人工智能在中医药领域的应用进展及现状思考

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇，中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角，二者的融合不断加深，人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手，对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面，就近年来国内外研究进展进行总结与分析，以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。     

The success of Australia’s ‘No Jab,No Pay’ policy at a local level; retrospective clinical audit of a single medical practice assessing incidence of catch-up vaccinations

Vaccination is a vital health care initiative to prevent individual and population infection. To increase vaccination rates the federal government implemented the ‘No Jab, No Pay’ policy, where eligibility for several government benefits required children to be fully vaccinated by removing ‘conscientious objections’ and expanding the age range of children whose families receive benefits. This study assesses the impact of this policy at a local area within a single medical practice community in NSW, Australia. A retrospective clinical audit was performed between 2012 and 2017 on a single general practice's vaccination records for children ≤19 years. Catch-up vaccinations were assessed based on age at vaccination. Incidence of catch-up vaccinations was assessed for each of four years before and two years after the implementation of the ‘No Jab, No Pay’ policy in January 2016, along with the age of children and vaccination(s) given. Catch-up vaccinations were assessed temporally either side of implementation of ‘No Jab, No Pay’. Comparing the average annual vaccination catch-up incidence rate of 6.2% pre-implementation (2012–2015), there was an increase to 9.2% in 2016 (p < .001) and 7.8% in 2017 (p = .027). Secondary outcome measurement of catch-up vaccination incidence rates before (2012–2015) and after (2016–2017) ‘No Jab, No Pay’ implementation showed statistically significant increases for children aged 8–11 years (3.2%–5.6%, p = .038), 12–15 years (7.5%–14.7%, p < .001) and 16–19 years (3.3%–10.2%, p < .001) along with a statistically significant reduction in children aged 1–3 years (11.4%–6.2%, p = .015). Also, catch-up rates for DTPa significantly increased after program implementation. This study demonstrates that the Australian federal government vaccination policy ‘No Jab, No Pay’ was coincident with an increase in catch-up vaccinations within a rural NSW community served by one medical practice, especially for older children.     

中药饮片保质期与有效期文献计量学分析

目的：对中药保质期或有效期进行系统的调研，探讨中药饮片设定保质期或有效期的依据及其必要性，为提高中药饮片质量、保障临床用药安全提供技术支撑，为药品监管部门制定有关法规提供科学依据。方法：以国家知识基础设施数据库（CNKI）为数据来源，采用文献计量学研究方法，选用检索词为“中药材”并“有效期”“饮片”并“有效期”，“饮片”并“保质期”“中药材”并“保质期”“中药材”并“效期”和“饮片”并“效期”，利用CNKI平台工具以及Excel统计工具进行统计分析。结果：经数据库检索、筛选，获取中药材、饮片保质期或有效期或效期的相关有效文献共85篇，其中关于中药、饮片保质期的相关文献26篇，中药、饮片有效期或效期的相关文献59篇；在59篇关于中药有效期的文献中，74.58%的文献对于中药是否应该制定有效期、如何制定有效期等展开了讨论，25.42%的文献为中药有效期研究的实验性文献。结论：本文从中药材、饮片保质期与有效期的现状，质量评价指标，研究方法，饮片分类、保质期制定的必要性，及其存在的问题和建议等方面进行了梳理和归纳，为中药饮片保质期制定，提供了详实的文献依据。     

流动人口基层医疗卫生机构首诊现状及影响因素分析

目的:了解流动人口基层首诊现状及其影响因素,为推进流动人口分级诊疗提供实证参考依据。方法:基于2017年全国流动人口动态监测调查数据中82734名最近1次患病(负伤)流动人口数据,利用SPSS 25.0统计软件分析其基层首诊情况及影响因素。结果:82734名最近1次患病(负伤)流动人口中首选到基层医疗卫生机构就诊15936人,基层首诊率仅为19.3%;二分类logistic回归分析结果显示:年龄≥65岁、农业户口、流动时间0~5年、患慢性病、至少参加1项医疗保险,居住地到最近医疗服务机构所需时间≤15 min的流动人口患病后更愿意选择到基层首诊。学历大专及以上、家庭月均收入>10000元、市跨县、东北地区、不愿意落户、自评健康状况为不健康的流动人口患病后更不愿意选择到基层首诊。结论:流动人口患病(负伤)后选择到基层首诊率较低,年龄、受教育程度、户口类型、家庭月均总收入、流动时间、流动范围、流入地区域、落户意愿、自评健康状况、是否患慢性病、有无参加医疗保险、居住地到最近医疗服务机构所需时间是影响流动人口患病(负伤)后选择到基层首诊的主要因素。     

中药治疗哮喘-慢阻肺重叠的Meta分析＊

目的 系统评价中药治疗哮喘-慢阻肺（ACO）的疗效与安全性。方法 全面检索PubMed、Cochrane Library、Web of Science、中国知网、万方、维普、中国医学文献数据库，纳入有关中医药治疗ACO的随机对照试验（RCT），运用Cochrane手册对纳入研究的方法学质量进行评估，采用Review Manager 5.3进行Meta分析。结果 共纳入32项RCT，包括2688例ACO患者，其中试验组1361例，对照组1327例。Meta分析结果显示，中医药可以显著改善ACO患者的中医证候疗效［RR=1.19，95% CI（1.13，1.25），P<0.00001］、CAT评分［MD=-3.62，95% CI（-4.37，-2.87），P<0.00001］、ACT评分［MD=3.42，95% CI（2.23，4.62），P<0.00001］，、中医证候总积分［MD=-3.61，95% CI（-4.83，-2.39），P<0.00001］、FEV₁［MD=0.59，95% CI（0.08，1.10），P=0.02］、FEV₁%［MD=8.61，95% CI（5.20，12.1），P<0.00001］、FEV₁/FVC［MD=6.52，95% CI（4.24，8.80），P<0.00001］、6 min步行实验［MD=41.18，95% CI（22.15，60.21），P<0.0001］、急性发作次数［MD=-2.46，95% CI（-3.62，-1.13），P<0.0001］。所有研究均未报道严重不良反应。结论 中药治疗ACO，可以显著提高临床疗效，改善患者的肺功能且具有较好安全性，但是需要更高质量、多样本、多中心的随机对照试验进一步确认。     

基于真实世界数据探讨中医药治疗糖尿病肾病用药规律的研究＊

目的 基于临床信息系统分析总结真实世界的数据，采用数据挖掘的方法探讨中医药治疗糖尿病肾病的用药规律。方法 收集2018年1月-2020年12月上海中医药大学附属曙光医院宝山分院健康信息系统确诊的糖尿病肾病的门诊或住院患者的诊疗信息，建立Excel数据库，采用Excel 2010软件统计高频药物的四气、五味、归经及功效；使用SPSS Modeler 18.0软件中的Apriori算法分析关联规则，采用web节点建构药对关联网状图；运用SPSS 25统计软件进行因子分析。结果 本研究最终纳入477例接受中药饮片治疗的DKD患者，在1203条方剂信息中，涉及中药462种；使用频数排名前5位的中药分别是黄芪、黄精、石斛、山茱萸、麦冬；使用频数前5类的中药类别分别是补气药、补阴药、清热燥湿药、活血调经药、息风止痉药；在30味高频药物中，苦、甘、辛药味最为常见；药性寒、温数量接近；归脾经、肝经、肺经、肾经居多；关联规则提示，药物组合中置信度最高的组合为地龙-当归-僵蚕，因子分析共得到5个有效因子，累积贡献率为47.33%。结论 中医药治疗DKD在补益气血阴阳的同时，兼顾对瘀血、湿邪和痰饮的治疗，结合证型，可考虑使用黄芪、黄精、石斛、山茱萸、麦冬、金蝉花等药物的使用，清热燥湿药物如黄连、黄芩、黄柏可适当加入，为使邪有去处，大黄、车前子或可增添疗效。