大数据分析在智慧医疗辅助诊断中的应用与发展趋势

智慧医疗以临床大数据为基础,以物联网、云计算、人工智能等技术为手段,是一种以患者数据为中心的医疗服务模式。该文介绍了当前智慧医疗和大数据概况,分析总结了当前大数据分析在智慧医疗辅助诊断中的应用,包括在医学检验、医学图像分析、临床决策支持系统以及远程诊疗中的应用,并对大数据分析在智慧医疗诊断中的挑战及未来发展趋势进行了展望。     

影像组学的临床价值及面临的挑战

影像组学可将医学影像资料转化为可挖掘的数据。利用计算机软件从医学影像资料中挖掘海量的深层图像信息, 再基于机器学习或统计学方法, 筛选出关键的影像组学特征, 构建模型, 用于疾病的精准诊断、疗效评估和预后预测等, 在辅助临床决策方面具有重要作用。尽管目前已有多项研究证实了影像组学在临床中的重要价值, 但其仍是一门新兴的学科, 在将影像组学研究成果转化为临床实践前, 仍面临着诸如数据标准化、模型验证等问题。本文对影像组学的临床价值和目前研究中面临的挑战进行简要阐述。     

医疗大数据的“欺骗性”及其对策

当前,针对医疗大数据的研究和应用越来越广泛,但毋庸置疑,医疗大数据本身具有一定欺骗性,在某些特殊场景下,可能会产生错误的结论和影响。本文从数据本身的欺骗性以及机器学习可能存在的陷阱展开,对医疗大数据产生欺骗性的原因进行分析;针对医疗大数据的欺骗性,从统计学角度阐述如何避免大数据陷阱;从模型角度分析模型被攻击的应对策略以及模型可解释性在医疗领域的重要性和方法。     

机器学习在急诊医疗服务体系中的应用现状与展望

正机器学习(machine learning,ML)是计算机通过模拟人类学习行为并获取处理数据的方法。ML作为人工智能(artificial intelligence,AI)的一个分支[1],以精确快速处理大量数据为特点,目前已经应用到医学的很多领域,如医学影像、实验室检查、流行病学以及疾病的预测、识别与管理等。ML与传统统计方法相比,前者在处理大量复杂的数据,比如海量的医疗数据方面,表现出更佳的处理能力[2]。急诊医疗服务体系(em     

仿真环境下医学器官的三维有限元建模方法

背景：通过医学影像图片数据进行三维重建的模型主要应用于医学临床分析,而采用激光扫描进行逆向重建时建立的模型主要用于生物力学分析。生物力学模型建立的精确程度,直接影响分析结果。目的：分析采用医学影像图片数据和三维激光扫描重建医学器官模型的两种方法及意义。方法：①通过人体CT断层扫描医学影像图片数据,并运用医学重建软件进行三维重建。②采用三维激光扫描仪对医学模型进行扫描得到点云数据,再利用逆向处理软件实现医学器官模型的逆向重建。结果与结论：两种方法都可以建立符合人体解剖结构、可进行生物力学仿真计算的几何模型和有限元模型。医学影像CT/MRI数据重建的三维模型,能够真实再现被扫描对象的表面特征及内部结构,该模型为临床辅助诊断、手术规划、整形、假肢设计及解剖教学等方面提供了可靠的参考模型。三维激光扫描所得点云数据进行逆向重建,具有测量精度高、速度快,能够反映所测标本的表面形态,该模型可在交通运输、军事领域中因发生钝性冲击对人体内部器官造成的损伤进行计算机仿真分析。     

以问题为中心的教学法在急诊医学临床教学中培养学生逆向思维能力的研究

急诊医学是一个新兴的临床医学专业,近年来有了快速发展,急诊医疗的主要任务是对不可预测的急危重病、创伤给予迅速的内、外科及精神心理救助。现代医学对创伤、疾病早期发展影响临床预后认识的深入,公众对急诊医疗服务需求的日益提高,医疗技术的快速发展,     

仿真环境下医学器官的三维有限元建模方法

背景:通过医学影像图片数据进行三维重建的模型主要应用于医学临床分析,而采用激光扫描进行逆向重建时建立的模型主要用于生物力学分析。生物力学模型建立的精确程度,直接影响分析结果。目的:分析采用医学影像图片数据和三维激光扫描重建医学器官模型的两种方法及意义。方法:①通过人体CT断层扫描医学影像图片数据,并运用医学重建软件进行三维重建。②采用三维激光扫描仪对医学模型进行扫描得到点云数据,再利用逆向处理软件实现医学器官模型的逆向重建。结果与结论:两种方法都可以建立符合人体解剖结构、可进行生物力学仿真计算的几何模型和有限元模型。医学影像CT/MRI数据重建的三维模型,能够真实再现被扫描对象的表面特征及内部结构,该模型为临床辅助诊断、手术规划、整形、假肢设计及解剖教学等方面提供了可靠的参考模型。三维激光扫描所得点云数据进行逆向重建,具有测量精度高、速度快,能够反映所测标本的表面形态,该模型可在交通运输、军事领域中因发生钝性冲击对人体内部器官造成的损伤进行计算机仿真分析。     

快速成型技术在仿生医学训练模型研发及临床中的应用

背景:快速成型术是一项新兴技术,它在医学教育及临床治疗中承担重要作用,研究运用快速成型术来研制医学训练模型,改变模型材料结构,探求制造新技术是一项重要的任务.目的:探讨快速成型制造形术的原理及方法,研究快速成型术在临床诊断、治疗及医学模拟教学中的运用前景.方法:应用计算机检索PubMed数据库、美国科技信息所的科学引文索引数据库及中国期刊全文数据库、中国科技期刊全文数据库,检索包括快速成形制造术、医学模拟教学、人体仿生材料、临床治疗方面最有代表性文献报道.结果与结论:快速成型制造技术的出现和发展,为不能制作或难以用传统方法制作的人体器官模型提供了一种新的制造手段.采用PRM技术制作三维医学模型,不但可以使解剖特征具体化、医生之间以及医生与患者之间易于交流,使患者易于理解医生策划的手术,而且可用于模拟教学中,指导操作,进行手术过程操练.在临床诊断和外科手术策划中,可有效提高诊断和手术水平,缩短时间,节省费用.随着生物材料知识的发展,快速成型产品在医学领域的临床应用将不断增长,从仿生性医学训练模型研制到人体骨骼再生植入,再到器官置换,应用范围将会越来越广泛.     

医学实验室质量指标模型设计

目的结合医学实验室认可准则的要求,以国际临床化学联合会(IFCC)和美国病理家协会(CAP)质量指标为基础,建立适合我国医学实验室的质量指标模型。方法以CAP的数据收集方法为依据,设计适合于手工方法和不同信息系统通用的数据采集表格;采用《临床实验室质量管理与控制指标及数据采集分析软件》,对所收集的实验室内及实验室间的质量指标数据进行汇总、分析、处理和存档,并实现自动化和标准化。结果建立的质量指标模型中共有100个指标,按用途可划分为通用指标85项、专业特异指标15项;按整个检测流程划分,又可将通用指标分为分析前质量指标25项、分析中质量指标30项、分析后质量指标26项、安全管理指标4项。质量指标模型中设置了哨兵指标13项,并制定了质量指标使用流程。结论医学实验室可根据本实验室的具体情况,从本研究设计的质量指标模型中选择适合的质量指标进行监测,从而识别易造成患者危害的风险因素,有效减少医疗差错的发生,实现临床实验室间信息资源共享,评估和追踪临床实验室改进活动的效果。     

人工智能辅助诊断系统研究进展

本文概述了人工智能领域中专家系统(Expert system,ES)、机器学习等技术在国内外医疗领域辅助诊断中的研究进展。指出从20世纪50年代起,专家系统在常见疾病如阿尔兹海默病、脑血管疾病等的医疗辅助决策中均显示出了较好的应用前景。机器学习在医学领域如疾病诊断、图像识别与分析等方面已得到广泛应用。人工智能技术与疾病诊断深度融合,有助于缓解优质医疗资源不足的问题,减轻医生负担,提高诊断效率和准确性。但目前应用仍存在一些问题,需要从机制、法律及数据提取等方面进一步发展。     

完善垂体疾病数据库建设 开展高质量临床研究

我国人口基数大、患者众多且复杂,但医疗资源分布不均衡,各级医疗机构对垂体疾病的诊治水平亦参差不齐,容易产生诊疗不规范现象甚至误诊、误治。随着医院信息化和互联网技术的发展,可对临床医疗过程中产生的海量数据进行清洗和整合,这为构建和完善垂体疾病数据库提供了可能。我们应充分利用人工智能技术、真实世界研究方法对数据进行深度挖掘、归纳和分析,并结合临床中遇到的问题开展相关临床研究,构建更高效、一致性更佳的临床诊疗辅助解决方案,指导临床医生制定更合理的诊疗决策,以期实现垂体疾病的个体化诊疗。     

基于深度学习的多模态医学影像研究进展

凭借深度学习及大数据等技术的飞速发展,人工智能是医学领域最具发展前景的技术,鉴于医学影像对疾病的诊断与及时治疗的关键作用,医学影像与人工智能的结合正成为重要的交叉学科研究方向。在临床实践中,医生为了更精确全面的诊断疾病,往往需要同时参考多模态的影像数据进行综合分析和判断。本文首先介绍了多模态深度学习的基本概念和工作原理,对深度学习技术应用于多模态医学影像辅助诊断的代表性研究成果做出综述,分析了多模态深度学习在医学影像领域的技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。      

重症监护：有的放矢，过犹不及

重症疾病所致的负担是医疗卫生领域的主要难题之一，医疗技术的进步使得重症医学科（ICU）中有了更多的数据为临床决策提供依据，但在追求更多的数据信息以期做出更为正确的诊疗决策的同时，应用诸多的监测手段也可能会导致临床决策难度增加，甚至会对患者造成伤害，监测的效益/风险比降低也提示存在医疗资源的浪费。本文针对影响重症监护治疗决策的相关因素进行回顾综述，以期为重症医护人员优化重症监护的临床实践提供参考。     

The cognitive component of nursing assessment: an analysis

This paper presents an analysis of the cognitive component of nursing assessment, complimenting the growth in knowledge of other important aspects of assessment The purpose of the paper is to provide a framework for understanding how nurses structure assessment problems and the types of judgements they make The thrust of the analysis is based on a comparison between nursing assessment and medical diagnosis, since the cognitive component and judgements formed in medical diagnosis have been more fully articulated The results suggest that there may be similarities between the cognitive strategies used in nursing assessment and those used in medical diagnosis, particularly in relation to the gathering and organization of information But the purpose of the information search appears to be different In medical diagnosis the aim is to establish an explanation for the patient's presenting problem In nursing assessment, on the other hand, the aim appears to be to provide an accurate picture of the patient's current condition or situation The assessments formulated fit the definition of a judgement and, in common with medical diagnoses, include some form of prediction Unlike the medical diagnoses, however, which usually remain stable throughout treatment, the assessments need to change as the patient's condition changes The cognitive component of assessment has significant implications for nurse education and clinical practice Further understanding of how nurses structure assessment problems and formulate judgements is therefore needed The findings may also help to clarify the meaning of nursing diagnosis     

物联网辅助成人急性呼吸窘迫综合征诊治中国专家共识

为了更好地将物联网医学技术应用于ARDS诊治，现基于“ARDS智能辅助诊治程序”（以下简称ARapp）制定中国专家共识。ARapp功能：（1）辅助医生诊断：根据患者临床资料智能诊断ARDS并生成严重程度分级；建立在线ARapp5A数据库，实时抓取数据并维护维护更新；借助海量数据训练诊断模型，提高自身诊断效能。（2）指导医生治疗：形成以指南为基础的治疗意见供医生参考，提供联系专家及多学科会诊，并协助出院后随访。同时为保证辅助诊治的治疗，还需对数据及医生的临床实践进行质量控制。从而真正将物联网医学技术落实到ARDS的精准诊断及同质化治疗中。     

脓毒症休克的诊治在精准医学时代下的发展及临床应用

脓毒症休克病情凶险，致死率高。精准医学作为新型医学概念，其医疗模式影响了众多肿瘤及慢性病患者，也为脓毒症的精确诊治带来曙光。同时临床操作技术、基因检测、分子生物学的发展为脓毒症的精准诊治提供了数据和信息，通过对脓毒症患者不同病理生理状态、生物标志物、病原学、基因组学的分析与鉴定来进行个性化精准诊治。本文就精准医学在脓毒症休克诊治中取得的进展进行综述，并对这种新医疗模式的未来进行展望。     

A fuzzy logic model for differential diagnosis of lower urinary tract dysfunctions

Lower urinary tract dysfunctions (LUTD) restrict quality of life, resulting in decreased work productivity and emotional well‐being. However, most people are not diagnosed because they do not seek medical treatment. In addition, some facilities do not adequately train health professionals in the evaluation, diagnosis and treatment of these conditions. The study's objective was to develop a decision support system modelled on fuzzy logic that defines LUTD using the terminology of the International Continence Society. This methodological study aimed to develop a model that uses the maximum–minimum composition (max–min) of fuzzy relations that can perform differential diagnoses of LUTD. The model was tested in 100 cases (50 men and 50 women), and the data were obtained from medical records containing the clinical data and results of urodynamic studies. All medical records were reviewed by a specialist in urology. The model was capable of determining a diagnosis in full (62%) or partial (36%) agreement with the medical report. Agreement between the model and the medical report was excellent (kappa = 0·98, p ? 0·001, CI = 0·88–1) or substantial (kappa = 0·53, p ? 0·001, CI = 0·45–0·60), considering overestimative accordance (where accordance is assumed when at least one diagnosis is equal) and underestimative accordance (where accordance is assumed when all diagnoses are equal), respectively. The proposed model based on the max–min composition of fuzzy relationships is very simple and performed well. However, more tests are recommended before the model is used as a decision support system.