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期刊信息/Journal information
重庆医学
重庆市卫生信息中心；重庆市医学会
重庆医学

重庆市卫生信息中心；重庆市医学会

徐永柱

旬刊

1671-8348

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023-63604477

400014

重庆市渝中区长江一路30号广璐大厦4楼

重庆医学/Journal Chongqing MedicineCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本杂志是通过全国各地邮局公开发行的直辖市级（省级）综合性医学科技期刊，现为月刊，128。目前同国外30种杂志建立了互换刊物关系。《重庆医学》杂志立足重庆，面向全国，放眼世界，快、准、精、广地报导医学领域的新成果、新动态、新技术、新经验。《重庆医学》助你用知识发明创新，用知识开拓市场，用知识创造财富，用知识改变命运。
正式出版
收录年代

    人工智能在重大慢性病临床管理中的应用进展

    何雨涵刘勇
    3681-3685,3691页
    查看更多>>摘要：人工智能(AI)技术近年来广泛应用于解读医学图像、预测传染病暴发、诊断疾病等多个方面.在慢性病管理中,AI通过整合和分析大数据,结合智能设备,在临床决策支持、随访、监测和治疗结果预测方面展现了其独特的优势.然而,慢性病AI管理仍面临诸多挑战,包括数据质量问题、缺乏技术与临床实践的整合、隐私安全隐忧及相关法律与制度不完善等.未来,AI需要进一步提升自然语言理解和个性化治疗推荐等方面的能力,加强AI技术人员和医疗专业人员间的密切合作,确保AI在慢性病管理中的开发和应用具有较高的临床意义,真正实现对慢性病患者预防、治疗、康复的精准管理.该文探讨了 AI在高血压、糖尿病和慢性疼痛等重大慢性病管理中的最新应用进展.

    人工智能慢性病管理高血压糖尿病慢性疼痛

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    基于健康保险数据的医疗费用共病网络分析及深度学习预测

    曹毓文梅好孙佳仪胡炯宇...
    3686-3691页
    查看更多>>摘要：目的 通过分析相关医疗记录构建医疗费用共病网络,并结合疾病网络与长短期记忆神经网络构建深度学习预测模型,以提升个体医疗费用预测的准确度,同时为优化医疗政策、提升患者健康管理水平提供助力.方法 基于中国台湾健康保险研究数据库2000-2013年的医疗记录,分析9 963例患者的584万条就诊数据,构建包含104种常见疾病的医疗费用共病网络,分析网络结构并预测潜在共病,结合患者的性别、年龄、病史等信息输入构建深度学习模型个体医疗费用.结果 构建的医疗费用共病网络包含104个节点、3 390条边和6个模块,是一个节点高度相连的网络,表示疾病间医疗费用具有高度相关性.构建的深度学习预测模型较传统回归模型及未充分考虑共病信息的深度学习模型相比,显著提高了预测精度.结论 构建的模型为理解疾病共病性提供了全新的理论视角,还为精准预测医疗费用、优化医疗资源配置以及实现个性化医疗服务提供了有效工具.

    慢病管理健康保险数据疾病网络深度学习医疗费用预测

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    人工智能在慢性疾病中的应用:基于CiteSpace的可视化分析

    陈珍珍程成宋莎刘勇...
    3692-3699页
    查看更多>>摘要：目的 应用CiteSpace可视化分析人工智能在慢性疾病中的应用研究现状,并探讨该领域热点研究与演变进程.方法 以 Web of Science Core Collection(WOSCC)Index Expanded(SCI-Expanded)数据库(WOSCC SCI-Expanded数据库)为数据来源,利用布尔逻辑运算符"AND""NOT""OR"进行主题词检索,通过CiteSpace软件可视化分析人工智能在慢性疾病中的应用研究相关信息,包括发文量、国家、机构、作者、关键词共现/聚类/突现等主题热点,并绘制科学图谱.结果 共检索出1 302篇文献,符合标准的1 243篇纳入统计分析.自2018年以来,人工智能在慢性疾病领域中的应用研究呈明显逐年增长趋势.其中美国发文量最多,其哈佛大学和加州大学是发文量最多的机构.目前该领域尚缺乏核心的研究作者,且作者间的合作紧密度不高.热点研究疾病主要集中在成人心脏、肺脏、肾脏、内分泌代谢等方面,既往以干预治疗为主,然后逐渐过渡到精准医疗、决策支持、管理、心理健康、移动医疗保健等.结论 人工智能在慢性疾病中的应用研究目前仍是热点研究方向,本文为该领域研究提供了一定参考.

    人工智能慢性疾病CiteSpace可视化分析文献计量学

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    人工智能辅助机会性CT与双能X线骨密度检测在2型糖尿病和非糖尿病患者骨量评估中的比较研究

    谢雨芯周素伊梅好胡炯宇...
    3700-3705页
    查看更多>>摘要：目的 比较人工智能(AI)辅助机会性CT与双能X线骨密度检测(DXA)在糖尿病患者骨量评估中的诊断价值.方法 采用回顾性研究方法,选取2017年1月1日至2024年5月31日在陆军军医大学第一附属医院同时接受CT检查(如腹部、胸部或脊柱)联合腰椎DXA检查、糖尿病筛查或治疗的患者共72例作为研究对象.根据患病情况,分为2型糖尿病组(n=36)和非糖尿病组(n=36).DXA扫描范围为L1～L4的腰椎椎体;AI定量CT辅助骨密度检测系统导入CT图像,在T12～L2椎体中央标记感兴趣区域,自动测算椎体松质骨的骨密度.比较两种方式在2型糖尿病组和非糖尿病组不同性别、年龄段患者中骨质减少和骨质疏松的诊断差异.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估AI定量CT辅助骨密度检测系统诊断骨质疏松的特异度和灵敏度.结果 所有受试者中两种方式对骨质疏松、骨质减少、骨量正常的检出率比较差异无统计学意义(P＞0.05).非糖尿病组、＜60岁人群中,DXA对骨质疏松检出率高于AI定量CT辅助骨密度检测系统,差异有统计学意义(P＜0.05).不同性别患者中,两种方式对骨质疏松、骨质减少和骨量正常的检出率比较,差异无统计学意义(P＞0.05).以DXA检测为"金标准",AI定量CT辅助骨密度检测系统对于骨质疏松具有一定诊断价值[曲线下面积(AUC)=0.661,95％CI:0.526～0.795,P=0.026],其灵敏度为68.1％,特异度为64.0％.结论 在＞60岁及2型糖尿病患者中,AI辅助机会性CT在早期发现骨折风险较高患者方面与DXA同样具有优势,且前者不会增加额外费用和多余的辐射风险.

    2型糖尿病骨质疏松人工智能定量CT双能X线骨密度检测

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    基于CiteSpace的人工智能在脑卒中领域应用进展的可视化分析

    赵思思刘勇
    3706-3713,3719页
    查看更多>>摘要：目的 通过文献计量学的方法了解人工智能在脑卒中领域中的应用研究进展.方法 以中国知网(CNKI)与Web of Science核心数据库中2004年1月1日至2024年7月30日的相关文献为研究对象,运用CiteSpace软件进行计量分析.结果 文献数据分析显示,该研究方向的发文量正逐年增加,中文文献自2020年起增长明显,而英文文献则自2018年就进入高速增长期.中国与美国在该领域发文量最多,图宾根大学与麻省理工学院是该领域影响力最高的研究机构,国内的研究机构中介中心性低,影响力较弱.被引用最多的文献主要涉及方向有机器学习与预测模型.当前该领域研究热点主要有康复机器人、机器学习、深度学习、脑机接口等方向.该领域的研究趋势从最初的机器人、脑机接口等人工智能辅助设备转移至机器学习、深度学习、影像组学、预测模型等人工智能算法的研究与应用.结论 国内外人工智能在脑卒中领域的应用研究正处于一个发展爆发期,学者与机构间存在一定的关联性,国外研究学者间合作的密切程度高于国内,学者的重视度逐年上升.未来应继续关注国内外发展动向及学科前沿,并开展更多相关的高质量研究,为人工智能在脑卒中领域的应用制订更科学、更完善的诊疗方案.

    人工智能脑卒中文献计量学可视化分析研究热点

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    基于机器学习算法的带状疱疹后神经痛患者抑郁状态风险预测模型构建

    张林韦欣潼刘勇李莉...
    3714-3719页
    查看更多>>摘要：目的 基于机器学习算法构建带状疱疹后神经痛(PHN)患者抑郁状态风险预测模型,为临床PHN患者抑郁状态发生的精准预测提供新的思路和方法.方法 选取2022年6月至2023年6月在陆军军医大学第二附属医院住院的PHN患者作为研究对象,按8∶2比例随机划分为训练集和测试集,以是否发生抑郁状态为结局变量,分别基于K近邻(KNN)、决策树(DT)、逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)6种机器学习算法构建PHN患者并发抑郁状态风险预测模型.基于受试者工作特征曲线下面积(AUC)、准确度、精确度、召回率、F1分数评估模型性能,选出最优模型.结果 共纳入275例PHN患者,其中170例患者发生抑郁状态,抑郁状态发生率为61.82％.KNN、DT、LR、NB、RF、SVM模型的AUC分别为0.574、0.589、0.760、0.742、0.591、0.733,其中LR模型AUC值、准确度、精确度、召回率、F1分数最高.结论 基于LR机器学习算法构建的PHN并发抑郁状态的风险预测模型性能最优,有助于临床早期评估和预防其抑郁状态的发生.

    带状疱疹后神经痛机器学习抑郁状态危险因素预测模型

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    人工智能在三叉神经痛诊疗中的应用

    楚晓红刘勇孙娟
    3720-3725页
    查看更多>>摘要：三叉神经痛(TN)在面部疼痛中发病率高且疼痛程度剧烈.从病因学角度来看,原发性TN发病机制尚未明确,常常与血管神经压迫相关.继发性TN与多发性硬化或小脑-桥脑角肿瘤和带状疱疹感染相关.特发性TN原因不明确.药物治疗和手术干预是临床常用的治疗手段,但许多患者无法根治疼痛会反复发作.人工智能(AI)已广泛应用于不同医学领域,实现精准诊断、治疗方案优化及综合评估方面.该文旨在综述AI在TN诊断和治疗中的应用进展.

    三叉神经痛血管神经压迫球囊压迫术微血管减压术人工智能

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    人工智能与非药物神经调控技术在偏头痛中的临床应用进展

    张小君刘勇陈珍珍张彬霞...
    3726-3731页
    查看更多>>摘要：偏头痛是一种常见且复发率较高的神经系统疾病,其动态监督与随访、治疗效果一直是临床热门话题.人工智能(AI)在医学领域的发展为偏头痛的诊断、评估及管理提供了新思路.经皮耳迷走神经刺激(taVNS)和耳穴电针技术作为非药物治疗手段因其非侵入性和高效性而备受关注.taVNS通过刺激耳郭迷走神经耳支,调节脑内疼痛网络,能减少偏头痛发作频率和强度,安全性良好.耳穴电针通过脉冲电流刺激耳穴,强化调节功能,缩短偏头痛患者的疼痛时间,减少发作频次.临床亟须研发基于耳穴电针技术的新型可穿戴便携式镇痛仪,融合人机传感、先进材料和电子集成设计,实现功能模块的高度集成和数字化智能化管理,推动神经调节技术的科研和临床进展.该研究对AI辅助偏头痛诊治、taVNS和耳穴电针在偏头痛中的临床应用进行介绍,以期为临床偏头痛诊治、评估提供参考.

    偏头痛人工智能非药物神经调节技术经皮耳迷走神经刺激耳穴电针综述

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    海藻纤维敷料联合表皮生长因子对伤口的促愈性能研究

    李程琳王爽
    3732-3738,3743页
    查看更多>>摘要：目的 评价自制的海藻纤维敷料联合表皮生长因子(EGF)对伤口的促愈作用.方法 对制成的海藻纤维敷料进行微观形貌结构、透气性、化学结构检测,细胞计数试剂盒8(CCK8)和Calcein-AM/PI检测不同浓度敷料浸提液[0(对照组)、100％(敷料组)]对人胚肺成纤维细胞(HELF)的细胞活性与细胞存活的影响.构建背部全层皮肤缺损创面小鼠模型,并按照不同处理方法分为模型组、纱布组、纱布+EGF组、敷料组、敷料+EGF组,每组12只.观察各组小鼠皮肤损伤后伤口创面愈合情况,计算愈合第3、7、11、15天创面愈合率.愈合第3、7、11天取伤口处及周围皮肤组织进行组织包埋切片,行苏木精-伊红(HE)染色、Masson染色、免疫组化观察创面新生上皮生长情况、炎症细胞浸润程度、胶原纤维沉积情况.结果 海藻纤维敷料内部呈三维网状结构,表面平整光滑,经过烘干处理后无残余的纤维丝附着,透气性好.敷料组细胞存活率、细胞活性与对照组比较差异无统计学意义(P＞0.05).愈合第3天,敷料+EGF组创面愈合率在各组中最高(P＜0.05);到第15天,除纱布组和模型组外,其余组创面愈合良好.HE染色显示,愈合第7天敷料+EGF组新生上皮长度较其他组更长、炎症细胞数更少(P＜0.05);到第11天,敷料组、纱布+EGF组、敷料组+EGF组炎症细胞数比较差异无统计学意义(P＞0.05),但均少于纱布组和模型组(P＜0.05).CD31免疫组化和Masson染色显示,愈合第11天敷料+EGF组CD31阳性表达更强,新生血管数量更多、管径更大,胶原纤维最致密.结论 自制的海藻纤维敷料多孔、透气、吸湿性和生物相容性好,无细胞毒性,可吸收,联合EGF后有较好的促愈作用,能更好地促进新生上皮增长、减缓炎症细胞浸润、促进新生血管生成和胶原纤维沉积.

    生物相容性材料海藻纤维表皮生长因子创面愈合

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    急性心肌梗死患者PCI术后血浆ApoE、视黄醇结合蛋白变化对不良心血管事件的预测价值

    雷珂陈栋崔晗
    3739-3743页
    查看更多>>摘要：目的 分析急性心肌梗死(AMI)患者经皮冠状动脉介入术(PCI)术后血浆载脂蛋白E(ApoE)、视黄醇结合蛋白(RBP)变化对不良心血管事件(MACE)的预测价值.方法 选择西安交通大学第二附属医院2021年4月至2022年12月收治的85例行PCI治疗的AMI患者为研究对象.于PCI术后采取酶联免疫吸附法检测RBP水平,用乳胶增强免疫比浊法检测ApoE水平.采用电话或上门随访的方式对术后1年患者MACE的发生情况进行收集,并将其分为两组,将发生MACE纳入发生组,将未发生MACE纳入未发生组.对比两组基础资料,分析AMI患者PCI术后发生MACE的影响因素及ApoE、RBP水平预测AMI患者PCI术后发生MACE的效能.结果 85例AMI患者PCI术后有14例(16.47％)发生MACE,其中再次血运重建有6例,严重心律失常3例,严重心力衰竭5例;未发生MACE有71例(83.53％).发生组LVEF低于未发生组,ApoE、RBP水平、Killip分级为Ⅲ～Ⅳ级患者所占比例高于未发生组(P＜0.05).logistic回归分析结果显示,ApoE、RBP水平升高,Killip分级为Ⅲ～Ⅳ级是预测AMI患者PCI术后发生MACE的危险因素,LVEF升高是预测AMI患者PCI术后发生MACE的保护因素(P＜0.05).受试者工作特征(ROC)曲线分析结果显示,LVEF、ApoE、RBP、Killip分级单独及联合预测AMI患者PCI术后发生MACE的灵敏度分别为71.43％、78.57％、78.57％、71.43％、92.86％;特异度分别为 74.65％、81.69％、77.46％、70.42％、91.55％,联合检测预测价值较高.结论 ApoE、RBP水平是AMI患者行PCI术后MACE发生的影响因素,联合LVEF、Killip分级可更好地预测AMI患者行PCI术后MACE发生情况.

    急性心肌梗死经皮冠状动脉介入术载脂蛋白E视黄醇结合蛋白不良心血管事件

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