摘要：随着人工智能(AI)概念的推广和技术的发展,在医疗领域逐渐出现基于AI算法的疾病筛查系统。这类系统可用于疾病的大规模筛查,以缓解基层医疗卫生压力。近年来,AI算法在眼底彩色照相黄斑区域的病变体征分析和识别中展现了良好的性能,随着时间的推移,未来定会出现适用于基层筛查的眼底病变体征筛查系统。因此,为了规范基于AI算法构建的黄斑区域病变体征筛查系统的设计及临床应用,中华医学会眼科学分会眼底病学组联合相关专家,经过调研问题、讨论生产证据、召开指南研讨会等环节,针对基层筛查系统的黄斑区域和病变体征定义、AI应用场景、算法模型构建、数据集的建立和标注、架构和功能设计和图像数据采集等方面制定统一标准,以便指导筛查工作的开展。

摘要：目的　调查北京市城区及近郊区孔源性视网膜脱离 (retinaldetachment,RD)发病情况及分布特点。方法　由 35所北京市有条件诊断和治疗孔源性RD的各级医院及北京大学保健流行病学研究室组成的协作组 ,采用前瞻性设计的新发患者登记方法收集病例资料 ,对北京市城区和近郊区1999年 10月至 2 0 0 0年 9月间在其医院初诊的孔源性RD患者 (包括门诊和住院患者 )进行调查。以1999年 12月国家统计局公布的人口资料数据为基数 ,对孔源性RD的年发病率、年龄、性别、季节分布特征及屈光状态等进行分析。结果　北京市城区和近郊区 1999年 10月至 2 0 0 0年 9月孔源性RD年发病率为 7 98/ 10万 [95 %可信区间 (confidenceinterval,CI) :7 3～ 8 7]。其中外伤眼孔源性RD年发病率为 0 93/ 10万 (95 %CI:0 7～ 1 2 ) ,无晶状体或人工晶状体眼孔源性RD患者年发病率为 0 80 / 10万 (95 %CI:0 6～ 1 0 ) ,无外伤史有晶状体眼孔源性RD患者发病率为 6 2 5 / 10万 (95 %CI:5 7～ 6 9)。外伤眼孔源性RD年发病率 ,男性为 1 5 5 / 10万 (95 %CI:1 1～ 2 0 ) ,女性为 0 30 / 10万 (95 %CI:0 1～ 0 5 ) ,男性高于女性。各年龄段孔源性RD患者发病率不同 ,其发病率高峰分别为 2 0～ 2 9岁和6 0～ 6 9岁。无季节性差异 (0

摘要：目的建立一套符合我国国情、体现病人需要与期望的综合医院医疗服务满意度测评指标体系,为医院医疗服务质量的评价与改善提供客观的测量工具。方法采用北京大学医学部住院患者体验和满意监测(PKU-VPSM)工具及在其基础上改进的问卷,对北京某大型综合医院的住院患者进行信函问卷调查。结果2套问卷对比研究结果表明,2套问卷中在医生告知病情、住院流程、出院流程3道问题调查结果存在差异(P0.05)。结论通过2套问卷调查结果对比研究表明,所设计的调查问卷能够客观地发现医院目前存在的问题,可以为医院医疗服务质量的评价与改进提供客观的测量工具与数据。