肺是病毒、细菌等病原体感染和损伤的重要靶器官.近年新冠疫情让我们认识到,感染性肺系病严重威胁人类健康,甚至生命.基于肺系病发病机制及防治机制研究的迫切性,肺类器官以其精准模拟、高适用性和无伦理困扰等特点,日益成为该领域研究的得力工具.在追溯其研发轨迹的基础上,综述其构建及在不同感染肺系病中的应用,并预期其未来发展前景.

案例背景:《护理事业发展十三五规划纲要(2016-2020年)》中指出,持续深化优质护理服务,创新护理模式,提高护理服务质量及护理管理水平,最终落实以"患者为中心"的服务理念.以某三级甲等医院的数据为例,患者平均住院日8.3天,年出院患者7.8万,手术例数2.7万,开放床位数1900张,床位使用率112％,护理人员1342人,日医嘱量约12800条,因此医院面临着临床医护人员普遍短缺、护理任务繁重的情况,以下问题凸显:大量的人工核对及转抄容易引发差错事故;缺乏护理执行环节数据,使护理记录难以追溯;缺乏高效的医嘱核对技术,极大降低护理工作效率与安全;更无法从繁杂多样的临床护理回溯轨迹中,找寻出量化的依据,以此提升护理管理水平,及时作出有效决策.

目的:设计一种基于Wi-Fi探针的新冠肺炎患者轨迹追溯系统.方法:通过城市中的Wi-Fi探针设备采集行人手机MAC信息,实时传输到数据采集服务器,设计行人轨迹算法、同行人识别算法,使用Kafka作为消息队列、Spark Streaming作为流式计算引擎、ElasticSearch作为搜索引擎、HBase作为数据仓库,建立基于Wi-Fi探针的新冠肺炎患者轨迹追溯系统.结果:该系统可以实现确诊患者轨迹追溯、筛选与确诊患者同行人员、筛选与确诊患者同乘人员,辅助调查新冠肺炎患者轨迹、寻找新冠肺炎密切接触者.结论:运用已有的Wi-Fi探针数据采集设备采集的数据进行大数据分析,能为新冠肺炎疫情防控提供服务.

生物样本运输安全是安全生产的重要组成部分, 《病原微生物实验室生物安全管理条例》规定运输高致病性病原微生物菌(毒)种或样本应加强管理,采取相应的安全防护措施.然而,当前生物样本运输监管仍存在薄弱环节.新型冠状病毒肺炎疫情期间,为确保生物样本运输安全,浙江省疾病预防控制中心利用物联网研发了生物样本运输定位追溯系统.该系统具有生物样本运输申请和接收管理、过程实时监控、运输轨迹可追溯等功能,具有较高的信息安全水平.自2020年2月4日首次应用于浙江省新型冠状病毒相关样本的运输管理以来,很好地满足了生物样本运输管理要求,在生物样本安全运输的监管中具有较好应用前景.

目的 归纳一起家庭聚集性新型冠状病毒(2019-nCoV)感染的流行病学与表现特征.方法 追溯具有密切亲缘关系的全家祖孙三代共9人参加游轮旅游后发生典型2019-nCoV聚集性感染案例的出行轨迹,以探寻感染源.参照2019-nCoV感染诊断和治疗原则,分析对比确诊病例的表现特征,及其与年龄的相关性.结果 全家共9人(6名成人,3名儿童),从湖北省武汉市高风险疫区出发,参与游轮旅游后,年龄最大的祖父(71岁)首先发病.随后8例(88.9％)确诊2019-nCoV感染,其中6例成人均确诊,3例儿童中2例确诊(66.7％).所有确诊病例的潜伏期均明显超过14天,长达18～24天.病情严重程度和淋巴细胞绝对计数(ALC)等临床特征存在年龄相关性.经积极治疗后,确诊病例均获得治愈.结论 具有疫区生活或接触史,并存在聚集性感染特征,仍为2019-nCoV感染的重要流行病学诊断依据.

针对传统医疗设备追溯监管模式存在的医疗设备定位信息反馈滞后、医疗设备可视化追溯效果不佳、医疗设备工作状态监管预警缺失等不足,开发了一款基于无线局域网实时定位系统的医疗设备可视化追溯监管系统.引入无线局域网实时定位系统,利用标准编码算法生成具有唯一属性的设备实物ID标签,基于RFID读写终端完成医疗设备与实物ID标签的物理映射,实现医疗设备实时定位与追溯,借助基于深度学习的主动预警算法实现医疗设备工作状态监管预警,借助室内地图生成与轨迹回放实现医疗设备可视化追溯监管.选取临沂市中心医院设备科为效能评价载体,对模型进行工程实践评估与临床统计学分析,结果表明系统具有完备的实时定位、可视追溯、异常预警等功能,在医疗设备定位信息实时反馈、医疗设备可视化追溯、医疗设备异常状态预警等方面具有明显优势.

追溯大学新生研讨课产生背景和发展轨迹,比较国内外护理学专业本科新生研讨课设置现状,分析其共同点和差异性,阐述开设新生研讨课在护理学人才培养的意义,以期为开展护理学专业新生研讨课提供借鉴与参考.