2025年, 第20卷, 第3期　刊出日期：2025-03-15

  

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专题策划
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  机器学习在临床研究中的应用进展

  师庆科 李楠 叶枫

  中国数字医学. 2025, 20(3): 1-10.

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  综述了机器学习在临床领域的应用现状、面临的挑战及潜在方向。重点梳理了机器学习在临床疾病风

  险预测、疾病诊断、检验检查、病历书写与质控、医疗管理等场景中的应用情况，探讨了机器学习在临床应用

  中面临的伦理监督、隐私保护和数据安全等挑战，并提出了机器学习在临床研究中的发展方向。
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  结肠镜肠道准备失败风险预测模型及 Web应用程序的构建与验证

  王甘红 陈健 夏开建 汤洪 奚美娟 周燕婷

  中国数字医学. 2025, 20(3): 11-20.

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  目的：利用机器学习算法，开发一款预测结肠镜检查前肠道准备失败风险的模型及应用程序。方法：

  回顾性收集拟行结肠镜检查的患者数据，纳入 21 个潜在预测变量，构建和内部验证传统的逻辑回归（LR）模

  型、机器学习（ML）模型。以受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线、敏感度、特异度和准确率等指标评

  估模型性能，并通过特征重要性图、LIME 图、力图等进行可视化解释。然后，利用 Python 环境中的 Dash 库

  和性能最佳的模型构建 Web 应用程序，并在前瞻性收集的外部测试集上进行验证。结果：共纳入 429 例患者，

  其中 141 例（32.87%）存在肠道准备失败（BBPS 评分≤ 5 分）。基于 XGBoost 算法的 ML 模型，敏感度为 0.864、

  特异度为 0.930、准确率为 0.911；在验证集中 AUC 值达 0.910，在测试集中为 0.820，性能优于传统 Lasso 回

  归模型。ML 模型和逻辑回归模型共同识别的肠道准备失败变量包括便秘病史、服完泻药至检查间隔时间、术

  前积极运动、家属陪同、钙通道阻滞剂服用史、糖尿病、抗抑郁药服用史、年龄。结论：基于 XGBoost 机器

  学习算法构建的 Web 应用程序，在早期预测结肠镜肠道准备失败风险方面具有明显的临床实用性。
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  基于机器学习的急性肝衰竭死亡风险评估研究

  郭九麟 李垣锟 丁仁鑫 师庆科

  中国数字医学. 2025, 20(3): 20-25.

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  目的：预测急性肝衰竭患者的死亡风险，探讨影响患者生存状况的危险因素。方法：选择 2020 年

  1 月 1 日至 2023 年 8 月 31 日在华西医院就诊的急性肝衰竭患者。运用单因素及多因素 Logistic 回归、Lasso 以

  及随机森林进行特征筛选，然后采用随机森林、XGBoost 等机器学习技术构建死亡风险预测模型，并运用临床

  决策曲线及 SHAP 分析评估模型性能。 结果：本研究最终共纳入 667 例患者，急性肝衰竭病死率为 53.98%。

  在预测模型方面，XGBoost 在验证集和训练集上均表现出最佳性能，其在验证集上的 AUC 值为 0.801。在临床

  决策曲线分析中，XGBoost 同样展现出最优的收益。结论：急性肝衰竭死亡风险预测模型有助于临床早期识别

  高风险患者，从而降低病死率。
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  机器学习预测重度吸烟者卒中风险—NHANES 研究

  施学松 刘亚

  中国数字医学. 2025, 20(3): 26-35.

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  目的：评估重度吸烟者的卒中风险，为优化公共卫生预防策略提供参考。方法：基于 NHANES 2017 年－

  2020 年相关数据，通过 Lasso 回归进行特征选择，随后使用随机森林、XGBoost、LightGBM 等 7 种机器学习

  算法及堆叠算法进行建模。以 10 折交叉验证评估模型性能，并进行决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线（CIC）

  评估，使用 SHAP 值增强模型的可解释性。结果：堆叠模型在测试集上表现最佳，AUC 值为 0.764 5，能够有

  效区分高卒中风险与低卒中风险个体；训练集上 AUC 值为 0.753 3，证实了模型在训练过程中的稳定性。DCA

  和 CIC 评估显示，模型在多个临床决策阈值下提供显著净效益；SHAP 值分析显示心脏病史和乙肝疫苗接种等

  关键变量对预测结果的贡献。结论：机器学习技术可有效预测重度吸烟者的卒中风险，为个性化预防策略提供

  科学依据，显示了数据驱动模型在疾病预防中的潜力。
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  基于三种特征筛选法的乳腺癌复发转移预测模型构建

  蔡一伟 吴尔律 王冶 李程 刘晓红 蒙华

  中国数字医学. 2025, 20(3): 36-43.

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  目的：基于 3 种特征筛选方法构建乳腺癌复发转移预测模型，并比较其预测性能。方法：回顾性收集

  2017 年―2021 年广西某三甲医院乳腺癌复发转移患者 373 例的临床资料，纳入自变量指标 30 个。采用单因素

  和多因素分析、随机森林嵌套结合递归特征消除、基于 Boruta 的随机森林特征降维 3 种方法，按训练集和测试

  集 6:4 分别构建基于随机森林的乳腺癌复发转移预测模型，并比较其准确率、精确率、召回率、F1 值和 AUC 值。

  结果：基于 Boruta 的随机森林模型（Boruta-RF）筛选获得的重要特征为组织学分级、N 分期、肿瘤分期、治

  疗中是否发生肺叶炎症、CA153，其预测模型整体精度及泛化能力综合最佳，在测试集准确率为 0.787、精确

  率 0.760、召回率 0.655、F1 值 0.703、AUC 0.819。结论：Boruta-RF 模型预测乳腺癌复发转移效果较好，可为

  临床制定个性化治疗方案提供参考，但仍需更多前瞻性多中心研究验证。
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  基于学习优化策略及量化方法的深度学习模型在指甲病诊断中的应用研究

  张绪森 赵亮 张进 王明举

  中国数字医学. 2025, 20(3): 44-52.

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  目的：构建深度学习模型解决临床诊断常见指甲疾病过程中效率低、不够准确的问题，并降低模型对

  运行设备的性能要求。方法：构建包含 1 025 张指甲病图片的疾病数据集，利用迁移学习、标签平滑、热身

  策略和余弦退火 4 种深度学习优化策略对 VGG19、ResNet50、ResNet101、EfficientNet_B2、MobileNetv3、

  MobileNetv2 和 DenseNet 模型在上述数据集及两个公开数据集上进行训练，并结合量化方法提高模型效率，

  最后进行消融实验对比 7 种模型的效率与准确性，得到性能最好的模型。结果：与另外两个数据集对比，模

  型在本研究构建的数据集上训练后均达到了最高的准确性。对模型量化后，7 种模型参数量在同一数量级的

  情况下，本研究构建的 MobileNetv2 模型在保证较低的读写内存、存储内存以及推理时间的情况下仍能达到

  最高的准确性。结论：该研究训练的 MobileNetv2 模型可提升临床对常见指甲病的诊断准确性和效率，且对运

  行设备性能要求较低，尤其适用于缺乏专业医学设备的偏远地区。
数字医学基础研究
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  心脏超声报告文本结构化研究

  曹明源 贾真 路强 张瀚博 田川 李运明 杨孝光

  中国数字医学. 2025, 20(3): 53-60.

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  目的：探讨自然语言处理方法用于心脏超声报告文本提取的可行性，并构建心脏超声文本标准化数据

  库。方法：根据心脏超声报告内容，将提取数据元分为描述类和数值类数据元，利用 TPLinker 模型抽取描述

  类数据元，并利用基于规则的模式匹配方法抽取数值类数据元。结果：抽取 976 例心脏超声报告，模式匹配方

  法抽取数值类数据元的准确率和召回率均高于 95%。TPLinker 模型的 F1 值为 88.62%，并横向对比 CasRel、

  SpERT、CopyRE 关系抽取模型，发现对于提取描述类数据元，TPLinker 模型在准确率和召回率评价上优于其

  他关系抽取模型。结论：TPLinker 模型结合基于规则的模式匹配抽取方法可用于心脏超声报告文本信息的结构

  化提取。
智慧医院建设与实践
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  医院信息化项目内控管理方案设计与实现

  施宇 姜胜耀

  中国数字医学. 2025, 20(3): 61-66.

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  目的：设计一套高效科学的医院信息化项目内控管理软件，解决信息化项目管理中的难点。方法：分

  别对医院各业务部门信息化申请诉求进行调研，结合信息系统管理理论，借助低代码开发平台，建立一套科学

  的信息化项目管理软件。结果：在实际应用过程中，总结出一套科学合理的信息化项目管理标准。结论：通

  过运用医院信息化项目内控管理软件，使得信息化项目的管理得到显著提高，保证了医院信息化项目的有效

  实施。
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  住院病案无纸化的改进与优化：以重症医学科为例

  魏丹丹 刘晓东

  中国数字医学. 2025, 20(3): 66-71.

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  目的：提高案例医院住院病案无纸化建设水平，缩短病案提交周期，减少护理病案质控时间和降低病

  案打回率。方法：以重症医学科提交的无纸化病案为研究对象，分析无纸化系统建设情况，对电子病历系统、

  手术麻醉系统和检查报告系统完成改造和优化，提高案例医院无纸化率。结果：优化后重症医学科无纸化率由

  （90.10±1.23）% 增长至（95.60±1.41）%，全院无纸化率由（89.02±2.03）% 增长至（92.58±2.81）%，差

  异均有统计学意义（P ＜ 0.05）。结论：通过对电子病历系统、手术麻醉系统和检查报告系统改造，提升了无

  纸化率，减少了护理质控病案时间，降低了病案打回率，提高了医院无纸化建设水平。
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  团体体检预约系统的设计与应用

  潘利 王恺 李志威

  中国数字医学. 2025, 20(3): 72-77.

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  目的：建设团体体检预约平台，开展个性化团检方案，优化团体体检流程，提升客户满意度。方法：

  分析传统团检业务流程弊端，重新设计团体体检流程，利用团体体检预约平台，在线提供个性化体检套餐，将

  单位体检流程无缝迁移至线上，并开展分时段体检预约。结果：完成了团检预约系统建设，体检客户可以通过

  微信小程序预约个性化体检套餐以及体检时间，优化了团检业务流程，提升了客户体检体验。结论：体检预约

  平台的应用有效调控了单位客户的体检时间，使得体检资源配置更加合理，减少了手工录单流程，降低了体检

  中心工作量，团检预约平台在体检中心开展个性化体检业务中发挥着重要作用。
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  医院基准时间发布体系构建与优化

  颜颖 彭丽 王亚青 温俊

  中国数字医学. 2025, 20(3): 78-82.

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  目的：解决现代医院计时和用时不一致问题。方法：构建基准时间发布体系，实现全院范围内精准时

  间信号的全覆盖与高效传播。针对手术、急诊、信息系统等关键业务场景，识别由于时间不一致所引发的管理

  和医疗风险问题，通过多次步进式渐进对时，确保关键系统在初次校准时就能达到高度精确。结果：医院基准

  时间发布体系的构建与优化，有效解决了计时和用时系统与各业务单元独立计时导致的时间不准确、不一致问

  题，提高了全院时间的一致性。结论：该研究所提出的医院基准时间发布体系构建与优化方法为解决现代医院

  时间管理难题提供了有效的解决途径，有望改善医疗服务的质量和管理效率。
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  急诊专科护理临床辅助决策系统的应用与研究

  李凯霞 张伟祎 李丽 杨扬

  中国数字医学. 2025, 20(3): 83-88.

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  目的：针对急诊专科护理节奏快、任务重等情况，构建急诊专科护理临床辅助决策系统，辅助护理人

  员做出最佳护理决策。方法：基于医院数据集成平台，结合专科临床指南、文献和专家经验等，构建急诊专科

  护理临床辅助决策系统，并将其融入临床业务系统，扩展智能交互场景。结果：系统应用后，相关不良事件发

  生率显著降低，文书质控问题明显减少，急诊预检分诊准确率显著提高，护理人员对系统的满意度大幅提升，

  上述各项指标与应用前相比均存在显著差异（P ＜ 0.05）。结论：该系统的应用能够为患者提供个性化的护理

  服务，保障患者安全，提高了护理工作质量和患者满意度。
数据管理与利用
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  国家传染病智能监测预警前置软件总体设计与实施

  马家奇 王松旺 郭青 杨洋

  中国数字医学. 2025, 20(3): 89-95.

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  目的：设计并开发一款基于医疗机构集成部署的、遵循国家统一标准的传染病智能监测预警前置软件，

  提升传染病监测与预警的效率和准确性。方法：通过对现有的传染病监测预警体系进行分析和研究，采用高度

  灵活的系统架构和适配性强的跨平台开发技术，设计开发了国家传染病智能监测预警前置软件，实现各功能模

  块的高效无缝集成。结果：在实际试点应用中，该软件提高了数据采集的时效性和准确性，与人工网络直报相

  比，传染病报告病例数量提高了 10.7％。结论：传染病智能监测预警前置软件是集成医院信息系统的重要软件

  工具和技术手段，实现了传染病监测模式从传统的被动报告向现代化主动感知的重大转变，对我国传染病监测

  和控制具有强有力的支撑作用。
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  基于医疗大数据肺结节中医专病数据库建设的实践探索

  阿依达娜·毛兰 张红 姜又琳 刘瑞 花宝金

  中国数字医学. 2025, 20(3): 96-104.

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  目的：依托中国中医科学院广安门医院中医药循证医学研究平台，建立规范、科学的肺结节中医专病

  库，为临床医学聚焦中医优势病种和挖掘高质量证据提供重要途径。方法：以肺结节人群为研究对象，搜集和

  汇总其临床数据资料，通过自然语言处理等人工智能技术，对原始数据进行脱敏、加密及清洗，实现专病数据

  的高度标准化，构建了 13 个结构化肺结节专病数据集。结果：建立了肺结节中医临床专病库，该数据库收录

  了 2017 年 1 月至 2023 年 6 月共 43 976 例患者的医疗数据，实现数据检索、数据库更新、中医临床数据分析

  及可视化、随访调查等一系列功能，能够针对目标人群进行精准分析，并有效应用于疗效评价研究，为中医临

  床科研与实践提供了强有力的数据支撑。结论：肺结节专病库开创了首个包含中医药数据的肺结节纵向时间分

  布模式，为深入进行肺结节流行病学研究及挖掘高质量证据开辟了重要途径。同时，该专病库也为构建规范化、

  具有中西医特色的循证医学研究体系提供了宝贵的数据支持与参考。
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  卒中患者急救流程数据采集管理系统建设与应用

  王雅楠 王巍 杨路

  中国数字医学. 2025, 20(3): 104-108.

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  目的：精确追踪并记录卒中患者救治全过程的时空轨迹，通过科学分析，有效缩短救治时间，从而提

  升卒中救治效率。方法：采用“GPS/ 北斗 +iBeacon+ 蓝牙 AoA+ 惯性传感定位”的融合定位技术，建立卒中

  患者急救流程数据采集管理系统，通过患者救治轨迹和时间的自动采集及回溯分析，实现卒中患者救治流程的

  精细化管理。结果：通过系统对患者轨迹及时间信息的记录及分析，能够准确识别出救治流程中耗时较多的

  环节，并据此提出有针对性的优化方案，不断推动卒中患者救治效率与水平的持续提升。结论：该系统为优

  化急救过程提供数据依据，辅助急诊科室打造畅通、高效、规范的卒中急救绿色通道，提高急危重症患者的

  抢救成功率。
基础设施建设与信息安全
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  医院网络系统运维管理的优化路径

  张江江 周彬

  中国数字医学. 2025, 20(3): 109-114.

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  目的：计算机网络系统是智慧医院的关键信息基础设施，需要 7×24 小时不间断运行以支持医院全天

  候的业务需求。方法：基于开放的网络通信协议，采用网络虚拟化等技术改造医院网络系统和架构，建立统一

  的智能网络运维管理平台，联动用户、终端、网络元素等资源管理机制，自动监测运行状态，自主防御攻击，

  主动发现并迅速处置故障。结果：网络技术的组合应用，优化了传统运行和维护模式，提高了网络系统可控可

  管和防护水平。结论：智能化的网络运维管理，可以降低故障发生风险和运维成本，提升运维质量和效率，保

  障医院网络系统持续、稳定、高效和安全运行。
基层与区域卫生信息化
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  区域云影像平台设计与实践

  唐凯 杨雪蓉 陆家发 陈超

  中国数字医学. 2025, 20(3): 115-120.

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  目的：探索和总结区域云影像平台的设计方案。方法：依据相关建设标准、规范，针对区域云影像平

  台建设的痛点问题进行需求分析，坚持以云计算、大数据、人工智能、区块链等技术为核心的新型基础设施规

  划理念，结合江苏省卫生健康云影像平台建设过程中的实践经验，建设区域云影像平台。结果：该平台以统一

  采集、统一存储、统一调阅、统一质控、统一互认、统一应用为基本原则，采用新一代信息技术手段，实现对

  区域影像数据的统筹规范和影像增值服务。结论：通过云架构方式建设区域云影像平台技术底座，支撑构建区

  域统一的医学影像调阅共享体系，为区域云影像平台建设模式提供先进实践经验。