胎儿心脏定量分析技术在中孕晚期正常胎儿心脏结构及功能的研究

目的:用定量分析技术(fetal heart quantification,Fetal HQ),对中孕晚期正常胎儿心脏结构及功能等参数进行初步分析。方法:收集2019年9月至2020年1月,在北京安贞医院母胎医学中心就诊的,妊娠22~27周间的153例正常单胎妊娠胎儿,进行系统超声心动图检查,存储胎儿标准四腔心切面,通过Fetal HQ软件后处理操作计算出心脏整体及左、右心室不同节段的球形指数(sphericity index,SI),左、右心室24节段舒张末期内径及短轴缩短分数(fractional shortening,FS)、左、右心室面积变化率(left and right ventricular area change rate, FAC)及整体纵向应变(global left and right ventricular longitudinal strain,GLS)和LVEF并探讨各参数数据分布情况及与孕周之间的相关性。并进行检查者间和检查者自身的重复性检验。结果:除左心室1~24节段LVEDD及右心室第4~13节段舒张末期内径(right ventricular diastolic diameter, RVED)与孕周(gestational age, GA)呈正相关,且符合正态分布外,其他参数均与GA无相关性,其中右心室面积变化率(the right ventricular area change rate,RVFAC)、左心室短轴缩短分数(the left fractional shortening, LVFS)、右心室短轴缩短分数(the right fractional shortening,RVFS)及第10~17节段LVSI呈正态分布,整体球形指数(the sphericity index,GSI)、左心室面积变化率(the left ventricular area change rate,LVFAC)、LVEF、左心室纵向应变(left ventricular longitudinal strain,LVGS)、右心室纵向应变(right ventricular longitudinal strain,RVGS)、1~24节段右心室球形指数(right ventricular sphericity index,RVSI)、第1~9节段、18~24节段左心室球形指数(left ventricular sphericity index,LVSI)符合非正态分布。各参数观察者自身ICC为GSI:0.89,LVEF:0.79,LVGS:0.83, LVFAC:0.82, RVFAC:0.75, RVGS:0.74;观察者间ICC为GSI:0.83, LVEF:0.75, LVGS:0.78, LVFAC:0.74, RVFAC:0.70, RVGS:0.62。结论:Fetal HQ技术可以分析胎儿心脏整体及左、右心室24节段结构及功能,对了解胎儿心脏发育过程中不同节段的大小、形态、功能随孕周的差异性变化,提供了新的方法。

基于区块链技术的缺血性卒中医疗质量评价应用初探

目的在保障敏感数据不脱离敏感域的前提下,在多中心架构中,利用区块链技术开展缺血性卒中医疗质量评价。方法采用数据网关和安全沙箱建立“敏感域-公开域”隔离带,使用“阅后即焚”思想防止数据泄露,利用区块链和智能合约技术对数据和算法的调用进行跟踪记录。结果区块链秒平均写入通量达到9000条记录,特征检索时间不高于10 ms,能够在多中心协作和敏感信息受控场景中,开展缺血性卒中医疗质量指标评价。系统在三家医疗机构的数据中完成初步验证。结论融合区块链、智能合约、安全沙箱、摘要生成等技术手段,可以在多中心架构上,初步实现缺血性卒中医疗质量指标评价,为进一步应用知识提取、数字化追溯和跨域投放,助力医疗质量持续改进奠定技术支撑。

基于贝叶斯网络学习的胎儿心脏病非遗传相关因素分析

目的本研究旨在基于贝叶斯网络的大数据分析探讨胎儿心脏病(FHD)的相关因素,并定量分析从单因素到多因素累积暴露的对FHD的相对风险比。方法连续入组从2010年6月至2018年7月于首都医科大学附属北京安贞医院母胎医学会诊中心接受胎儿超声心动图检查的孕妇(n=16086,包括孕有异常胎儿的孕妇3312例),获得26个孕妇和胎儿因素,包括年龄,合并症,药物暴露,引产史和先天性心脏病病史,近亲结婚,孕妇和配偶的不良习惯,以及是否是双胎及是否伴有心律失常,基于所有变量构建贝叶斯网络,并通过联合树推理算法,预测两组的胎儿CHD患病率,从而得到不同暴露因素组合条件下的胎儿CHD的风险比(RR)。考虑到孕周对模型预测准确度的提升作用,将孕周分组进行了敏感性分析。结果单因素分析显示,双胎妊娠、自发流产、配偶吸烟的RR分别为1.50、1.38、1.11;当多个因素结合在一起时风险逐渐升高。当是否为双胎与流产史或吸烟配偶相结合时,我们发现FHD的RR更高(RR=1.96或1.63)。以此类推,当同时存在五个因素时,包括是否为双胎、孕早期上呼吸道感染、孕妇精神压力、贫血以及自发流产史或配偶吸烟时FHD风险高于小于5个的因素组合(RR=2.62或2.28)。除上述因素外,其他因素不会继续增加FHD风险。我们进一步根据孕周分组(A组:≥16周,<28周;B组≥28周,<40周)进行敏感性分析,结果发现趋势同上。结论基于贝叶斯网络学习结果,我们发现与FHD直接相关因素包括自发流产,妊娠早期上呼吸道感染,贫血和孕妇精神压力,以及双胎和吸烟配偶。上述组合因素越多,FHD的风险就越高。这些发现提示对存在这些危险因素的孕妇加强管理及产前咨询是非常重要的。

基于区块链的数据共享交换方法研究

随着经济社会与科技的发展,数据作为关键生产资料迎来了迅猛增长,并逐渐成为驱动经济社会创新发展的重要力量之一,数据资源的价值也逐渐得到认可与重视。随之而来,数据共享交换的需求日渐迫切。然而,当前数据共享交换仍然存在数据权属不明、数据质量不高、数据孤岛、数据碎片化、数据流动性差以及数据监督责权不明等问题。区块链技术在数据共享交换方面有着天然的优势,是数据共享交换的优良工具。本文将探索区块链技术应用于数据交换共享场景中的方法,论证区块链在数据交换共享中的价值,并提出基于区块链技术的数据交换共享方案,对利用区块链技术优势建立数据共享交换创新模式提出合理化建议。

基于区块链的数字身份在脑血管病临床医疗数据应用的模式探索

目的脑血管病是我国主要的慢性非传染性疾病之一,其诊疗服务形成海量的医疗数据,数据的安全应用与管理是亟待解决的问题,基于区块链的数字身份技术具有去中心化、多方共识、公开透明、防篡改和可溯源等特征,给脑血管病的数据管理与应用提供了优化的工具。本研究旨在探索基于区块链数字身份在脑血管病医疗数据临床研究中的应用架构。方法采用区块链技术,通过发行者、控制者、解析者、证明者和个人身份数据账户等角色,实现脑血管病医疗数字身份进行去中心化。研究选取了200个测试用户,对建立的模式进行基于数据交换和医疗影像数据的测试。结果基于数据交换的测试中,对于单用户,职责目录的保存并返回保存页面平均响应时间为1.261 s,职责目录查看的平均响应时间为0.08 s,提交数据目录并返回页面的平均响应时间为1.269 s。基于区块链及数字身份的医疗影像数据交换系统在测试期间运行稳定,在网络中断再通后能自动恢复对外提供服务。基于医疗影像数据场景中,写入通量为9090次/秒,平均响应时间为14.98 s,平均每秒遍历9012条数据。可靠性检查结果较好,容错能力达到1/3节点。结论基于区块链的数字身份能够保障数据安全、促进数据共享流通,在脑血管病的诊疗和管理领域有较好的应用前景。

区块链重塑电子政务新模型

问题的提出科技革命正显著改变我们的时空,也正在重塑国家社会组织的治理能力和治理方式。我国正处于全面建设小康社会的攻艰阶段,但这也是我国产业升级、改革开放、政府信息化飞速发展的重要时期。放眼望去,世界各国的都在推动信息化进程,信息化日益与政治、经济、文化各领域深度融合,信息化的发展程度直接反应了一国治国理政的能力和水平。