基于深度学习的人工智能辅助肺腺癌胸水脱落细胞学诊断的方法

目的 应用深度学习模型对胸水脱落肺腺癌细胞进行检测和分类,探讨人工智能辅助肺癌细胞病理诊断的可行性。方法 收集2019年3月至2021年12月南通大学附属医院、上海交通大学附属胸科医院和复旦大学附属中山医院的肺腺癌胸水标本110例,非癌性胸水标本20例为对照组。采用常规法和单细胞分离液处理技术2种方法分离细胞标本,并进行液基制片和苏木精-伊红（H-E）染色,全切片数字扫描使细胞图像数字化后保存为数字文件,由人工智能辅助诊断。经过裁切与图像预处理后,使用LabelImg软件对胸水细胞进行标记,打方框并标注细胞类型,选用较典型细胞样本,分别标记淋巴细胞、间皮细胞和腺癌细胞,共标记800张图像用于训练。采用Yolo V4模型对疑似与确诊肺癌细胞进行训练,采用Inception V3模型对不同分类细胞进行训练,取另外250张图像进行测试。结果 训练后的Yolo V4模型能够对胸水脱落细胞H-E染色涂片中疑似+确诊肺腺癌细胞进行识别标注,全类平均正确率（mAP）为20%;训练后的Inception V3模型对胸水脱落细胞病理图像中单个细胞分割后的淋巴细胞、间皮细胞、疑似+确诊肺腺癌细胞进行分类,...     

公立医院互联网医院SWOT分析及对策

随着科技的进步和相关政策的不断完善,互联网医院得到快速发展。公立医院互联网医院在新冠疫情期间积累了实践经验,实现了跨越式增长,但仍存在发展趋同、功能局限等问题。本文运用SWOT模型,从优势、劣势、外部机会、外部威胁4个方面进行组合分析,并对公立医院互联网医院发展提出相对应的4种对策：利用自身资源,拓展互联网医院新模式;提升核心竞争力,完善激励和奖惩制度;分病种分阶段上线,积极构建行业新秩序;增强服务监管,保障信息安全。     

医疗服务数字转型中的适老化改造探讨

近年来政府及公立医院日益聚焦传统医疗服务的数字化转型,在这一过程中为何以及如何做好适老化 改造同样值得关注。通过对医疗服务数字转型中适老化改造的重要性进行综述,同时结合浙江大学医学院附 属杭州市第一人民医院的数字医疗服务适老化改造项目,探讨具体实施路径并分享成效与体会。     

互联网医疗“亲友代办”模式下患者隐私问题分析

介绍医疗机构在患者隐私权保护中应承担的义务,以典型互联网医疗项目为例,详细阐述互联网医疗常见功能点、所涉及患者信息的隐私层级、“亲友代办”认证方式及权限开放情况,分析存在问题并提出建议,包括提供法律视角下语义明确的“亲友”选项、对绑定用户的身份真实性进行核验、探寻规范高效的线上患者授权方式等。