中西医结合临床决策支持系统的关键技术研究

临床决策支持系统日益成为医务人员的重要工具,但目前多数落地应用集中在合理用药方面,因为在诊断辅助、治疗安全和疗效分析3个重要环节依然存在诸多技术难点,缺乏系统性和工程化解决方案。本文基于中医智能系统性的发展和临床中西医结合的现实需求,探讨中西医结合临床决策支持系统(CDSS)实现闭环的关键技术,即中西医多源异构数据分析与交叉验证;中医知识图谱和算法模型的智能辅助辨证论治;疑难杂症治疗的智能推荐和用药模型构建;疗效分析的语义理解、隐私安全与数据保护机制等。通过部分工程实例,提出中西医结合CDSS关键技术解决方案,为卫生信息管理和研究人员、企业级产品开发和临床实践应用提供参考。

基于多方法的中医体质动态变化因素分析

目的基于一般统计学、Apriori-DEMATEL算法、DoWhy因果推理框架等方法探究中医体质动态变化影响因素。方法对18-60岁人群进行中医体质识别数据的动态采集,包括采集时间、体质类型以及饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态、压力情况、生活环境、工作/生活变故、家庭氛围、出差频次、加班情况11个体质影响因素。采用一般统计分析分析不同类型体质变化对应影响因素的相对百分比,采用Apriori-DEMATEL算法分析饮食习惯等11种体质影响因素与体质变化之间的相关性,采用DoWhy因果推理框架分析饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态、压力情况之间的因果关系。探讨构成类型转换变化因素的频率,确定构成类型动态变化的关键影响因素。结果经过预处理后形成13536条有效数据,基于Apriori-DEMATEL算法将因素划分成饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态和压力情况这6个原因因素及居住环境、工作/生活变故、家庭氛围、出差频次和加班情况这5个结果因素。结合一般统计学分析发现,在原因因素中饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间和压力情况这4个因素的变化对其他因素的影响程度大,在体质调摄过程中,应对上述4个因素重点关注,保持体质的平衡;在5个结果因素里面,工作/生活变故和家庭氛围这两个因素的数值绝对值较大,说明这两个因素易受其他因素的影响。饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态和压力情况这六个因素变化的中心度较高,说明这六个因素的变化是体质发生改变的重要性因素。根据各因素对应体质变化频数统计发现以上六个因素的变化在气虚质、平和质和特禀质间的体质转变频数占比较大,说明这六个因素的改变对这三种体质类型的变化发挥重要作用。结合Apriori-DEMATEL算法和DoWhy因果推理框架分析的结果,推断饮食习惯和睡眠时间通过影响其他因素的变化间接导致体质变化。结论本文从动态数据和多种分析方法入手,探讨了中医体质动态变化的影响因素,结果表明饮食习惯、睡眠习惯、睡眠时间、运动习惯、情绪状态和压力情况的变化对气虚质、平和质和特秉质的转化有较大影响。在日常生活中要注意这六个因素的变化,并制定相应的改善方案,减少转化为偏体质的概率。本研究也为中医体质类型动态变化的影响因素分析提供了数据支持和客观化分析参考。

中医药文化融入医学生思政教育的三重维度

中医药文化作为中华优秀传统文化重要组成部分,可为中医药院校开展思想政治教育工作提供丰厚德育资源,助力院校落实“立德树人”根本任务,建设院校“马克思主义理论”学科,并与院校思想政治教育工作形势相适应。就中医药文化融入医学生思政教育的逻辑理路而言,马克思主义方法论中国化以中医思维为其有益补充;社会主义核心价值观以中医美德为其重要源泉;“四史”教育以中医历史为其传统资源;而中华民族精神又以中医榜样为其生动体现。故而,中医药院校还需积极探索可行性实践路径,提高思政教育针对性,打造接地气的思政课堂;善用新媒体技术,构建互动型媒体矩阵;结合中医药文化,营造良好校园文化氛围;发挥中医药文化育人作用,开展思政课实践教学。

数字医疗概论课程的教学改革与实践

数字医疗概论属于计算机技术与医疗交叉学科的医工融合课程,具有课程覆盖面广、含有大量概念和术语的特点。传统授课存在学生学习兴趣不高、知识的内化吸收较差等问题。课程组经过多年探索,提出开展基于深度科教融合和CDIO模式的课程教学改革方法和实践探索,开展科研项目进课堂,打破课堂时空限制,以教师指导为辅、学生参与为主,课堂内外以CDIO全过程设计和开展科研项目的任务实践和新项目的孵化,培养学生的创新能力、交叉学科思维和综合实践能力;同时借助虚拟仿真实验教学平台,加强学生思辨(分析和解决)问题的能力。该教学改革思路在医工融合类专业课程的教学中具有一定的借鉴性。

用于辅助中医诊断的居家健康监测设备多节点数据融合方式

目的解决居家健康感知层设备数据体量大、维度多,且用于辅助中医临床诊断价值低下问题。方法本文基于中医诊断学原理将居家健康数据划分为互补、冗余、协作3种类型,提出了一种在设备数据、居家事件、中医症状3个层级进行数据融合的解决方案。结果本文提出的数据融合解决方案使居家场景下各设备采集的数据具有了整体协作的能力,提取出对于中医诊断更有价值的居家数据,同时降低了居家端传感器对家庭网络带宽带来的实时压力。结论基于多设备的居家健康开放性物联网生态系统的搭建是一项庞大的工程,包括了感知层硬件的搭建、数据清洗、融合、归一化、标注、建模等方面。本文重点阐述了一种居家健康数据融合的思路,将多类数据根据中医理论进行模块化整合,解决了居家健康数据的重复性、零散等问题。可以为居家多源异构数据的清洗提供方向,也可以为后续的中医特色的数据标注、建模提供思路,从而为中医临床提供更具价值的决策辅助。

子午流注临床应用研究现状

子午流注广泛应用于消化系统、内分泌系统、呼吸系统、心血管系统、运动系统等临床各系统疾病的治疗中,并取得了较好的临床疗效,但也需要注意以下问题:(1)不可盲目追求择时治疗,择时治疗的初衷是为了顺应气血盛衰的变化治疗疾病,当遇到紧急危重证候时应舍时从证,对症治疗;(2)加强对子午流注的研究,规范时间的差异性,建立统一的标准;(3)将子午流注理论与现代医学相结合,与现代人体生物节律性相统一。今后的研究中,可以利用穴位敏化规律验证子午流注的科学性,将子午流注理论与现代人工智能相结合,运用其理论发明出患者易于接受的治疗仪或理疗仪,更好地为临床服务。

后疫情时代中医院校智慧教育建设

疫情期间,规模化的在线教学引发了以数字化技术为核心的教育模式变革。面对中医药“守正创新”的总体要求,十四五发展规划出台,中医药高等院校面临智慧教育变革的冲击。成都中医药大学以培养世界一流的优秀中医药人才为核心,开展了智慧学习环境建设、以任务驱动为主的教学模式改革、基于大数据的教学过程质量控制系统三个方面的综合改革,进行了中医药高等教育智慧教育建设的探索。

基于Citespace的国内外音乐疗法治疗失眠的研究状况及趋势可视化分析

目的 基于Citespace梳理分析国内外音乐疗法治疗失眠领域的发展状况、研究热点及前沿。方法 计算机检索2006年1月1日-2021年12月5日中国知识资源总库(CNKI)、维普、万方、Web of science收录的国内外音乐疗法治疗失眠的相关文献,经NoteExpress软件格式转换后,采用Citespace5.8.R3软件绘制国内外音乐疗法治疗失眠相关文献的作者、机构和关键词的可视化知识图谱,并进行作者、机构的合作网络分析及关键词共现、突现分析。结果 纳入中英文文献共计342篇,国内外存在林旭星、蒋运兰、廖娟、李海艳、Dickson, Gaelen Thomas、Jespersen, Kira V、Huang, Chiung-Yu、Li Oei, Shiao、8个主要作者合作群。中国是发文数量最多的国家,各个机构间的合作较少。国内热点关键词为“五行音乐”、“耳穴贴压”、“八段锦”“、穴位按摩”“、心脾两虚”等,国外热点关键词为“双盲”“、睡眠管理”“、大脑”“、疗效”等。结论 国内外音乐疗法治疗失眠研究领域整体发文量较少,但关注度持续增加,发文数量年增长率高。跨机构、跨地区的合作有待加强。当前国内外研究前沿与研究热点主要集中在音乐疗法治疗失眠的临床观察、作用机制以及人工智能技术应用于音乐疗法治疗失眠的相关研究。

基于中医四诊、西医检验和生物信息的多类型传感器数据归一化分层处理架构的研究

在传感器技术、电子信息技术、5G网络、机器学习等技术高速发展的时代背景下,中医四诊数据,西医临床检验数据和生物信息数据的积累也随之呈指数式增长。本文针对3类异构数据的高效处理问题,围绕各类传感器的采集原理进行深入分析,探索建立一种多类型医用传感器数据归一化分层处理架构。此架构分为3层:基于时间轴的医用传感器集群层,多模态数据协议转换、安全传输层,医用传感器数据湖、专题库及API接口层。通过此架构可完成数据采集后的时间序列机器标注、协议转换、组网通信及安全传输、数据粒度的降维升阶、分层特征提取、实体关系建模等任务,旨在实现3类异构数据的归一化处理,为后续实现疾病画像、活态知识图谱、疾病全方位智能诊疗算法及建立中医、西医、生物信息3类数据的分层特征关联网络提供前期基础。

基于灰色关联分析法的阳虚质影响因子分析

目的运用数学思维和计算方法,探索中医阳虚质影响因子以避免由阳虚质引起的诸多疾病,为中医治未病提供方案建议。方法基于中华中医药学会发布的中医体质分类与判定标准,利用项目组移动中医体质辨识系统采集2020年5月5日(立夏)到2021年4月20日(谷雨)24节气阳虚体质辨识数据,运用灰色关联分析法分析得出阳虚质影响因素的灰色关联度。在此基础上构建随机森林模型对灰色关联分析法结果进行验证分析,评价阳虚质与其影响因子关联的强弱。结果本研究采集了来自中国四川省中部和东北部地区年龄在18-60岁的健康或亚健康人群,共计16259份中医体质辨识数据。经过筛选、预处理得到阳虚体质辨识数据共544份,涉及阳虚质影响因子18个侧面。运用灰色关联分析法分析后,灰色关联度大于0.6的影响因子有12个,这12个影响因子与阳虚质随机森林模型训练集和验证集的准确率分别为98.39%和93.12%。结论在本文所选取的样本数据中,灰色关联分析法为分析阳虚质影响因子的适宜技术。本文为中医体质影响因子的研究分析提供了新方法和新思路参考。

基于多标签分类的T2DM证候预测模型研究

目的探究T2DM的中医证侯特征、T2DM发生发展不同病程阶段的证侯分布特征、优化T2DM中医证候诊断模型,为T2DM证候诊断标准的研究提供依据与指导。方法基于国家科技重大专项中医证候生物学技术平台,以大量临床证候数据为研究对象,清洗出1255条有价值的数据。基于条件概率公式对缺失的数据进行数据补全,运用多标签分类学习算法,构建了卷积神经网络模型,对输入为T2DM人性别、年龄、病程、症状等多个属性,预测T2DM证候特征。结果应用传统机器学习算法在未进行数据补全之前,能够达到最高60.82%的准确率。利用全连接神经网络与卷积神经网络抽取数据的高维特征能够较好地提升准确率达64.65%。基于条件概率公式对缺失的数据进行补全,较大程度地提升了传统机器学习算法和神经网络算法的准确率,分别达到72.75%和75.47%。并通过多种传统机器学习算法计算出的不同输入属性对预测值的贡献比例进行统计,得出年龄属性对证候预测结果的贡献最大,达到22.65%,其次是病程。结论基于条件概率的数据补全和CNN的多标签分类学习模型用于T2DM证候诊断研究是可行的和有效的,模型具有较强的泛化力,稍作修改就可用于其它疾病的临床数据分析,为中医智能化提供新的思路。

基于物联网的中医居家健康系统搭建

目的总结中医物联网领域的研究历史与现状、应用状况、所面临的挑战,利用物联网技术设计一种可以无感监测用户健康的中医居家健康系统。方法通过构建中医居家健康物联网,对用户居家场景中环境、饮食、运动作息、生理指标4个维度的数据动态进行采集、清洗、标注。结果基于家居物联网的中医四诊数据采集模型能在兼容多类家居传感器的前提下,从个人饮食起居以及环境维度拓宽家庭端健康数据采集范围。结论由于居家活动监测所需家庭端设备多、数据体量大且多源异构的特点,建立中医居家健康物联网系统,为家庭端硬件数据、生活数据、中医数据、算法语言形成一个完整的传输与数据转化链路能为临床诊疗、居民健康评估提供补充。

中药材内在品质和外在性状结合的研究现状及对策

系统研究中药材质量评价方法,是完善中药材质量评价体系的内在需求,有利于中医临床用药及中药产业的健康发展。中药材内在品质评价方法从化学指纹图谱发展到中药质量标质物,从以化学成分为主要研究指标,发展为以化学成分与生物活性效价、化学成分与药效成分相结合的评价模式,历经了一元到多元的评价演变;中药材外在性状评价方法从“辨状论质”到智能感官的应用,历经从主观到客观的演变,弥补了客观数据缺失的评价不足。中药材“内外结合”评价的发展趋势符合中药整合质量观的创新发展思路。本文梳理了中药材内在品质与外在性状研究的发展沿革,系统阐述了“内外结合”评价的研究现状与发展趋势,从信息化角度提出了一些问题及初步对策,以期推进建立一套符合中医理论的,具有标准化、信息化特色的中药材质量评价体系。

胡芦巴的本草文献研究

胡芦巴是一味极具开发前景的中药。目前关于其成分提取、质量标准、炮制工艺及药理作用等方面的报道较多,而针对相关古籍记载进行梳理分析的研究尚欠缺。人们对胡芦巴的本草学认识尚存在争议及不全面之处。本研究通过系统查阅古代典籍,首次对胡芦巴的名称、基原、炮制及性能(包括性味、归经、功效、主治、毒性和禁忌)进行了全面考证,为进一步开发利用和深入研究中药胡芦巴提供本草学参考。研究发现胡芦巴有苦豆、芦巴、胡巴、季豆等多个别名。基于分析历代典籍对胡芦巴植物原形的描述及附图,认为古今药用胡芦巴为同一植物品种的可能性较大。除了目前通用的盐炙法,古籍还记载了炒法、蒸法、焙法、煅法等8种胡芦巴的炮制手段。性能考证得出其性味温热,味苦甘辛,归肾、胃、肝、膀胱经。除了药典记载的效用外,本研究还补充了胡芦巴的“聪耳明目、引火归元”功效和“腹胁胀满”主治。毒性及禁忌考证发现历代本草均记载胡芦巴无毒,但是实热证、阴虚证、孕妇应当谨慎使用。

数字疗法在中医药应用中的展望

中医药在治未病、治慢病和养生康复等方面具有独特优势,整合现代科学技术与方法开展融合创新研究,有助于发挥中医药价值。近年来,随着人工智能、可穿戴式设备等数字化技术发展,数字疗法应运而生。在中医药理论指导下,融合数字疗法技术方法,通过高级程序驱动软件或结合硬件设备对患者进行个性化治疗,提高患者依从性,充分发挥中医药优势。本文运用CiteSpace可视化数字疗法研究热点,结合文献与美国食品药品监督管理局、国家药品监督管理局网站数据,梳理数字疗法在预防、治疗、康复疾病方面的应用,分析目前数字疗法应用中的关键技术及核心理论,以中医五音疗法、运动疗法、芳香疗法为例,探讨数字疗法在中医药理论指导下的应用形式,为中医药数字疗法发展提供初步范式。

基于区块链的第三代中药追溯平台构建研究

本文回顾了中药追溯技术发展的8年历程,从基本架构、应用开发到开放平台的三个阶段,探讨中药追溯体系当前面临的主要技术问题和解决思路,重点阐述基于区块链技术的第三代中药追溯平台的开放共享架构原理和方法,讨论物联网、大数据、标准化和接口规范等关键技术对去中心化中药追溯平台构建的意义和作用,为新一代中药追溯体系提供建设思路。

基于深度学习的穴位敏化客观化方法研究

目的:通过穴位敏化的客观化规律及现状分析,提出基于深度学习的穴位解决方法。方法:针对穴位敏化研究缺乏从宏观角度囊括不同敏化形式的大样本穴位敏化综合性的问题,提出采用深度学习技术深入开展穴位敏化的客观化研究的方法。结果:从提取穴位敏化客观动态数据特征、实现穴位敏化特征预处理的深度神经网络设计、建立穴位敏化识别策略权重估值网络的角度,探讨穴位敏化的客观化研究的潜在切入点。结论:通过对潜在切入点的研究,表面中医的整体思维模式与大数据条件下的深度学习技术的结合,必然产生一种不同于实验和实证研究的全新的中医研究方法。

军训亚文化与大学生心理

大学生军训,除了安排队列、战术训练、国防知识教育等主体内容外,通常还为学生组织安排了文娱(如教军歌、军民联欢、歌咏比赛等)、体育(各类球赛、拔河等)、文化(板报评比、军训广播站)等一系列丰富多彩的活动.这些活动与军训主体内容相比,在军训中占次要地位,同时又具有组织、教育、美育等文化属性,所以,我们可统称之为“军训亚文化”.就大学生心理而言,由于军训所处的特殊位置(往往是大学生涯的第一步),因而所具有的影响是深远的.

临床针灸辅助软硬件一体化系统的设计与开发

针灸因为其便捷、低成本、低风险、疗效迅速而显著等优点被推崇为21世纪最受瞩目的绿色医疗，尤其是在面瘫、中风后遗症、关节炎、扭伤、坐骨神经痛、椎间盘突出等疾患上具有较好的临床疗效。

中医医疗质量管理信息化应用研究

目的:运用信息化医疗质量管理方法,提高中医特色专科医疗质量。方法:将信息化技术、医疗质量管理与传统中医诊疗相结合,建设符合中医特色专科诊疗特点,遵循中医诊疗规律的中医特色专科医疗质量管理信息系统。结果及结论:质量管理系统对于规范医务人员的诊疗行为,减少变异,提高医疗质量和工作效率起到重要作用,临床数据为后续临床研究提供知识积累和理论依据。