摘要：目的评价剂量表面积直方图(DSH)对前列腺癌(PCa)患者急性放射性直肠炎(RP)的预测价值。方法本研究为前瞻性随机对照临床研究。收集2018年1月-2023年1月河北北方学院附属第一医院放疗科收治的380例PCa患者,采用抽签法随机分为观察组(n=200)与对照组(n=180)。采用DSH评价观察组直肠剂量分布,剂量体积直方图(DVH)评价对照组直肠剂量分布。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价两种计划评价工具对急性RP的预测效能。结果两组年龄、RPS评分、体重指数(BMI)等临床资料比较差异均无统计学意义(P>0.05)。两组急性RP级别比较差异无统计学意义(P>0.05)。两组S_(40)与V_(40)、S_(50)与V_(50)、S_(60)与V_(60)、S_(70)与V_(70)、S_(78)与V_(78)比较差异均有统计学意义(P0.900,提示高等效能(P<0.001)。结论DSH对PCa患者直肠毒性的预测效能与DVH较为相似,在未来放射治疗计划设计中可弥补DVH的不足或单独用于计划评价。

摘要：针对目前医疗资源紧张且难以实现精准预测病情发展的问题,文中提出了一种基于MD-BERT-LGBM的智能诊疗与预测模型。该模型引入了多模态高维度向量来表征信息,以此提高模型精确度。采用双向编码BERT替代传统的CNN算法来处理文本信息数据,同时在每个BERT模块内融合了KMP识别算法。通过归一化指数函数来预训练和校准BERT模型,用LGBM机器学习算法高效地处理表征多模态高维度向量数据。多组实验测试结果表明,与同类的CNN-MDRP模型相比,所提模型的诊疗与预测精确度分别提升了1.1%和4.0%,具有良好的可靠性。

摘要：为提升医院财务管理效率和决策准确性,设计了一种基于深度学习技术的医院财务分析系统。通过分析医院财务数据,利用长短期记忆(LSTM)网络和门控循环单元(GRU)等深度学习模型进行收入预测和成本控制,并采用聚类分析、关联规则挖掘等方法,识别潜在财务风险。结果表明,所设计的医院财务分析系统在预测准确性和风险识别方面表现出色,显著优于传统方法。基于深度学习技术的医院财务分析系统能够显著改善医院财务管理情况,为其提供了有效的决策支持。

摘要：针对综合医疗数据共享与处理过程中出现的隐私性差、传输效率低的缺点,文中基于轻量化区块链模型提出了一种面向医疗信息安全的网络架构。该方法对属性基算法进行改进,通过本地加密和在线加密的方式轻量化,在确保信息安全的同时提升了加解密效率。对于Gossip算法存在的节点重复扫描造成大量冗余数据的缺陷,使用历史节点循环扫描的方式提高了数据分发的效率与系统并发量,同时对用户信誉进行评估,以此提升系统的安全性。实验测试结果表明,所提算法在加解密计算开销和吞吐量测试中性能均为最优,工程应用性能良好。

摘要：为提高病历文本数据处理的效率,文中基于深度学习和词标签技术,设计了一种文本后处理技术算法。文中数据经过预处理后,被输入至卷积神经网络提取文本特征,通过构建医学词库,并根据专家评判从词库中挑选标签组成标准标签库。利用LDA主题模型获取词和标签的词-标签概率,采用双向长短时记忆网络得到词-标签概率特征,再将文本特征和词-标签概率特征进行特征拼接,使用全连接神经网络进行标签相似度筛选。与TextCNN和infoCNN模型相比,所提模型在Pr、Re和F1这三个指标上均有所提升,其中F1值分别提高了2.30%和2.22%,证明了该方案的可行性与优越性。

摘要：为了对医疗财务领域产生的海量数据进行识别和趋势预测,文中提出了一种基于改进岭回归的数据识别与预测算法。模型利用具有自注意力机制的卷积神经网络对数据的特征进行提取,并分配相应的权重,然后通过改进的岭回归算法进行风险预测。在岭回归算法中引入核函数,将非线性数据映射到高维空间实现数据的精准回归预测。以6家大型医疗机构的数据集为样本进行实验,结果表明,所提模型算法的预测精确率达95.4%,召回率为94.6%,F1分数为94.8%,高于传统的主流机器学习算法模型,证明了该算法模型的有效性,能够对数据进行风险预测。

摘要：《呼吸专科护士应知应会解答》由科学出版社出版,武淑萍,杨阳,于江丽主编,ISBN:9787030698056。专门针对呼吸科护士以及广大从事医疗护理工作的专业人士设计。此书以实用性和科学性为原则,旨在通过问答互动的形式,系统且全面地阐述呼吸系统疾病的诊断标准、治疗措施以及相应的护理知识和技能。书中内容详实深入,不仅全面介绍了呼吸系统的基本生理功能、常见症状及其鉴别诊断,而且重点围绕支气管哮喘、慢性阻塞性肺疾病、肺炎等常见呼吸系统疾病展开论述,详细阐述了这些疾病的发病机制、临床表现、影像学特征及实验室检查方法。同时,特别强调了呼吸机依赖患者的脱机策略及康复护理,为临床实践提供了有力的理论支撑。

摘要：目的探讨超声超微血流显像(SMI)技术对半夏白术天麻汤治疗痰湿壅盛型高血压患者颈动脉硬化斑块稳定性的评估价值。方法采用前瞻性随机对照设计,447例痰湿壅盛型高血压患者经倾向性评分匹配(PSM)后,选取116例分为对照组(常规药物)与观察组(常规药物+半夏白术天麻汤)各58例。观察治疗前及治疗6个月后的斑块参数(IMT、Crouse积分、SMI分级、RADS评分)。结果治疗6个月后,观察组SMI 2级患者少于对照组(P<0.01),0级患者多于对照组(P<0.01);斑块不稳定发生率低于对照组(P<0.01)。2组患者颈总动脉、颈总动脉球部IMT及Crouse斑块积分、RADS评分均降低(P<0.05),观察组改善优于对照组(P<0.05)。结论应用超声SMI技术可精准评估患者颈动脉硬化斑块稳定性状态,为临床治疗效果的判定提供证据基础,值得临床参考应用。

摘要：目的以总黄酮、总多糖的质量分数以及水、醇浸出物为指标优化菟丝子盐炙工艺。方法采用均匀试验设计,利用紫外分光光度法测定总黄酮、总多糖的量,通过逐步非线性回归和等值线图优化炮制工艺。结果菟丝子最佳盐炙工艺为加盐量2%,闷润时间60 min,烘制温度170℃,烘制时间60 min。结论均匀设计和回归分析可以对实验结果进行高精度的预测,表明菟丝子盐炙工艺可行。

摘要：图像融合技术已广泛应用于基于黄金基准标志物(GFM)的前列腺癌(PCa)图像引导放疗(IGRT)中。图像融合技术包括了CT影像、磁共振影像和超声影像内部或外部的融合。图像融合技术的应用提高了GFM的辨识准确度,同时有助于PCa放疗的计划设计。本文对近年来多种医学影像的融合在PCa IGRT中的应用进行了系统性综述。其中,着重对图像融合技术在GFM的辨识中的应用和效果,以及对PCa放疗计划设计的影响进行了介绍。希望本综述能够为图像融合技术同PCa IGRT的更深入结合提供一定的理论参考。