新的心电图诊断标准RLⅠ＋SV4和SD＋SV4对高血压合并左心室肥厚的诊断价值

目的]观察新的心电图诊断标准RLⅠ＋SV4、SD＋SV4是否适用于高血压合并左心室肥厚(LVH)的诊断,研究13项心电图诊断标准以及新标准与常用标准联合应用对于高血压合并LVH的临床价值。[方法]以超声心动图测定的左心室质量指数(LVMI)为标准,选取原发性高血压或者有高血压治疗史的住院患者280例,其中高血压合并LVH患者94例(LVH组),左心室正常患者186例(左心室正常组)。同步记录12导联心电图。绘制各种心电图诊断标准的受试者工作特征曲线(ROC),比较ROC的曲线下面积(AUC)。计算各种诊断标准的灵敏度和特异度。分析RLⅠ＋SV4、SD＋SV4及其联合目前公认的心电图诊断LVH标准对高血压患者合并LVH的诊断价值。[结果]单个心电图导联中,RLⅠ即Ⅰ导联的R波是较好预测LVH的因子之一(AUC＝0.63,P＜0.01)。两个导联振幅相加诊断LVH的研究中,RLⅠ＋SV4标准(AUC＝0.64,P＜0.01)的灵敏度为50%,特异度为71%;配对卡方检验显示RLⅠ＋SV4诊断LVH与金标准(LVMI判定LVH)之间无明显统计学差异。SD＋SV4标准(AUC＝0.59,P＜0.05)的灵敏度为31%,特异度为87%,其中SD波为12导联中拥有最大振幅的S波。RLⅠ＋SV4联合Sokolow-Lyon电压标准能够提高诊断高血压合并LVH的灵敏度,其灵敏度为59%,特异度为60%。[结论]RLⅠ＋SV4标准具有较高的AUC,适合高血压患者合并LVH的初步筛查;RLⅠ＋SV4联合Sokolow-Lyon电压标准能够提高诊断的灵敏度。SD＋SV4标准临床适用性没有RLⅠ＋SV4标准高。     

5G+AI技术赋能医学本科教学改革的相关探索

医学本科教学一直面临着理论与实践不均衡、教学模式陈旧等问题。近年来,5G和人工智能（AI）的迅猛发展为医学本科教学改革提供了新机遇。本综述旨在分析5G+AI技术在医学本科教学中的应用,探讨其对教学内容、教学方法、基础设施与资源、数据隐私与安全等方面的影响,并展望未来的发展方向。通过对医学本科教学现状进行详细分析,发现传统教学存在的问题,探讨5G+AI技术如何赋能医学本科教学改革,包括理论课程的在线图书馆应用、AI辅助教学、临床技能中心的5G化等方面,综合考察该技术在推进AI应用、革新医学课程体系、实现仿真模拟等方面的优势,同时对5G+AI技术在医学本科教学中面临的挑战进行分析。5G+AI技术在医学本科教学改革中具有广阔前景,可以通过提高教学效果、个性化教学、实现虚拟实践等方式全面推进医学本科教学水平。然而,要充分发挥其优势,还需解决基础设施建设、教师培训、数据隐私等方面的挑战。期望通过该技术的应用,实现医学本科教学更科学、更高效的目标。