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人工智能辅助肺癌数据库构建

中国胸心血管外科临床杂志 2025年

作者：杨丽冰郭超姜会珍马琏李单青中国医学科学院北京协和医院胸外科中国医学科学院北京协和医院信息中心

目的采用人工智能技术对临床数据进行结构化和标准化，构建基于人工智能的肺癌数据库，支持肺癌诊治中的大数据深度挖掘，为多样化的真实世界研究提供高质量的数据支持。方法依托北京协和医院胸外科丰富的临床数据资源，本研究利用机... 详细信息

目的采用人工智能技术对临床数据进行结构化和标准化，构建基于人工智能的肺癌数据库，支持肺癌诊治中的大数据深度挖掘，为多样化的真实世界研究提供高质量的数据支持。方法依托北京协和医院胸外科丰富的临床数据资源，本研究利用机器学习技术，特别是自然语言处理技术，对电子病历、检查报告、病理报告等非结构化数据进行自动化处理，转化为结构化信息。同时，采用数据治理和自动化清洗技术，确保数据的完整性和一致性。结果截至2024年9月，数据库共收录了18 811例患者的数据，涵盖住院和门诊病历、检验检查报告、病理报告、医嘱信息以及随访信息，形成了结构完整、变量丰富的多维数据系统。数据库的实时查询和多层次筛选功能使研究人员能够快速获取符合特定条件的研究数据，大幅提升了数据处理效率和研究进程。在非小细胞肺癌预后探究的真实世界应用举例中，通过数据库实现了对预后影响因素的快速分析。研究表明，肿瘤分期、合并症情况等因素显著影响患者生存率。这一应用实例展示了数据库临床大数据挖掘应用中的价值。结论基于人工智能的肺癌数据库显著提升了数据管理和分析的整体效率，为临床大规模研究、回顾性分析以及疾病管理提供了坚实的数据支持。随着大语言模型和多模态方法进一步应用于临床，该数据库的精确性和分析深度将持续增强，为肺癌大数据挖掘及真实世界研究提供更强有力的支撑。

关键词：肺癌数据库人工智能自然语言处理真实世界研究

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非感染性关节炎患者的慢病管理：挑战与应对

协和医学杂志 2025年

作者：翁习生张奉春中国医学科学院北京协和医院骨科中国医学科学院北京协和医院风湿免疫科

非感染性关节炎（non-infectious arthritis, NIS）主要包括骨关节炎和炎性关节炎。在中国，随着人口老龄化的不断加剧，NIS患者的慢病管理将面临巨大挑战，如病程长、多系统受累、个性化诊疗需求高、对疾病认识不足以及共病管理难度大... 详细信息

非感染性关节炎（non-infectious arthritis, NIS）主要包括骨关节炎和炎性关节炎。在中国，随着人口老龄化的不断加剧，NIS患者的慢病管理将面临巨大挑战，如病程长、多系统受累、个性化诊疗需求高、对疾病认识不足以及共病管理难度大等问题。为应对挑战，需从国家层面制定系统性NIS慢病管理策略，包括加大科普力度、完善转诊制度，同时利用人工智能技术辅助早期诊断，实施包括优化药物/手术治疗和多学科协作的干预措施，以有效管理NIS。未来，随着AI技术和新型生物制剂应用研究的不断深入，NIS的慢病管理将更为智能化和个性化。

关键词：非感染性关节炎慢病管理挑战人工智能早期诊断早期干预

中性粒细胞/淋巴细胞比值与糖尿病患者eGFR的相关性：基于NHANES数据库的横断面分析

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协和医学杂志 2025年

作者：贾淳钰王淦淦王佳慧陈罡郑可李雪梅中国医学科学院北京协和医学院研究生院中国医学科学院北京协和医院肾内科

目的慢性肾脏病（chronic kidney disease，CKD）是糖尿病患者的常见并发症，炎症与其发生发展密切相关。血清中性粒细胞与淋巴细胞比值（neutrophil to lymphocyte ratio，NLR）是一项反应全身炎症的指标，但其在糖尿病患者中的作用... 详细信息

目的慢性肾脏病（chronic kidney disease，CKD）是糖尿病患者的常见并发症，炎症与其发生发展密切相关。血清中性粒细胞与淋巴细胞比值（neutrophil to lymphocyte ratio，NLR）是一项反应全身炎症的指标，但其在糖尿病患者中的作用尚不明确。本研究旨在探讨NLR与糖尿病患者肾功能的相关性。方法本研究基于2009年至2014年美国国家健康与营养调查（National Health and Nutrition Examination Survey，NHANES）数据库中确诊糖尿病患者的数据进行横断面分析。统计研究人群的基线特征，数据以中位数±标准差的形式表示。根据是否合并CKD，使用Student’s t检验方法进行组间比较。根据NLR的四分位数进行分组，使用One-way ANOVA方法进行组间比较。采用多元线性回归模型分析NLR与估算肾小球滤过率（estimated glomerular filtration rate，eGFR）之间的关系。统计学检验以P组：2.94±1.69；非CKD组：2.36±1.98；P组（Q1组：0.01～1.42；Q2组：1.42～1.89；Q3组：1.89～2.54；Q4组：2.54～28.66），随着NLR增大，eGFR逐渐下降（Q1组：87.05±24.93；Q2组：83.68±24.98；Q3组：83.10±26.26；Q4组：72.55±28.15；P<0.001）。NLR与eGFR呈弱负相关，相关系数为-0.15（P<0.0001）。多元线性回归分析显示NLR可能是糖尿病患者肾功能受损的危险因素（OR=0.403，95% CI=0.210～0.772，P<0.01）。结论 NLR与糖尿病患者肾功能独立负相关，且具有无创、灵敏度高、检测迅速等优点，具备潜在的临床应用价值。本研究为回顾性横断面研究，未来可通过前瞻性研究深入探讨NLR对糖尿病人群中CKD发生与进展的影响。

关键词：糖尿病慢性肾脏病中性粒细胞与淋巴细胞比值 NHANES数据库

以发热伴中性粒细胞升高性胸腔积液为主要表现的成人斯蒂尔病一例

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协和医学杂志 2025年

作者：牛超麦毓麟李寒雪钱君岩曹玮中国医学科学院北京协和医院感染内科遵化市人民医院感染科中国医学科学院北京协和医院风湿免疫科

本文报道了1例以发热、肌痛伴胸腔积液起病的患者，病程中炎症指标显著升高，胸腔积液为渗出液伴白细胞计数显著升高，以中性粒细胞为主。经充分排除感染，最终诊断为成人斯蒂尔病，应用糖皮质激素及托珠单抗抗炎治疗后临床症状缓解。

关键词：胸腔积液渗出性成人斯蒂尔病炎症

医疗领域聊天机器人的发展与应用：从传统方法到大语言模型

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协和医学杂志 2025年

作者：王子星齐乐廉晓丹周自横孟爱伟武欣桐高晓苑杨妤婕刘艺杨赵韡刁晓林中国医学科学院北京协和医学院研究生院国家心血管病中心中国医学科学院阜外医院信息中心

随着人工智能技术的快速发展，聊天机器人在医疗领域展现出广阔的应用前景。从个性化健康建议到慢性病管理，再到心理支持，聊天机器人在提高医疗服务效率与质量方面具有显著优势。随着应用范围的扩展，技术的复杂性和实际应用场景之间... 详细信息

随着人工智能技术的快速发展，聊天机器人在医疗领域展现出广阔的应用前景。从个性化健康建议到慢性病管理，再到心理支持，聊天机器人在提高医疗服务效率与质量方面具有显著优势。随着应用范围的扩展，技术的复杂性和实际应用场景之间的关系变得更加紧密，需对二者进行更全面的审视。本文从医疗应用的角度出发，系统梳理聊天机器人在医疗领域的技术路径及发展历程，深入分析其在各类医疗场景中的应用表现，以期为后续研究提供理论支持，并为聊天机器人技术在医疗领域的广泛应用提供可行方案。

关键词：聊天机器人大语言模型医疗应用人工智能

新发突发呼吸道传染性病原微生物分级检测专家共识（2024）

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协和医学杂志 2025年

近年来，呼吸道传染性疾病不断暴发流行，给全球公共卫生和医疗卫生体系带来了巨大挑战。如何及时采取分级筛查和检测策略，系统覆盖引起呼吸道急性感染的临床常见传染性病原体、慢性感染或少见呼吸道传染性病原体，着眼可能的新发突发... 详细信息

近年来，呼吸道传染性疾病不断暴发流行，给全球公共卫生和医疗卫生体系带来了巨大挑战。如何及时采取分级筛查和检测策略，系统覆盖引起呼吸道急性感染的临床常见传染性病原体、慢性感染或少见呼吸道传染性病原体，着眼可能的新发突发呼吸道传染性病原体，快速明确致病微生物，成为临床诊断急需解决的问题。为此，中国医院协会临床微生物实验室专业委员会组织多学科专家，总结目前国内实验室检测在临床实践中所积累的应用经验，结合当前国际最新研究进展，共同编写了《新发突发呼吸道传染性病原微生物分级检测专家共识（2024）》。本共识通过分析重大新发突发呼吸道病原体传染性和感染特点，兼顾患者人群特征，制定了包含传统微生物形态学、培养、免疫学、分子生物学以及宏基因组测序等方法的三级检测策略，明确了在不同阶段针对的目标病原体及推荐检测方法，为提高新发突发呼吸道传染病的诊断能力提供了指导建议和参考依据。

关键词：呼吸道传染病传染性病原体新发突发病原体检测

欧洲抗风湿病联盟与欧洲儿科风湿病学会“Still病诊断与管理推荐, 包括全身型幼年特发性关节炎和成人Still病”解读

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中华儿科杂志 2025年第1期63卷 39-42页

作者：于仲勋宋红梅中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院儿科北京

2024年9月Annals of the Rheumatic Diseases在线发表了"Still病的诊断与管理推荐", 囊括了Still病的定义、诊断、治疗、并发症管理等方面。本文对该推荐进行解读, 以促进临床医生对Still病的认识更新。

关键词：

SARS-CoV-2刺突蛋白在急性感染期人体标本心外膜及血管外膜组织中的分布

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病毒学报 2025年

作者：赵建平李甜甜孙健茹陈震王乃利李文卿曹萌萌马超李宏义北京医院国家老年医学中心中国医学科学院老年医学研究院北京协和医学院北京医院国家老年医学研究中心中国医学科学院老年医学研究院中国医学科学院基础医学研究所北京协和医学院基础学院北京协和医学院中国医学科学院病原生物学研究所

新型冠状病毒肺炎（Coronavirus disease 2019, COVID-19）急性感染导致心血管系统损伤的病理生理学机制尚不明确，揭示严重急性呼吸综合征冠状病毒2(Severe acute respiratory syndrome coronary virus 2, SARS-CoV-2)病毒蛋白在人体... 详细信息

新型冠状病毒肺炎（Coronavirus disease 2019, COVID-19）急性感染导致心血管系统损伤的病理生理学机制尚不明确，揭示严重急性呼吸综合征冠状病毒2(Severe acute respiratory syndrome coronary virus 2, SARS-CoV-2)病毒蛋白在人体心血管组织中的分布特征将有助于认识和理解心脏损伤的病理机制。本研究纳入COVID-19急性感染期死亡患者8例，其中6例男性，2例女性，平均年龄81.4岁（66～98）。通过病理尸检获取心脏组织，分别采用HE染色观察心血管组织病理变化，免疫组织化学染色观察SARS-CoV-2刺突蛋白（Spike S1、S2亚基）和核衣蛋白（Nucleocapsid,N蛋白）在心脏组织中的分布。在所有8例标本的心脏组织中发现，在心外膜脂肪细胞、心外膜浸润细胞、心血管内皮细胞以及心肌细胞中可见S1、S2和N蛋白的表达，在血管周围脂肪细胞中可见S2亚基和N蛋白的表达。但是，在心外膜、血管外膜等组织中广泛分布着S1亚基。本研究发现COVID-19急性感染期心血管组织细胞中存在S1、S2、N等蛋白的表达，在心外膜和血管外膜中存在S1蛋白的表达，这种外膜中广泛分布的S1导致心血管系统损伤的致病机制尚不清楚，值得进一步研究。

关键词：新冠肺炎刺突蛋白心血管系统血管外膜人体标本

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重症监护病房脓毒症患者临床表型识别与验证

协和医学杂志 2025年

作者：龚超余娜陈浩然中国医学院科学院北京协和医院急诊科疑难重症及罕见病全国重点实验室中国医学科学院北京协和医学院医学生物学研究所中国医学科学院医学信息研究所

目的探讨重症监护病房脓毒症患者临床表型识别与验证，促进精准医疗发展。方法采用人工智能算法处理重症监护医学信息数据库Ⅳ（Medical Information Mart for Intensive Care IV，MIMIC-IV）中脓毒症患者的临床数据，包括人口学特征... 详细信息

目的探讨重症监护病房脓毒症患者临床表型识别与验证，促进精准医疗发展。方法采用人工智能算法处理重症监护医学信息数据库Ⅳ（Medical Information Mart for Intensive Care IV，MIMIC-IV）中脓毒症患者的临床数据，包括人口学特征、ICU首日实验室指标及治疗措施等89个临床特征，首先应用无监督机器学习算法（K均值聚类和层次聚类）进行表型识别，再应用有监督机器学习算法（轻量级梯度增强机）进行表型预测，并结合机器学习可解释性算法SHAP识别重要特征；最后通过传统统计学方法，从各表型间临床特征差异与临床结局差异两个角度进行验证。结果在22517例脓毒症患者中发现了3种临床特征及结局显著不同的表型。其中表型1患者的死亡风险最高（28 d死亡率为46.4%），以肾功能异常和疾病严重性评分升高为主；表型3患者的死亡风险最低（28 d死亡率为11.2%），神经功能评分最佳。通过可解释性机器学习，识别出阴离子间隙、血尿素氮、肌酐、格拉斯哥昏迷评分、凝血酶原时间和序贯性器官功能衰竭评分6个特征（首日最差值）在表型识别（AUC≥0.89）和表型预后预测（AUC≥0.74）方面表现良好。在出ICU后28 d、60 d、90 d及1年内，表型3患者的死亡风险均最低（HR＜1）。结论利用机器学习算法成功识别了3种具有不同临床特征及预后的脓毒症临床表型，并筛选出6个关键临床特征，预期将在脓毒症亚型分类及预后评估中发挥重要作用，有助于患者的个体化治疗。

关键词：脓毒症表型识别机器学习精准治疗