生物信息学与抗病毒药物的研究

根据病毒的基本结构和生存机制 ,利用基因和基因组学的成果 ,对现有一些抗病毒中药复方用到的植物 ,就其DNA和蛋白质序列进行基因预测 ,对其基因多样性、活性成分的药靶和活性成分结构、代谢过程的模拟等方面进行分析、比较 ,找出这些植物抗病毒特性的功能基因、蛋白质结构特征、活性成分的药靶和活性成分结构等生物信息 ,然后用生物信息学的方法把这些已知的DNA序列、功能基因等生物信息和整个中药基因库进行比对 ,找出具有很大相似性的植物 ,最后分析和实验 ,验证这些植物的抗病毒药效。

教学评估软件的研究和开发

要提高高校的教学质量,对教师课堂授课效果评估的科学性、准确性是关键,针对这一目的,结合我校的实际情况,我们研究和开发了<教师教学评估系统>.该系统的评估方法科学、合理,统计功能强大,界面友好,操作简易,同时解决了以往评估工作中大量繁琐的统计计算,使教学评估可变为常规性的工作.

心动周期信号中独立成分的分离

采用一项新的统计信号处理技术——独立成分分析提取心动周期信号子成分。从 10名受试者的仰卧和站立体位分别采集 8m in心电信号 ,进而提取心动周期信号。按时间延迟把心动周期信号分成 5组 ,进行独立成分分析 ,重构出两组成分。两组成分分别经傅立叶变换 ,结果显示一组信号成分集中于低频区域 (称为 IC1) ,另一组集中于高频区域 (称为 IC2 )。从仰卧位到站位 IC1的功率显著增加 (P<0 .0 1) ,IC2的功率没有显著的变化 (P>0 .0 5 ) ,IC1的功率占总功率的比值显著增加 (P<0 .0 1)。两体位的比较研究结果表明采用独立成分分析心动周期信号得到的两组成分中 ,IC1可以表征交感神经系统的活动 ,而 IC2表征了副交感神经系统的活动。

兔皮层体感诱发电位时频特征分析

分析兔皮层体感诱发电位的时域和频域特性。兔麻醉开颅,从大脑体感运动皮层引导诱发电位。连续多次刺激,以3 800 H z采样率采样。测量每次诱发电位各个波形成分的峰潜伏期。分析诱发电位的功率谱。比较单次和叠加平均电位的时频特性。结果显示诱发成分时域变异性在一个刺激周期内随时间逐渐增大,诱发电位的频谱包括3个主要频谱包。叠加平均技术使信号产生波形融合,新波形产生,后发放成份消失等多种畸变。

基因信息处理与计算机信息处理

对基因信息处理和计算机信息处理进行了比较探索。根据遗传密码的简并特性提出了一种相似性搜索的新思想:以三联码为基础考虑简并特征的搜索策略似可将检出效率提高两倍。

多导同步心电的独立成份分析

独立成份分析是伴随盲信号分离问题而发展起来的一项新的统计信号处理技术。本文介绍了独立成份分析的基本理论和算法,仿真实验证明了独立成份分析提取独立信号的能力,最后用独立成份分析技术分析了实际的四导联同步心电信号。结果表明独立成份分析可以提取多导联同步心电中的成份甚至是微弱的掩埋在背景中的成份。

便携式家庭医疗设备的应用发展研究

目的:便携式家庭医疗设备应用和发展趋势研究。方法:从便携式家庭医疗设备发展状况、应用现状和未来发展趋势等方面进行研究。结果:便携式家庭医疗设备成为医疗设备的一大发展趋势,在病情监控、疾病诊断、辅助治疗等方面提供强大数据支撑功能。结论:便携式家庭医疗设备成为医疗硬件的发展趋势,将有效解决当前城乡医疗资源和诊疗水平不均衡的问题。

基于"互联网+"的高血压管理服务模式对高血压患者血压管理效果观察

目的探讨基于"互联网+"的高血压管理服务模式对高血压患者的健康管理效果.方法选取2016年9月至2017年2月重庆医科大学附属第一医院高血压患者110例分为平台管理组和对照组.平台管理组接受健康管理平台管理,管理流程包括建立电子健康档案并评估、制定健康计划、患者自测血压等指标并上传平台、阶段性评估、健康宣教等;对照组接受门诊常规管理,随访12周.比较两组干预前后血压、血压控制率、服药依从性、生活质量、体力活动改变.结果随访干预12周后,两组的血压水平均较入组时下降,平台管理组收缩压、舒张压分别为(132.7±9.9)mm Hg、(80.6±9.9)mm Hg,对照组分别为(140.7±14.2)mm Hg、(77.6±14.3)mm Hg,但平台管理组收缩压下降更显著(P<0.05).平台管理组血压控制率(64.3%)明显高于对照组(33.3%),差异有统计学意义(P<0.05).单因素和多元线性回归分析均显示,平台管理与收缩压变化值显著相关,回归系数为-8.9.两组服药依从性评价、12条目简易健康量表(SF-12)评分、体力活动水平差异无统计学意义(P>0.05).结论基于"互联网+"的高血压管理服务模式可以显著降低高血压患者收缩压水平,提高血压控制率.

高血压性心脏病生物标志物的筛选:基于中国重庆市7家医疗机构的数据分析研究

目的:筛选高血压性心脏病(HHD)的影响因素,建立HHD的预测模型,为HHD的发生提供预警。方法:选取中国重庆市某医科院校数据研究院平台2016年1月1日至2019年12月31日主要诊断为高血压性心脏病和高血压患者。通过单因素分析、多因素分析筛选HHD的影响因素,采用R语言分别构建Logistics模型、随机森林(RF)模型和极限梯度上升(XGBoost)模型。结果:单因素分析筛选出60项差异指标,多因素分析筛选出18项差异指标(P<0.05)。Logistics模型、RF模型、XGBoost模型曲线下面积(AUC)分别为0.979、0.983和0.990。结论:本文建立的3种HHD预测模型结果稳定,其中XGBoost模型对于HHD的发生具有良好的诊断效应。

基于机器学习算法的原发性高血压并发冠心病的患病风险研究

目的筛选原发性高血压并发冠心病发病的危险因素并建立个体风险分类模型,为疾病诊断提供计算机辅助方法。方法收集重庆医科大学医疗大数据平台中2014年1月1日-2019年5月31日确诊的2791例原发性高血压并发冠心病患者及2135例单纯原发性高血压患者的70项临床信息资料,筛选出单因素分析有统计学意义的指标,采用R3.6.1分别构建logistic回归分类模型及BP神经网络、随机森林、极限梯度上升(XGBoost)3种机器学习模型,比较各种模型的相关参数,选择最优的分类模型。结果单因素分析筛选出有统计学意义的指标44项,将其纳入logistic回归分类模型及机器学习模型。Logistic回归分类模型、BP神经网络模型、随机森林模型、XGBoost模型的测试集中分类精度分别为0.852、0.968、0.966、0.976,受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为0.853、0.970、0.967、0.977。将性能最优的XGBoost模型应用于重庆医科大学附属大学城医院心内科临床实践,灵敏度为1.000,特异度为0.912,诊断精度为0.926,AUC为0.956。结论建立的XGBoost模型对原发性高血压并发冠心病有很好的辅助诊断功能,在临床实践中取得了良好的效果。

基于机器学习算法建立2型糖尿病患者冠心病辅助诊断模型

目的筛选2型糖尿病患者群合并冠心病危险因素并建立风险分类模型,为临床辅助诊断提供有价值的参考。方法通过重庆医科大学大数据平台收集出院时间为2014年1月1日至2019年12月31日行冠状动脉造影术的2型糖尿病患者944例,根据造影结果分为2型糖尿病合并冠心病715例(T2DM-CAD组)和2型糖尿病非冠心病229例(T2DM组)。采用倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM)均衡组间混杂因素的影响,匹配后T2DM-CAD组389例,T2DM组221例。使用单因素分析与Logistic回归筛选冠心病发病的危险因素。采用贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型、随机森林(Random Forest,RF)模型、极限梯度上升(eXtreme Gradient Boosting,XGB)模型和Logistic回归模型,并比较4种分类模型的分类性能。结果共收集缺失值<30%的指标35项,单因素分析筛选出有统计学差异的指标20项。逐步向前Logistic回归筛选出11项危险因素,包括心率、吸烟、糖尿病肾病、血肌酐、甘油三酯、脂蛋白a、白蛋白、总胆红素、谷草转氨酶、糖化血红蛋白和尿糖。基于危险因素建立的分类模型中优化后的RF模型性能在5折交叉验证(F1值=0.711,AUC=0.811)以及验证集(F1值=0.752,AUC=0.810)中表现最优。结论建立了参数优化RF模型,可用于判断2型糖尿病患者是否合并冠心病,具有良好性能。

“网格搜索+XGBoost”算法建立儿童脓毒性休克预测模型

目的筛选儿童脓毒性休克的危险因素,建立儿童脓毒性休克预测模型,以期为疾病发生提供早期预警。方法选取重庆医科大学7家附属医疗机构2015年1月1日-2019年8月31日收治的因脓毒血症就诊的年龄<14岁患儿1558例,根据住院期间是否发生脓毒性休克分为脓毒性休克组287例(研究组)与单纯性脓毒血症组1271例(对照组)。使用“单因素分析+logistic回归分析”筛选独立危险因素,以网格搜索算法搜寻XGBoost算法最优参数,XGBoost算法构建预测模型。结果共收集80项指标,排除缺失率>30%的14项指标,最终共纳入66项指标。单因素分析筛选出41项差异有统计学意义的指标,logistic回归分析筛选出10项独立危险因素,分别为尿微量白蛋白增加、便白细胞多见、尿蛋白阳性、低钙离子、高乳酸脱氢酶、高尿酸、低白蛋白、高肌红蛋白、高肌酸激酶同工酶MB及高降钙素原。网格搜索得出,当max_depth=6,eta=0.1时,XGBoost模型性能最佳,测试集中模型的曲线下面积(AUC)为0.757,灵敏度为0.727,特异度为0.768,模型性能较之前研究有所提高。结论“网格搜索+XGBoost”算法构建的临床预测模型对儿童脓毒性休克具有良好的预测效果,能够用于重庆地区儿童脓毒性休克的预测。

医疗大数据应用现状研究

目的:医疗大数据应用现状研究。方法:从医疗大数据的应用现状和发展趋势等方面进行研究。结果:医疗大数据应用不仅可以更好地为人类医疗健康服务,还能促进医学及医学技术进步。结论:我国医疗大数据应用处于初级阶段,但随着大数据分析技术的快速发展,对医疗数据进行挖掘和分析,能带来较大的社会效益。

某三级医院慢性阻塞性肺疾病患者住院费用分析研究

目的探讨慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者住院费用构成及其影响因素,为合理控制医疗费用提供参考。方法收集2019年1月1日至2021年12月31日重庆市某三级综合医院COPD患者1642例,对不同年份患者住院费用进行比较,分析住院费用影响因素,并构建住院费用决策树模型。结果患者人均住院费用11833.24元,住院费用中位数8813.23(6951.53,12762.90)元。不同年份各种费用比较,差异有统计学意义(P<0.05)。住院时间、呼吸衰竭、年龄、肺源性心脏病、D级COPD、药占比、护理级别、性别、冠心病是患者住院费用的影响因素(P<0.05)。住院时间、年龄、药占比被纳入最终决策树模型。结论在临床中,医务人员应优化治疗方案,及时监测患者病情,减少并发症的发生,缩短患者平均住院时间,从而合理控制患者住院费用。

重庆市某专科医院骨关节疾病患者住院费用分析

目的探讨骨关节疾病患者住院费用影响因素,为减轻患者经济负担及合理控制费用提供依据。方法选取2017年1月1日至2019年12月31日重庆市某三级康复专科医院1203例骨关节疾病患者为研究对象,采用多重线性回归模型和因子分析法分析其住院费用。结果骨关节疾病患者平均住院费用为16761.03元,中位数为10560.74(5472.43~19668.80)元。住院时间、并发症数量、性别模型可解释骨关节疾病患者住院费用总变异的74.0%。影响住院费用的2个主要公因子为临床治疗费用因子和辅助临床治疗费用因子。结论骨关节疾病患者经济负担较重,缩短住院时间、合理控制治疗费是减轻患者经济负担的主要途径。

新冠疫情防控措施对法定传染病报告发病的影响研究

目的了解在新型冠状病毒感染疫情防控政策影响下,湖南省法定传染病的流行特征,为法定传染病的防控策略调整提供参考依据。方法采用描述流行病学方法,比较新冠疫情防控前后(2017—2019年与2020—2022年)湖南省法定传染病的报告发病情况,采用Excel 2019、SPSS 23.0软件进行数据整理和分析。结果2020—2022年湖南省共报告法定传染病32种,年均报告发病率为762.66/10万,与2017—2019年相比发病率总体下降6.40%;其中肠道(-39.53%)和自然疫源性及虫媒(-51.60%)传染病下降明显;呼吸道传染病(11.20%)有小幅度上升,但除去新冠和流感病例后下降明显(-33.24%,P<0.001)。2020—2022年湖南省法定传染病的实验室诊断率为63.79%,比2017—2019年提高82.55%。2020—2022年发病居前十位的病种中,流行性感冒的发病率与2017—2019年相比明显上升(32.16%),手足口病(-46.47%)和流行性腮腺炎(-73.43%)均有明显下降。结论在新冠疫情防控背景下,2020—2022年湖南省法定传染病报告发病率有所下降,新冠疫情防控措施不仅有效控制了新冠病毒感染,还有利于降低其他法定传染病的流行,同时使传染病的实验室诊断率大幅提高。

基于病例库的临床医学专业学位研究生案例教学探索研究

临床医学专业学位研究生的培养离不开临床思维和实践能力的培养,针对目前临床教学中存在的难点,本文通过对基于病例库的案例教学实践,按照随机方法将学生分为案例教学组和传统教学组,教学结束后以问卷调查和考试测试的方式对其进行教学效果评价。最终结果为88.9%的学生对基于病例库的案例教学效果较为满意,大部分学生对该教学模式在教学形式、提高学习自主性、提高学习效率、锻炼临床思维、有效提高实际临床能力、获得更多指导上持肯定态度,并建议继续开展。另外,从测试结果也得出基于病例库的案例教学效果较好。

内毒素定量检测仪的研究

目的利用压电晶体在液相环境中阻尼效应(非质量效应),研究能定量、高灵敏度、低检测限、快速的内毒素生物传感检测系统。方法通过对石英晶体传感探头表面的光滑处理和亲水性处理得到性能(消除质量负载影响、提高液固偶合效应)更好的传感器探头,提高测量的稳定性和重复性,降低测量的检测下限。利用CPLD器件和LabView软件将整个测量系统做成一种微型的自动化的内毒素检测系统,实现测量数据的自动采集、分析和结果显示。结果不同浓度的内毒素与频移最终稳定值存在良好的线性关系。结论通过建立的频移数据,能够准确、方便地得到内毒素浓度。

基于大数据的智能健康管理信息模型研究

十一世纪是人类追求健康的世纪，但世界卫生组织（WHO）调查显示，全世界的人能真正称为健康的仅5％，处于疾病状态的占20％，剩余的75％均处于亚健康状态，

基于改进A~*算法的地图游戏寻径研究

【目的】对A~*算法进行研究和改进优化,以提高基于A~*算法的地图游戏寻径效率。【方法】使用最小二叉堆和标记数组两种混合数据结构优化OPEN表的存储和遍历,用夹角余弦值作为新的启发信息,减少搜索过程中对非最有节点的考察量,通过仿真实验对标准A~*算法、改进A~*算法地图寻径进行数据对比分析。【结果】综合地提高了路径搜索的效率。【结论】通过对A~*算法进行改进优化,有效提高了基于A~*算法的地图游戏寻径效率。