Haddon模型视角下大数据和人工智能在COVID-19疫情防控中的应用分析

大数据和人工智能技术在新型冠状病毒感染(COVID-19)疫情防控中发挥了积极作用,但是目前鲜有研究对其应用情况和未来趋势进行综合探讨。本研究从COVID-19疫情防控面临的问题出发,在介绍大数据和人工智能技术优势的基础上,对疫情防控过程中常用的大数据和人工智能技术及其实际应用案例进行概述;并基于Haddon模型视角,从疫情发生前、发生中和发生后3个阶段,针对传染病的传染源、传播途径和易感人群三要素,对大数据和人工智能技术在其中的应用进行了深入探讨。研究结果对明确大数据和人工智能技术在COVID-19疫情各流行阶段的积极作用及发展应用方向,提升疫情的防控效率和质量,有效应对未来新发传染病等具有重要意义。

数据生命周期视角下的医疗健康大数据质量评价研究

[目的/意义]随着医疗健康大数据的迅速累积,其质量问题逐渐受到关注,通过质量评价可以为医疗健康大数据质量管理与提升提供启示。[方法/过程]本文基于数据生命周期理论,构建了医疗健康大数据质量生命周期模型。然后结合文献和医疗健康数据特点构建了质量评价指标体系,采用模糊最优最劣法和熵权法综合确定指标权重。最后使用TOPSIS方法对评价结果进行排序,构建了综合评价模型。[结果/结论]对本文提出的指标体系和综合评价模型进行实例应用,发现医疗健康大数据准确性、规范性较好,完整性、及时性、互联互通性、价值性较差,总体质量有待提升,未来可以从数据采集控制、跨平台数据协同、数据价值挖掘等方面进行改善。

支架内再狭窄冠心病患者焦虑和抑郁的影响因素分析及预测模型构建

目的探讨支架内再狭窄(ISR)冠心病(CHD)患者焦虑和抑郁的影响因素,并建立评价预测模型,提供快速识别焦虑和抑郁患者方法。方法选取2020年1月至2021年12月在郑州大学第一附属医院进行冠状动脉造影(CAG)检查并确诊为ISR的260例CHD住院患者为研究对象,通过焦虑自评量表、抑郁自评量表和一般状况调查表对患者焦虑和抑郁状况进行调查评估。然后,采用χ2检验分析发生率,运用二元Logistic回归分析焦虑和抑郁的影响因素。最后,使用R软件构建列线图预测模型和校准曲线,并采用受试者工作特征曲线(ROC)和校准图评价模型的准确性。结果最终纳入252例患者,其中焦虑102例(40.48%),抑郁118例(46.83%),其余患者均无焦虑或抑郁;ISR冠心病患者焦虑的危险因素分别为女性(OR=2.66,95%CI:1.33~5.32,P=0.005)、离婚或丧偶(OR=2.56,95%CI:1.09~6.04,P=0.031)、植入支架数量≥3枚(OR=4.41,95%CI:1.67~11.62,P=0.003)、MehranⅢ型(OR=5.01,95%CI:2~12.5,P=0.001)、MehranⅣ型(OR=7.35,95%CI:2.64~20.42,P<0.001);ISR冠心病患者抑郁的危险因素分别为女性(OR=3.29,95%CI:1.53~7.09,P=0.002)、文化程度为中学以下(OR=7.19,95%CI:1.75~29.46,P=0.006)、离婚或丧偶(OR=4.8,95%CI:1.7~13.53,P=0.003)、植入支架数量≥3枚(OR=13.77,95%CI:4.34~43.71,P=0.000)、MehranⅢ型(OR=5.22,95%CI:1.87~14.58,P=0.002)、MehranⅣ型(OR=9,95%CI:2.76~29.27,P<0.001);所构建模型预测患者焦虑和抑郁的ROC曲线下面积(AUC)值分别为0.820和0.883。结论ISR冠心病患者焦虑和抑郁的患病率较高,女性、离婚或丧偶、支架数量≥3枚、MehranⅢ型或Ⅳ型是ISR冠心病患者发生焦虑或抑郁的独立危险因素,支架数量和血管狭窄程度是主要影响因素,所构建列线图在识别焦虑和抑郁特异性群体方面具有良好的性能。

老年心力衰竭患者营养不良nomogram模型的构建与评价

目的分析老年心力衰竭患者营养不良的影响因素,构建并评价nomogram模型,为医护人员提供一种快速鉴别心力衰竭患者发生营养不良的方法。方法选取2020年1月至2021年12月在郑州大学第一附属医院心血管内科住院的338例心力衰竭患者为研究对象,进行NRS 2002评分,收集氨基末端B型钠尿肽前体(NT-proBNP)、白蛋白(ALB)、血红蛋白、肌酐、尿酸、肾小球滤过率(GFR)、空腹血糖(FBG)等实验室检查结果,依据ALB结果将研究对象分为营养不良组和营养正常组。然后运用二元logistic回归分析营养不良影响因素。最后使用R软件构建nomogram模型和校准曲线,并采用受试者工作特征(ROC)曲线和校准图评价模型的准确性。结果338名研究对象中营养不良发生率为21.6%(73例),老年心力衰竭患者发生营养不良的独立危险因素分别为年龄>80岁(OR=5.10,P=0.002)、住院时间≥8 d(OR=7.70,P<0.001)、GFR<60 mL·min^(-1)(OR=4.08,P=0.018)、NT-proBNP≥4000 ng·L^(-1)(OR=3.62,P=0.011)、FBG>6.1 mmol·L^(-1)(OR=7.44,P<0.001);构建预测老年心力衰竭患者发生营养不良的nomogram模型,其ROC曲线下面积(AUC)为0.91,一致性指数为0.808。NRS 2002评分判断营养不良的AUC为0.79。结论老年心力衰竭患者营养不良发生率较高,年龄、住院时间、GFR、NT-proBNP和FBG均为发生营养不良的影响因素,基于以上影响因素所构建的nomogram模型可有效预测老年心力衰竭患者发生营养不良风险。

开封凹陷区地热资源大地电磁测深研究

根据同类岩石中的电性异常现象可以推测热储的分布状况。开封凹陷区境内深层地下水资源较为丰富,在该区域的大地电磁测深研究表明,测区内郑汴断裂以北的大部分测点基底电阻率值很低,推测与赋存于岩层中的地热水关系密切。根据测区电性异常的分布,圈定了测区基底地热水的相对富集范围,为进一步开展地热勘查工作提供了重要依据。

汕头市某三甲医院交通伤害病例与气象因素的相关性研究

目的 对道路交通伤害(road traffic injury,RTI)的发生与气象因素之间的相关关系进行探索,为完善气象预报预警信息内容、制定天气—响应交通管理策略、减少气象因素对交通伤害的不利影响提供科学参考.方法 从汕头市某三甲综合性医院收集2002-2012年近11年间道路交通伤害病例,以每日发生例数进行统计;从中国气象科学数据共享服务网收集相同时间段的汕头市气象监测数据,按日平均温度(℃)、降雨量(mm)、相对湿度(％)、气压(kPa)、风速(m/s)和日照时数(h)进行整理;使用SPSS 19.0软件,根据各指标数据的正态性检验结果,采用Pearson或Spearman相关系数(rp或rs),对每日RTI病例与气象因素的相关关系进行分析,并通过变量的时间序列趋势图对各变量随时间的变化趋势进行描述.结果 每日RTI发生例数与日均温度、光照时数呈正相关关系(rs=0.042,P=0.012和rs=0.038,P=0.024);与日降雨量和相对湿度呈负相关关系(rp=-0.034,P=0.044和rp=-0.036,P=0.030).与其他气象因素之间的相关关系无统计学意义.结论 温度对道路交通伤害具有负面影响,而降雨量对RTI的发生可能具有一定的保护效应.

气候变化对人群健康影响的研究进展

以气候变暖为主要特征的全球气候变化已成为不可争辩的事实。气候变化可以通过影响气候敏感性传染病和非传染性疾病的分布与流行、极端天气事件的发生频率和强度、海平面上升和食品安全等多种途径对人群生命健康造成损害。本文通过综述全球气候变化对人群健康影响的研究现状，提出相应的适应和减缓措施，为预防和控制气候变化引起的伤害、疾病和死亡等提供科学依据。

低应变动测法检测基桩混凝土离析缺陷

在影响建筑桩基质量的各种缺陷中,混凝土离析比较常见。由于波传播过程中的能量散失等原因,使用低应变法检测混凝土离析较为困难。通过对大量工程实例的分析,总结出低应变动测检测大直径灌注桩混凝土离析缺陷的一些经验,对实际工作有一定的指导意义。

ICU疑似导管相关血流感染拔管后立即重新穿刺中心静脉导管继发CRBSI风险的回顾性分析

目的评估重症医学科(ICU)患者发生疑似导管相关血流感染(CRBSI)时立即重新穿刺中心静脉导管(CVC)发生继发CRBSI的风险。方法回顾性分析2009年1月至2018年12月疑似CRBSI的病例,数据变量来源纸质病历、电子病历和检验报告数据库,患者出现疑似CRBSI拔除CVC后对比分析立即重新穿刺和未立即重新穿刺的相关因素,评估继发CRBSI的风险。结果847例疑似CRBSI患者中,立即重新穿刺的患者病情更危重。在控制基线队列中差异有统计学意义的变量后,多因素Cox比例风险模型显示,疑似CRBSI患者拔除CVC后立即重新穿刺显著增加继发CRBSI的风险(HR=6.316,95%CI 4.244~9.400,P<0.001),而发热(>38.3℃)(HR=1.666,95%CI 1.184~2.344,P=0.003)和平均动脉压降低(<70 mmHg)(HR=1.513,95%CI 1.045~2.191,P=0.028)是发生CRBSI的独立危险因素,在联合使用抗生素(>2种)的患者中发生CRBSI的风险更低(HR=0.570,95%CI 0.376~0.864,P=0.008)。结论ICU疑似CRBSI而未诊断为CRBSI的患者中,立即重新穿刺CVC增加继发CRBSI的风险,并且不能降低这些患者的30 d死亡风险。临床需加强对疑似CRBSI患者的关注,为降低立即重新穿刺CVC继发CRBS风险进行早期干预。

山区铁路抗滑桩完整性检测及断桩原因分析

研究目的:采用声波透视法、反射波法对砂岩、泥岩地层中施工的抗滑桩进行完整性检测,发现有一些桩约在同一标高出现明显声速低、反射波曲线出多次反射呈断桩特征,经开挖验证以及钻探取芯证实是断桩,而此断桩是什么原因引起,如何预防,需进行研究。研究结论:引起抗滑桩断裂主要原因是抗滑桩施工时采用人工同时开挖,并用少量炸药爆破进行,因抗滑桩断桩处的岩层是薄层呈土状软弱层,其节理面倾向与山体斜坡倾向基本一致,使得先挖孔的最深地段容易引发局部山体不稳定而滑动。因此,为避免抗滑桩断裂,应在抗滑桩施工时,采用小直径(φ=20 cm)钻芯多次成孔逐渐形成矩形桩孔;同时采取间隔抗滑桩施工,待第一批间隔施工的抗滑桩混凝土灌注时间达28 d后,再施工第二批间隔抗滑桩。

反射波法检测超长灌注桩的完整性研究

研究目的:软土地区某高速铁路车站旅客地道、站房基础采用反循环法和正循环法施工灌注摩擦桩,桩长60~62 m,桩径1.0 m,C40混凝土灌注,属超长灌注桩;其中有些未设声测管桩的完整性检测采用反射波法,按《铁路工程基桩检测技术规程》TB 10218—2019反射波法规定:桩长一般不大于40 m;当桩长大于40 m时,需要根据现场试验数据确定。因此对其反射波法检测超长灌注桩的完整性进行研究。研究结论:(1)软土地区采用反循环法和正循环法施工的灌注桩,桩端呈扩径状态;(2)首选具有声测管桩进行声波法和反射波法比对试验,均为Ⅰ类合格桩,其反射波桩端曲线呈反向特征,所测速度4280~4320 m/s;(3)选未设声测管桩进行反射波检测,其特征同前一致,钻芯取其完整长度大于0.5 m的芯样做反射波速度测定,速度为4280~4320 m/s,与前者吻合,且芯样抗压强度均达C45,同时做单桩静载试验,满足设计要求;(4)经比对,反射波法检测软土地区超长灌注桩的完整性可行,以此反射波特征参数可指导后续未设声测管桩进行完整性检测;(5)本研究成果可为铁路、公路等领域软土地区反射波法检测超长灌注桩的完整性研究提供参考。

模拟傅立叶变换技术在伪随机多频观测系统中的应用

2n系列伪随机多频信号是一种较为有效的地球物理激励场源。通过对任意周期信号数学表达式的分析,伪随机多频信号中某一频率信号的幅度与相位可由类似傅立叶变换的表达式求得。在此基础上,设计了相应的硬件电路来实现模拟信号的傅立叶变换,实现对伪随机多频观测系统中的信号幅度和相位观测。硬件电路主要由信号发生器、乘法器和积分器等集成芯片器件组成,简单实用。实验结果表明该技术有良好观测精度,抗干扰能力强,能有效地进行伪随机多频信号观测。

未知环境下多机器人主动通信链路研究

针对未知环境下多机器人间可能不存在物理通信链路的情况,研究了机器人通过主动移动按需求建立通信链路的方法。在对问题模型进行一些基本假设与定义的基础上,提出了适合未知环境需要的螺旋步进扫描策略的原理与具体算法流程。仿真实验表明,该策略能针对实际需要建立起通信链路。

铜死亡基因在自闭症谱系障碍免疫浸润中的生物信息学分析

目的自闭症谱系障碍(ASD)是一种异质性的神经发育性疾病,铜死亡是一种新型的细胞死亡方式,本研究将探索铜死亡在ASD中的作用、ASD潜在的生物标志物以及可能的治疗药物。方法从GEO数据库中检索符合条件的ASD相关数据集,对数据集消除批次效应后进行合并、筛选铜死亡相关基因、分析免疫浸润情况、构建列线图,使用Enrichr网站对ASD铜死亡基因进行GO、KEEG分析及药物预测。结果对GSE18123、GSE29691两个数据集消除批次效应、合并、筛选铜死亡基因。通过免疫浸润分析,本研究筛选出12个基因SLC31A1、PDHB、PDHA1、LIPT1、ATP7A、ATP7B、DBT、DLAT、DLD、DLST、FDX1、LIAS,作为新的标志物构建ASD诊断预测模型,并发现维A酸是ASD潜在有效的药物分子。结论铜死亡基因可能通过免疫细胞浸润干预ASD的进展。

基于大数据分析技术的精准医疗应用综述

精准医疗是数据驱动的新型医疗模式,其临床应用需要健康医疗大数据分析技术的支撑。在对机器学习、深度学习技术进行概述的基础上,从疾病的精准预防、诊断、治疗和健康管理等方面,对健康医疗大数据分析在精准医疗中的应用进行探讨,以明确健康医疗大数据分析技术的具体应用领域和发挥作用途径。研究结果对夯实精准医疗发展与应用基础、提升基于大数据分析技术的精准医疗服务效率与质量,具有重要的信息参考作用。

精准医疗领域大数据分析面临的挑战

通过对健康医疗大数据的深入分析,可支撑和促进精准医疗在疾病预防、诊断、治疗和健康管理等方面的应用。从多源数据采集、临床专病数据标注、多源异构数据融合、组学数据存储与处理、多维度健康医疗数据同时分析、可解释性和可视化等方面对精准医疗领域大数据分析目前面临的挑战进行探讨,其研究结果可为明确精准医疗领域大数据分析所面临的问题、影响精准医疗进一步推广应用的关键技术以及未来研究方向等提供信息参考。

面向精准医疗的大数据采集及其支撑要素研究

精准医学的发展与应用离不开对医疗大数据的集成处理与深入挖掘,而数据采集是大数据分析的基础,成为大数据集成应用与精准医疗服务首先需要解决的问题。本文基于对传统数据采集及其局限的讨论,提出一套面向精准医疗的数据采集方法,并对其支撑要素进行探讨。研究结果为明确大数据采集技术与所需条件,夯实精准医学的应用基础,推动精准医疗服务的良性发展,提升精准医疗服务的效率和质量等,提供了信息参考与技术支撑。

基于远程医疗的脑卒中专科护士门诊构建

脑卒中严重威胁世界人民健康,已成为重大公共问题,迫切需要构建脑卒中专科护理门诊以满足其长期的护理服务需求。基于目前国内外脑卒中专科护理门诊的发展现状,主要从远程医疗与脑卒中专科护理门诊构建的必要性,远程脑卒中专科护理门诊的建设条件、业务内容、就诊流程、质量保障、意义和展望等方面探讨远程医疗视角下脑卒中专科护理门诊的构建思路,为脑卒中的预防、诊疗和康复提供新视角。

精准医疗领域健康医疗大数据处理的研究现状

疾病的精准诊断、个体化治疗、精准用药和健康管理等精准医疗服务离不开健康医疗大数据处理的支撑。文章对精准医疗的发展历史、应用与研究现状、数据处理、面临挑战等进行了综述,研究结果对明确现存挑战、探讨未来研究方向、进一步优化和提升健康医疗大数据处理的效率与质量、推动精准医疗在疾病防诊治中的深入应用具有重要意义。

大数据背景下精准医疗研究热点分析

目的探讨大数据背景下精准医疗领域的研究现状,为相关研究人员提供参考。方法以PubMed数据库、万方数据库为检索对象,检索2010~2018年全球有关“大数据和精准医疗”为主题的文献,采用文献计量学方法,从发文量年度变化趋势、国家/地区分布、期刊来源情况、高频关键词等几方面分析目前研究现状。结果PubMed数据库共检索到相关文献498篇,万方数据库共检索到文献1161篇,发文量在2015年之前均为缓慢发展期,2015年之后出现快速增长期,聚焦的疾病主要为乳腺癌、肺癌、肝癌、结(直)肠癌等疾病,主要涉及基因组学、数据挖掘、靶向治疗等方面。结论利用数据挖掘、机器学习等大数据技术实现肿瘤、罕见病等疾病的精准诊疗是精准医疗的一个发展趋势。