探究式教学在医学数据科学概论教学实践中的应用

目的研讨探究式教学在医学数据科学概论教学实践中对提高医学研究生科研能力的可行性。方法2018年9月—2021年6月,随机抽取这3年在华西医院就读的临床医学一年级硕士研究生118名,将其分成传统教学组58名和探究式试验教学组60名。对传统教学组采用以教师讲授为主的传统授课模式,探究式试验教学组则采用以学生自主学习、自主分析、自主设计为主的探究式教学,教师指导时间均为4个月。采用主观评价和客观评分相结合的方式对两组学生实践能力提升进行比较。结果探究式试验教学组学生在发现问题、文献查阅、总结归纳、组织实施、科研表达等方面科研能力的提升显著高于传统教学组,同时课程作业成绩也显著优于传统教学组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论探究式教学对提高医学研究生科研能力有帮助。

超声影像组学在肝包虫病分型中的应用研究

目的 基于超声影像组学构建机器学习模型,探究其在鉴别囊型肝包虫病与泡型肝包虫病中的应用价值。方法 选取于我院及四川省甘孜藏族自治州石渠县经病理结果(金标准)或“四川省包虫病专家组”依据临床结果及专家共识(银标准)确诊的肝包虫病患者4976例,共纳入23 452张超声图像,其中囊型肝包虫病图像8557张,泡型肝包虫病图像14 895张。按病灶类型以8∶2比例将超声图像随机分为训练集18 762张与独立测试集4690张。使用Pyradiomics(3.1.0)提取超声图像的影像组学特征,对训练集及独立测试集超声图像均使用相同的提取器;使用极小化极大、标准分数及均值方法对影像组学特征进行特征缩放,使用主成分分析和Pearson相关系数进行特征降维,使用方差分析、递归特征消除、相关特征法及克鲁斯卡尔-沃利斯法筛选最佳影像组学特征。基于支持向量机(SVM)、自编码器(AE)、线性判别分析(LDA)、随机森林(RF)、逻辑回归(LR)、自适应增强(AB)、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)8种分类器构建鉴别肝包虫病分型的最佳机器学习模型。训练集中,以十折交叉验证策略训练模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析不同分类器中最佳机器学习模型在训练集及独立测试集中鉴别肝包虫病分型的诊断效能。结果 从每张超声图像中共提取1130个影像组学特征,经特征选择动态筛选出1~40个最佳影像组学特征,并以此建立最佳机器学习模型。ROC曲线分析显示,RF模型在训练集及独立测试集中鉴别肝包虫病分型的曲线下面积分别为0.82、0.86,均高于SVM、AE、LDA、LR、AB、DT、NB模型,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论 基于超声影像组学的RF模型对鉴别肝包虫病分型的诊断效能最佳,有助于肝包虫病精准超声诊断。

大型三甲医院建立数据驱动的科研项目服务模式实践与探索

数据驱动的科研合作项目顺利有效开展是健康医疗大数据领域能够深入挖掘数据价值和科研水平不断发展的重要保障。作者从数据驱动的科研项目开展面临的突出问题出发,以四川大学华西医院华西生物医学大数据中心在服务数据科研项目的探索实践为例,总结出大型三甲医院建立数据驱动的科研项目基本服务流程和特色化的服务模式,旨在为医疗机构科研项目服务工作人员提供参考。

新冠肺炎传播预测优化:基于少量早期数据的多阶段SEIRr模型

使用传染病传播动力学模型预测重大新发突发传染病时,极易发生因早期统计数据与实际不符以及对传播特征的认识不足等原因而造成参数估计偏差,导致预测、分析结果不准确。本文结合新冠疫情肺炎传播特征改进SEIR模型,提出了考虑无症状感染者、自愈人群以及无效接触人群的多阶段SEIRr模型,并使用批量梯度下降算法进行参数学习,针对不同场景下的多个国家与地区的传播过程进行预测。实验结果表明,SEIRr模型拟合用数据更少,对数据质量要求更低,预测效果更好;而基于有限早期数据的多阶段模型能有效刻画新发突发传染病防控和治疗手段不断优化的过程,具有较好的拟合预测效果和通用性。

基于智能数字“家”的大数据服务平台模型研究

智慧社区在基于人工智能的技术上与其他社区资源进行有机结合,成为当前社区发展的主流趋势。虽然国内智能社会发展较快,但北上广深等沿海发达城市与其他城市特别是中西部的欠发达城市之间存在发展不平衡的问题。另外,缺乏以“数字家”为研究对象,围绕“家”服务的智慧社区建设的系统研究。为解决上述挑战,研究并提出基于智能数字“家”的大数据服务平台模型。

初始腹膜透析患者铁代谢及其影响因素分析

目的 探讨初次行腹膜透析(PD)的终末期肾病患者铁代谢和铁缺乏(ID)情况,分析其可能的影响因素。方法 纳入2011年1月—2018年1月在四川大学华西医院初次行PD的患者633例,根据是否缺铁分为ID组(n=256)和Non-ID组(n=377),采集开始透析后1~3月内初次行PD评估时的铁代谢指标、生化指标和透析指标等临床资料。对铁代谢指标血清铁蛋白(Fer)、转铁饱和度水平(TSAT)和不同ID情况进行分析,并通过相关分析和回归分析探索影响铁代谢指标的相关因素和独立影响因素。结果 纳入患者平均Fer水平(277.9±278.1)μg/L,TSAT水平(29.9±12.9)%。41.0%患者存在相对性铁缺乏,15.5%绝对性铁缺乏(AID),7.9%功能性铁缺乏(FID)。Fer和TSAT达标率分别为50.7%和69.5%。Fer和TSAT均与性别相关,与血小板计数和炎症因子等负相关。血清铁蛋白还与糖尿病和使用EPO相关。多元线性回归分析显示女性、低血清白蛋白、低血小板计数和高敏C反应蛋白(hsCRP)是Fer水平降低的独立影响因素;低血小板计数、糖尿病和高白介素6(IL-6)是TSAT降低的独立影响因素。结论 初始腹膜透析患者中铁缺乏者并不少见。女性、血小板增多、糖尿病和炎症是铁储备或铁利用降低的独立影响因素。在腹膜透析初期即应针对可能的危险因素,制定合理的补充铁剂的治疗方案。

一种影像增强注射方案智能推荐及其控制系统的研究与开发

为了解决现有影像增强检查过程中存在的造影剂注射方案不优化、注射器控制不智能,各操作环节不连通的问题,提出了一种基于Java开发的一体化注射方案智能推荐与控制系统。通过智能化注射方案推荐,建立智能化的注射方案推荐模型,实现自动推荐最合适注射方案,提高注射效果和安全性;通过结合注射设备和影像处理算法,实现自动化注射方案控制,提高注射的准确性和一致性;通过实时监测注射过程中的影像数据和生物参数,对现有的检查全流程进行集成,保存并显示过程数据,提高治疗效果和患者的体验。最终,通过规则、案例推理与深度神经网络协同应用,实现造影剂方案的智能生成,并通过长连接实现对高压注射器的反馈与控制,为提高影像增强的智能化程度、改善医疗过程和结果和促进医疗结果互认提供了良好的综合方案。该系统已于华西医院进行应用,能够在影像增强检查中简化操作,提高影像质量,减轻对患者的身体损害,减少医疗资源的浪费。

长短期记忆网络在医药卫生和生物医学领域的应用现状

医学信息化的高速发展和人工智能技术的不断革新,使得充分利用数据分析或挖掘方法对医学数据进行分析和预测成为可能,这不仅可为患者提供更加精准的诊断和治疗依据,也可为政府和医院合理调配医疗卫生资源提供重要决策参考。长短期记忆网络作为机器学习方法中处理时间序列数据的经典模型,能够突破统计学的一些局限而处理规模较为庞大且复杂的医学时间序列数据。目前长短期记忆网络在医药卫生和生物医学领域的应用主要涉及7个应用主题,包括自然语言处理与文本挖掘、生物医学信息、信号类、运动、临床病历、医院管理、公共卫生及政策。

成都地区健康体检人群慢阻肺相关知识知晓情况调查分析

目的了解成都地区成人慢阻肺相关知识知晓情况,为医院开展健康教育提供参考依据。方法对成都地区年满18岁的健康体检人群中愿意配合调查者,从2016年10月8日~2016年12月20日使用自制的调查问卷12项内容进行慢阻肺相关知识抽样调查,共发放问卷5561份,用百分比描述认知情况,用卡方检验或t检验进行认知情况的比较(α=0.05)。结果收回问卷5561份;调查对象年龄19~85岁(44.6±11.2),男女性别比1.17∶1。慢阻肺知识知晓情况:12项内容知晓率均低于50%,其中75%的内容其知晓率低于30%。有2/3的内容男性知晓率低于女性;有5/12的内容知晓率存在年龄差异;不同职业人群各项内容知晓率的差异均有统计学意义(均为企业员工最低,P<0.05);不同文化程度的调查对象对7/12的内容知晓率存在差异(P<0.05)。结论慢阻肺的健康教育需求巨大;尤其需要加强男性、企业员工相关知识的宣传,并结合不同年龄段和不同文化程度的人群开展形式各异的慢阻肺健康教育,达到健康教育先行、预防疾病关口前移的目的。

医疗供给侧改革下加速康复外科应用

2015年11月,国家在经济面临供给侧弊端突显的形势下,首次提出"供给侧结构性改革"的战略思想。将供给侧改革的思路引入中国医疗改革,即医疗供给侧改革应从扩大医疗供给的数量和质量出发,用创新的办法解决医疗服务供给不足,以及"医疗、医保、医药"的三医联动低效,从根本上解决"看病难、看病贵"问题。三级公立医院适应供给侧改革思路引领下的中国医改,加速康复外科已应用近20年的临床实施效果与社会效益,证明在医疗供给侧改革中解决三医联动低效所发挥的作用,并成为中国三级公立医院适应未来医改切实可行的抓手。

循环系统疾病住院高费用影响因素分析

目的分析循环系统疾病患者医疗费用构成情况,以期为合理控制医疗费用提供依据。方法采用回顾性调查方法对新疆维吾尔自治区某市某三甲医院2012年7月—2018年8月的病案首页数据进行分析,利用描述性统计、单因素卡方检验及Logistic多因素回归的统计方法分析循环系统疾病费用分布情况及影响高额费用的因素。结果循环系统疾病患者中男性多于女性,男性与女性患者人次分别为12849人次和7359人次,且男性次均费用高于女性;发病年龄集中于老龄段,62.03%的患者为60岁以上。针对循环系统高额费用的分析结果发现,循环系统疾病的高额费用与性别(P<0.001,OR=0.72)、年龄(P<0.001,OR=1.02)、是否有手术(P<0.001,OR=14.78)、是否合并感染(P<0.001,OR=5.88)、是否有并发症(P<0.001,OR=4.62)、是否为动脉瘤(P<0.001,OR=2.91)及是否患有心肌梗死(P<0.001,OR=2.96)7个因素显著相关。结论循环系统疾病高额费用的产生与多个因素显著相关,应针对影响因素进行合理管控,在一定程度上可以控制医疗费用的不合理增长,降低患者经济负担。

某院脑血管疾病患者30日内再入院影响因素分析

目的分析脑血管疾病患者30日内再入院影响因素,并针对性改进。方法采用描述性统计、卡方检验以及Logistic逐步回归分析法,探讨脑血管疾病患者30日内再入院的显著影响因素。结果脑卒中是30日内脑血管疾病复发再入院的最主要因素,占82.46%。年龄、性别、医保类型、是否手术、主诊断类型及有无并发症合并症是影响脑血管疾病30日内再入院的显著影响因素。其中,第一次入院主诊断为脑卒中及第一次入院合并高血压是影响脑血管疾病30日内再入院的两个危险因素。结论规范脑血管疾病临床路径,建立脑血管疾病早期预防筛查体系以及慢性病管理体系,可以降低脑血管疾病30日内再入院率。

人工智能在新药研发领域中的应用

人工智能在新药研发领域中起着至关重要的作用。本文归纳总结了新药研发产业链不同阶段中人工智能技术多种应用场景,例如在药物发现阶段,应用于加速药物靶点发现、多维度复合优化药物候选分子等研究可降低药物研发成本,缩短药物发现时间;在临床前开发阶段,处理了药物的分子特性、水溶性、毒性、口服吸收潜力等问题;在临床研究阶段,分析了药物重定向、患者招募、优化临床试验等情况;在审批与上市阶段,开展了新药研发情报分析和上市后安全评价等工作。本文研究了药物发现、临床前开发、临床研究及审批上市几个新药研发的关键阶段中人工智能研究的成果和面临的问题,并展望了人工智能技术驱动的新药研发趋势,旨在为从事人工智能在医药领域落地工作的相关科研技术人员提供参考。

成都市严重精神障碍患者阳光救助数量和费用的时空差异分析

目的了解成都市严重精神障碍患者阳光救助数量及补偿费用的时间和地区分布,为救助政策评估及完善提供依据。方法 收集成都市13家定点医院阳光救助精神障碍患者的住院信息与费用数据,按救助标准分5个政策期,统计描述不同政策期内救助患者数量及各项费用的时间和地区分布,采用卡方检验和秩和检验比较救助数量和费用指标在不同政策期、成都市三圈层及不同经济水平地区的分布差异。结果 2009年6月—2017年10月,共救助患者11432人次,年均标准化救助人次数平均增加48%,经济较发达地区救助数量增加明显;住院医疗费补偿总额、住院生活补助明显增加,环比增加速度达34.6%;医保分摊比例49%~69%,经济欠发达地区较高;住院生活补助在近成都市圈层、经济较发达地区较高。结论 成都市精神障碍救助负担逐年增加,救助费用投入存在地区差异,费用补偿重点向贫困地区倾斜,住院生活补助逐渐与当地经济水平相一致。后期可应用大数据技术建设患者信息管理与跨区域医疗服务电子化管理平台,以便基于客观数据适时循证决策。

基于密切接触者人数推断新冠肺炎疫情发展趋势

密切接触者人数由于数据基数大且受统计口径变化影响较小,更能客观地反映新冠肺炎疫情的发展趋势。该文分析发现,2020年1月底−2月中旬北京市密切接触者转诊人数在新增确诊中的占比由50%提高接近100%,证实了严密筛查密切接触者并采取隔离措施对阻断新的传播风险的有效性。进一步对全国数据进行分析发现,全国累计密切接触人数逐步稳定在感染者数量的8倍左右,而新增密切接触者的增长率与5~6天后的新增确诊病例的增长率变化趋势一致。因此,追踪新增密切接触者的变化趋势,能提前一周左右推断新增确诊病例的变化,有利于各地医疗卫生机构做好应急准备工作,提前调度并储备相应救治物资,有效提升疫情防控效率。

系统性红斑狼疮患者贫血特点分析

目的调查分析系统性红斑狼疮(SLE)患者贫血的分布特点。方法收集华西医院2009年2月-2019年2月确诊SLE伴贫血的患者,分析SLE患者红细胞及相关指数以及贫血的类型和程度。结果SLE患者7074名,男936名,女6138名,男女之比1∶6.56,平均年龄(32.54±15.03)岁。SLE伴贫血患者2527名,占SLE患者的35.72%,平均年龄(37.14±14.21)岁,男242例占男性SLE患者的25.85%,女2285例占女性SLE患者的37.23%(两者比较χ2=45.75,P<0.05),男女之比为1∶9.44;其中极重度贫血占0.04%,重度贫血占3.68%,中度贫血占30.08%,轻度占66.20%;SLE贫血患者红细胞相关指数均值:RBC 3.44×1012/L,HGB 96 g/L,HCT 0.30 L/L,MCV 88.0fl,MCH 28.2 pg,MCHC 320.1g/L,RDW-CV 16.1%,RDW-SD 50.7fl。结论在调查范围内,SLE贫血患者约占SLE患者的三分之一,为正细胞正色素性贫血,以轻度贫血为主,女性SLE患者较男性更易发生贫血。SLE患者贫血的病因尚不完全清楚,对于慢性或原因不明的贫血患者应增加SLE相关抗体检测,及时评估贫血程度,需输血治疗的中重度贫血患者加强潜在疾病的筛查,可减少或避免输血反应的发生。

某院近十年系统性红斑狼疮患者调查分析

目的分析四川大学华西医院收治系统性红斑狼疮(SLE)患者情况,了解患者地域分布特点及危险因素。方法收集四川大学华西生物医学大数据中心2009年2月至2019年2月无重复确诊SLE患者7144例,分析患者年龄、性别、地域、民族、职业、嗜烟、嗜酒、过敏史、家族史及发病情况等。结果四川大学华西医院SLE患者就诊住院平均年龄(32.67±15.12)岁,高峰年龄为18~<42岁,男女比为1∶7.13,各年龄段患者性别比比较,差异有统计学意义(χ2=160.34,P<0.001);四川省6502例(占91.01%),就诊住院率为7.26/10万,下属21个地级市以眉山、资阳、成都就诊住院率最高,分别为13.97/10万、13.18/10万、12.69/10万,泸州市就诊住院率最低为1.97/10万;其他省市就诊患者人数以西藏最多(21.34%),云南次之(17.29%)。职业分布:农民最多(占24.33%);民族构成中,汉族占95.16%,少数民族以藏族最多,占64.45%。临床首发症状以皮疹,发热,关节肿痛,四肢水肿多见,占48.26%;累及的病变部位主要为肾(46.49%)、肺(30.45%)、肝(11.77%);SLE伴感染患者2127例(占29.77%),其中肺部感染(占69.63%);在既往感染史中,肝炎占2.78%、结核占3.14%。结论SLE患者眉山、资阳、成都就诊住院率最高,相邻省市西藏和云南居首;农民多见;少数民族以藏族为主。SLE病变具隐匿性和多系统性,感染、过敏、嗜烟等因素可能增加SLE的易感性,对不明原因的水肿、皮疹、发热、关节肿痛患者应注意SLE的筛检。

新疆某三甲医院2013-2017年出院患者疾病构成分析

目的对新疆某三级甲等综合性医院2013-2017年出院患者疾病构成进行分析,为制定地区性的疾病预防控制措施提供参考依据。方法利用Oracle数据库软件及Excel2010软件,采用描述性统计方法对该院出院患者疾病构成进行回顾性研究。结果5年间该院出院患者人次呈上升趋势,出院患者主要疾病为呼吸系统疾病,循环系统疾病,妊娠、分娩和产褥期,消化系统疾病,影响健康状况和接触健康服务的因素,损伤、中毒和外因作用的某些其他结果,泌尿生殖系统疾病,肿瘤,皮肤和皮下组织疾病,共9类,累计构成比达78.90%。分析该地区不同年份、性别及年龄别的疾病构成后发现,5岁以下儿童呼吸系统疾病占比高于全国平均水平,15~<45岁及45~<60岁人群循环系统疾病与消化系统疾病占比均高于全国平均水平,15~<45岁人群肿瘤疾病占比高于全国平均水平。结论针对当地高发的疾病与疾病高发人群,结合地方环境因素等,探索疾病预防及诊疗过程的科学决策体系,指导当地疾病预防,提高全社会人民健康水平。

新疆某院2013~2017年恶性肿瘤住院患者病例统计

目的探讨恶性肿瘤住院患者电子病历病案首页,分析恶性肿瘤发病情况,为临床防治工作提供参考依据。方法收集2013~2017年新疆某三甲医院恶性肿瘤住院患者电子病历中病案首页资料,以出院主诊断为依据,并对其疾病构成、性别、手术情况、年龄进行统计分析。结果恶性肿瘤患者数量逐年增加,占总出院患者的3.13%,其中前10位恶性肿瘤例数占全部恶性肿瘤的82.41%。5年数据统计显示肺癌、甲状腺癌始终位列各年度前两位。该院数据体现恶性肿瘤患者人数男性略多于女性,男女比例为1.03∶1.00。所有恶性肿瘤中甲状腺癌和乳腺癌、皮肤癌的手术率较高,分别达96.61%、77.64%和77.19%。结论针对部分特定人群建立早期的筛查机制,能够有效避免和预防恶性肿瘤的发生发展,或将为患者和医疗机构减轻负担。

新疆某医院恶性肿瘤患者治疗费用影响因素分析

目的探讨恶性肿瘤患者治疗费用,分析较高治疗费用产生的影响因素,为医疗决策提供费用控制参考。方法选取2012年7月至2018年8月新疆某三级甲等医院10084例患者病案首页数据进行研究,分析产生较高治疗费用的影响因素。结果次均住院费用与住院时间之间有较强相关性(P<0.001)。性别、年龄、治疗方式、并发症、感染及主诊断类型6个因素是产生治疗费用的显著影响因素。与男性患者相比,女性患者不易产生较高治疗费用(P<0.001)。与50岁及以下患者相比,>50~60岁年龄段患者更易产生较高治疗费用(P=0.021)。与普通药物治疗患者相比,住院期间手术患者与放疗患者更易产生较高治疗费用(P<0.001)。并发症患者产生较高治疗费用的可能性是无并发症患者的1.805倍(P<0.001)。感染患者产生较高治疗费用的可能性是未感染患者的2.559倍(P<0.001)。与黑色素瘤和其他皮肤恶性肿瘤相比,除甲状腺和其他内分泌腺恶性肿瘤外,其余主诊断类型患者均易产生较高治疗费用(P<0.001)。结论提升医院医疗质量与水平,提高医院运营与服务效率,控制感染及并发症进展情况,规范临床路径,合理治疗,可以控制治疗费用,降低患者经济负担。