精准医学分析十篇

精准医学分析篇1

【摘要】

目的：通过聚类分析方法分析抑郁症中医证候的分型。方法：制订《抑郁症中医证候观察表》，进行中医症状评定，并将中医症状归纳为16个因子，进行聚类研究。结果：初步拟订6个中医证型，即:心胆气虚型、气虚血瘀型、心肾不交型、脾肾两亏型、肾虚肝郁型、气郁化火型。结论：本研究制定的中医证型具有一定的客观性和科学性，较符合中医理论。

【关键词】 抑郁症；中医证候；聚类分析研究；证实质

抑郁症（Depression）是长期困扰人类的一种精神、心理疾患。它的历史相当久远。与抑郁症相关的临床描述，自我国先秦时期的《左传》《管子》和古希腊的希波克拉底至今，已经延续了几十个世纪。随着人类疾病谱的变化和生活规律的改变，抑郁症的发病率逐年升高。目前，中医药治疗抑郁症虽有一定优势，但是有关于抑郁症的中医病机、治法和方药目前均无统一的认识，各医家提出的辨证分型及治法均从个人经验出发，受主观因素影响较大，需要进一步规范研究。本研究从症状入手进行评定，进行一定样本量的证候观察，通过聚类分析方法分析中医证候分型，以期为今后探讨该病的中医学规律奠定基础。

1 临床资料

1.1 病例入选标准 ①年龄：18-65岁；②根据《中国精神疾病分类与诊断标准·第3版》（CCMD-3）的诊断标准［1］确诊为抑郁症的患者；③符合抑郁症首次发作患者；④符合抑郁症原发性的患者；⑤生命体征平稳，神志清楚，具有一定表达能力；⑥2周内未服用抗抑郁中、西药物者。同时符合上述6项标准者，方可入选。

1.2 病例排除标准 ①存在某些分裂性症状或属于精神分裂症后出现的抑郁；②有证据表明抑郁发作与某一躯体疾病有病因关系；③属于抑郁症复发的患者；④不符合纳入标准，或资料不全等影响观察者。符合上述其中1项者，即予排除。

1.3 一般资料 在2004年5月至2004年11月，北京中医药大学东方医院、东直门医院，北京大学精神卫生研究所，首都医科大学宣武医院，中国中医研究院广安门医院等5所医院符合纳入标准的门诊抑郁症患者共105例。其中男性34例，占31.3％；女性71例，占68.7%。男女比约为1:2.1。年龄:18-65岁，平均(40.85±14.10)岁。其中≥18岁但＜30岁24例，占23.3%；≥30岁但＜50岁51例，占48.4%；50岁以上30例，占28.3%。轻中度抑郁症患者97例，占92.4％；重度抑郁症患者8例，占7.6%。

2 方法

2.1 建立抑郁症中医证候研究专家组 专家组由11位国内知名中医专家组成，在观察表制定、证候归纳、统计结果判定等方面进行指导。

2.2 证候观察

2.2.1 制订《抑郁症中医证候观察表》，表格主要包括74项中医症状。

2.2.2 采用Microsoft Access软件建立中医证候学数据库。

2.2.3 对105例符合入选标准的抑郁症患者进行观察研究，并将观察结果录入数据库。

2.3 数据分析 将74项症状归纳为16个因子：心气虚，心阳虚，心阴虚，心血虚，心火亢盛，脾气虚，脾阳虚，肝气郁，肝郁化火，肝阴虚，胆气虚，肾阳虚，肾阴虚，肾精亏虚，痰湿，血瘀。将74个变量降维成为16个变量。

对16个变量进行分析，证候聚类分析使用Hierarchical Cluster过程(分层聚类分析)中的Ward’s method（离差平方和法）合用Squared Euclidean distance（欧氏距离平方法）。［2、3］采用SPSS 11.0 for windows统计软件包［4］。

2.4 制定证型主次症及诊断标准 进一步应用相关分析及德尔菲［4］法，再次通过中医专家组讨论，制定各证型的主次症及证候诊断标准。

3 结果

3.1 中医证候因子分布 本研究将74项中医症状归纳为16项证候因子，按照各因子均值排序，结果见表1。表1 中医证候因子分布表结果显示，肾精不足、脾阳虚、心血虚、胆气虚、肝气郁结为分值最高的证候因子。

3.2 证候分层聚类分析 使用Hierarchical Cluster过程(分层聚类分析)中的Ward’s method（离差平方和法）合用Squared Euclidean distance（欧氏距离平方法），对证候因子进行聚类分析，根据变量自己的距离进行聚类，将距离最近、最不相似的两个变量先聚类，然后逐步考察各个变量的距离，直到聚类终止。经逐步聚类分析，15个步骤后，聚类过程终止，其聚类过程及结果如树状结构关系图所示，见图1。

树状结构关系图

综合参照分层聚类树状关系图以及Kmeans聚类，可将16个中医证候因子聚为6类：①心气虚、心阳虚、胆气虚。②心气虚、心血虚、血瘀。③心阴虚、肾阴虚、心火亢盛。④脾气虚、脾阳虚、肾阳虚。⑤肾精不足、肝阴虚、肝气郁结。⑥肝气郁结、肝郁化火、肝阴虚。

经专家组按照中医理论及临床经验进行讨论后，拟订6个证型，即：

心胆气虚、气虚血瘀、心肾不交、脾肾两亏、肾虚肝郁、气郁化火。

3.3 证型诊断标准的确定

进一步应用相关分析及德尔菲法，再次通过中医专家组讨论，制定各证型的主次症及证候诊断标准（具体内容见国家中医药管理局《中医、中西医结合内科诊疗指南》）。

4 讨论

中医药治疗抑郁症虽然有一定优势，但是有关于抑郁症的中医分型和治疗方药目前均无统一的认识，处于混乱的状态。各医家提出的分型及治疗方法，均从个人经验出发，主观因素影响较大。本研究从症状入手，进行一定样本量的证候观察，借助统计学手段初步拟订抑郁症的中医分型。本研究制定的中医证型具有一定的客观性和科学性，较符合中医理论。

4.1 完成了较客观、全面的抑郁症中医症状调查

客观、全面的中医症状调查结果是进行证型制定的基础。本研究使用的中医症状调查表由专家组结合文献和临床经验而制定，纳入心、肝、脾、肺、肾、气、血、阴、阳等多方面的代表症状，并依据国家中医管理局1995年公布实施的《中华人民共和国中医药行业标准》对症状进行标准化。因此，在设计时就注意了调查的科学性和客观性，具有一定的内容效度。在调查结束时，将74项中医症状带入Reliability Analysis（信度分析）进行运算。方差分析：F=49.5748，P＜0.0001，说明该量表的重复度量效果良好；量表的信度检验：Cronbach α=0.7634，标准化Cronbach α=0.7704，内部信度较高，可客观、真实的反映抑郁症患者的中医症状。而且本研究的中医症状调查结果显示：位于频数分布前30位的症状也基本反应了抑郁症的主要症状。因此本次研究的抑郁症中医症状调查是客观且较全面的。

4.2 采用较合理、不失真的降维方法

因抑郁症的证候涉及人体多个脏腑系统，因此抑郁症的中医症状数量也很多，导致运算时代入的变量过于庞杂，统计分析往往得不到较好的结果。而且在中医症状中，有许多交叉症状，而统计学中大部分数学模型属于非此即彼的判定模式，对于交叉症状的处理往往不能尽如人意。因此需要在进行运算之前，首先进行理论指导，对变量进行降维处理。本研究遵循中医基础理论并经专家指导，借鉴心理学量表的因子运算方法，将74项症状归纳为16项中医因子，一方面将线性的统计运算中融入中医理论的指导，另一方面则达到降维升阶目的，从而减少变量，使结果更加客观，更加符合中医理论。降维后，将16项因子带入Reliability Analysis（信度分析）进行运算，采用alpha模型。方差分析：F=67.4957，P＜0.0001，即重复度量效果良好；Hotelling T 2检验：各证候因子间具有较高的内在相关性；量表的信度检验：Cronbach α=0.9751，标准化Cronbach α=0.9786，说明经因子归纳后可反应97.86%的抑郁症中医证候，信度很高。将各证候因子与国际公认的HAMD抑郁量表因子和总分进行相关性研究，发现各中医证候因子均与HAMD量表总分有较高的相关性，说明中医证候因子可客观的反映抑郁症患者的抑郁程度。因此，本项研究的降维方法符合中医理论及抑郁症症状的分布特点，客观、合理、较完整的反映了抑郁症的中医证候因素特点。

4.3 经中医专家组的指导和判定

本研究的专家组成员为11名国内知名中医专家，从事相关领域的临床工作20年以上，有着丰富的中医理论基础和临床经验。专家组在研究进行的各个环节进行指导，并参加了证型诊断标准的权重判定。经应用德尔菲法，综合各位专家的经验和意见统计分析后，最终确立证候诊断标准。

4.4 聚类结果符合中医理论

以聚类所得的肾虚肝郁证型为例：有调查表明，70%的抑郁症患者同时伴有焦虑症状［6］，因此临床所见的抑郁症患者多以抑郁和焦虑症状并见为主。抑郁症的核心症状与肾精不足、肾阳虚等证候相符，而与焦虑症状相符的是肝气郁结、肝郁化火［7］。因此抑郁与焦虑并见的中医证候，在临床上多表现为肾虚肝郁证型。其病因病机为素体肾精不足者，长期紧张担忧，忧虑不解，或经历惊吓恐惧，致使肾精受损。肾主骨生髓，上充于脑，而脑髓为脑神存在的物质基础［8］，故肾精亏虚，脑神失养，出现情绪低落、悲观失望、兴趣索然、疏懒退缩、意志减退等脑神机能低下之症状。而肝肾同源，肾精亏虚，则水不涵木，肝失所养，肝疏泄功能不调，气机不畅，从而因虚致实，而形成肝气郁结，最终形成虚实夹杂之肾虚肝郁证候。以情绪低落、悲观失望与烦躁易怒并见为主要表现，属本虚标实证，肾精亏虚为本，气机壅滞为标。另外，我们在证候观察的基础上，以益肾疏肝立法，对于属于肾虚肝郁型的抑郁症患者进行了随机、对照、盲法的治疗研究，也得出了满意的结果［9］。

由研究结果及理论探讨可以看出，本研究从症状入手，进行了一定样本量的证候观察，借助统计学手段进行证候观察，运用聚类分析方法分析中医证候与西医诊断之间的内在联系。通过本研究，初步拟订了较符合中医理论，较客观的证型分类，为抑郁症的中西医结合研究提供了一条较新的思路，为揭示抑郁症中医辨证论治的内在规律进行了初步尝试。

【参考文献】

［1］中华医学会精神科分会.中国精神障碍分类与诊断标准.3版(CCMD-3)［M］.济南：山东科学技术出版社，1997.

［2］陈 峰.医用多元统计分析方法［M］. 北京：中国统计出版社，2000.

［3］李永健，方肇勤，邸若虹.聚类分析在中医药研究中的应用与思考［J］.中国中医药信息杂志，2001，8（6）：8-9.

［4］卢纹岱，朱一力，沙捷，等.SPSS for Windows从入门到精通［M］.北京：电子工业出版社，1997.

［5］见曾光，主编.现代流行病学方法与应用［M］.北京:北京医科大学中国协和医科大学联合出版社，1994.

［6］蔡焯基，主编.抑郁症——基础与临床［M］.北京：科学出版社，2001.

［7］曲 淼，唐启盛.抑郁症与中医“郁证”的关系探讨［J］.北京中医药大学学报，2004，27（1）：4-6.

精准医学分析篇2

相对于精准医疗在医学界的大热，不少非医疗界人士却对此表示难以理解。如果只是强调疗效精准，治好病、治对病，又有什么新意可言呢？病人来医院，图的不就是这些吗？现在才开始热捧“精准”，难道说以前的治疗都是瞎蒙？即便是部分医务人员，也可能不以为然。毕竟从医学发展的角度来讲，医学进步本身就是精准化的过程。从传统的望闻问切，发展到现代检验、影像技术，本身就是不断校正、不断精准。

“精准医疗”的实质是什么呢？简而言之，精准医疗是运用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术等，结合患者生活环境和临床数据，实现精准的疾病分类及诊断，制定个性化疾病预防和治疗方案。它的诞生有三大契机，分别是人类基因组测序技术的革新、生物医学分析技术的进步和大数据分析工具的出现，这也就决定了它和以往医学模式的本质区别。

过去，医生诊治疾病往往是从“经验”出发，根据患者的症状（如是否发热、腹痛）来做判断，即“经验医学”。如今，医生诊治疾病主要基于查体、问诊，以及影像学、化验室检查结果，在拿到足够的证据后，再进行诊治，也叫“循证医学”。而在精准医疗的时代，医生先通过基因测序等新型检测技术，得到患者的DNA信息、代谢产物、微生物，蛋白质组等生物大数据信息，再通过云端技术把患者的数据与大数据结果进行比较分析，找到疾病原因和治疗靶点，并对一种疾病的不同状态和过程进行精确分类，最后通过靶向治疗，“精准打击”病灶。

在我看来，精准医学至少有三大优点：第一，提高治疗的有效性；第二，降低不必要的药物副作用；第三，节约医疗费用。通过基因测序技术预测未来可能会患有哪些疾病，从而更好地预防；一旦患上了某种疾病，可以早期诊断；治疗针对性也更强，用药会在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下进行。而做到了以上几点，也就避免了临床治疗中不必要的盲目用药，去除无意义甚至有害的诊治措施，从而极大降低医疗费用。用奥巴马自己的话来说，就是“在正确的时间 ，给正确的人以正确的治疗 ，而且次次如此”。

当然，我们也不能神化精准医疗。所谓精准，永远是相对的。百分之百的精准，即便在理论上也难以做到。认为它可以彻底消灭疾病，更不现实。因为治疗结果并非完全由基因决定，还受到生活环境、教育程度及其他诸多因素的影响。同时，由于人类对自身及疾病的认识尚存在局限，现有的知识体系、科学模式（包括精准医学）亦非尽善尽美。

精准医学分析篇3

同时，《意见》也明确表示，要发挥信息化支撑作用，积极利用移动互联网、可穿戴设备等提升服务效率，这有望助力相关产业链公司进一步拓展市场。

近两年，医疗信息化行业呈现飞速的发展态势，从1.0阶段快速演进至4.0阶段。1.0时代是传统信息化产品的普及，如医院信息化、社保信息化、区域医疗信息化等方面；2.0时代是以互联网医疗为主旋律；3.0时代是以“三医联动+健康管理”为终极目标，医疗IT公司纷纷切入医保控费、商业健康险等产业；医疗信息化4.0时代，即切入医疗服务的本质，而不仅仅是信息化工具。

随着“互联网+”医疗、健康医疗大数据、精准医疗等技术在医疗卫生行业的深度实施应用，利用信息化技术改善医疗服务并加强精细化管理，已成为医疗卫生机构信息化建设的大趋势。

近日，医疗信息化行业的厂商们纷纷使出浑身解数，展示最新技术成果、打造生态圈、推行核心技术平台，将医疗信息化推到风口。

医疗+物联网 融合进化

在刚刚落幕的2016中华医院信息网络大会暨中美医院信息化论坛（CHINC 2016）上，新华三旗下杭州华三通信技术有限公司（简称华三通信）携其在医疗卫生领域的最新技术成果“华三通信医疗物联网解决方案”亮相。华三通信企业系统部技术总监陈岩在“华三通信医疗物联网融合架构”主题演讲中，分析了未来医院IT建设需求，重磅推出华三通信医疗物联网融合架构，引起了强烈反响。陈岩认为，移动互联网、物联网技术的提升，使得关乎医疗服务的移动护理、婴儿防盗、资产定位等业务被广泛使用，但也带来了多套网络、多套供电系统和多套管理平台重复建设等问题。

华三通信推出的医疗物联网解决方案将移动医护和医疗物联网业务完美统一，满足移动医护“终端漫游”、“影像数据”、“抗干扰”三方面的需求，建立了医疗物联网AP“统一部署”、“多业务扩展”、“分布式架构”、“统一管理部署”等诸多优势。

打造互联网健康医疗生态圈

与此同时，在CHINC 2016上，涉足医疗卫生信息化行业近20年的万达信息也推出其新的解决方案――“三医联动、分级诊疗、医联体、医院信息化管理、贯穿线上线下的患者服务和面向非公机构及政府监管的整体解决方案”，将万达信息的“互联网+”医疗健康生态圈典型案例，切实呈现在大家面前。

“作为行业内首家打通线上线下医疗资源，面向政府主管部门、医院、非公立医疗机构及个人，全方位提供信息化服务的企业，我们想要打造的医疗健康生态圈，不仅仅只是简单的下载个APP，去实现网上挂号、在线问诊和健康咨询等单一需求。我们希望打造的是一个基于互联网的智慧医疗健康生态圈，其核心应该是交换，即基于云计算、大数据、物联网、移动互联等技术手段，打通及贯穿从健康管理、预防、诊断、治疗、医药电子商务、药品配送到第三方支付、互联网医保结算等所有流程。”万达信息副总裁邬金国在会议现场表示，在瞬息万变的互联网时代，传统的医疗软件公司面临来自互联网的挑战，需要提升和加强互联网意识和能力。而互联网公司要吃透复杂的医疗健康业务，更需要对产业上下游相关需求，有更深入了解和研究作为依靠。任何一方的缺失，可能都会限制企业的长远发展。

构建一体化 打造核心业务

医院信息化，尤其以医院自身运营管理为主的信息化作为医院改革和发展的基础性工程，既是深化医改的重要任务，也是重要的驱动力，它在优化就医流程、保障医疗质量、实现精细化管理、提升服务能力，促进营收增长等方面起着重要的支撑作用。同时也是打破各科室间的信息孤岛，实现医院运营管理以及与临床业务系统之间的互联互通、信息共享、一体化办公的基础与必要条件。

近日，联达动力隆重推出的“全新医院综合运营管理整体解决方案”，是以医院自身运营管理为主线条切入，打造涵盖医院“人财物、医教研、护药技、党政事”的综合运营管理体系，并与临床业务系统深入融合，围绕质量、安全、效率、效益提供面向医院的一体化综合运营管理整体解决方案。

在医疗卫生信息化领域卓有建树的东软集团也于近日举行新品会，正式推出面向大型三甲医院的新一代医院核心业务平台RealOne Suite。“以患者为中心的诊疗服务流程”和“以医疗工作者为核心的医疗过程和管理”是医院的核心业务。

东软集团高级副总裁卢朝霞介绍，东软医院核心业务平台RealOne Suite打破传统医院信息化建设的思维定式，是对医院核心业务内涵和外延进行全新定义和诠释的产品，也是面向“互联网+”时代的领先产品，能够帮助医院更好地支撑核心业务高效运行和精细化管理，提升服务水平，改善工作效率，提高医疗质量，能够帮助医院优化信息系统架构，是医院信息化建设的“核心平台”。

精准医疗

随着大数据的普及，医疗信息化大力发展，精准医疗将成为医疗领域发展新趋势。在贵阳召开的数博会上，清华大学教授、中国计算机学会原理事长郑纬民发表观点，认为大数据精准医疗有望突破不同病症同一疗法的传统医疗模式。

日前，英特尔发起主题为“精准医疗时代的协作创新”的英特尔生命科学信息技术论坛，探索生命科学BT与IT的融合，共同解决未来10-20年的医学难题，带给医学界和科技界新思考，并以非营利性、开放的方式实现创新合作。

英特尔表示，有望在2020年实现24小时内完成基因测序-医学分析-制定医疗方案等一系列精准医疗过程。通过强大计算能力和医学方法的突破，大大缩短制定有效医疗方案的时间，更快找到抑制癌症等重大疾病的方法和药物。

从全球范围来看，医疗体系的变革正在发生，精准医疗正处于爆发前夜。在中国，精准医疗国家指南在今年3月，自此，精准医学无论从应用方向，商业规划，还是技术开发方面都有了地图可循。

精准医学分析篇4

红外热成像技术作为一种功能学影像技术，其在中医学领域的研究最早开始于20世纪70年代的经络腧穴的相关研究。随着红外热成像技术的不断发展和研究的广泛深入，其在中医学领域的研究包括了辅助中医诊断方法和中医辨证的研究、中医疗效评估的研究、中医体质研究、亚健康相关研究等方面。

红外热成像技术在中医学研究中存在的问题

1.红外热成像技术在中医学研究中疾病的确诊度不高  随着现代科学技术的不断发展，目前X线、CT、MRI等形态学影像技术的精度在不断刷新，其诊断准确率在逐渐提高。与之相比，红外热成像技术在疾病的确诊及病灶的形态描述方面则略显不足。在进行中医学研究时，临床医师无法借助红外热成像技术进行疾病的确诊和病灶形态分析，因此，这一缺点成为目前制约红外热成像技术在中医学研究中应用的主要原因之一。

2.红外热成偉技术无法为中医学研究提供统一标准

2.1不同设备型号及参数不同   目前，国内有许多红外热成像设备的生产厂家。不同的应用单位所购买的设备不同，基于单一型号设备所做出的科研数据是否会受到设备型号及参数的影响而有所偏差有待进一步探讨。而开展多中心、大样本的科研数据收集，不同设备采集的数据进行无缝对接传输又成为一个重大的难题。设备参数及数据生成分析技术是各红外生产商的商业机密，要求各生产商公开其关键技术，实现不同设备采集的数据无缝对接非常困难。

2.2不同设备对环境温度的要求不同  红外热成像技术通过被动接收人体散发的远红外辐射热，经计算机处理后形成直观的温度彩色图谱。不同色彩显示人体表面的不同温度分布状况。依据正常组织与异常组织的红外热辐射差，准确测量人体温度分布的变化程度，判断病灶的位置及范围。

由于不同设备所要求的环境温度不同，以满足该设备对人体红外热图的采集要求；而不同环境温度下人体的体表代谢和血流状况不同，体表温度受环境温度影响较大。因此，体表所散发的远红外辐射热有所差异，不同设备所采集的红外数据会有所偏差。不同科研项目所使用的设备不同，其科研结果的可

比性不大，严重制约了中医学红外热成像技术科研工作向前发展。

2.3不同设备的黑体校准系统不同  任何物体都具有不断辐射、吸收、发射电磁波的本领。辐射出去的电磁波在各个波段是不同的，也就是具有一定的谱分布。这种谱分布与物体本身的特性及其温度有关，因而被称之为热辐射。为了研究不依赖于物质具体特性的热辐射规律，物理学家们定义了一种理

想物体黑体（blackbody)，以此作为热福射研究的标准物体。

黑体在红外热成像设备中用来校正仪器的测温误差和标定仪器测温曲线。当设备拍摄红外图像后，对红外图像中的点温进行标准化标定和校正，以确保数据的准确性。红外热成像设备在长期使用的过程中会受外部因素影响而造成误差，所以需要用黑体来对温度进行定期校正。由于不同生产商使用的黑体不同，对环境温度标定和校准的标准不同，因此所测定的数据就会有所差异。

2.4不同设备的测温精度不同  不同红外热成像设备采集的红外热图成像色标不同，因此呈现的红外图像在同样的温度区间内的精度则不同。如吕少文等所使用的医用红外热像仪所呈现的红外图像色标为16色，温度精度为0.8℃；而目前大部分红外热图的相关研究使用的设备所呈现的红外图像为256色，温度精度为0.05℃。因此，不同设备由于测温精度的不同而采集的温度数据则有所差异。原则上温度精度越高，数据越精确。对于目前红外热成像技术的中医学研究而言，温度精度达到0.05℃即可；温度精度过高，设备采集人体体表温度的敏感度越高，采集数据时更易受外界因素影响而产生干扰，反而影响了数据的准确性和客观性。

2.5红外热图分析思路不同  目前所开展的红外热成像相关研究所采用的红外热图分析方法各有不同。目前应用较多的为红外热图中对异常温度区域的形态描述，以此作为红外热成像技术研究的结论。对红外热图中异常温度区域的温度测量，大多数的研究通过测量具体部位的绝对温度来进行数据分析部分研究则采用局部平均温度与整体平均温度的差值，即相对温度差作为数据分析的对象。不同分析思路得出的结论相互之间无法进行对比与参考，因此也限制了红外热成像技术在中医学领域的研究进展。

3.红外热图分析过多迁就于西医读图标准  红外热成像技术自1956年由美国外科医师Ran Lawson应用于乳腺癌的研究开始，拉开了红外热成像技术

临床应用研究的序幕。50多年来，红外热成像技术的临床应用研究在西医领域得到了长足的发展，红外图像的分析思路也以解剖学为基础，以西医的分析思路为主导，以发现局部区域温度异常来推断病变见长。

研究表明，红外热成像技术与中医学的理论不谋而合。红外热图反应的是人体体表整体的温度分布状况。根据中医学的整体观，结合藏象理论和经络理论，从脏腑的体表对应区域、经络循行区域以及特定穴位点的温度变化等方面综合分析，可以充分发挥红外热成像技术在临床应用的优势。

红外热成像技术在中医学的临床应用研究尚处于起步阶段，目前红外热成像技术的相关研究多以解剖学为基础，以西医的分析思路为主，而忽略了红外热成像技术与中医学理论的紧密结合，未能发挥其在中医学领域的优势。

红外热成像技术在中医学研究中的问题探讨

1.明确与其他影像学技术的区别，突出其优势红外热成像技术是与X-ray、CT、MRI、B超等形态学影像技术完全不同的，是一种反应人体生理、病理状况的全新的功能影像学技术。其具有无创、无损、全面、快捷、价格低廉的优点。该项技术应用将人体作为一个相互联系的整体，对人体的功能状态做出全面的综合分析并可据此提出整体的治疗调理方案。

红外热成像技术是与形态学影像技术完全不同的一种以细胞相对代谢强度为基础的反应人体功能状态的功能学影像技术。人体在出现形态结构变化之前通常会出现代谢异常，因此在病灶区域会发生温度的异常改变，而温度异常的范围、形状又反映了疾病的性质与严重程度。在诊断方面，红外热成像技术能够在人体形态结构发生异常之前就检测到其代谢的异常变化和区域，而其他影像学检查只能等到人体发生组织结构的异常才能得到阳性检测结果。因此，红外热成像技术的优势在于对疾病的预警和筛查，它主要对人体病前或疾病初期的功能异常做出提示，从而对可能发生的疾病做出提示性诊断，而并非是疾病的确诊结果。

2.统一各项标准，为红外热成像技术的中医学研究奠定基础  红外热成像技术在中医学领域的研究首先要有统一的各项标准，在此基础上不同研究课题所作的科研数据才具有一定的对比性和参照性。因此，需要对不同红外设备的设备参数、对环境温度的要求、校正黑体的规格参数等方面进行统一，以便为将来相关的多中心、大样本科研活动做好铺垫。

2013年国家中医药管理局中医药标准化项目《中医热成像技术规范》（No.ZYYS-201300)已结题完成，该项目对红外热成像技术的环境标准进行了规范化研究，并将于近期以标准的形式。2014年中医药行业科研专项项目《基于红外热成像技术的正常人体中医特征热图研究》（N0.201407004)由10家单位参与研究，计划开展总计20000例红外热图数据的多中心、大样本的科学研究,其使用的红外热成像设备由5个不同的厂家生产。借由科研工作的推动，初步对红外热成像技术所涉及到的设备参数、对环境温度的要求、校正黑体规格、数据中心平台的搭建及数据接口标准进行了规范和统一，解决了由于红外设备不同而对多中心、大样本的科研数据流通和分析造成的难题。随着科研工作的逐步推进，其科研成果将转化为红外热成像技术的相关标准，由此可对将来的相关研究提供规范和统一的标准。

3.以中医学理论为基础，充分发挥在中医学领域的优势  红外热成像技术与中医学理论相互结合,可充分发挥其在中医学领域的优势。①红外热成像技术可获得人体连续的、动态的红外信息，反映了人体体表整体的温度分布状况，符合中医学整体观重视内在脏腑与外在肌腠皮毛相互之间的联系的思想。②红外热成像技术应用研究的最大意义在于重大疾病的预警与筛查。它能够通过捕捉体表异常温度分布的热图信息，对功能异常区域进行定位和定性分析，为疾病的早期发现与防治赢得宝贵时间，这与中医学“治未病”理论重视疾病的预防与保健的核心理念相吻合。③红外热成像技术通过体表红外热辐射的特点来分析体内脏腑、经络、气血津液的异常变化，与中医学“思外揣内”的诊断原理一致。④红外热成像技术通过测知人体体表温度的状态，能够反映脏腑功能的盛衰，辨别疾病的寒热性质，同时也是疾病阴阳属性的具体体现。通过红外热成像技术，可辅助中医进行八纲辨证。

以中医学理论为基础，充分发挥红外热成像技术在中医学领域的优势，有望可实现中医的可视化、客观化。

总结与归纳

《中医药创新发展规划纲要》和《中医药事业十二五规划》中提出：中医学发展战略要以“治未病”临床应用需求为导向，研究预防和早期诊断关键技术，智能化集成创新，开发支撑和带动中医预防服务业发展的“中医预警”技术和关键医疗设备，显著提高重大疾病早期诊断和防治能力。

精准医学分析篇5

关键词：精细化管理；手术室；满意度；效果分析

精细化管理是是遵循事物发展运动的规律，以最经济、最优化的手段和方法去达到最理想的结果，实现对事物运行过程的把握的管理方法[1]。手术室作为医院多学科抢救及治疗的重要工作场所，需要手术室人员极为细致的操作。手术室作为医院重要的部门，手术室的质量控制及管理不可忽视。将太原市中铁三局医院2010年05月～2014年04月治疗的400例患者，在精细化管理前后，对手术患者的满意度进行调查，两者比较分析，结果显示实施精细化管理后，手术室环境和服务态度都有了很大的改进，患者的满意度也显著提高，效果明显，现报道如下。

1资料与方法

1.1一般资料 我院2010年05月～2012年04月治疗的200例未实施精细化管理手术患者，即为对照组，其中男108例，占54%，女92例，占46%，年龄在18～88岁，平均年龄为49.3岁。对我院2012年05月～2014年04月治疗的200例实施精细化管理患者，即为观察组，其中男118例，占59%，女82例，占41%，年龄20～85岁，平均年龄为48.6岁。将两组在精细化管理实施前后患者的满意度进行比较分析。

1.2方法 ①加强精细化管理理念的学习和实施。精细化管理是现代化的管理理念，可以理解成以最经济及最优化的管理方法来取得最好的回报。医院组织护理人员学习精细化管理知识[2]，通过适当地组织讲座，明确管理的理念和必要性，并且运用到工作中，培养护理人员高尚的医德和责任感。②完善手术室各项制度及标准。精细化管理最大特点即是标准化的管理，而程序化及制度化管理是标准化管理的主要步骤和重要手段。不断提升及完善现有手术室管理的各项规章制度，具体细化手术室各项操作标准，对护理人员、手术器械仪器、手术医生等的全员、全过程、全方位管理。③增强手术室护理质量控制。手术室的宗旨是安全第一、生命第一，精细化管理是增强手术室护理质量控制的重要环节，要善于在手术室护理过程中管好管细护理操作，及早发现存在的问题及薄弱环节并相应地进行调整。④规范手术室的各项护理操作，加强护理安全管理。在护理过程中，将精细化管理应用到易发生缺陷的过程及细节中，在护士长统一协调基础上，由集体讨论重新细化制订手术室各项护理操作流程，如摆放、输血输液、吸氧吸痰、导尿等各项护理操作[3]。

1.3满意度调查 建立反馈机制，根据审核标准加之手术室具备的实际设施，制定满意度调查的相关问卷。调查的人群包括医师、患者家属及患者。评价的内容有很多，例如环境卫生情况、器具的准备情况、医务人员职业技能、服务态度、护理工作等等。手术2h后进行调查评分，作好记录，将精细化管理实施前后患者的满意度进行比较。同时也鼓励患者与家属给予批评和指导意见。

1.4统计学处理 采用SPSS16.0分析软件进行统计表分析，采用t检验进行比较分析，P

2 结果

在应用精细化管理前（对照组）共有166例表示手术满意，满意度占总例数的83%；而应用精细化管理后（观察组）有196例表示满意，满意度占总例数的98%。将两组进行统计学比较分析，P

见表1。

3讨论

作者对我院手术室护理工作的精细化管理形式作了详细的讲述，并讨论了护理规范制度。本研究结果提示，推进精细化管理是现代护理管理的重点，在提高护理质量、保证护理安全过程中起到很大的作用。手术室是医院进行急症抢救的主要场所，是医院十分重要的职能科室[4]。手术室的管理质量与患者的生命安全密切相关，手术室工作繁锁，任何小细节的差错都有可能造成严重的后果，所以护理人员更应该关注细节。加强职业技能操作的培训，提高自身综合素质。

精细化管理以"细致、精确、规范、深入"为特征的管理模式，在具体执行中，可根据手术室的实际情况关注每个细微之处[5]，对于术室工作人员、患者、于术环境进行精细化管理，规范医务人员的行为，提高于术室精细化管理的内涵。

综上所述，加强医院手术室精细化管理，既能保证患者的满意度[6]，控制医院感染，加强医院质量管理，降低医疗风险，具有广泛的临床应用价值。

参考文献：

[1]廖容、王琼华，实施精细化管理提高服务质量[J].护理管理杂志，2005，5（3）：58一59。

[2]温德诚，精细化管理[M].北京：新华出版社。

[3]向岚，运用精细化管理确保护理质量与安[J].护理研究，2009，23（2A）：355一356。

[4]李先红.细节管理在手术室护理管理}中的应用分析[J].中外妇儿健康，2011，19（5）；275.

精准医学分析篇6

[关键词] 精神分裂症;首次住院;影响因素;分析

[中图分类号]R749.3 [文献标识码] C[文章编号] 1673-7210(2009)08(a)-181-02

Analysis of the first hospitalization of schizophrenia patients

YI Huanwen, YU Yingyi, YU Shijiang, LIN Yue'ai

(Shadi Hospital of Xinhui, Guangdong Province, Jiangmen 529100, China)

[Abstract] Objective: To explore the related factors of the first hospitalization in schizophrenia patients. Methods: A Logistic regression was used to anaysis the related factors. Results: The factors promoting early hospitalization of schizophrenia patients included understanding degree(OR: 4.762), BPRS total scores(OR: 3.259), medical conditions(OR: 1.906), economic status(OR: 1.795) and payment way of medical treatment(OR: 1.413). Conclusion: The popularity of mental health knowledge and the coverage of the medical insurance should be increased, hospital environment should be improved in order to promote early hospitalization of schizophrenia patients.

[Key words] Schizophrenia; First hospitalization; Influencing factors; Analysis

目前,首诊精神分裂症患者从开始服用处方指定治疗药物到其停止用药前的时间(time tountreated psychosis,TTD),被越来越多地作为临床结局的衡量指标,TTD与精神分裂症患者的临床症状和功能水平的预后呈正相关[1],但由于精神分裂症患者缺乏自知力,门诊治疗依从性较低,经常因停药而复发,复发率较高[2]。对于首发患者要早发现、早治疗,积极进行全病程治疗。住院系统治疗对疾病的预后和转归至关重要[3-4],本研究基于精神分裂症患者首次住院情况,对影响其首次住院的因素进行分析,为精神分裂症患者早住院、早康复提供事实依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

均为2008年1～12月在我院首次住院的精神分裂症患者,所有研究对象符合以下标准:①依据《中国精神疾病分类方案与诊断标准》第三版(CCMD-3)有关精神分裂症的诊断标准,诊断明确者;②年龄16～65岁。排除标准:①住院不足48 h、资料收集不齐者;②曾在其他精神病院住院者;③目前患者有严重躯体疾病者。

1.2 资料来源

1.2.1 一般情况采用自制调查问卷搜集患者的一般情况,包括:性别(男/女)、年龄(岁)、职业(工人、农民、学生、个体)、文化程度(小学、中学、大学及以上)、医疗付款方式(自费、医保)、就医条件(满意、不满意)、经济条件(以当地2007年GDP和农民平均年收入为标准,分上、中、下三等)。

1.2.2 精神症状的严重程度入院48 h内对每一位患者进行简明精神病量表(BPRS)评分,评出总分及因子分。

1.2.3 家属对疾病的认识程度采用自编的精神病基本知识问卷,对每一位患者的主要监护人进行评定,评定结果分为3个等级,1:没有认识,2:部分认识,3:基本认识。

1.2.4 住院情况早期住院:首次住院时总病程≤6个月;中晚期住院:首次住院时总病程>6个月。

1.3 统计学方法

使用 Epi Info 6.0软件建立数据库,以住院情况为因变量,以患者的一般情况、BPRS评分、家属对疾病的认识程度为自变量,并对多分类变量进行亚变量化,进行多因素Logistic分析。分析软件为SPSS 13.0软件包。

2 结果

2.1 一般资料

入选病例共197例,其中,男性101例(51.27%),女性96例(48.73%);年龄16～65岁,平均(32.00±7.18)岁;文化程度:小学12例(6.09%),初中98例(49.75%),高中或中专78例(39.59%),大专以上9例(4.57%);经济情况:以当地2007年GDP和农民平均年收入为标准,分上、中、下三等,上等56例(28.43%),中等81例(41.12%),下等60例(30.46%);医疗付款方式:社保42例(21.32%),农村合作医疗93例(47.21%),自费62例(31.47%)。

2.2 BPRS评定

精神分裂症患者入院时经BPRS评定,其总分及因子分分别为:BPRS总分(46.71±7.26)分,焦虑抑郁因子(1.72±0.48)分,缺乏活力因子(2.31±0.87)分,思维障碍因子(3.54±1.08)分,激活因子(2.08±1.32)分,敌对猜疑因子(3.58±1.67)分。

2.3 精神分裂症患者首次住院影响因素Logistic 分析

调查中筛选出有意义的因素为:家属对精神疾病的认识程度、BPRS总分、就医条件、家庭经济状况及医疗付款方式。其估计相对危险度分别为4.762、3.259、1.906、1.795、1.413。因此,家属对精神疾病的认识程度越高、BPRS总分越高、就医条件越好、家庭经济状况越好、有医保时,患者能够早期住院。见表1。

表 1 精神分裂症患者首次住院影响因素Logistic分析

3 讨论

精神分裂症患者如果存在严重的狂躁状态、伤人毁物、干扰影响他人、影响社会安定或有自杀意念、不能坚持服药中的一项内容时即需要住院治疗。同时,精神分裂症是一种慢性精神疾病,治疗十分复杂。慢性病的疗程长,需要科学、规范、系统化的住院治疗,否则会导致疾病反复发作,残留一些慢性症状,精神衰退,造成沉重的家庭、社会负担。由于大部分精神分裂症患者缺乏自知力,常会拒绝住院,需强迫入院[5]。因此,探讨影响精神分裂症患者首次住院的因素,使患者能及时住院、系统治疗,最大程度缓解精神症状、恢复患者社会功能,是精神科临床急需解决的问题。

本研究显示,影响精神分裂症患者首次住院的因素有5项:监护人对精神疾病的认识程度、BPRS总分、就医条件、家庭经济状况和医疗付款方式。这与孙延强[6]的调查结果有所不同,其原因可能为调查对象不同所致。家庭经济状况和医疗付款方式对住院的影响较易为大家理解,其中,相关性最大的为监护人对精神疾病的认识程度,其对精神卫生知识了解越多,越容易接受早期住院治疗,为此要求医护人员要加大对精神卫生知识的宣传力度,普及精神卫生知识,消除人们对精神障碍的歧视和对住院精神患者的偏见,减轻精神分裂症患者的病耻感,为精神分裂症患者回归社会创造有利的条件。

就医条件的优劣会直接影响患者及监护人对住院的态度,住院环境干净、简洁、明亮、宽敞,同时给予患者优质的人性化服务,开放和半开放式的管理,可消除患者及监护人对精神病院的恐惧,从而较易接受住院治疗[7]。这一观点已被精神病医院管理者及临床工作者所认同。作为反映疾病严重程度的指标BPRS总分越高,疾病越严重,越容易引起患者的监护人及医生的重视,越能及早住院治疗。

综上所述, 影响精神分裂症患者首次住院治疗既有患者病情因素,也有家庭经济及社会医疗保障因素,以及精神病院就医条件因素。本研究结果对促进精神分裂症患者及时住院治疗具有指导意义。

[参考文献]

[1]沈晓玲,江开达,张红霞,等.影响门诊精神分裂症首次发病患者随诊一年疗效的相关因素研究[J].中华精神科杂志,2009,42(1):21-24.

[2]李巧敏,林秀英.住院精神分裂症患者家属对于家庭护理需求的调查分析[J].中国现代医生,2008,46(10):115-116.

[3]Shen YT.Psychopathology[M].Beijing: People's Health Publishing House,2001:393-413.

[4]He J,Lu YZ, Liu TS, et al. Psychopathology[M].Beijing:Chinese Medicine Publishing House,2000:599-616.

[5]李功迎,李凌江,马洪霞,等.精神分裂症患者对对住院态度及影响因素分析[J].上海精神医学,2004,16(2):72-74.

[6]孙延强.影响精神分裂症患者住院治疗的心理、社会和生物学因素[J].中国临床康复,2003,7(24):3328-3329.

精准医学分析篇7

关键词：大数据；数据挖掘；医疗管理

引言

改革开放以来随着人们生活质量的不断提高，医疗领域获得了空前的发展。医疗运作管理作为一个新兴领域出现在人们的视野中。同时，人们对于海量数据的挖掘与应用已经渗透到每个行业和领域。数据分析与挖掘技术日新月异，人们也逐渐发现它可以解决医疗运作管理中长期存在的种种问题。在大数据技术的帮助下，我们有希望解决许多医院管理、公共卫生等领域的技术难题。

1、大数据技术对医疗行业的影响

1.1大数据技术对医疗体制的影响

现今，医疗大数据市场规模膨胀迅速。2018年全球大数据及服务市场规模超过450亿美元。中国移动医疗市场规模从2012年的13.9亿元增长至2017年的230亿，年复合增长率达到78.48%，2020年预计将超过500亿元。大数据在医疗运作管理中的广泛应用会对医院的收费形式和看病的支付模式产生深远的影响。通过汇总数据并进行分析，院方(或付费机构)可以更加精准地了解诊疗效果，避免医疗差错、过度医疗等风险[1]。同时大数据技术可以将疾病预防方式由被动转向主动，快速分类分析电子病历，较为精准地预测传染病疫情、降低传染病大规模爆发的风险。针对不同的疾病、患者等采集得到的数据，利用大数据重建形成虚拟患者或者诊疗方案，打破了原先闭塞的学习方式，各医院可以互补性地学习罕见病、常见病的病例和手术。大数据在医疗运作管理中的应用可以使得医疗数据更加精准，提高医疗过程数据的透明度，促进医疗服务质量的提高。

1.2大数据技术对医院管理的影响

随着大数据时代的到来，医院信息化的浪潮也随之兴起。适应数据技术的革新，转变传统数据统计工作的思维模式，是当今医院管理工作的重中之重。数据技术的革新，为提高医疗质量提供了保障。大数据技术为医生提供准确科学的信息，辅助医生诊疗，降低误诊率，提高医疗质量。信息化进程的推进使医院管理更加规范化、标准化，实现“精细化管理”。医疗精细化管理可以为医院提升医疗护理工作的效率和水平、节约经营成本。对数据的分析与挖掘还可以辅助医院管理决策，并解决以往医院管理中决策过于主观的问题。数据挖掘技术可以客观、科学地分析医院管理活动的各项指标与数值，准确地为管理者提供决策建议。其次，通过建立医疗科研数据中心大幅提升了医院的科研能力，提高医疗数据的收集与处理速度，直接提高了科研人员的工作效率、降低科研难度，还解决了医疗旧时代各医院间信息封闭的问题，实现科研信息共享，促进医学科研的繁荣[2]。

2、医疗大数据所面临的挑战与机遇

大数据是人类数据技术的一次重大革新，医疗大数据的分析价值也越来越得到重视。然而大数据的4V特征，即规模性(Volume)、多样性(Varity)、高速性(Velocity)和价值性(Value)导致难以运用传统的数据分析方法进行分析。80%的医疗数据都是非结构化数据，难以有效地储存和分析，而医疗数据往往又包含了许多错误信息，更为数据的处理增加了难度。另外，医疗大数据还具有地区间信息化建设不平衡、投资门槛高、数据的安全性等问题。上述问题在未来可以通过分布式系统来解决，利用云计算和Hadoop、MongoDB等分布式数据库构成的数据网络为精准医疗、公共卫生、疾病预防、医疗管理等工作提供决策支持，可以解决许多互联网医疗的障碍[3]。医院有必要针对临床智能辅助决策、疾病风险、管理者对经济性数据的需求等大数据相关的应用需求，在对医院日常业务运作的分析、临床模型设计与实现的基础上搭建医疗大数据平台[4]。大数据驱动的智能医疗将极大提高医疗品质与健康决策的效率与准确率，是接下来重要的研究方向。

3、医疗大数据分析方法及研究

随着信息技术的发展，医学领域研究、电子病历等各种信息被保留了下来，形成了海量的医疗大数据。这些数据往往体量巨大且来源多渠道、类型多样、数据的价值和潜在信息不确定，难以用传统的数据分析方法进行处理，需要通过各种算法和模型支持医疗大数据的分析[5]。Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。该算法已经广泛应用于商业、管理、移动通讯等领域，在医疗管理领域也有一定的理论成果。传统的Apriori算法由于在实现的过程中需要多次扫描数据库，具有执行时间长、没有针对性、效率低下的问题。通过构建基于NoSQL和MapReduce的数据存储与挖掘系统MSPM，并改进了传统Apriori算法，将复杂的医疗文档数据转化为Apriori算法适用的事务数据集，通过键值对存储、一次性全局扫描和兴趣集约束计数等优化策略，大幅降低了算法执行时间，提高了运行效率[6]。logistic回归分析是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。在医院的日常管理中，可以结合logistic回归与决策树分析，根据不同的指标建立的病例组合，探讨每种病例组合住院费用之间的差异[7]。线性混合效应模型是一种方差分量模型。传统的线性混合效用模型无法准确分析非线性数据。王明高[8]等通过研究医疗数据之间的非线性关系，建立了一个优于传统线性混合效用模型的贝叶斯多项式混合效用模型，用以核算医疗与保险项目的费用。聚类是将物理或者抽象对象分类到多个类的一个过程。魏志杰[9]等通过聚类技术合理抽象医疗费用数据，然后进行合规性检查达到准确医疗过程中的费用异常。模糊综合评价是一种基于模糊数学的综合评价方法，根据隶属度理论对受到多种抽象因素影响或约束的对象，将其定性评价转化为定量评价。通过构造模糊集来处理模糊因素，在很大程度上减轻了模糊指标选择的难度，加强了公立医院绩效考核评价结果的准确性与客观性。除了选择传统的企业绩效考核指标外，公立医院必须考虑到社会公益、患者满意度等因素，需要从公益性等角度提出新的绩效考核维度，必须确保公立医院的绩效考核制度有别于盈利性企业[10]。

4、基于大数据的医院管理平台

如今许多大型医院已经完成了对医院信息化管理平台、信息交互平台以及云存储等大数据应用的基础建设。如何利用智能化技术挖掘数据中心潜在的价值是大数据在医疗领域的应用研究重点。医疗体制的改革和医疗服务的市场化也随之带来了更加剧烈的市场竞争，医院需要在考虑社会公益的前提下尽可能地提升运营效率，保证运营收益，医院信息化业务平台的重要性不言而喻。

4.1移动医疗

在“互联网+”时代，有别于低效率的传统门诊业务，作为智慧医院发展的新型业务，移动医疗具有高效性、实时性等优点。包括：在线预约挂号、APP叫好提醒、医生移动查房、远程会诊、大数据智能辅助决策、护士移动护理等，甚至未来在5G技术的帮助下，极为精密复杂的远程手术也可以实现。移动医疗深刻改变了医疗服务模式，优化了医疗资源配置，大幅提升了医疗服务质量和效率。

4.2药械监管系统

药械管理是医院日常管理中的重要组成部分，直接关乎患者与医护人员的生命安全。由于我国药械监管的安全意识淡薄和有关部门的监管还并未到位，传统的药械监管系统普遍只是以企业利益最大化为目标，停留在物流与财务层面，忽视了药械安全质量的重要性[11]。新型药械监管系统可以采用分布数据库、实时通讯、动态监控等技术，结合人工智能构建基于大数据分析的药械质控综合监管信息系统。对药械产品的生产过程与市场流动过程进行全过程监督，实时对可疑过程与人员进行监控并向相关人员报警，将适合的信息面向大众公布，从根本上消除药械在生产过程中的质量隐患。

4.3医疗设备管理

随着医疗水平的发展，医院越来越注重于采购现代化医疗设备，先进的大型医疗设备也能一定程度上代表医院的诊疗水平。但是传统的医疗设备无法实现实时监测使用期间的数据与损耗，预测其故障率，对故障即时警报等功能。具有设备维护成本高、维护周期不精准、故障机器闲置时间长等缺陷。未来可以通过医疗大数据、区块链、人工智能得到各医疗设备的年开机率、故障率等，实现医疗设备维护维保预警的智能化。

4.4绩效考核体系

绩效考核作为医院绩效管理的重要组成部分，是提升医院运营效率、保证医疗服务质量、确保医院日常管理与医院整体战略发展目标一致的关键环节。为了在保证医疗服务质量和医院公益性的前提下，尽可能地节约患者的费用和医院资源的消耗，调动医务人员积极性，有必要建立公平、高效的绩效考核体系。可以将医疗大数据应用于医院绩效管理，根据医院的社会效益、医疗护理质量、经营效率等方面的指标构建绩效评价体系，力图实现医院精细化管理、并使医院绩效管理服务于医院整体战略规划[12]。

精准医学分析篇8

2016年，中国精准医疗发展也进入加速期，3月5日，国家发改委公布“十三五”规划纲要，其中涉及100个项目，而“加速推动基因组学等生物技术大规模应用”位列其中，预示着“基因组学”被列入国家战略。

早在2015年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划，并计划在2030年前投入600亿元。一年之后，科技部 “精准医学研究”重点专项2016年项目指南正式公布，实施周期为2016年～2020年。这一指南的被医疗界内解读为，行业期待已久的精准医疗国家战略部署终于揭晓。

在资本市场上，2015年以来精准医疗行业内的公司一直是风险投资机构眼中的“香饽饽”，越来越多的天使和VC投资争相加入大健康投资行列。尽管在经历“资本寒冬”，但基因产业上的创业公司融资力度依然不减。据资料显示，2016年中国精准医疗的市场规模已达400亿人民币。

且中国作为人口大国，恶性肿瘤、心脑血管疾病等慢性病占据中国居民疾病死亡率前几位，人口老龄化、重大疾病是造成国家人力资源损失和经济损失的重要因素。此外，精准医疗在生育健康领域、重大疾病治疗领域的应用需求在中国也有庞大的基础。不管是政府的重视与投入，资本市场的火热追捧，还是大众对精准医疗的迫切需求，仿佛都预示着精准医疗的大规模爆发即将到来。但理想和现实之间的距离究竟有多远？在从理想到现实的具体实现路径上又有着哪些障碍？

精准医疗还有多远

美国国立卫生研究院对精准医疗的定义是：建立在了解个体基因、环境以及生活方式的基础上的新兴疾病治疗和预防方法。2016年美国在精准医疗计划上投资2.15亿美元，从逾百万美国志愿者那里收集数据、找寻科学证据，将精准医疗从概念推进到临床应用。

法国政府也宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，将其命名为：法国基因组医疗2025（France Genomic Medicine 2025）。该项目以提高国家医疗诊断和疾病预防能力为整体目标，预计在全国范围内建立12个基因测序平台，2个国家数据中心。

在世界范围内，还有英国10万人基因组计划、韩国万人基因M计划、澳大利亚零儿童癌症计划等精准医疗计划已获得重大推进。 数据显示，目前，精准医疗全球市场规模已突破600亿美元，其中精准诊断领域约为100亿美元，精准治疗领域500亿美元左右。今后5年，全球精准医疗市场规模，还将以每年15%的速率增长，国内增速将超过20%。

在全球性的精准医疗热下，精准医疗仿佛呼之欲出，但其实精准医疗的真正落地还要面临很多困难。

首先，对于现行的医疗制度来说，精准医疗还需要很多规则或者习惯的改变。在医疗信息记录上，要按照高水平科学研究所使用的样本规范来收集记录。除了病人基本信息外，还需要家族病史、饮食、运动习惯等。

其次，在目前的医疗IT架构内对精准医疗的支撑也存在问题。在2017年的政协会议上，全国政协委员、福建省立医院主任医师侯建明就表示，精准医学是近年来医学研究热点，但是目前我国数据共享方面还存在很大问题，临床样本和健康人群的信息收集、临床资料的分析、个体化医疗的实施等方面，我国数据共享机制仍不健全。建议由卫生行业权威机构牵头，联合相关部门及各医疗机构、大学等共同实施数据整合共享计划，以此夯实精准医疗的数据资源基础，实现医疗资源集约化管理与利用。

除了数据共享外，如何借助IT系统最终实现将医疗大数据提取出知识并最终应用到对患者的治疗上，也是对现有医院信息中心负责人们提出的重大挑战。

夯实数据基础

“我们做了相关调查，发现在实现目标的路径上还有很多工作要做。”阜外医院信息中心主任、中国心胸血管麻醉学会医疗信息技术专业委员会（CHITA）主任委员赵说。

依托国家卫生计生委课题的支持，CHITA在全国开展了针对心血管领域大数据应用的调查。调查覆盖了全国31个省市自治区，包括100家3级医院，210家2级医院。调查结果显示，经过多年的信息化建设，我国医疗信息化整体水平已经达到了相当的高度，各级医疗机构都积累了规模可观的医疗数据，但与大数据的发展预期相比，还存在着巨大的提升空间。在病历结构化能力、数据质量管理、信息集成能力、数据安全意识与管理等方面与先进水平还存在着相当的差距，支撑临床科研大数据分析的能力不足，会影响精准医疗数据分析的准确度。

赵表示，除了数据本身的问题外，许多人对于大数据理念和精准医疗的概念认知较为混乱。在系统的设计上依然遵从传统思路，仅重视医院内部的数据采集、流程管理，不考虑如何实现数据资源的二次利用，如何发挥数据应有的价值。这些问题都是当前实现精准医疗的瓶颈。

若要突破这些瓶颈，就要从根本上解决以下三个问题：

1.缺乏适合临床应用的数据标准和术语集的问题。目前我国已经颁布了医疗数据标准，但这些标准基本是针对通用病历的，难以满足临床中相关描述的要求，以应用最广泛的诊断、手术编码为例，来源于病理术语，开发的初衷是规范病案的编目，目前在一些系统中将这一标准直接用于临床，造成了部分内容描述信息的缺失。欧美等国家在这方面的标准已经形成了体系，数据的标准化程度很高，经过自然语义识别和结构化处理后可以直接进行分析。而目前国内的病历数据很难做到这一点。目前自然语义处理等技术在国内应用的热度很高，医院期望通过这一技术弥补数据结构化采集内容的不足，但由于缺乏有效的术语集支撑，导致采集数据质量无法达到预期的要求，这些环节后续需要花大量时间和精力进行整理。

2.专科病历结构化、集成程度低的问题。现有系统无法支持有针对性的数据临床分析要求，以电子病历系统为例，许多系统在设计、实施时仅考虑满足基本的病历书写、病案质控要求，对于病历内容缺乏基本的控制，导致关键信息遗漏。

与传统医疗手段不同，在精准医疗环境下，首先人们会被告知未来可能患有某些疾病，需要更好地进行预防；其次，一旦患有了某种疾病，其诊断将会非常容易；诊断后的用药，将针对个体对药物的敏感性而制定，每个病人都将得到最合适的药，并在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下用药；对疾病的护理和预后的效果也将得到准确的评估和指导。

对人们来说，将基因应用到治疗中好像还很遥远，但有一个领域可以让我们近距离感受到基因测序。

对于孕妇来说，唐氏筛查是孕期的必要检查，当唐氏筛查数据显示异常时，需要做羊水穿刺进行确诊。羊水穿刺不仅属于有创伤的微型手术，而且有0.5%-1%的流产率和感染率。在基因组学迅速发展的今天，人们现在有了新的选择，无创DNA产前检测。

无创DNA产前检测技术是利用新一代DNA测序技术对母体外周血浆中的游离DN段（包括胎儿游离DNA）进行测序，检测时只需抽取10毫升静脉血，进行基因测序后得到胎儿的遗传信息。根据统计，无创技术筛查的准确率高达99.5%。这意味着，做了无创产前基因检测后，孩子出生患有唐氏综合征的几率降低到了十万分之一。

在癌症治疗领域，基因医疗技术同样有着广阔的应用前景。随着基因检测、基因编辑等技术已进入成熟期，并开始逐渐应用于疾病筛查、癌症治疗、慢性病治疗等领域。预计到2030年，相关市场规模有望突破万亿元大关。

布局基因大数据

精准医疗早已成为全球范围内的火爆话题。而有消息称，今年年内我国将正式启动国家基因库二期工程建设，预计5年内基因数据总量超过美欧日三大基因库总和。同时，我国将加速建立从基因检测到个体化精准免疫的基因技术体系和基础设施。此外，我国将出台相关政策，对经确定为创新医疗器械的基因检测产品等，按照创新医疗器械审批程序优先审查，加快创新医疗服务项目进入医疗体系，促进新技术进入临床使用。

在其中，众多科技公司的进入让精准医疗更加火爆。科技公司通过人工智能AI、大数据和云计算等科技手段来优化精准医疗的数据处理流程、提高数据化程度，正在引发越来越多的关注。

2 0 1 3 年谷歌推出了一项名为 “G o o g l e Genomics”的云端服务，旨在帮助大学实验室和医院将患者或科研对象的生物基因储存到云端上，服务的目标是“探讨遗传变异交互”，意味着科研专家能够访问数百万的生物基因，并能轻松简单地进行对比分析。

谷歌还先后投资了Foundation medicine 和 DNAnexus 两家公司，Foundation medicine是一家提供癌症全基因组测序及分析的公司，谷歌与DNAnexus 则计划一起打造一个巨大的开放式 DNA 数据库，并将共同接管美国联邦政府的国家生物技术信息中心的数据。这些数据将合并进入DNANexus的DNA信息历史文档，并储存于谷歌的云计算服务器，这是谷歌的云计算服务器中最大的第三方数据资料，免费向医学研究者提供接入服务。

另一家国际巨头IBM也早已开始了其在精准医疗领域的布局。多年前，IBM Watson初出茅庐时以机器学习及自然语言识别能力打败人类选手而名声大噪，随后IBM宣布进入了以认知计算为主的又一次转型，如今，IBM Watson已经在医疗健康、商业、教育、市场、供应链、金融服务等领域展开了应用。

其中又以医疗健康领域的进展最为引人注目。2016年1月IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测APP；3月，IBMWatson人工智能带入苹果手表睡眠健康应用；5月，IBM联手苹果为博士伦开发白内障手术APP；7月，IBM宣布已成立IBM Watson Health医学影像协作计划；8月，IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用；12月，IBM“沃森联合会诊中心”在浙江省中医院落地。

而Watson的第一步商业化运作是通过和纪念斯隆？凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。

Intel也宣布了开展基因组信息整合计划，该计划致力于在未来五年内整合现有私人、公众以及云平台上的基因组数据以加速生命科学领域研究。

而在2006年就推向市场的亚马逊云服务上可以免费访问两个世界上最大的癌症基因组数据集，即癌症基因组地图集（TCGA）和国际肿瘤基因组协作组 （ICGC）。

百度打造云上大脑

在2016年年底国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，生物医药行业成为重点鼓励发展的行业。规划提出，到2020年，生物产业规模达到8万亿～10万亿元。在医药领域，以基因技术快速发展为契机，推动医疗向精准医疗和个性化医疗发展。明确指出要开发新型抗体和疫苗、基因治疗、细胞治疗等生物制品和制剂，发展肿瘤免疫治疗技术。

在政策和市场利好下，科技企业和互联网企业们也不甘寂寞，百度云为华大基因部署了BGI BRCA Online平台，为乳腺癌、卵巢癌的科研与应用提供基因测序数据分析服务。

2016年10月，百度医疗大脑在北京，“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计。百度医疗大脑模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议。在过程中可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，提醒医生更多的可能性，辅助基层医生完成问诊。

在2016年11月的乌镇互联网大会上，百度公司董事长兼CEO李彦宏进一步解释了人工智能对医疗的变革。他指出，人工智能和大数据在医疗上的发展分为四个层次：医疗O2O智能分诊，人工智能参与的智能问诊，基因分析和精准医疗，基于大数据的新药研发。他认为，从分诊到新药研发，人工智能健康大数据奇点已经临近。

就拿人们最先感受到的无创产前基因检测来说，这个作为基因产业最先商业化的技术已经被政府认可。2016年10月27日，卫计委了国卫办妇幼发[2016]45号文件――《国家卫生计生委办公厅关于规范有序开展孕妇外周血胎儿游离DNA产前筛查与诊断工作的通知》），指出此前产前筛查与诊断专业试点机构的有关规定同时废止，放松了对开展产前筛查和诊断的机构要求，取消108家临床试点单位，所有具有产前检测资质的医院原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断；取消7家医学检验所的临床试点，具有产前检测资质的所有医学检验所原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断。

精准医疗离我们越来越近，这得益于人工智能、云计算、大数据技术的逐步成熟。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，而对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，随着深度学习的出现，机器人能够不断地通过已有数据进行训练，从中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。这也给了科技企业和互联网企业们杀入医疗这个“蓝海”的机会。

在阿法狗战胜李世石后，人类对人工智能的恐惧开始进一步被放大。在精准医疗领域也不乏有人担心人工智能会取代医生，但要知道在任何一个国家医疗资源都是稀缺资源，对于政府来说如何提高医生的平均诊疗水平，尤其是基层医生的诊疗水平更为重要。人工智能作为增强智能，如果成为医生诊疗系统里的辅助工具，会大大提高普通医生的诊断水平和诊断效率，降低误诊率。这也正是精准医疗的最大意义所在。

世界各国基因组计划

英国十万人基因组计划

2012年12月，英国政府宣布启动针对癌症和罕见病患者的英国10万人基因组计划。通过该计划，英国政府预期到2017年年底实现以下四个目标：

推进基因组医疗整合至英国国家医疗服务体系，并使英国在该领域引领全球。

加速对癌症和罕见病的了解，从而提升有助于患者的诊断和精准治疗。

促进基因组领域的私人投资和商业活动。

提升公众对基因组医疗的知识和支持。

2015年年底，英政府宣布将在未来再追加经费用于该计划。2016年6月，英国政府宣布已经完成了9892个基因组测序工作。

美国精准医疗

美国总统奥巴马于2015年1月20日在白宫的国情咨询中宣布启动精准医疗计划。根据该计划，美国将搜集100万人的个人健康信息以及测得他们的基因组序列，以实现短期目标：

鉴定新的癌症亚型。

与药厂等私人部门合作测试精准疗法的临床效果。

拓展对癌症疗法的认识（抗药性、肿瘤复发等）。

韩国万人基因组计划

2015年11月韩国政府宣布以韩国蔚山国家科学技术研究为依托，启动万人基因组计划。韩国万人基因组计划的主要目标是：

绘制韩国人基因组图谱。

建立韩国标准化的基因数据库。

发现罕见遗传疾病的突变位点。

为韩国快速增长的基因组产业提供全面的基因组信息。

同时，该计划是对2013年韩国政府宣布的未来8年投资人类、农业和医药基因组计划的一个补充。

法国基因组医疗2025

近日，法国政府宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，并将其命名为：法国基因组医疗2025 。

在未来10年，法国政府希望达到以下三个目标：

将法国打造成世界基因组医疗领先国家。

将基因组医疗整合至患者常规检测流程。

精准医学分析篇9

[关键词] 慢性精神分裂症；血脂；抗神经病药物

[中图分类号] R443 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742（2014）07（b）-0037-02

慢性精神分裂症是精神科一种较为常见的疾病，必须要长期服用一些抗精神病药物来治疗，而在治疗过程中由于长期服用这些药物会导致代谢紊乱[1]，最终导致各种心脑血管疾病的发生。该研究选取2011年6月―2013年6月间该院收治的600例为研究对象，旨在讨论慢性精神分裂症患者血脂生化水平的改变，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择在厦门市精神病院住院治疗的慢性精神分裂症患者600例作为研究对象，其中男438例，女162例，年龄（54.62±12.5）岁，病程（24.56±13.35）年，住院时间（11.99±10.45）年，服用抗精神病药物时间为（7.83±8.94）年。

1.2 病例选择标准

入选病例的诊断符合CCMD-3慢性精神分裂症诊断标准[2]；服用抗精神病药物半年以上；排除严重的心肾肝功能不全以及有高血压、高血脂等基础性疾病。脂代谢异常标准符合中华医学会糖尿病分学会代谢综合征研究协作组制定的《中华医学会糖尿病学分会关于代谢综合征的建议》[3]。

1.3 方法

采用该院自制的资料调查统计表，调查内容包括患者一般资料、文化程度、精神疾病病程、抗精神药物使用情况、住院时间等。所有患者在确定符合入选条件后于次日清晨采集空腹静脉血5 mL，静置30 min后3 000 r/min离心5 min待测。使用全自动生化分析仪测定患者血脂水平：直接测定法测定高密度脂蛋白胆固醇（High density lipoprotein-cholesterol HDL-C）、低密度脂蛋白胆固醇（Low density lipoprotein-cholesterol LDL-C）；胆固醇氧化酶法测定总胆固醇（Total Cholesterol，TC），酶法测定甘油三酯（Triglyceride，TG）[4]。

1.4 仪器与试剂

贝克曼DXC600全自动生化分析仪，所用试剂为贝克曼公司提供的原装试剂。

1.5 统计方法

该研究数据采用SPSS19.0统计软件进行统计和分析，计量资料采用均值±标准差表示，采用t检验，计数资料采用χ2检验。

2 结果

2.1 患者血脂水平异常情况

137例（22.83%）患者在检测中出现了血脂异常，其中TC升高35例（5.83%），TG升高94例（15.67%），TC与TG均升高8例（1.33%），利用χ2检验上述三项均差异有统计学意义（P15年作为界限，将600例患者分为两组，病程

2.2 患者血脂水平异常与抗精神病药物使用情况的关系

该组600例患者，使用经典抗精神病药物治疗者341例，其中血脂异常者57例（41.61%，57/137），其中TC升高者16例，TG升高32例，两者均升高9例；使用非经典抗精神病药物治疗者259例，其中血脂异常者80例（58.39%，80/137），其中TC升高者17例，TG升高52例，两者均升高11例。两组比较，使用非经典抗神经病药物治疗患者血脂异常明显高于使用经典抗神经病药物治疗的患者（χ2=8.42，P

3 讨论

相关研究表明[5]，中国18周岁及以上人群的血脂异常发生率为18.6%，该研究中服用抗精神病药物半年以上的慢性精神分裂症患者血脂水平异常率为41.61%，这明显高于一般人群，这和国内一些研究[6]得出的结论相似。慢性精神分裂症患者血脂水平异常率明显高于一般人群，这可能与慢性精神分裂症患者自身疾病的特点和长期服用抗神经病药物有关[7]。

该研究中，将患者按照病程15年为界分为两组，两组患者血脂异常的发生率分别为病程

该研究中，非典型抗精神病药物引起的血脂水平异常明显高于典型抗精神病药物（χ2=8.42，P

该研究表明慢性精神分裂症患者是血脂异常的高危人群，尤其长期服用氯氮平治疗的患者脂代谢紊乱的危险性更高，因此在临床工作中，医师应对具体患者具体治疗，密切监控患者体重和血脂水平。

[参考文献]

[1] 孙静，张志，王丛杰，等.长期服用抗精神病药对脂肪酸与血糖的影响[J].临床精神医学杂志，2004（5）：259-261.

[2] 罗小年.对《中国精神障碍分类与诊断标准，第3版》（CCMD-3）的讨论（四）CCMD-3在编写中存在的问题[J].临床精神医学杂志，2013，13（2）：103.

[3] 中华医学会糖尿病学分会代谢综合征研究协作组.中华医学会糖尿病学分会关于代谢综合征的建议[J].中华糖尿病杂志，2004，12（3）：156.

[4] 黎柱培.利培酮和舒必利治疗老年女性精神分裂症患者的疗效及其对糖脂代谢的比较研究[J].中国当代医药，2012，19（19）：103-104.

[5] 赵文华，张坚，由悦，等.中国18岁及以上人群血脂异常流行特点研究[J].中华预防医学杂志，2005，39（5）：306.

[6] 周联军，杨忠，李正华，等.长期住院慢性精神分裂症患者血糖、血脂代谢异常分析[J].吉林医学，2011，32（10）：1932-1933.

[7] 张向荣，张志瑁，姚志剑，等.抗精神病药治疗急性期体脂分布特征及其与血脂代谢相关性研究[J].中国神经精神疾病，2004，30（5）：271.

精准医学分析篇10

关键词：自动化仪器；医学检验；应用方式

1自动化仪器在医疗系统中的构建

1.1优化配置自动化仪器的使用率

自动化仪器在医疗机构中的大量应用，得到了较为普遍的诊断效率提升。尤其在医学检验过程中，针对特殊病情和症状不明显的案例，在使用自动化仪器的基础上，加强了主治医师对于病情概况的基本判断，从而制定出可行性更高的治疗计划。我国医疗机构不能仅停留在对目前应用效果的满意程度上，应当重视整体自动化水平的提升，进而为医学检验的整体效果创造更高的现实价值。因此需要在整体医疗系统中，构建自动化仪器的应用体系，保证每一科室和临床上都能得到广泛推进，从而促进我国医疗机构的全面自动化发展[1]。一方面，需要对现有的自动化仪器做出细分，包括尿液分析仪、血气分析仪、免疫分析仪、生化分析仪、血液分析仪、细菌分析仪等，要求所有仪器在统一的操作流程与规范下，达到所有自动化仪器的最高使用率，以便实现医疗资源的优化配置。另一方面，需要进一步提升自动化仪器在应用上的技术水平和科研能力，包括荧光分析、质谱分析、色谱分析、流式细胞术、激光技术、以及DNA扩增技术等。在技术提升与资源配置的基础上，构建现代医疗机构应用自动化仪器的实用性和使用效率，为我国医疗机构在医学检验的发展上建设强大的推动力[2]。

1.2全实验室仪器自动化建设

“TotalLaboratoryAutomation”全实验室自动化TLA，是我国急需发展的自动化仪器系统化构建，主要是构建临床实验室相关自动化仪器的串联，构成整体流水线作业，进而在系统内实现大规模检验过程全自动化标准。全实验室自动化需要通过以下流程构建整体系统：前处理系统、样本分析系统、标本运送系统、实验数据处理系统、样本保存系统、LIS检验分析系统、以及相应计算机硬件和软件支持。检验人员仅需将标本移至传送带,相关的分析仪器以自身的工作程序进行分布检测。在此过程中检验人员并不需要再次接触标本,因此也减少了人为操作的失误。通过自动取样和自动报告，也降低了操作人员被动感染疾病病毒的发生几率,对于医学检验工作效率的提升，具有现实价值。我国在未来十年的自动化构建主要以TLA的功能实现为主，进而为多数医疗机构提供完整的医学检验仪器全自动化处理方式[3]。目前已经有少数医疗机构进行了初步试验，在应用效果上对于医学检验的成效具备较强的实践效果。

2自动化仪器在医学检验上的应用

应用自动化仪器对我院129例患者进行针对性检验，有126例患者与临床诊断一致，准确率高达99.25%。与以往手工操作检验相比，检验流程便捷度更高，准确率也十分稳定，对于临床医学检验缩短了实际时间，提升了医学检验的现实工作效率。对自动化仪器的有效应用，势必在传统医学检验基础上，强化精准度与效率，对医学检验的未来发展具备现实意义，而在具体应用上应采取以下方式[4]。

2.1生物芯片分析仪的医学检验应用

生物芯片分析仪在医学检验中是针对微型生物化学分析系统，通过对细胞、蛋白质、核酸、以及其他生物组织的精准分析，明确检测信息的准确性。并对早期诊断具备疾病筛查的优势，也是我国在临床医学检验中广泛应用的主流自动化仪器。在基因芯片的全新技术下，针对细菌耐药分析以及细菌检测，已经达到了较高的检测水平，在糖尿病、肿瘤、高血压、以及传染性疾病的监测和筛查方向上日臻成熟。英国RANDOX公司生产全自动蛋白芯片分析仪，在我国已经应用一段时期，其应用效果也较为良好。结合免疫学原理，在化学发光技术与蛋白芯片技术的基础上，可以对具体细节检测得到较高的数据支持。需要首先在9mm×9mm的固态基质表面添加检验实品，在通过有机金属硅烷化芯片对表面进行处理，配合纳米分配技术，对检验做出25个分散独立的精确分布，以DTR独立测试区作为抗体和细胞做出分析，从而得出细胞因子或者多种肿瘤蛋白质的检测结果。此类自动化仪器在心肌标志物、肿瘤标志物、载脂蛋白、性激素、药物残留、变态反应原、以及药物滥用的检验水平依旧得到共识[5]。

2.2即时临床自动化检验仪器的应用

近几年来，我国在自动化仪器和临床应用的大量实践，为即时临床自动化检验仪器的应用提供了加高的使用基础。专业操作人员可以在更短时间内，获得医学检验的具体信息，对于快速诊断和医疗方案的落实都有较高的技术支持。首先，以Abbott公司生产的FreeStyleCone血糖自动监测仪为例，仅需要临床采集0.3mL血液样本，就能够在15s以内得到相应的检验结果。其次，对于血气分析通常情况下是决定临床抢救危重病人的重要标准，PHILIPS公司生产的IRMA临床快速血气分析仪，能够快速提供有效信息。对于麻醉后病人、手术中患者、重症监护等都需要较高较快的血气分析结果，只有在节约临床判断时间的基础上，才能提高诊断效率，将患者的重要血气状态信息提供给医师以作判断，因此在准确治疗决策上，血糖自动监测仪的实用效果极高。最后，Roche公司的cobash232心肌标志物检测仪，能够对心肌标志物进行现场快速检测。例如肌钙蛋白T、CK-MB、N-末端脑尿钠排泄肽、肌红蛋白和D-二聚体等方面的检验，已经到达了较高的应用水准，在百例病情调查中临床信息准确无误。自动化仪器cobash232在现场提供诊断信息的基础上，对心血管的状况做出基础评估，包括心衰已经急性冠脉症等情况进行初评，在胸痛等临床症状的检验中具有较高的实用价值，并且能够快速判断栓塞状态和位置，对于临床应用提供了重要的信息支持。

参考文献

[1]范勇利,温冬梅,王伟佳,等.临床实验室自动化流水线在质量管理中的应用及体会[J].国际检验医学杂志,2017,(05):716-717.

[2]马雪峰.自动化在临床免疫检验中的应用进展[J].临床医药文献电子杂志,2017,(11):2046+2048.

[3]邱泽明,谭淑仪.医学检验仪器的故障分析[J].健康大视野：医学版,2006,14（5）:73-73.

[4]杨腊虎.仪器分析在药品检验中的应用进展[J].现代科学仪器,2004（2）:15.