人工智能在医学领域应用浅析

医疗与人工智能相结合,是医学发展的重要方向。作者综述了人工智能在诊断、治疗、预防、科研、教学等医学领域的应用情况,分析了人工智能发展面临的问题和挑战,对人工智能的应用前景进行了展望。     

不同膳食平衡状况下高校教职工健康异常影响因素比较研究

目的　了解高校教职工的膳食平衡状况以及不同膳食平衡状况下健康异常的影响因素,为进一步开展健康教育,促进高校教职工健康奠定基础。方法　选取2016年9月1日至2017年1月5日于四川大学望江医院体检的高校教职工作为调查对象,采取自主设计的问卷与相关检查结合的方法进行调查。结果　纳入分析的研究对象共1083名（问卷有效率85.28%）,膳食失衡率为83.4%, logistic回归分析结果显示,膳食适宜组中,健康异常可能影响因素为年龄和体重区间中的肥胖,其OR值及相应的95%CI分别为9.411（3.990～22.200）、12.029（2.833～51.072）。膳食失衡组中健康异常可能影响因素为性别、年龄、家族慢性病史、体重区间中的肥胖、饮酒史、除工作外坐姿时间＞6小时,其OR值及相应的95%CI分别为1.478（1.016～2.149）、3.840（2.774～5.317）、1.938（1.417～2.651）、3.982（2.001～7.925）、1.502（1.050～2.150）、2.941（1.411～6.132）结论　高校教职工的膳食平衡状况较差,以膳食摄入不足为主,应加强膳食指南的宣教,加强膳食营养的健康教育和健康促进,重视立法和相关政策的调控约束,使居民树立科学的营养健康观念,从而预防相关健康异常的发生。     

基于临床大数据的医疗质量监控辅助系统探讨

随着大数据、互联网和信息科技的发展,人工智能技术被逐步应用于医院管理领域。作者利用临床大数据设计了医疗质量监控辅助系统,对医院现有的医疗信息数据进行结构化采集与监控,从环节上把握影响医疗质量与安全的关键点与关键事件,对医护人员的医疗行为进行事前预警、事中监控、事后评价,全面提升医院的医疗质量管理。     

高校教职工健康状况及其影响因素研究

目的了解高校教职工慢性疾病患病与健康异常情况及其影响因素,为制定干预措施,促进高校教职工健康提供参考依据。方法选取2016年9月-2017年1月四川大学在校教职工作为研究对象,采用自行设计的统一问卷进行调查。结果共回收问卷1 270份,有效问卷1 089份,问卷有效率为85.5%;诊断明确的慢性疾病患病率13.4%,诊断明确的健康异常患病率37.0%。多因素Logistic分析结果显示,年龄、有慢性病家族史、除工作外坐姿时间6 h、每日油摄入过量、进餐时间15 min可能为健康异常的影响因素,其OR值及相应95%CI分别为1.088(1.067~1.108)、1.625(1.189~2.220)、4.672(1.955~11.168)、1.383(1.011~1.893)、2.563(1.029~6.379);年龄、性别、有慢性病家族史、饮酒史可能是患慢性疾病的影响因素,其OR值及95%CI分别为1.133(1.104~1.161)、2.495(1.538~4.046)、1.750(1.141~2.685)、2.006(1.271~3.165)。结论高校教职工健康状况不容忽视,应加强健康生活方式指导,针对重点人群加强监测,积极做好干预控制,以预防和减少慢性疾病和健康异常情况的发生。     

医院效率研究文献综述

目的了解医院效率研究进展，为政策制定提供参考。方法以“医院”“效率”为检索词，对2015年1月-2021年10月医院效率相关研究进行文献检索。通过全文阅读，对研究内容、方法、指标和结果进行总结。结果医院效率研究的主要内容为综合效率、纯技术效率和规模效率；研究方法以数据包络分析法、随机前沿分析法为主；研究指标以医院内部指标为主。结论现有医院效率研究存在指标选择与表述不规范，多局限于理论研究，缺少对医院外部因素的研究等问题，建议对医院效率研究进行规范化管理。