课程文献中心 更多>>

关键词： 痔   病理诊断   视觉大模型   分割一切模型   中医证型  

摘要： 提出一种融合视觉大模型与扩散模型的两阶段方法,采用分割一切模型(SAM)作为视觉大模型代表,结合SegRefiner扩散模型构建SAM-SegRefiner模型框架,用于痔核组织病理图像中水肿、炎症及血栓区域的自动化分割,为病理形态的客观量化及其中医证候学研究提供可重复的技术工具。通过多中心回顾性数据进行训练与验证,SAM-SegRefiner模型在独立测试集上平均像素准确率达95.32%,平均交并比为66.81%,显著优于U-Net、MixU-Net、SAM-Med2D等对比模型,并展现出良好的跨中心泛化能力。进一步将模型量化分割结果与患者中医证型进行关联分析,探索病理形态学特征与中医辨证分型之间的潜在联系,发现不同证型间的炎症浸润与血栓形成程度未呈现统计学显著差异,提示局部病理改变与整体证候表征之间关系复杂。

关键词： 心水病   分阶段诊疗   名医经验   周亚滨  

摘要： 周亚滨教授认为心水病核心病机多为本虚标实、虚实夹杂:以心阳不振、元气虚损为本;以瘀血阻滞、痰浊壅塞、水湿内停为标。病机呈动态变化,依据“急则治其标,缓则治其本”的原则,周教授提出采用分期论治的方法,在急性期,强调活血化瘀、利水逐饮以祛邪;在缓解期,强调益气温阳以扶正;并兼顾虚实夹杂的特点标本同治。本文结合临床验案,总结了周亚滨教授对心力衰竭分阶段诊疗的经验与思想,以供同道学习与借鉴。

关键词： 勃起功能障碍   优势病种   中西医结合   专家建议   研究范式  

摘要： 为深入贯彻落实《中共中央国务院关于促进中医药传承创新发展的意见》关于中医药优势病种研究的战略部署,践行中西医并重的发展理念,中华中医药学会充分发挥学术引领作用,系统组织开展中医药临床优势病种系列青年学术沙龙。第36期临床优势病种青年沙龙在南京成功召开,聚焦勃起功能障碍(ED)的中医及中西医结合诊疗优势。会议汇聚了中医、西医及交叉学科领域的权威专家,通过多学科深度研讨,在ED的中医药诊疗方案优化、中药新药研发及中医药交叉学科发展等方面达成重要共识。本次沙龙系统梳理了ED中医药诊疗的临床优势与特色,并基于当前研究基础与临床需求,确立了今后科技布局及科研攻关的重要方向:①ED中医辨证体系的规范化建设;②中西医结合干预方案的优化与标准化;③循证医学导向的高质量临床研究;④ED中药药理机制的深入解析;⑤中药新药的临床转化与应用推广;⑥中医药多学科交叉融合创新。针对每个研究方向,进一步细化了重点布局领域、预期目标与临床价值,并制定了科学合理的优先资助等级评估体系。因此,本篇基于ED中医优势病种系列沙龙,为ED的中医药临床实践提供了规范化指导,切实助力中医药事业的高质量发展,为国家科技战略布局、中药新药研发决策、科研选题规划及临床指南制定等方面发挥重要的参考价值。

关键词： 谢雁鸣   全国三八红旗手   中医临床基础医学研究所  

摘要： 谢雁鸣,国家政府特殊津贴专家,岐黄学者,全国三八红旗手,卫生部中青年突出贡献专家,全国第六批老中医药专家经验传承指导教师,首都名中医。中国中医科学院循证医学学科带头人,二级主任医师,博士生导师。中国中医科学院中医临床基础医学研究所原法人/副所长。兼任世界中医药学会联合会中药上市后研究与评价专业委员会会长,中国民族医药学会经典名方和大品种培育分会会长。

关键词： 大语言模型   临床辅助诊疗   医疗智能体   辨证   中医药   处方推荐  

摘要： 以辨证论治决策支持为主要目标的中医临床辅助诊疗技术正经历由传统深度学习向大语言模型驱动的范式转变,并进一步迈向以智能体为核心的交互式协同诊疗模式。围绕近期“大模型-智能体”技术演进主线,本文系统综述了中医临床辅助诊疗领域的研究进展、关键问题与发展方向。在此基础上,进一步结合当前中医智能体研究在多轮闭环交互、协同诊疗流程建模及推理可解释性评估等方面的研究不足,探讨了面向中医临床应用的智能体关键技术方向与发展趋势,旨在为大模型驱动的辨证论治中医临床辅助诊疗技术与系统研发提供借鉴与参考。

关键词： BOPPPS教学模式   中医临床护理学   评判性思维能力  

摘要： 目的 探讨BOPPPS教学模式在中医临床护理学教学管理中的实践效果。方法 选取吉林省某高等中医院校护理本科学生作为研究对象,采用整群随机抽样法将入组学生分为对照组(采用传统教学模式进行教学)和观察组(在对照组的基础上应用规范化的BOPPPS教学模式),两组各61名学生。评价两种教学模式在形成性评价、理论考试成绩、自主学习能力、评判性思维能力方面的教学效果。结果 对两组学生形成性评价结果进行比较,差异无统计学意义(P=0.419)。观察组理论考试成绩为83.00(79.50,87.00)分,对照组为81.00(75.00,86.00)分,两组差值的中位数为2.00(95%CI:1.25,2.75)分,差异有统计学意义(P=0.025)。护理学生自主学习能力量表显示,观察组自主学习能力优于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。两组学生评判性思维能力测评比较,观察组各维度分值均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.001)。结论 BOPPPS教学模式能有效提升学生的理论知识掌握水平并增强学生的自主学习素养水平,更有利于培养其独立学习能力,在中医临床护理教学管理中具有实际应用参考价值。

关键词： 卷积循环神经网络   智能诊疗   通道注意力机制   医疗数据   中医辨证   多模态数据融合  

摘要： 目的 为提升中医辨证客观性与准确性,解决依赖专家经验及主观性强的问题,研究基于舌象、脉象、症状文本多模态临床数据构建智能诊疗模型。方法 首先,设计改进的卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN)提取舌象空间特征、处理脉象时序特征与症状文本序列;引入空间重构单元,通过动态可变形卷积核自适应捕捉舌象裂纹、瘀斑等不规则病理特征;设计通道重构单元,结合深度可分离卷积与压缩-激励机制筛选关键语义通道;采用三层跨模态注意力机制动态整合多模态特征,集成三级证型优先匹配算法模拟中医主症优先辨证流程。结果 基于中医临床医疗数据和改进CRNN模型的智能诊疗模型具有良好的学习能力和泛化能力。在气阴两虚辨证结果和气虚血瘀证辨证结果中,改进CRNN模型的准确度均最高,分别为88.69%和97.62%;在精准度-召回率曲线和受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线中,肿胀舌和点刺舌的曲线下面积最高,分别为0.9737和0.9713。ROC曲线与精准度-召回率曲线验证了模型性能均衡性。结论 该模型可有效解决中医多模态特征提取与融合难题,显著提升辨证客观化水平,为临床智能诊疗提供可靠工具。

关键词： 中医理论   重症患者   临床疗效  

摘要： 目的:从中医理论角度探讨中医技术在重症患者中的应用及效果,为临床治疗提供新的路径。方法:依照纳入及排除标准选择2022年1月—2024年1月的118例在医院重症医学科进行治疗的患者为研究对象,分为对照组和观察组,每组59例。对照组患者给予常规管理方式,观察组在此基础上应用中医适宜技术进行管理,比较两组患者中医症候积分、负面情绪状况、肺功能情况和营养指标水平。结果:观察组干预后的四肢厥冷、面色苍白、胸闷气短、心烦不寐分值明显小于对照组(P<0.05)。焦虑抑郁分值明显小于对照组(P<0.05)。干预后的对照组和观察组焦虑抑郁分值明显小于治疗前(P<0.05)。PEF、FEV_(1)明显大于对照组(P<0.05)。干预后的对照组和观察组PEF、FEV_(1)明显大于治疗前(P<0.05)。观察组患者胆固醇及血浆白蛋白水平明显高于对照组(P<0.05)。结论:中医技术能够提高重症患者的营养水平和肺功能,降低患者中医症候积分和负面情绪。

关键词： 糖尿病微血管并发症   优势病种   中西医结合   专家指导建议  

摘要： 探讨中医及中西医结合治疗糖尿病微血管并发症(DMC)的优势,凝练关键病机与干预思路,推动DMC防治领域的学术创新与科技布局。依托中华中医药学会“中医临床优势病种”系列沙龙平台,在北京召开第38期会议,组织中西医领域专家及交叉学科研究者,围绕DMC的发病规律、诊疗难点及机制研究展开系统研讨,形成共识性意见。会议凝聚了四方面研究建议:一是聚焦DMC临床防控痛点,优化中医药循证评价研究路径;二是梳理DMC各阶段中医核心病机,明确“病-证-时”分期对应关系;三是创新机制研究策略,推动中医药从整体调节走向靶向突破;四是推动DMC领域交叉学科协同合作,提升中医药在新药研发、科研选题、指南制定等方面的贡献力。中医及中西医结合在DMC防治中具有明显优势,应以优势病种为抓手,强化循证支撑与机制阐释,推动临床诊疗与科技攻关融合发展,为中医药传承创新和国家重大健康战略提供有力支撑。

关键词： 痹证   毒性中药   燥湿辨证   躁静辨证   程铁兵  

摘要： 痹证是以肢体肌肉、筋骨、关节等处发生疼痛、麻木、重着、屈伸不利,甚至关节肿大变形为主要临床表现的病证。痹证自古便是常见病、多发病,其相关记载可追溯至《黄帝内经》。中医治疗痹证源远流长,采用中药内服+外治法,效果好、不良作用少。程铁兵主任医师为仙桃市中医医院血液肿瘤风湿病科主任,从事中医临床30余年,对于痹证有着独特的体会和见解,研制出芪藤活络片、痹痛康丸等风湿病院内制剂,效果佳,广受好评。程铁兵主任医师治疗痹证的临床经验主要包括首辨风寒与湿热;兼顾护胃与扶正;重视虫藤类、毒性药物的运用;另辟蹊径,辨方证论治;八纲之外,另有燥湿、躁静之分。