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。     

人工弓状线切开技术在弓状线变异腹腔镜全腹膜外腹股沟疝修补术中的应用：附视频

目的探讨人工弓状线切开技术在变异弓状线病例腹腔镜全腹膜外腹股沟疝修补术（TEP）应用的可靠性、安全性和有效性。 方法回顾性分析2016年7月至2019年8月广东医科大学茶山医院施行TEP的60例弓状线变异患者资料，在脐与耻骨联合连线中点人为切开腹直肌后鞘及其后面的腹横筋膜创建一条人工弓状线，并对其后面的腹膜前间隙进分离。影像记录弓状线的形态和手术步骤。 结果低位弓状线50例（83.3%），位于脐下8~12 cm，表现为不完整的腹直肌后鞘，向下呈逐渐变薄、变少的散在纤维。无弓状线10例（16.7%），有完整的腹直肌后鞘并一直延伸至耻骨。以人工弓状线为界分为两个层面，前面的是腹直肌后间隙，后面是腹膜前间隙，位于腹横筋膜（含有后鞘）与腹膜前筋膜浅层之间，是TEP理想的分离层面，沿此间隙向下分离与Retzius间隙相连，然后向外分离Bogros间隙。本组平均手术时间（130±15）min，术中腹膜损伤率8.3%（5/60）。术后发生血肿3例，血清肿2例，皮下气肿3例，无慢性疼痛病例。术后平均随访25个月，无复发病例。 结论人工弓状线切开技术在低位和无弓状线患者的TEP手术中安全有效、简单可靠，值得推广。     

人工智能在耳鼻咽喉头颈外科的运用及展望

通过对大数据深度学习,近年人工智能技术已逐渐渗透到医学各个领域,实现一定程度应用。虽然耳鼻咽喉头颈外科专业近几年发表相关文献数量急剧增长,但大部分临床医生对于人工智能的研究还比较陌生。介绍人工智能的基本原理,列举、分析其在耳鼻喉科的主要研究情况,探讨目前人工智能技术实际应用的局限,展望未来人工智能技术在耳鼻喉科可能的应用。     

漏斗胸Nuss矫形术对胸廓的影响及相关因素分析

目的通过CT影像测量了解漏斗胸Nuss矫形术前后胸廓径线的改变情况,探讨并分析Nuss矫形术对胸廓的影响及相关因素。方法对2014年1月至2018年12月郑州大学第一附属医院收治的50例行漏斗胸Nuss矫形术患儿的临床资料进行回顾性分析。50例患儿中男43例,女7例。所有患儿中存在脊柱侧弯6例,胸廓不对称12例,胸骨旋转11例。通过CT影像测量其放置矫形器前及取出矫形器后胸廓各椎体平面最大横内径及该平面胸脊间的距离,通过配对样本t检验比较矫形前后各径线的改变情况,以及通过独立样本t检验分析在不同年龄、性别、矫形时间、漏斗胸对称与否、是否合并脊柱侧弯等情况间的差异性。结果50例患儿均顺利完成矫形器置入术及矫形器拔除术,无明显术中及术后并发症,Nuss矫形后较矫形前相比,胸廓前后径在第8~12胸椎水平均较前增加,第3~5胸椎平面较前减小,胸廓横径在第8~10胸椎平面较前减小;年龄≤10岁、矫形时长≥2年及女性患儿胸廓前后径改变量在多个胸椎平面分别较年龄>10岁、矫形时长<2年及男性患儿大,P<0.05,差异具有统计学意义。结论漏斗胸Nuss矫形后前胸壁凹陷较前明显改善,并且在不同年龄和不同矫形时长间存在差异性,年龄较小及适当增加矫形时间可获得较好的矫形效果,而胸廓横径生长在一定程度上受限。     

不同手术方案对脊髓型颈椎病合并椎管狭窄症患者术后疗效及颈椎矢状位参数的影响

目的探讨前路椎体次全切除术和后路椎管扩大椎板成形术对脊髓型颈椎病(CSM)合并椎管狭窄症患者术后疗效及颈椎矢状位参数的影响。方法回顾性分析2010年3月—2015年8月收治的147例CSM合并椎管狭窄症患者的临床资料,其中80例行前路椎体次全切除术治疗(A组),67例行后路椎管扩大椎板成形术治疗(B组)。比较2种手术方法治疗前后日本骨科学会(JOA)评分、Cobb角及矢状位垂直距离(SVA)。将2组患者根据T_1倾斜角分别分为高T_1倾斜角(≥25°)亚组和低T_1倾斜角( 25°)亚组,对不同亚组之间的疗效及手术安全性进行比较。结果 2组术后JOA评分和Cobb角均高于术前,差异有统计学意义(P 0.05)。A组术后SVA低于术前,差异有统计学意义(P 0.05),B组术后SVA与术前相比差异无统计学意义(P 0.05)。A组术后JOA评分和Cobb角均高于B组,SVA低于B组,差异均有统计学意义(P 0.05)。A组中,高T_1倾斜角亚组和低T_1倾斜角亚组JOA评分改善效果和后凸畸形发生率比较差异无统计学意义(P 0.05);B组中,低T_1倾斜角亚组JOA评分改善效果和后凸畸形发生率优于高T_1倾斜角亚组,差异均有统计学意义(P 0.05)。结论相较于后路椎管扩大椎板成形术,前路椎体次全切除术治疗CSM合并椎管狭窄症临床疗效更佳,且有助于改善颈椎矢状位平衡;在高T_1倾斜角水平下,应尽可能选择前路椎体次全切除术。     

后外侧结构重建在新鲜股骨颈骨折人工股骨头置换术中的应用

目的探讨后外侧结构重建对后外侧入路人工股骨头置换术术后早期关节脱位的影响。方法选取2016年9月至2017年8月于我院行后外侧入路初次人工股骨头置换术的股骨颈骨折患者60例,根据术中是否修补关节囊及外旋肌群分为重建组(33例:舌形切开关节囊,术中将关节囊及外旋肌群原位缝合在大转子后方及臀中肌肌腱附着处)和对照组(27例:切除关节囊后,术中未进行外旋肌群修复重建)。比较两组的手术情况及术后近期关节功能情况。结果重建组的手术时间为(45.0±15.3) min,长于对照组的(35.0±12.4) min (P <0.05)。重建组术腔引流量为(200.0±80.0) m L,少于对照组的(420.0±120.6) m L (P <0.05)。重建组的早期脱位率为0.000%(0例),与对照组的7.407%(2例)比较无统计学差异(P>0.05)。重建组术后Harris评分为(92.0±3.4)分,高于对照组的(88.2±5.0)分(P <0.05)。结论在后外侧入路人工股骨头置换过程中行后外侧结构重建能够有效减少术腔引流量,提高髋关节Harris评分,对维持髋关节软组织平衡具有重要意义。     

Structured Sequence Learning: Animal Abilities,Cognitive Operations,and Language Evolution

Human language is a salient example of a neurocognitive system that is specialized to process complex dependencies between sensory events distributed in time, yet how this system evolved and specialized remains unclear. Artificial Grammar Learning (AGL) studies have generated a wealth of insights into how human adults and infants process different types of sequencing dependencies of varying complexity. The AGL paradigm has also been adopted to examine the sequence processing abilities of nonhuman animals. We critically evaluate this growing literature in species ranging from mammals (primates and rats) to birds (pigeons, songbirds, and parrots) considering also cross‐species comparisons. The findings are contrasted with seminal studies in human infants that motivated the work in nonhuman animals. This synopsis identifies advances in knowledge and where uncertainty remains regarding the various strategies that nonhuman animals can adopt for processing sequencing dependencies. The paucity of evidence in the few species studied to date and the need for follow‐up experiments indicate that we do not yet understand the limits of animal sequence processing capacities and thereby the evolutionary pattern. This vibrant, yet still budding, field of research carries substantial promise for advancing knowledge on animal abilities, cognitive substrates, and language evolution.