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.

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:探讨基于临床特征和术前胸部CT影像特征构建的模型预测肺癌合并慢性阻塞性肺疾病（COPD）的价值。方法:回顾性分析2014年6月至2021年3月在海军军医大学第二附属医院就诊且经病理确诊的444例肺癌患者的临床（年龄、性别、吸烟史、吸烟指数等）及影像资料（病灶大小、位置、密度、分叶征等）。其中男279例、女165例，年龄23~85岁。444例患者以7∶3的比例使用python中的random函数随机分为训练集（310例）和内部测试集（134例），并根据肺功能检查将患者进一步分为肺癌合并COPD组和肺癌非COPD组。首先将单因素分析中2组间差异有统计学意义的临床特征纳入二元logistic回归分析，筛选出预测肺癌合并COPD的独立影响因子构建临床特征模型。使用最小绝对收缩和选择算子对影像特征进行特征筛选，并用5次留P交叉验证法判断其可靠性，构建影像特征标签。临床特征联合影像特征标签建立综合模型。使用受试者操作特征（ROC）曲线和决策曲线分析（DCA）评估各个模型的预测能力和临床使用价值。各模型预测肺癌合并COPD的曲线下面积（AUC）比较采用DeLong检验。结果:训练集中肺癌合并COPD组182例，肺癌非COPD组128例，综合模型预测肺癌合并COPD的AUC为0.89，临床模型为0.82，影像特征标签为0.85。测试集中肺癌合并COPD组78例，肺癌非COPD组56例，综合模型预测肺癌合并COPD的AUC为0.85，临床模型为0.77，影像特征标签为0.83。影像特征模型与临床特征模型的AUC差异无统计学意义（ Z=1.40， P=0.163），综合模型与临床特征模型、影像特征模型的AUC的差异有统计学意义（ Z分别为-4.01、-2.57， P分别为0.010、<0.001）。DCA示综合模型的净收益最大。 结论:利用CT的影像学特征和临床特征构建的综合诊断模型能有效地预测肺癌合并COPD。

目的:探讨基于 18F－FDG PET/CT影像组学特征的机器学习模型在胃癌(GC)和原发性胃淋巴瘤(PGL)的术前鉴别诊断中的价值。 方法:回顾性分析2012年1月至2020年12月于天津医科大学肿瘤医院术前行 18F－FDG PET/CT检查且经病理证实的155例GC患者[男104例、女51例，年龄(59.3±12.8)岁]和82例PGL患者[男40例、女42例，年龄(56.8±14.6)岁]，使用Python3.7.1软件将患者随机分为训练集和测试集。分别对PET和CT图像进行感兴趣体积(VOI)勾画，提取三维和二维影像组学特征。使用多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)2种机器学习模型分别对CT影像组学特征、PET影像组学特征和PET/CT影像组学特征进行学习，以鉴别GC和PGL。通过ROC曲线分析评估各模型的预测性能。 结果:训练集166例，测试集71例。基于PET/CT影像组学特征的SVM模型在GC和PGL的鉴别诊断方面(AUC＝0.88，95% CI：0.83~0.94)有优于MLP机器学习模型(AUC＝0.80，95% CI：0.73~0.87)的趋势( z＝1.15, P＝0.337)。基于PET/CT影像组学特征的SVM预测模型对2种疾病的预测效果优于单独CT影像组学特征模型(CT－SVM：AUC＝0.74，95% CI：0.67~0.81； z＝2.28， P＝0.022)。 结论:基于 18F－FDG PET/CT影像组学特征的机器学习模型有望成为GC和PGL患者术前无创且有效的鉴别诊断工具。

目的:开发便于快速估算环境放射性污染所致公众成员外照射剂量的应用软件。方法:基于国际放射防护委员会(ICRP)提供的数据，创建公众(成人与不同年龄组儿童)在不同环境暴露情形下的外照射剂量率转换系数数据库；在Windows操作系统内利用Python语言编写数据调用与计算程序，并借助PyQt工具包设计软件界面；为测试该软件的计算结果，试算了几种最可能出现放射性核素在3种环境暴露情景下所致公众成员的外照射剂量差异，并开展了合理性分析。结果:本研究开发软件可在带Windows系统的个人电脑上快速完成放射性核素污染外照射所致公众的器官当量剂量与全身有效剂量的估算，计算结果合理。结果表明，公众成员的年龄越小，器官当量剂量和有效剂量通常越大；对于相同活度浓度且达到放射性平衡 90Sr的土壤表面污染和水体污染，婴儿的有效剂量约为成人的6.08倍和2.51倍。 结论:本研究开发的软件具有操作简单、计算速度快等优点，适用于核事故应急等情形下快速估算公众成员外照射剂量。

目的:探讨急性心肌梗死（AMI）患者院内并发1型心肾综合征（CRS1）的危险因素，同时联合相关危险因素构建联合预测因子并评价其的预测价值。方法:该研究为病例对照研究。连续纳入2017年1月至2018年12月在湖南省人民医院住院的AMI患者，根据住院期间是否并发CRS1分为CRS1组和无CRS1组。通过电子病历系统收集入选患者的临床资料。通过最邻近匹配法对CRS1组和无CRS1组患者进行1∶1匹配，logistic回归模型计算评分值。将单因素分析中差异有统计学意义的因素纳入多因素logistic回归模型，分析AMI患者并发CRS1的危险因素，通过logistic的模型方程进行转换构建联合预测因子，根据受试者工作特征（ROC）曲线确定联合预测因子的曲线下面积（ AUC）值及最佳截断值。采用Python 3.8软件对建模样本进行十折交叉验证。 结果:该研究共纳入942例AMI患者，其中并发CRS1者113例（CRS1组），未发生CRS1者829例（无CRS1组）。将CRS1组和无CRS1组患者进行1∶1匹配后，最终匹配成功的患者两组各99例。倾向性匹配后两组患者的基线年龄、性别、心率、平均动脉压、有糖尿病史者占比、有高血压病史者占比、ST段抬高型心肌梗死者占比、心肌缺血时间以及血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素Ⅱ受体阻滞剂及β受体阻滞剂的应用情况差异均无统计学意义（ P均>0.05）。CRS1组患者对比剂用量与无CRS1组比较差异无统计学意义（ P=0.266），两组患者心肌肌钙蛋白I（cTnI）峰值、N末端B型利钠肽原（NT-proBNP）、白细胞计数、基础估算的肾小球滤过率（eGFR）、白蛋白及血红蛋白水平差异均有统计学意义（ P均<0.01）。多因素logistic回归模型分析结果显示，基线eGFR降低以及NT-proBNP、cTnI峰值和白细胞计数升高是AMI患者并发CRS1的独立危险因素（ P均<0.05）。通过对logistic的模型方程进行转换得到联合预测因子的计算公式，即L 联合= 0.031×cTnI+0.000 2×NT-proBNP-0.024×eGFR+0.254×白细胞计数，其中L 联合表示联合预测因子。ROC曲线分析结果显示，cTnI峰值、NT-proBNP、基础eGFR、白细胞计数、联合预测因子的 AUC分别为0.76、0.85、0.79、0.81、0.92（ P均<0.05），联合预测因子的截断值为2.6。模型十折交叉验证后ROC曲线 AUC为0.89。 结论:基线eGFR降低以及NT-proBNP、cTnI峰值、白细胞计数升高是AMI患者院内并发CRS1的独立危险因素，联合这4种生物标志物构建的联合预测因子对AMI患者并发CRS1有良好的预测价值。

目的:总结医院主办结核病领域继续医学教育项目的实践，为提升服务水平和提高培训质量提出改进建议和参考。方法:梳理医院结核病领域继续医学教育项目开展现状，采用问卷调查方式对举办的30个项目的3 451名学员从学习态度、学习环境与条件、学习成绩、发展状态4个方面进行满意度调查评价。采用SPSS 22.0进行卡方检验和 t检验。采用python 3.8.1软件进行词频分析。 结果:75.54%的学员（2 607人）对项目总体很满意，23.41%（808人）表示满意。不同职称、地区、学历的医师在满意度涉及的不同题项上存在差异，差异具有统计学意义（ P<0.05），主任医师（或正高职称人员）对培训项目的了解情况高于其他医师（ P<0.001）；京内医师的学习收获高于京外医师（ P=0.002）；博士和硕士学位的医师对编写教材满意度显著低于本科及以下学历医师（ P=0.001）。 结论:参加结核病领域继续医学教育项目的学员满意度整体处于中上等水平。应从多维度入手，充分发挥医院学科优势，打造品牌培训项目；建立项目全周期管理机制，规范开展高质量项目；大力发展网络远程教育，探索可验证自学模式。

目的:探讨清热健脾法治疗Hp初治失败患者的临床疗效与安全性。方法:回顾性分析2021年1月－2022年12月本院155例Hp初治失败患者的临床资料，根据治疗方案分为中药组66例和西药组89例。采用Python 3.70进行倾向性评分匹配（PSM），按1∶1比例均衡治疗前易混杂因素，最终2组各有66例配对成功。中药组予以一清胶囊+健脾丸，4周为1个疗程；西药组予四联抗Hp补救方案，2周为1个疗程。2组均治疗1个疗程。采用 14C呼气试验检测Hp并计算其清除率；从餐后饱胀不适、早饱感、中上腹痛、中上腹烧灼感4个方面进行功能性消化不良（FD）总体症状评分；观察治疗期间的不良反应，评价临床疗效。 结果:治疗后，中药组Hp清除率为75.76%（50/66）、西药组为83.33%（55/66），2组均较同组治疗前明显好转，但组间比较差异无统计学意义（ χ2=1.16， P=0.281）。中药组治疗后餐后饱胀不适［1（0，2）分比4（2，4）分， Z=-6.85］、早饱感［2（0，2）分比4（4，6）分， Z=-8.02］、中上腹痛［2（2，4）分比4（4，6）分， Z=-4.48］积分低于西药组（ P<0.01）。中药组总有效率为75.76%（50/66）、西药组为69.70%（46/66），2组比较差异无统计学意义（ χ2=2.00， P=0.573）。2组治疗期间未发生不良反应。 结论:清热健脾法治疗Hp初治失败患者，其Hp清除率与临床总有效率与西药相当，可有效改善Hp初治失败患者的临床症状。

目的:探讨一种新的脂肪抽吸术模拟训练系统在医学生吸脂术教学中的应用效果。方法:2019年12月至2020年1月，选择北京协和医学院在读的无吸脂术手术基础的医学研究生30名(男18名，女12名，年龄22～30岁)，应用抽签法随机分为2组，每组15名。传统培训组，接受教师授课后，受训者在仿真人体模型上训练操作，教师在一旁通过讲解示范对受训者进行动作纠正；模拟训练系统组，接受教师授课后，受训者在仿真人体模型上操作训练，通过模拟训练系统的实时反馈对受训者进行动作纠正。培训开始前和培训结束后分别要求2组受训者在模拟训练系统上进行吸脂术模拟操作测试，记录2组的吸脂针阻力、吸脂针加速度和手术均匀程度，分别比较2组受训者培训前、后的差异。使用R 3.5软件和Python 3.7软件分析数据。符合正态分布或近似正态分布的计量资料以 ± s表示，应用 t检验进行统计分析；不符合正态分布的计量资料以 M( P25， P75)表示，应用Wilcoxon符号秩检验或Wilcoxon秩和检验进行统计分析， P<0.05为差异具有统计学意义。 结果:训练后，传统培训组受训者的手术区域分布较训练前更居中：训练前、后手术区域分布偏度分别为-0.22(-0.38，-0.14)和-0.07(-0.24，0.02)( V＝20， P＝0.022)；峰度分别为2.32(2.09，2.58)和1.96(1.90，2.00)( V＝112， P＝0.002)。训练后，模拟训练系统组受训者的侧向阻力超阈值次数较训练前显著减少[7.0(3.5，13.5)次vs. 0(0，0)次( V＝111.5， P＝0.004)]，加速度超阈值次数亦显著减少[7.0(5.0，17.5)次vs. 3.0(2.0，12.5)次( V＝102， P＝0.002)]；手术覆盖角度显著提高[131.18°(117.71°，137.88°) vs. 169.89°(162.96°，180.00°) ( V＝0， P<0.001)]；手术区域分布更居中、更均匀[偏度-0.17(-0.33，0.03) vs. -0.01(-0.13，0.06)( V＝21， P＝0.026)，峰度2.35(2.08，2.50) vs. 1.94(1.83，2.00)( V＝118， P<0.001)]。模拟训练系统组与传统培训组比较，在侧向阻力超阈值次数[(-7.5±7.4)次vs. (-1.4±9.0)次( t＝111.5、 P＝0.026)]、加速度超阈值次数[-3(-6.5, -2.0)次vs. -1.0(-4.0，2.0)次( W＝156.5、 P＝0.035)]、手术覆盖角度[(-40.24±18.88)° vs. (-11.10±25.54)°( t＝3.553、 P<0.001)] 3个指标的提升上，显著优于后者。 结论:脂肪抽吸术模拟训练系统是脂肪抽吸术有效的模拟训练方式，能有效提升受训者技能水平。

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。