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围产期抑郁筛查与干预移动平台的应用与效果评价研究

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中国全科医学 2025年

作者：吴大东刘慧敏张嘉怡刘思源赵光临靳淑雁姜蕾广东省深圳市妇幼保健院广东省深圳市孕产疾病与母婴健康重点实验室南方医科大学卫生管理学院

背景围产期抑郁是影响妇女儿童健康的重要公共卫生问题，对其有效管理迫在眉睫。深圳市自2021年通过移动医疗平台建设在全市范围内推进围产期抑郁筛查与干预工作。目的本研究利用深圳市围产期抑郁筛查与干预项目常规数据，分析移动平... 详细信息

背景围产期抑郁是影响妇女儿童健康的重要公共卫生问题，对其有效管理迫在眉睫。深圳市自2021年通过移动医疗平台建设在全市范围内推进围产期抑郁筛查与干预工作。目的本研究利用深圳市围产期抑郁筛查与干预项目常规数据，分析移动平台对促进项目实施的效果，探究目前最突出的实施瓶颈。方法选择2020年6月—2022年5月在深圳市任意助产医疗机构（全市10个辖区共82家）分娩的孕产妇，研究人员将符合纳入标准的所有孕产妇个案记录从深圳市妇幼保健管理信息系统后台导出，建立基础数据库。根据移动平台启用时间，将符合纳入标准的孕产妇分为常规服务组（2020年6月—2021年5月分娩）和移动平台组（2021年6月—2022年5月分娩）。观察两组孕早期、孕中期、孕晚期以及产后的抑郁筛查率、筛查阳性率、转诊率以及干预率。结果本研究共纳入311719名孕产妇，其中常规服务组166 832人，移动平台组144 887人。移动平台组孕早期、孕中期、孕晚期以及产后抑郁筛查率、转诊率及干预率均高于常规服务组（P服务组（P服务组（P<0.05）。结论移动平台为围产期抑郁的常态化管理提供了有效的工具和方法。筛查阳性孕产妇干预率偏低是目前最突出的实施瓶颈。未来研究应致力于优化平台功能设计，探究最优干预措施组合，增强健康宣教，通过创新方法制定有效、可持续、普适性的实施策略。

关键词：围产期抑郁筛查干预移动平台有效性

商业健康保险参与慢性病管理的SWOT分析及对策研究

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卫生经济研究 2025年第1期 29-31+34页

作者：王虹张云霞山西医科大学山西省医疗服务评价中心

商业健康保险参与慢性病管理的优势在于提供精准的健康管理方案、降低慢性病发生率及治疗费用等，劣势是慢性病保险产品供给不足、目标客户群体的保险认知度较低等，面临政府政策支持力度加大、社会健康需求增加等机会，但也存在区域性... 详细信息

商业健康保险参与慢性病管理的优势在于提供精准的健康管理方案、降低慢性病发生率及治疗费用等，劣势是慢性病保险产品供给不足、目标客户群体的保险认知度较低等，面临政府政策支持力度加大、社会健康需求增加等机会，但也存在区域性政策与慢性病现状适配度较低等威胁。对此，政府应明确商业健康保险的补充保障作用，优化区域性商业健康保险政策，构建健康大数据平台和共享机制；商业健康保险公司要以新兴科技为抓手，打造定制化保险产品和服务,提升“支付+服务”慢性病健康服务能力，通过精准宣传及有效营销，提高慢性病保险参保率。

关键词：商业健康保险慢性病管理 SWOT分析

人工智能大语言模型在基层医疗卫生服务中的应用与挑战

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中国全科医学 2025年第1期28卷 1-6页

作者：闫温馨胡健曾华堂刘民梁万年清华大学万科公共卫生与健康学院北京市100084 广东省深圳市卫生健康发展研究和数据管理中心 518028 北京大学公共卫生学院北京市100191 清华大学健康中国研究院北京市100084

基层医疗系统是实现健康公平的关键。我国面临医疗资源分布不平衡、基层医生数量短缺以及慢性病防治形势不容乐观的严峻挑战。人工智能大语言模型在医疗系统中发挥出了强大优势,本文深入探讨了大模型在基层医疗系统中的应用及其面临的挑... 详细信息

基层医疗系统是实现健康公平的关键。我国面临医疗资源分布不平衡、基层医生数量短缺以及慢性病防治形势不容乐观的严峻挑战。人工智能大语言模型在医疗系统中发挥出了强大优势,本文深入探讨了大模型在基层医疗系统中的应用及其面临的挑战,提出应进一步深化大模型的应用,以辅助基层医生常见病诊疗,推动智能化健康教育和慢性病管理,托底“老少边穷”地区基层卫生服务,激发全科医学的飞跃性发展,并推进大模型在全科诊疗与基层卫生服务中的产业化,为健康中国建设提供重要支撑。

关键词：大语言模型全科医学基层医疗卫生服务健康公平健康教育慢性病管理

基于YOLO神经网络构建耳穴特征点辅助检测的人工智能辅助系统

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中国针灸 2025年

作者：王甘红张子豪夏开建周燕婷奚美娟陈健常熟市中医院消化内科上海豪兄教育科技有限公司常熟市医学人工智能与大数据重点实验室常熟市第一人民医院消化内科

目的:基于YOLOv8神经网络开发用于21个常用耳穴特征点自动检测的人工智能辅助系统。方法:收集2018年6月至2024年2月来自3个中心的人体耳部图像数据，共计660张。使用LabelMe5.3.1图形标注工具进行了图像的矩形框和特征点标注，并转换为Y... 详细信息

目的:基于YOLOv8神经网络开发用于21个常用耳穴特征点自动检测的人工智能辅助系统。方法:收集2018年6月至2024年2月来自3个中心的人体耳部图像数据，共计660张。使用LabelMe5.3.1图形标注工具进行了图像的矩形框和特征点标注，并转换为YOLO模型兼容的格式。利用这些数据，进行不同规模YOLO神经网络预训练模型的迁移学习和微调训练。模型的性能在验证集和测试集上进行评估，包括不同阈值下的平均精度（mAP）、召回率（Recall）、推理速度（FPS）、精确率-召回率曲线（PR曲线）、混淆矩阵等。最后，将模型部署于本地计算机，并通过摄像头对人体耳部图像进行实时检测。结果:本研究开发了5种不同版本的YOLOv8关键点检测模型，包括YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l、YOLOv8x。在验证集上，YOLOv8n在速度（225.736帧/s）和精确率（0.998）上均表现最佳。在外部测试集，YOLOv8n识别耳部的准确率为0.991、敏感性为1.0、F1分数为0.995。耳穴特征点定位性能结果显示，50%交并比阈值下的平均精度(mAP50)为0.990，精确率为0.995，召回率为0.997。结论:基于YOLOv8n构建的21个常用耳穴关键点检测模型具有良好的预测性能，能够自动快速地对耳穴进行定位和分类。

关键词：耳穴深度学习关键点检测 YOLO 人工智能

运行目标导向的园区综合能源系统源荷功率预测参数联合优化方法

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上海交通大学学报 2025年

作者：刘嵩源樊飞龙濮川苘窦真兰张春雁陈洪银上海交通大学国家电投智慧能源创新学院国网上海综合能源服务有限公司中国电力科学研究院有限公司

园区综合能源系统功率预测参数设计目前主要以新能源或者负荷的功率预测误差最小为目标，旨在获得最接近源荷实际运行功率的预测结果，但未考虑预测结果对运行目标的差异化影响。预测误差最小化目标与运行目标的不一致性导致预测参数应... 详细信息

园区综合能源系统功率预测参数设计目前主要以新能源或者负荷的功率预测误差最小为目标，旨在获得最接近源荷实际运行功率的预测结果，但未考虑预测结果对运行目标的差异化影响。预测误差最小化目标与运行目标的不一致性导致预测参数应用后的实际运行经济效益偏低。针对上述问题，本文提出一种运行目标导向的园区综合能源系统源荷功率预测参数联合优化方法。首先，以日前-日内两阶段运行模型为基础，构建融合日前-日内总经济运行指标的预测参数联合优化目标函数。而后，通过日前运行模型最优性条件的构建，将日前-日内运行策略嵌入预测参数联合优化环节，建立内嵌两阶段运行策略的源荷功率预测参数联合优化模型，并设计热启动方案，加速预测参数联合优化问题求解。最后，依托美国安克雷奇市的商业和居民用能数据，构建仿真模型对所提方法进行了验证。验证结果表明：所提方法可以有效降低城市园区综合能源系统运行成本，减少弃风弃光量，提高储能运行收益。

关键词：园区综合能源系统预测参数联合优化最优性条件两阶段运行热启动

基于跨时间尺度迁移学习的污水处理模型漂移校正方法

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环境科学 2025年第1期46卷 318-326页

作者：申渝廖万山李慧敏冯东郭智威张冰高旭王建辉陈猷鹏重庆工商大学人工智能学院智能制造服务国际科技合作基地智能感知与区块链技术重庆市重点实验室重庆南向泰斯环保技术研究院有限公司重庆大学环境与生态学院重庆中法环保研发中心有限公司

数据是智能运维的核心基础，但当前污水厂数据普遍不足，且污水处理系统状态随内外部环境动态演化.污水厂的智能运维面临着建模难度大，及因系统演化而导致的模型漂移问题.针对该问题，选取水温、水质和微生物状态等都有显著差异的夏冬... 详细信息

数据是智能运维的核心基础，但当前污水厂数据普遍不足，且污水处理系统状态随内外部环境动态演化.污水厂的智能运维面临着建模难度大，及因系统演化而导致的模型漂移问题.针对该问题，选取水温、水质和微生物状态等都有显著差异的夏冬两季作为典型对比场景，将机制模型与神经网络结合，建立了基于跨时间尺度迁移学习的污水处理模型漂移校正方法 .首先，针对数据不足问题，建立并校准活性污泥模型（ASM），以夏季工况数据作为输入，模拟计算运行参数和出水数据，生成模拟运行数据集，实现数据增广和质量提升，用于训练多层感知机神经网络（MLP）模型.结果显示，MLP模型对夏季出水COD、氨氮和总磷等的平均模拟准确率在95%以上；然后，针对模型在冬季工况中出现模拟准确率大幅下降等模型漂移问题，将冬季实测数据作为目标域数据集，以MLP模型作为预训练模型进行迁移学习.结果表明，迁移学习后模型性能显著提升，出水COD、氨氮、总氮和总磷的平均模拟准确率分别提高了21.49%、60.79%、58.14%和46.74%.研究提出的跨时间尺度迁移学习方法，能有效解决模型漂移问题，实现模型对污水处理系统动态演化的跟随响应.

关键词：多层感知机神经网络(MLP)模型机制模型迁移学习模型漂移系统适应性知识迁移

居民出行全链条视角下的公共交通站点可达性评价方法

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交通运输工程与信息学报 2025年

作者：卢小林潘述亮闫爽山东建筑大学交通工程学院烟台市大数据发展集团有限公司

【背景】城市公共交通站点空间布局的合理性对于改善城市公共交通服务质量、提高居民生活品质具有重要意义。然而，现有研究方法中较少分析居民出行全链条视角的站点可达性时态特性。【目标】从居民出行视角，研究衔接“站域-站间”出... 详细信息

【背景】城市公共交通站点空间布局的合理性对于改善城市公共交通服务质量、提高居民生活品质具有重要意义。然而，现有研究方法中较少分析居民出行全链条视角的站点可达性时态特性。【目标】从居民出行视角，研究衔接“站域-站间”出行链的公共交通多出行时段、出行时间阈值的站点可达性评价方法。【方法】首先，建立多出行时段、出行时间阈值情景下的公共交通出行机会值模型，从站域和站间两个层面定量评价站点的出发可达性和目的可达性；其次，设计站点吸引指数计算方法，用于表征公共交通多出行时段、多级出行时间阈值下站点可达性特征；将站点吸引指数引入居民出行站点选择概率公式，并改进3SFCA模型，实现对公共交通站点的时空可达性动态分布特征进行多尺度分析。【数据】以烟台市滨海中路公共交通站点为研究对象，利用高德开放地图平台获取多时段公共交通出行数据。【结果】（1）不同出行时段、出行时间阈值条件下，滨海中路站点可达性时空分布差异显著，大体上呈现“T”字形的分布形态，沿海岸线向东西方向延伸，中段区域与莱山区方向站点之间的衔接较强；（2）从时空分布特征来看，公共交通站点各类可达性指标值均呈现明显的早晚高峰时段可达性较高的分布特征，对站点服务能力的依赖性较强；（3）基于供需平衡视角的空间可达性结果显示，站点供给与居民需求呈现出整体失衡的现象，局部失衡主要集中在东段，公共交通资源相对匮乏。

关键词：城市交通可达性改进3SFCA模型公共交通站点全链条烟台市滨海中路

基于深度学习宫颈癌靶区自动分割勾画临床研究

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中华放射肿瘤学杂志 2020年第10期29卷 859-865页

作者：马辰莺周菊英徐晓婷郭建韩妙飞高耀宗王章龙周婧劼苏州大学附属第一医院放疗科 215006 上海联影智能医疗科技有限公司 200232 上海联影医疗科技有限公司 201807

目的验证基于深度学习的宫颈癌靶区自动分割勾画临床适用性。方法选取535例宫颈癌CT影像,参照RTOG及JCOG标准勾画宫颈癌临床靶区(CTV),经专家审查后作为参考勾画,用于自动分割勾画训练和测试。另从测试组中随机挑选根治4例及术后6例,分... 详细信息

目的验证基于深度学习的宫颈癌靶区自动分割勾画临床适用性。方法选取535例宫颈癌CT影像,参照RTOG及JCOG标准勾画宫颈癌临床靶区(CTV),经专家审查后作为参考勾画,用于自动分割勾画训练和测试。另从测试组中随机挑选根治4例及术后6例,分别由初、中、高级医师手动勾画CTV。统计Dice系数(DSC)、平均表面距离(MSD)和豪斯多夫距离(HD)用于自动分割勾画测试,以及比较医师手动勾画和自动勾画相对于参考勾画的准确性。同时,分别记录算法和手动勾画耗时。结果数据经VB-Net网络训练得到根治CTV1(dCTV1)、dCTV2、术后CTV1(pCTV1)自动分割模型,自动勾画结果与参考勾画具有较好的一致性(DSC:0.88、0.70、0.86;MSD:1.32、2.42、1.15 mm;HD:21.6、22.4、20.8 mm)。dCTV1算法与三组医师勾画相近(P>0.05);dCTV2及pCTV1算法均优于初中级医师勾画(P<0.05),自动分割勾画耗时较手动勾画显著缩短。结论基于深度学习的宫颈癌靶区自动分割勾画准确性与高级医师手动勾画相当,应用于临床中将有助于大幅提高工作效率,具有提高勾画一致性和准确性的潜能。

关键词：深度学习临床靶体积勾画自动分割算法宫颈肿瘤

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山西省184家医院40岁以上脑卒中患者住院人次及住院费用分析

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中国卫生统计 2019年第2期36卷 185-188页

作者：罗丽莎姜俊丰宇传华罗斌南培宏武汉大学健康学院预防医学系 430071 武汉大学全球健康研究中心武汉雕龙医疗数据服务股份有限公司

目的分析山西省40岁以上脑卒中住院患者流行病学特征及住院费用的影响因素。方法收集山西省医疗机构服务能力分析与评估系统平台中184家医院的病案首页数据,结合全球疾病负担及第十版国际疾病分类(ICD-10)筛选脑卒中住院患者,采用SPSS 2... 详细信息

目的分析山西省40岁以上脑卒中住院患者流行病学特征及住院费用的影响因素。方法收集山西省医疗机构服务能力分析与评估系统平台中184家医院的病案首页数据,结合全球疾病负担及第十版国际疾病分类(ICD-10)筛选脑卒中住院患者,采用SPSS 20.0进行流行病学和多元逐步回归分析,利用Arcgis10.2绘制统计地图。结果脑卒中住院患者共计714893人次,缺血性脑卒中与出血性脑卒中分别占87.99%和12.01%。2013-2017年,脑卒中患者人次明显上升;3-5月、10-12月最多,1-2月、6-8月最少。60～69岁住院人次最多(32.27%),40～49岁最少(9.32%),男女比例1.4:1。太原市脑卒中住院人次占比最高(3.61%),忻州市最低(0.85%)。脑卒中患者住院费用影响因素依次为住院天数、脑卒中分型、医院等级、是否危急、是否执行临床路径、是否单病种、性别、是否感染、年龄。结论应采取预防及控制措施,重点保护男性中老年高危人群,预防出血性脑卒中等危重病情的发生。采取规范的医疗方案、缩短住院天数,进而减轻脑卒中患者的经济负担。

关键词：脑卒中住院人次住院费用

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