利亚成长：澳大利亚儿童纵向研究》(出生于1999年至2000年和2003年至2004年的儿童)的数据。使用皮博迪图片词汇测试评估5岁、7岁和9岁儿童的语言能力(共8 643例)。使用韦氏智力量表的矩阵推理测试评估了7岁、9岁和11岁儿童的非语言智力(共8 560例)。使用Cogstate认知测试量表评估执行能力(共6 213例)。使用调查问卷评估母乳喂养的情况，其中部分研究为前瞻性研究。结果:母乳喂养时间越长，5~9岁儿童的语言能力越强( β＝0.05，95% CI：0.03~0.08， P<0.000 1，7~11岁儿童的非语言智力越高( β＝0.02，95% CI：0.01~0.04， P<0.001)。母乳喂养持续时间与15岁儿童的执行能力无显著相关性。 结论:研究结果支持母乳喂养持续时间与儿童和青春期的语言能力和非语言智力之间存在剂量-反应关系。

目的:运用生物信息学方法探究幽门螺杆菌(Hp)感染与玫瑰痤疮的共同信号通路以及筛选Hub基因。方法:通过GEO数据库获取Hp感染(GSE70394)和玫瑰痤疮(GSE65914)相关的基因表达数据集，使用R语言limma包以及Venn图筛选出两者共表达差异基因，运用Metascape数据库对差异基因进行基因本体论(GO)富集分析，并使用R语言clusterProfiler包分别对上调和下调基因进行京都基因与基因组百科全书(KEGG)富集分析。随后使用STRING以及Cytoscape软件构建蛋白互作(PPI)网络，应用其内部插件MCODE和Cytohubba筛选关键功能模块和Hub基因，将Hub基因导入GeneMANIA在线分析工具，构建Hub基因共表达网络，并再次对Hub基因进行GO以及KEGG富集分析。结果:GSE70394数据集包含3个未感染Hp的人胃腺癌细胞(AGS)组织和3个感染Hp 24 h后的AGS细胞组织的基因芯片数据；GSE65914数据集包含了19例玫瑰痤疮患者皮肤组织和10名健康志愿者皮肤组织的基因芯片数据。经过比较分析最终获得139个共表达差异基因，包含93个上调基因和46个下调基因。GO富集分析显示共表达差异基因主要集中于平滑肌细胞调节、血管发育以及脂质代谢过程。KEGG富集分析显示共表达差异基因主要涉及脂质和动脉粥样硬化、炎症反应和免疫相关通路，如PPAR信号通路、细胞因子-细胞因子受体相互作用、Th17细胞分化、IL-17信号通路和NF-κB信号通路。使用Cytohubba插件共识别出16个Hub基因，包括SPRR1B、GCLM、KRT16、GPX2、S100A2、SOD2、MMP1、MSMO1、HMOX1、GLRX、IL-1β、CXCL1、PPARγ、HMGCS1、SRXN1、SPRR3。结论:Hp感染与玫瑰痤疮存在一定的相关性，Hp可能通过介导炎症免疫反应以及调节脂质代谢过程来参与玫瑰痤疮疾病的发生发展，筛选出的Hub基因与相关信号通路可为后续的关联性分析提供一定的理论参考。

目前人工智能技术已在诸多领域如图像分析、自然语言处理、语音识别等取得了卓越的成果。随着医学图像数字化技术的发展，人工智能辅助的医学图像分析成为研究者们高度关注的焦点，其中病理学图像作为医学图像的一个分支在这类研究中占有很大比重。最近工作中很多成人肿瘤的病理图像分析任务都已取得了不错的成果。然而，与成人研究相比，儿科相关的研究因其人口基数小、发病率低、难于获取数据、疾病谱与成人不同等问题，未能得到足够关注和实质性进展。本文将总结现阶段人工智能在成人病理图像的研究成果、儿科病理与成人相比较的不同之处和面对的挑战以及人工智能在儿童病理图像分析中的发展现状和未来趋势。

随着临床研究的发展，纵向数据的应用越来越受到重视。实践中常见多次暴露测量及单次结局测量的纵向数据，临床医生在分析中往往难以充分利用其信息。轨迹模型是一种用于处理这类纵向数据的灵活工具，可根据个体发展轨迹识别总体中的异质亚群，常见方法包括增长混合模型和潜类别增长模型。本文从实践的角度出发，以R语言为例，并结合示例数据，详细介绍轨迹模型的操作步骤、软件实现和分析结果的展示。

目的:了解手机等电子产品暴露与儿童能力发展之间的关系。方法:回顾性研究。2019年9月至2020年6月对前来首都医科大学附属北京儿童医院保健中心接受发育检查的0.5~6.0岁218名儿童(排除神经系统、精神系统、内分泌系统疾病及早产儿童)进行发展测评，并收集儿童手机等电子产品暴露相关信息。采用 χ2检验和 Fisher′ s精确概率法分析儿童各领域发展与手机等电子产品暴露之间关系，采用二分类 Logistic回归分析儿童各领域发育的影响因素。 结果:0.5~0.9岁儿童精细动作异常与接触最晚时间有关( P<0.05)。1.0~2.9岁儿童的适应性、语言、社交自理异常及3.0~5.9岁儿童语言异常均与接触时长有关(均 P<0.05)；1.0~2.9岁儿童的语言、社交自理异常及3.0~5.9岁儿童适应性、语言、社交自理异常均与接触用途有关(均 P<0.05)。二分类 Logistic回归分析显示，大运动受到接触时长的影响( OR＝1.868， P<0.05)；精细动作受到母亲文化程度、接触最晚时间的影响( OR＝1.722、2.355，均 P<0.05)；适应性受到母亲文化程度、儿童看护者、接触时长、接触最晚时间的影响( OR＝1.711、2.866、1.895、1.650，均 P<0.05)；语言受到接触时长、接触最晚时间、接触用途(电话或视频电话、早教或学习)的影响( OR＝2.348、1.806、0.328/0.350，均 P<0.05)；社交自理受到母亲文化程度、接触时长、接触用途(电话或视频电话、早教或学习)的影响( OR＝1.647、2.678、0.307/0.363，均 P<0.05)。 结论:手机等电子产品暴露对儿童发展的不利影响应引起社会关注，应严格控制低龄儿童电子产品暴露时长、预防手机等电子产品对儿童神经系统和发育的不良影响；对于已经受到影响的儿童，应及时纠正相关习惯和行为，以免造成不可逆的损伤。

目的:探讨保健门诊强化情景教育模式干预在语言发育迟缓患儿中的应用效果。方法:选取2021年1月至2023年1月在济南市中心医院儿童健康发展中心就诊的100例语言发育迟缓患儿作为研究对象，根据随机数字表法将其分为对照组及研究组，每组患儿50例，对照组行常规训练干预，研究组行强化情景教育模式干预，对比入组时、干预3月时两组患儿认知状态、语言恢复情况及发育情况。结果:入组时，两组患儿普通话听力理解和表达能力标准化评估(DREAM-C)各维度评分对比差异无统计学意义( P>0.05)；干预3月时，两组患儿DREAM-C各维度评分均有提升( P<0.05)，研究组高于对照组( P<0.05)。入组时，两组患儿表达、理解、操作能力、DQ对比差异无统计学意义( P>0.05)；干预3月时，两组患儿表达、理解、操作能力、DQ均有提升( P<0.05)，研究组高于对照组( P<0.05)。 结论:强化情景教学模式干预可有效提升语言发育迟缓患儿语言恢复功能，提升发育商，适合儿童保健门诊语言干预中应用。

传统循证医学在医疗实践和卫生决策中发挥了重要作用，与此同时也不断暴露出证据生成效率低、覆盖范围窄、整合策略不完善等不足，难以及时服务临床诊疗及监管决策，因此亟须根据前沿技术的发展，对循证医学理念进行深入拓展和完善。2023年提出的深度循证医学倡导运用最新人工智能和自然语言处理技术，全面扩大证据的广度、深度和可整合性，提高证据生产和整合效率。基于深度循证医学理念建立新一代循证决策生态系统具有广阔的实际应用前景，可推动循证医学证据检索、生产、整合、传播、转化和应用等各环节的发展，深入挖掘影像学、多组学和真实世界数据，增大真实世界证据的利用潜力，建立动态文献管理平台和决策辅助工具，减少资源浪费，促进证据流动。借助此系统有助于获取以个体为中心的临床综合证据进行精准决策，并在人才培养、循证教学改革、科普宣传等方面发挥重大作用，最终推动同一健康的实现。

目的:通过生物信息学的方法分析健康者和RA患者滑膜组织的差异基因，从转录组学水平上探讨RA可能的发病机制及潜在治疗作用靶点。方法:从美国国家生物技术信息中心（NCBI）的子数据库基因芯片公共数据库（GEO）下载符合筛选标准的健康人群和RA患者的芯片信息，利用R语言及相关软件包进行分析获得差异表达基因、GO富集分析和KEGG信号通路富集分析结果。利用STRING、Cytoscape等工具探讨差异基因的蛋白交互作用网络和生物学通路，分析关键基因与通路，寻找潜在作用靶点。结果:①与健康者滑膜相比，RA患者的滑膜有231个差异基因，其中表达上调的基因126个，表达下调的基因105个。② GO富集分析表明上调基因主要参与了免疫应答的正向调节、细胞因子的产生、细胞表面组成、信号受体活动等生物学过程，下调基因主要参与了细胞增殖的负调控、细胞外基质组成、转录调控区域DNA结合等生物学过程。③ KEGG上调基因信号通路富集分析主要是细胞因子受体相互作用通路，下调基因富集通路主要是癌症转录失调等。④通过STRING建立蛋白交互作用网络，使用Cytoscape的MCODE插件筛选出3个显著模块，选取各模块中的基因进行通路富集分析，3个模块基因主要富集在趋化因子受体通路、磷脂酰肌醇-3-激酶/蛋白激B（PI3K/Akt）通路等。结论:RA患者滑膜差异基因表达主要集中在细胞因子与受体间的相互作用信号通路、趋化因子信号通路、PI3K-Akt信号通路等方面，其中PI3K-Akt信号通路在RA的发生发展中发挥了重要作用，有望成为诊断和治疗的重要靶点。