摘要：物联网技术作为实现业务数字化和智能化的关键基础支撑技术,在智慧医疗中发挥着重要作用。本文探讨了医院内急救医疗设备物联网解决方案,提出基于“云-边-端”架构的急救设备物联网设计方案:端侧实现设备物联,边中进行流数据封装、解析、分发以及计算,云上存储数据并开展数据挖掘可视化等。该系统自从2021年1月在急诊科上线运行以来,已稳定工作近20个月。项目组对近20个月的运行情况作了分析,包括数据采集情况分析、物联网性能测试以及预测预警模型开发等,实施效果验证了基于该技术方案的急救设备物联网系统的可行性和可靠性,能长时间、持续采集急救设备数据并支持机器学习、人工智能算法模型的开发和部署。本文最后对急救设备物联网中医疗设备数据交换、无线传输、院内外急救设备物联以及下一步开展急救设备物联网数据分析应用进行了展望。

摘要：目的 探讨影响老年人远期生存的非年龄因素,寻找判断其死亡风险的客观指标。方法 采用回顾性队列研究设计。纳入2013年1月1日至2015年12月31日在解放军总医院第二医学中心进行健康体检的老年男性1 306名,排除失访者82名和临床资料不全者106名,最终纳入1 118名老年男性,其中老年组(65~80岁)614名,超高龄老年组(81~95岁)504名。收集其临床资料,包括年龄、体质量指数(BMI)和疾病诊断,合并疾病情况用查尔森共病指数(CCI)进行评估;采集实验室检查结果,包括血清总蛋白、血清白蛋白、血红蛋白、血肌酐、脂蛋白、三酰甘油、总胆固醇等。随访5年,分析5年全因死亡的影响因素。结果 随访1年时存活1 107名(99.0%),随访5年时存活1 010名(90.3%)。单因素分析结果显示,除年龄因素外,BMI、血清总蛋白、血清白蛋白、血红蛋白、血肌酐和CCI评分均为老年男性5年内死亡的影响因素(P<0.05)。Cox多因素回归分析结果显示,在81~95岁的超高龄老年人中,CCI评分(HR=1.225,95%CI 1.067~1.407,P=0.004)、血清白蛋白水平(HR=0.915,95%CI 0.845~0.990,P=0.028)是5年内死亡的独立影响因素。生存分析结果显示,BMI降低、CCI评分增加、血清白蛋白水平偏低的老年人5年死亡风险更高(P<0.001)。结论 除了年龄因素和CCI评分外,BMI、血清白蛋白等营养指标也是影响老年人5年死亡的重要因素。控制合并疾病和重视营养状态对维护老年人的远期生存同等重要。

摘要：目的在算子、算力等资源有限的医院环境下,研究构建住院电子病历分型分类训练模型,实现病历检索、辅助诊断等下游应用推理,夯实病历智能化应用基础。方法针对心血管疾病的智能诊疗需求,采用“预训练+微调”策略,通过研究数据预处理技术、病历对比学习方法,以及“医学领域训练、知识增强训练和任务相关训练”三阶段模型递进微调算法,在开源语言模型基础上,对约20万份住院病历进行训练,设计生成1个分型分类训练模型。结果该模型可有效支撑下游应用,病历检索准确率达94.4%。结论本文所提出的建模方法具有高效、安全等特点,对于病历检索、辅助诊断方面的应用具有参考价值。