基于人工智能算法的脑卒中溶栓药物精准治疗：真实世界研究

背景缺血性脑卒中(IS)起病急，治疗时间窗窄，治疗效果的影响因素复杂，患者自身情况各异，因此治疗方式、给药种类、给药剂量、给药方式均会影响患者的溶栓效果。既往研究常利用统计方法分析溶栓效果的影响因素，人工智能算法在该方面的临床应用尚少见。目的 基于真实世界的数据，建立IS患者从一般特征、药物治疗方式到恢复效果的人工智能算法模型，实现个体化溶栓药物精准治疗，为临床用药决策提供数据支持。方法 采用回顾性研究方式，从大连医科大学附属第二医院医渡云科研大数据服务器系统提取本院确诊为IS患者(n=55 621)的临床信息，时间为2001-01-01至2021-12-31。依据纳入标准共筛选出信息完整的IS患者1 855例，依据每位患者入院与出院时美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分差值评价患者溶栓效果，并将患者分为神经功能改善组(差值≥4分，n=1 236)和对照组(差值<4分，n=619)。经3位神经内科高级职称专家背对背推荐，并结合查阅的IS诊治指南及文献，整理可能与IS发作后溶栓效果相关的影响因素，归类为患者一般特征、用药指标、检查指标、检验指标、治疗方式5类。首先进行影响因...     

医疗大数据与科研实践

文章旨在探索医疗大数据与科研实践的结合点，从医院电子系统历史数据中提取科研点，以拓究医疗工作者的科研思维，提高其科研工作效率。通过对大数据管理现状、优势、科研模式、数据挖掘分析工具、工作经验等进行介绍，给出了一套医疗大数据与科研实践模式，经实践运用，取得一定成果。该模式可以为临床工作人员进行大数据科研提供理论依据。