心血管疾病已成为我国居民健康主要威胁，高血压患病人数庞大，传统血压测量方法存在侵入性、间歇性等缺陷，难以满足自然状态下连续监测需求，穿戴式光电容积脉搏波（Photoplethysmography，PPG）连续血压测量设备凭借无创、便携等优势成为研究热点。但该类设备测量准确性受生理、环境、算法等多因素制约，标准化体系与临床验证机制尚不完善，且国际监管准入门槛日趋提高，所以行业发展面临诸多挑战。本文综述了该设备的技术原理与类型，分析其准确性影响因素，阐述产品市场、临床研究及监管现状，并解析相关国际标准，指出PPG技术发展挑战并展望未来方向，旨在为该技术的研发与临床验证提供参考，推动其标准化发展与成熟应用，为我国心血管疾病防控和居民健康管理提供支撑。

心脏骤停作为全球公共卫生领域的重大挑战，其高死亡率与致残率的核心机制在于脑组织长期暴露于“无血流”状态及复苏期低灌注引发的缺血-再灌注损伤。实时获取复苏过程中脑氧合参数对改善预后具有关键意义。局部脑氧饱和度（Regional Cerebral Oxygen Saturation，rSO2）是无创、连续监测脑组织氧合状态的核心指标，通过近红外光谱技术实现床旁动态评估，已广泛应用于重症医学、康复医学及外科领域。在心肺复苏（Cardipulmonary Resuscitation，CPR）中，rSO2监测可实时反映脑氧供需平衡，为按压质量优化、自主循环恢复预测、脑血流代谢评估、目标体温管理、神经功能预后判断及体外CPR决策提供关键依据，展现出独特的临床应用价值。本文综述了近年来rSO2监测在CPR领域的技术进展与多场景应用，以期为优化复苏策略、改善患者预后提供循证参考。

随着移动智能技术的不断发展，其在脑卒中肢体运动障碍患者居家康复中的应用逐渐成为研究热点。当前，虚拟现实、外骨骼机器人、可穿戴设备、智能家居及物联网系统、康复管理移动应用及远程视频指导等多种技术手段，能够在提高患者康复依从性、降低医疗成本及增强疾病自我管理能力等方面发挥着重要的作用。然而，该技术在应用中存在着设备操作复杂、数据安全隐私保护、设备成本昂贵及网络依赖性强等多重挑战。本文对移动智能技术在脑卒中运动障碍患者居家康复的应用形式、效果及不足进行综述，旨在为未来构建智能化、个体化和可持续的脑卒中居家康复模式提供理论依据和实践参考。

骨质疏松症具有高发病率，已成为全球第四大常见慢性病，给医疗卫生系统带来了沉重的负担。目前骨质疏松症的主要治疗方式为药物治疗、运动治疗和康复治疗，传统的治疗方式存在治疗依从性较低、治疗效果有限等问题。数字疗法作为一种新的医疗干预方式，通过应用软件结合虚拟现实、人工智能、可穿戴设备等技术，在骨质疏松症治疗、预防、健康教育等方面发挥重要作用。尽管相关研究已取得重大进展，但缺乏系统性整理。本文综述了数字疗法概述、在骨质疏松症中的应用形式、应用效果及现存问题和解决策略，以期为数字疗法在骨质疏松症的进一步应用提供参考。

在智慧医疗体系持续发展的背景下，人工智能已广泛应用于医疗护理领域，手术室作为手术治疗与抢救的核心科室，具有高风险的特征，其风险管理直接影响医院运营及患者生命安全，临床中近50%的医院不良事件发生于手术室，且超半数可预防。目前手术室核心护理风险集中在患者转运交接、手术安全核查、术中压力性损伤、围手术期低体温及病理标本管理，现有干预手段多聚焦人员风险意识提升、质量改进工具应用等，而人工智能在手术室风险管理领域的相关研究鲜有报道，智能化应用探索仍显不足。本文综述了该领域的国内外应用现状，针对上述五大高危风险因素展开分析，明确当前研究的现状与局限性，探讨并展望我国手术室风险管理智能化技术的发展方向，以期为人工智能技术在该领域的进一步发展提供参考，助力提升手术室风险管理效率，保障患者手术安全，推动智慧化手术室建设。

缺血性脑梗死（Ischemic Stroke，IS）是全球主要致残致死性脑血管病，脑血流动力学异常是其核心病理环节，精准监测脑微循环血流对机制研究与诊疗优化至关重要。传统脑血流监测技术存在时空分辨率不足、需外源性对比剂、无法长期实时监测等缺陷，难以满足IS研究与临床需求。激光散斑对比成像（Laser Speckle Contrast Imaging，LSCI）作为一种新兴光学成像技术，凭借其非侵入性、高时空分辨率和实时血流监测能力，在IS研究中展现出独特价值。本文综述了激光散斑技术原理、在IS动物模型构建与验证中的应用、临床转化潜力、技术局限性及未来发展方向，内容涵盖LSCI在脑血流动力学监测、侧支循环评估、治疗干预效果评价等方面的最新研究进展，特别关注其在急性缺血半暗带界定、再灌注治疗监控以及神经血管耦合研究中的创新应用。通过分析比较LSCI与传统影像技术的优劣，为IS基础研究与临床诊疗提供新的技术视角，并探讨多模态成像融合的未来发展趋势。

超声心动图是诊断心血管疾病的核心无创工具，但其动态成像特性导致图像采集标准化困难、分析过程高度依赖操作者经验，这导致了不同医师间的诊断存在显著差异，限制了诊断效率和客观性。近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI），特别是深度学习（Deep Learning，DL）技术的突破性进展为优化超声工作流提供了新机遇。本文综述了基于DL的AI技术在超声心动图图像分析中的最新研究进展与应用价值，重点探讨AI技术在图像分割、心功能评估及心血管疾病诊断等核心环节的应用，同时，深入剖析了当前面临的挑战，并展望未来发展方向，以期为临床医师理解AI工具的应用价值提供参考依据，实现更高效、精准的心脏疾病诊断。

目的 分析Stanford A型主动脉夹层（Type A Aortic Dissection，TAAD）术后死亡的危险因素，并构建基于Nomogram的预测模型。方法 选取2019年1月1日至2024年7月31日江苏省心血管外科多中心收治的1521例接受TAAD手术治疗的患者临床资料为研究对象，根据患者术后结局分为生存病例（n=1406例）和死亡病例（n=115例），采用最小绝对值收缩和选择算子回归、递归特征消除法及特征过滤法进行特征选择，并通过Logistic单因素和多因素回归分析筛选术后死亡独立危险因素，利用筛选出的独立预测因素构建TAAD患者术后死亡风险的Nomogram预测模型，并通过校正曲线、受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）曲线、精确-召回率（Precision Recall，PR）曲线以及Shapley加性解释值分析法评价Nomogram的效能。结果 经特征选择、危险因素分析，患者年龄、住院时间、首次重症监护室时间、中心机构、机械通气>24 h和急性肾损伤是TAAD患者手术死亡的独立危险因素（均P<0.05）。使用R软件rms包利用Cox方法建立TAAD术后生存状况的Nomogram可视化预测模型，模型C-index为0.78（95%置信区间：0.73~0.81，P<0.001），预测能力良好，Nomogram模型的ROC曲线、PR曲线以及校准曲线分析表明，模型曲线下面积为0.90、平均精确率为0.89，校准度为0.89，提示模型预测生存状况的性能良好。结论 本研究构建的Nomogram预测模型可有效评估TAAD术后死亡风险，为临床医师提供在术前和术后早期识别高危患者的工具，从而提升临床诊治效果。

肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的癌症之一，与其他癌症相比，肺癌的总体五年生存率相对较低。因此，早期诊断和精准治疗对改善肺癌患者预后尤为重要。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术，尤其是深度学习（Deep Learning，DL）算法，能够处理大量的医学影像数据，从而提高肺癌的早期发现率，并优化治疗方案。基于DL算法的AI技术在医学领域，尤其是在肺癌的诊断和治疗中已经展现出巨大的潜力。本文系统阐述了不同类型的AI算法在肺癌诊治领域中的应用现状，归纳总结了AI技术在肺癌的诊断、治疗及预后中的研究进展，旨在为肺癌的早期诊断方法选择与精准治疗方案制定提供参考。

慢性阻塞性肺疾病（Chronic Obstructive Pulmonary Disease，COPD）具有高发病率、高死亡率及病程异质性特点，尽早开展预后评估对预测疾病进展、改善患者健康结局至关重要。近年来，随着医疗信息化技术的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在疾病诊断和治疗中的应用取得了显著发展。机器学习、深度学习和多模态技术能够处理和分析大量复杂数据，提高疾病进展预测和治疗的效果，为COPD管理带来了新的思路和方法。本文综述了AI在呼吸系统领域的常用算法和技术，重点在于COPD预后评估中的应用，包括急性加重风险及预后预测、实时监测与预警、生物特征分析与疾病健康管理的融合，以期为AI在COPD预后评估和规范化管理中的应用提供理论依据。

医用担架作为医疗救援和转运中的核心医疗设备，其设计与性能直接关系到伤病员的救治效率、安全性和舒适度。当前主流担架虽在便携性、地形适应性以及操作性能上各具优势，但仍存在不同缺陷：折叠式担架易发生故障难消毒，轮式担架依赖平坦路面且笨重，铲式担架承重有限且舒适性差，真空担架便携性不足，篮式担架适用场景受限。而且当前医用担架智能化程度低，难以满足现代救援的实时监测与精准处置要求。本文系统分析医用担架的类型特征、材料性能瓶颈及智能化发展趋势，重点探讨物联网与人工智能技术在生命体征监测、路径导航、远程诊疗等智能模块中的整合应用。以期为优化担架结构可靠性、缩短救治响应时间、构建协同救援模式提供有益参考。

可穿戴设备作为物联网、人工智能与医疗健康领域深度融合的典型产物，近年来随着传感器技术、低功耗通信与大数据算法的快速发展而迅速兴起。其通过持续、无创地采集用户多项生理参数，为实现个体化、连续性的健康管理提供了重要技术支撑。可穿戴设备弥补了传统医疗在院外监测与日常预防方面的不足，为构建覆盖全生命周期的智能健康服务体系奠定了关键基础。本文综述了可穿戴设备在智能医学领域的应用，阐述其在健康监测、疾病预警、康复辅助等方面的应用现状，分析传感器数据采集及算法实现健康评估与疾病预警的原理，通过实际案例展现应用成效，总结在续航、数据准确性、用户接受度等方面面临的挑战及应对策略，并对未来发展趋势进行展望，以期促进可穿戴设备在医疗领域的规范化应用与研发。

肝胆外科因解剖复杂与个体差异，手术风险高且术后并发症多。传统模式高度依赖医师经验，在肿瘤定位、血管识别和实时决策时易出现偏差。近年来，人工智能技术在医学影像解析、三维可视化重建和临床预测模型方面取得突破，为提高手术效率与安全性带来新机遇。但由于数据来源多样、算法可解释性不足及缺乏大样本、多中心验证，其临床转化仍受制约。本文综述了人工智能技术在肝胆外科术前放射组学评估、术中增强现实导航和术后预后预测等关键环节的最新进展，分析现存挑战，并探讨联邦学习与人机协同决策等前沿方向，以期推动规范化应用，助力精准外科与智慧医疗深度融合，进一步改善患者预后。

肌少症是与增龄、疾病相关的骨骼肌质量减少、力量及功能下降综合征，终末期器官衰竭患者因基础疾病、营养不良等，患病率显著升高。有研究证实，移植前肌肉减少与受者术后重症监护时间延长、感染风险增加、移植物功能延迟恢复及死亡率提高密切相关。影像学是目前肌少症诊断的常用方法，通过使用一系列影像学方法，包括双能X线吸收仪、计算机断层扫描、磁共振成像、超声以及人工智能辅助诊断技术，可以精确评估肌肉质量，从而诊断肌少症。本文综述了上述影像学方法的原理、临床应用现状，分析其评估的肌少症与移植后不良预后的关联性，旨在为临床医师提供参考，以便选择最合适的诊断方法。改善移植受者长期生存质量。

肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma，HCC）是原发性肝癌的主要亚型，因其早期症状隐匿、进展迅速，患者5年生存率仅18%，目前仍是全球癌症治疗领域的重大挑战。近年来，光谱计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）作为一种新兴的医学成像方法在肿瘤学中应用前景良好，在肿瘤疾病的准确诊断、指导治疗、预后评估中展现出了巨大的潜力。在精准医疗的时代背景下，人工智能与影像组学的深度融合，结合光谱CT多参数定量分析，为HCC的早期筛查、疗效动态评估及精准预后预测提供了新的技术支撑。本文综述了光谱CT定量参数及影像组学在HCC中的研究现状与应用价值，以期为HCC精准诊疗领域的临床医师和研究者提供理论参考。

癌症严重威胁着人类的健康，其早期的快速诊断能够显著提高患者的预后效果。拉曼光谱技术能够快速精准地发现癌症组织在分子层面发生的生化改变，在癌症诊断方面有独特的优势。但是拉曼光谱的数据非常庞大且复杂，科研人员无法直接对其进行分析。人工智能算法以其快速、精准的数据处理和分析能力，为这一难题提供了有效的解决方案。研究表明，将拉曼光谱技术与人工智能相结合，可显著提高诊断的准确度和效率，同时发现了新的肿瘤组织标志物。本文综述了人工智能辅助拉曼光谱技术在癌症诊断领域的应用现状，系统阐述其技术原理与核心优势，深入分析当前面临的关键挑战，并对未来发展趋势进行展望，旨在为推动智能拉曼光谱技术在癌症快速、精准、早期、无创诊断中的临床转化与应用发展提供参考。

乳腺癌相关性淋巴水肿作为乳腺癌术后的高发病率并发症，严重影响患者的日常生活。综合消肿治疗（Complete Decongestive Therapy，CDT）是目前淋巴水肿治疗的“金标准”，而压力治疗是CDT治疗的基石之一，其中，压力袖套作为可穿戴医疗设备，具有便携性、非侵入性及持续压力控制的优势，是淋巴水肿居家管理的重要工具。近年来，随着各种国外新型淋巴水肿压力袖套的出现，淋巴水肿的治疗迎来了新发展。本文综述了国外新型淋巴水肿压力袖套在设计、材料、功能、治疗原理及临床应用等方面的研究现状，分析并归纳总结各种新型压力袖套的特点，以期为我国淋巴水肿压力治疗器械的研发提供参考，促进淋巴水肿的疗效与治疗依从性协同提升。

随着我国医院信息化管理建设不断推进与深化，运用信息化技术达成消毒供应中心（Central Sterile Supply Department，CSSD）智慧化管理，已成为医院CSSD发展的必然走向。CSSD信息化质量追溯系统是可记录追踪复用器械、器具和物品在CSSD处理至临床科室使用全过程的智慧化系统。通过应用信息追溯系统可对消毒灭菌的各环节进行全过程动态监控，准确追踪，责任到人，在提高工作人员责任意识的同时保障无菌供应的安全性，是医院CSSD质控管理的关键。本文通过文献回顾，深入阐述信息化质量追溯系统在CSSD的发展现况，具体分析信息化质量追溯系统在应用过程中的优点与不足，以期为开发更加专业化、智能化的CSSD质量追溯管理系统提供新思路，进一步提高医院器械管理质量，推动医院智慧化CSSD建设。

随着信息技术的快速发展，数字医疗器械凭借其在实时监测、辅助诊断和数据驱动决策等方面的优势，正深刻改变着传统医疗模式。然而，目前的文献多聚焦于单一设备或应用场景，缺乏对其技术实现路径与临床应用流程的系统整合与深度剖析。本文综述了数字医疗器械的核心概念与技术框架，系统梳理传感器、算法与无线通信等关键实现途径，总结了可穿戴设备与体内植入设备在远程监测与智慧医疗中的典型应用流程与实践案例；从标准化互联、数据隐私与安全、操作易用性及医患接受度等方面，深入剖析当前推广过程中面临的主要挑战并展望数字医疗器械的未来发展趋势，以期揭示技术与应用场景的耦合规律，为设备研发、标准制定和临床落地提供理论与实践参考。

单光子发射计算机断层显像/计算机断层扫描（Single-Photon Emission Computed Tomography/Computed Tomography，SPECT/CT）是检测受检者静息状态及负荷状态下心肌血流灌注的重要手段，可以准确评估冠心病患者心肌缺血情况，具有良好的灵敏度和特异性，在冠心病诊断、危险度分层与预后评估等方面均有重要价值。SPECT/CT技术近年来取得了快速发展，在冠心病心肌缺血诊断中的应用越来越广泛，得到了普遍认可，但是部分人员对此了解不足，限制了其发展。本文综述了SPECT/CT显像剂主要类型特点、显像方法进展与优化及其在冠心病心肌缺血诊断中的应用，并对未来相关发展方向进行展望，以期提高医务人员对该方面的认识水平，扩大SPECT/CT在冠心病心肌缺血中的应用。

拉曼光谱技术是一种基于光与物质相互作用的分子光谱分析技术。近些年在人工智能的辅助下，拉曼光谱数据信息得到了有效深入的挖掘，进而在癌症的非侵入性诊断中取得显著进展。拉曼光谱技术的应用克服了传统诊断方法的一些局限性，如侵入性强、检测周期长、早期灵敏度低等。随着纳米材料、微流控技术和多模态数据融合技术的发展，拉曼光谱技术在癌症检测中展现出较高的准确度和特异性，尤其在癌症早期筛查和健康监测中展现出巨大潜力。本文综述了拉曼光谱技术在尿液、唾液、气体和汗液等非侵入性样本检测中的应用现状，旨在推动拉曼光谱技术在临床诊断、疾病监测和健康管理等领域的应用。

脑肿瘤是由脑组织细胞异常生长引起的病变，对人类生命构成重大威胁。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种典型的非侵入式成像技术，可以产生高分辨率、无损伤和无颅骨伪影的脑影像。随着生物医学技术的不断发展，利用MRI技术进行脑肿瘤的诊断和治疗已成为提高患者生存率和降低计算成本的主要技术手段。而目前多模态MRI脑肿瘤精准分割存在技术瓶颈，传统方法依赖人工特征，效率低且受主观影响。深度学习凭自动特征提取突破局限，推动分割自动化精准化。本文综述了U-Net、Transformer、分割一切模型3类深度学习模型的技术原理、应用效果及局限性，最后分析当前研究面临的挑战并展望未来方向，以期为医学影像分析领域的研究人员和临床医师提供借鉴，提高脑肿瘤诊断的准确度和效率。

轻度认知功能障碍（Mild Cognitive Impairment，MCI）是一种认知功能轻度下降的过渡状态，通常被视为阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease，AD）的前期状态，对于AD的早期诊断和防治十分重要。静息态功能磁共振成像（Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging，rs-fMRI）作为研究大脑功能连接（Functional Connectivity，FC）的重要工具，对于理解MCI不同亚型的FC变化意义重大。本文综述了rs-fMRI在揭示遗忘型MCI（Amnestic Mild Cognitive Impairment，aMCI）和非遗忘型MCI（Non-amnestic Mild Cognitive Impairment，naMCI）患者大脑FC变化方面的应用研究进展，总结了aMCI和naMCI患者在默认模式网络、执行控制网络和显著性网络等关键脑网络中FC存在的差异，这些差异可能作为早期诊断MCI的生物标志物。本文还探讨了MCI诊断中的临床挑战，以及如何利用rs-fMRI提高MCI诊断的准确度和理解其潜在的神经生物学机制，以期为MCI的精准诊疗路径提供神经影像学依据。

随着数字化和信息化技术的发展，医学影像已从电子化和网络化向大数据和智能化方向发展。生成式医学影像能够生成不同模态的高分辨率影像，并实现跨模态的医学影像转换。随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展，生成式医学影像有望在医学成像各个环节发挥巨大作用。本文综述了影像数据数字化和信息化发展阶段、AI数字化影像应用方式以及生成式医学影像的应用，同时阐述生成式医学影像临床整个工作流程、数据管理的问题和难点，并分析生成式医学影像未来发展方向及面临的挑战，提出生成式影像数据标准化管理的重要性和急迫性，以期促进生成式AI-医学影像数据的管理，满足临床诊断需要。

意识障碍（Disorders of Consciousness，DOC）是一类严重的神经系统疾病状态，准确评估DOC的程度及相关病理生理机制对于患者的治疗及预后至关重要。传统的影像学检查，如常规磁共振成像或计算机断层扫描，在评估DOC患者的微观结构改变和脑功能连接方面存在局限性。磁共振3D-T1加权成像（3D-T1 Weighted Imaging，3D-T1WI）和扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging，DTI）可以客观反映异常的大脑结构及功能变化，为探究DOC的病理生理机制提供详细的影像学依据，在DOC评估领域具有独特的优势。本文综述了3D-T1WI和DTI在DOC评估中的最新应用，总结了DOC患者脑结构和功能变化及其病理生理机制，以期为DOC的诊断、预后及治疗提供参考。

下肢运动功能障碍患者面临严重的运动功能受限挑战，部分负重训练作为一种有效的康复手段备受关注，其能够针对性地帮助患者逐步恢复行动能力。而传统部分负重康复训练存在依赖医师经验、患者依从性差等局限性。下肢减重步行装置有效突破了传统康复方法中对医师高度依赖的局限，为患者提供了更加自主、高效的康复训练平台。本文总结了下肢减重步行装置的核心理念、发展历程，并基于最新研究成果，对市场上主流的减重装置进行了分类，全面分析了各类装置的独特优势与潜在不足，以期为未来的研发与应用指明方向，推动下肢康复技术向智能化、个性化方向发展。

对于高血压高危人群，定期血压监测至关重要。现有接触式检测技术存在有创问题，且不适用于烧烫伤患者等特殊人群，非接触检测需求迫切。生物雷达可非接触探测体表微动提取脉搏波计算血压，基于生物雷达的非接触血压检测技术主要分为基于脉搏波传导时间的血压检测技术、基于脉搏波多特征参数的血压检测技术、基于深度学习的血压检测技术。本文综述了生物雷达非接触血压检测原理，以及3类核心技术的研究进展，分析各技术在个体差异适配、数据覆盖范围、实时性等方面的不足，旨在明确技术瓶颈，指出未来发展方向，以期为该技术临床转化提供参考，助力提升血压监测便捷性与普适性。

对于高血压高危人群，定期血压监测至关重要。现有接触式检测技术存在有创问题，且不适用于烧烫伤患者等特殊人群，非接触检测需求迫切。生物雷达可非接触探测体表微动提取脉搏波计算血压，基于生物雷达的非接触血压检测技术主要分为基于脉搏波传导时间的血压检测技术、基于脉搏波多特征参数的血压检测技术、基于深度学习的血压检测技术。本文综述了生物雷达非接触血压检测原理，以及3类核心技术的研究进展，分析各技术在个体差异适配、数据覆盖范围、实时性等方面的不足，旨在明确技术瓶颈，指出未来发展方向，以期为该技术临床转化提供参考，助力提升血压监测便捷性与普适性。

高血压患者治疗依从性低导致我国血压控制率普遍偏低。移动健康技术通过移动应用程序、可穿戴设备和远程医疗等方法实现医患信息高效交换，可以大幅高血压患者的管理效率。随着智能手机的普及，在慢性病中应用移动健康技术实施健康管理的条件已经成熟。近年来，移动健康技术参与高血压患者健康管理的研究不断被报道。本文系统综述了移动健康技术在高血压患者健康管理中的应用现状，同时指出当前该技术应用中存在的问题，并展望其未来研究方向，以期为全科医师在高血压健康管理实践中应用移动健康技术提供参考。

上颌骨骨质较下颌骨疏松，上前牙缺失后常导致牙槽嵴吸收，进而引起上前牙区域骨量不足。上颌后牙缺失则常伴随上颌窦气化，导致缺牙区垂直骨量不足。对于因上颌骨骨量严重缺损，无法采用传统修复方法或自由手种植的患者，通过种植修复实现高质量的咬合重建，成为上颌骨骨量不足种植手术中临床医师亟待解决的问题。随着口腔种植技术的进步，动态导航系统引导下的种植手术成为种植领域的一个热点。本文将综述动态导航系统在上颌骨骨量不足的口腔种植手术中的关键应用及优势，旨在为该技术在临床种植中的应用提供参考。

随着通信技术的不断发展，物联网技术的迅猛进步正深刻影响医疗领域，尤其在医疗设备互联方面展现出巨大潜力。通过构建医疗设备物联网，能够显著提高医院内部信息流通与整合效率，实现对患者健康数据及医疗环境参数的实时采集，通过数据的深度分析，为临床实践提供科学依据，优化诊疗流程，提高医疗服务质量和效率。基于物联网技术的医疗设备互联有利于医疗设备精细化管理，实现了设备的实时监控、智能调度与高效利用，从而大幅度降低了医院的运行成本。基于物联网的医疗设备互联在智慧医院建设中发挥着重要的作用。因此，本文阐述了医疗设备物联网建设的价值，分析对比物联网基础下的医疗设备互联模式的应用现状，探讨物联网技术下医疗设备互联的发展方向，以期为智慧医疗的发展提供前瞻性思考和策略建议，推动医疗设备物联网技术在医疗行业中的广泛应用与深度融合。

宫颈癌作为病因明确且有望攻克的肿瘤，治疗手段主要有手术、放疗和化疗等。如何在外照射中降低膀胱的辐射剂量，提高患者的局控率，是实施精准放疗急需解决的问题。宫颈癌放疗并发症以放射性膀胱炎、直肠炎和小肠的损伤为主，膀胱状态的改变对危及器官剂量影响较大，故全流程膀胱保护至关重要。本文系统综述宫颈癌外照射放疗中膀胱保护的关键策略，围绕放疗定位、计划设计、计划执行3个核心阶段展开分析，以期为临床制定宫颈癌外照射放疗膀胱保护方案提供参考，实现靶区精准照射与膀胱防护平衡，改善患者治疗预后。

血气分析在医学上应用广泛，其发展历史有200多年，目前临床常用的血气分析方法主要为有创血气分析检测技术，尽管发展技术已很成熟，但临床使用中仍有诸多问题，如有创导致的感染、出血、监测不连续等。为弥补有创技术的不足，无创血气监测技术应运而生并不断发展。传统无创技术如脉搏血氧仪、CO2描记图等存在精度局限，而新型技术中，气相色谱-质谱法、可调谐半导体激光吸收光谱技术、光声光谱技术等逐渐应用。本文对血气分析的发展历史和检测技术进行了阐述，探讨了无创血气分析技术的发展，尤其关注基于光学的腔衰荡激光光谱技术在无创血气分析监测技术中的应用，并展望了未来无创血气分析技术的发展方向，以期为相关设备研发提供参考。

骨龄评估作为监测儿童生长发育及诊断内分泌疾病的关键手段，主要通过分析手和腕部X射线图像实现。然而，传统X射线成像技术的应用常受到背景干扰的影响，降低了评估结果的准确度。近年来，深度学习技术被广泛应用于骨龄影像处理领域，凭借自动识别和提取复杂特征的能力展现出显著优势。本文综述了深度学习在处理骨龄影像背景冗余中的应用进展，重点讨论了感兴趣区域提取、背景分割技术和注意力机制等方法，这些方法能有效去除冗余背景信息，提升骨龄评估的准确度和效率。此外，本文还探讨了现有技术的局限性及未来发展方向，以期为骨龄评估领域提供新的研究思路和实践指导。

全膝关节置换术（Total Knee Arthroplasty，TKA）是治疗严重膝关节病变的有效方法，但是术后的康复治疗至关重要。近年来，TKA后的康复治疗技术取得了显著成效。本文综合阐述了该领域的技术方法，包括物理治疗的创新与优化，如早期康复训练、肌力训练、关节活动度训练等，同时强调了康复辅助器具对患者生活自理以及康复效果方面的重要作用。本文对TKA后康复治疗研究进展进行梳理，以期为临床实践提供参考依据，提高患者的康复质量和生活质量。

大型医用氧舱作为在高压环境下提供富氧或纯氧的关键医疗设备，在临床医学中应用日益广泛，主要用于治疗缺氧性疾病、促进创伤愈合及改善多种慢性病的症状。其性能与质量直接关系到治疗效果和患者安全。本文综述了大型医用氧舱的关键性能指标及其影响因素，系统分析了国内外氧舱性能与质量的评价方法，重点探讨了舱体结构、密封性能、氧浓度控制、环境稳定性及安全性测试等方面的研究进展与技术规范。同时，结合行业发展趋势，分析了性能评价中存在的不足，展望了智能化检测、标准化体系建设及全生命周期质量管理等未来研究方向与技术突破，以期为医用氧舱的研发、生产及标准化提供参考。

左心房不仅可以调节左心室充盈量，还可以作为心血管疾病的关键生物标志物。左心室发生舒张功能障碍后，左心房功能会在左心房体积和左心室功能之前发生代偿性变化，而左心房应变可以反映整个心动周期内左心房功能的改变。影像学是评估左心房应变的唯一方法。因此，本文综述了评估左心房应变的传统及新型成像技术，包括超声心动图、心脏磁共振、心脏计算机断层扫描，还介绍了影像组学在该领域的应用，同时分析这些成像技术的可重复性以及目前临床应用的可行性和局限性，以期为患者个性化评估左心房应变提供合适的成像技术，为临床医师提供可靠的诊疗依据，助力心血管疾病的诊断、预后判断及治疗方案制定。

医用耗材管理是深化医药卫生体制改革的重点任务，尤其高值医用耗材治理对规范医疗市场、保障患者权益至关重要。目前对医用耗材全生命周期管理的研究已从单一机构物流管理向多维度拓展，但仍存在明显不足：利益相关者意愿整合难度大，政府、医疗机构、企业、患者四方在政策执行、成本控制、质量保障等方面的利益冲突尚未得到系统解决，导致市场运作机制不清晰、信息不对称等问题突出，制约了医疗资源的合理配置。为此，本文基于利益相关者视角，明确四方核心利益相关主体，梳理其在医用耗材研发生产、流通、使用及监管评估全生命周期各环节的研究现状与利益诉求，剖析各主体间利益冲突点，最终提出针对性优化建议，以期为相关政策制定提供科学依据，进而促进医疗市场公正稳定运行、减少利益冲突、保障患者权益，推动医疗行业健康可持续发展。

辅助医疗诊断已经成为深度学习的一个重要研究方向，基于多层神经网络、通过提取组合数据的浅层特征，实现输入到特定输出之间的非线性映射，尤其在捕捉病灶区域特征和揭示肉眼难以观察的细节方面表现出显著优势。深度学习在胃癌领域的应用已涵盖多个关键环节，为胃癌的精准诊疗提供了多维度的技术支持。本文主要围绕深度学习网络在胃癌的精确自动分类、深层特征与基因之间的关系及预后评估等方面展开综述，重点梳理模型基本思想、改进点，同时总结领域现存问题与挑战，展望未来研究方向，以期为计算机辅助诊断提供新的视角和方法，为患者的精确诊断和个体化治疗带来不同的切入点。

远程医疗凭借其不受时空限制、数据双向反馈共享等优势，已成为糖尿病足溃疡（Diabetic Foot Ulcer，DFU）患者和医护人员进行医疗对话的新型医疗模式。随着可穿戴设备、大数据、人工智能等技术的迅猛发展，掀起了远程医疗发展的新浪潮，其在糖尿病足溃疡监测、管理方面均展现出独特优势。但当前远程医疗因技术局限、信息数据泄露、政策配套不足等问题，使应用实践和临床推广仍存在差距。本文阐述了远程医疗的概念，并从远程医疗在DFU患者监测及管理的应用形式、DFU患者及其相关者对远程医疗的接受度进行综述，分析其在推广中存在的不足和挑战，提出展望与思考，为远程医疗在DFU患者中的临床研究提供参考和借鉴，从而缓解医疗系统资源分配和运营管理的巨大压力。