防胜于治

<正>去年4月,我回到了离别40年之久的故乡广西北流市石窝镇平田村。回老家之前,先去探望居住在南宁市的姑父。姑父今年89岁,是早年参加革命的离休老干部。我很想聆听他的教诲并采访他的英雄事迹。但没有想到的是他得了老年性痴     

32例大肠癌首发症状分析

大肠癌是我国最常见的恶性肿瘤之一,发病率在消化道恶性肿瘤中居第三位,死亡率居第四位[1]。大肠癌的早期症状缺乏特异性,常与其他肠道、肛门疾病相混淆。临床上所见的大肠癌大都属中晚期病变,治疗效果和愈后欠佳。本文分析作者1993－1997年在江西财经大学医院外科工作期间收集的32例大肠癌（其中9例是近10年间江西财经大学教职工病例）的首发症状,对早期诊断大肠癌提供参考。1临床资料1．1一般资料本组男18例,女14例,男：女=1：0．78,年龄19-70岁,≤30岁4例,病史最短2天,最长5年,1年以内13例（40．63％）。32例大肠癌全部经病…     

人工智能技术在抑郁及自杀管理中的应用

抑郁是一种常见的精神障碍，具有高发病率、高致残率、高自杀率的特点，对个人、家庭、社会危害巨大。但由于抑郁病情隐匿、病程较长、求助率较低，使得抑郁在诊断、治疗以及监测管理方面相对困难。近年来，随着人工智能技术的出现，为抑郁及自杀管理提供了新的手段。本文结合抑郁及自杀现状，探讨目前人工智能在抑郁诊断、抑郁和自杀监控管理以及治疗干预中的应用成果，为基于人工智能技术的抑郁及自杀管理的相关研究提供参考。     

我看热销的健康养生类图书

近年来,无论在大型图书商厦还是网上书城,健康养生类图书都长期稳居销量排行榜前列,成为图书市场的亮点之一。不可否认,一批内容科学、制作精良的养生书籍确实适时满足了百姓的健康知识需求。但是,健康养生类图书也大量存在内容重复、粗制滥造、相互抄袭的现象,在巨大经济利益的驱动下,一些出版商更是不惜请枪手炮制伪健康的养生书籍,以致一些内容离谱、违背科学精神的惊人理论纷纷出笼,误导了渴望健康的大众,给他们的身心带来了不小的伤害。对此,您有何认识和看法?     

病人数据生成系统的可视化界面工具

基于医学统计数据模型,APDG系统可以批量生成符合医学统计数据的语义电子病历。其所提供的数据集可用于医学信息系统研究开发中的验证和演示,以解决真实的病人数据受到隐私保护等法律上使用限制的问题。通过对APDG系统架构的解析,从医学信息系统的开发人员和用户角度设计了可视化界面工具,并基于C#在．NET平台上实现,使APDG系统成为基于语义技术的医学信息系统开发的重要工具之一。     

药到病除之方是良方

我的父亲曾用偏方治好了久卧病床的支部书记。解放后,被人民政府保送读广西大学的父亲,学的是畜牧兽医专业,工作以后,他在医治兽病的同时,也在自学中医,免费为村民治病。我读中学时,曾听到老师夸奖我的父亲为会东县红岩公社一位大队支部书记治好了久治未愈的腰痛病。为了证实老师的话,我问过父亲,他说,是有这样的事,是根据经验自己配的方子,用了几种中药混合在一起做成丸子让他吃的,并说了每种药的名称和制作过程。父亲的善行,使我感到高兴和自豪。可惜,当时我没有记下药     

高自杀风险微博用户的网络行为特征

目的:分析微博“树洞”留言用户的网络行为特征，探讨高低自杀风险用户在网络行为特征上的差异。方法:以微博“树洞”留言用户为研究对象，利用网络智能机器人爬取12 791名用户及其信息，通过监测用户留言发现高自杀风险用户884名，另外随机选取低自杀风险用户884名。以自我描述长度、微博原创值、微博链接值、自我关注值、集体关注值、夜间活跃值、微博互动值、社交活跃值、社交支持值为网络行为特征，比较高低自杀风险用户的网络行为特征。结果:女性的高自杀风险检出率高于男性(P<0.05)。高自杀风险用户的微博链接值低于低自杀风险用户，而自我关注值及夜间活跃值高于低自杀风险用户(均P<0.05)。结论:不同自杀风险微博用户的网络行为特征存在差异，高自杀风险用户微博互动更少、关注自我更多、夜间更加活跃且女性多于男性。     

基于人工智能技术的微博"树洞"用户自杀意念分析

目的分析微博"树洞"用户留言的自杀意念相关信息,为自杀预警及网络干预提供思路。方法 "树洞"智能机器人24 h监控2018年8～10月"走饭"微博树洞留言,依据知识图谱筛选含自杀意念的信息,自动识别6～10级高自杀风险信息,进行自杀风险分级。结果 "树洞"机器人共抓取"走饭"微博树洞留言信息11.8万条。微博留言在22:00至凌晨2:00达高峰期;存在6～10级高自杀风险留言信息达711条,留言用户主要集中在16～26岁年龄段;跳楼、割腕、烧炭、自缢、跳河是高自杀风险人群表达的主要自杀方式。结论人们通过网络表达自杀意念的现象越来越普遍,人工智能技术可用于识别和救助高自杀风险人群。自杀预防工作应健全24 h危机预警及干预机制,重视青少年心理健康,并营造良好的网络社交环境。     

微博“树洞”的抑郁症患者数据空间特征研究

目的:基于新浪微博中树洞数据具有空间地理信息的特征,针对新浪微博中较大抑郁症患者集中树洞"走饭"2012年至2019年7月的评论数据进行探索,分析统计结果可能与经济发展所带来压力的关联。方法:涉及到的研究方法有定量分析法、实证研究方法与数据可视化方法,通过分析与统计所得样本数据并对空间分布可视化表达进行研究。结果:经济较发达地区、经济增长速度较快地区人群抑郁情况较为严重,分析统计结果可能与经济发展所带来压力相关联。结论:根据数据分析所得结论可能与经济越发达、增长速度越快相关,经济增长所带来的生活压力越大,导致抑郁的可能性越高。因此本研究为各地政府决策参考的建立提供理论与方法支持。