目的 探讨医美类医疗器械生物学评价的要点，保障其在临床应用中的安全性和有效性，为行业监管及技术审查提供科学依据，助力行业规范发展。方法 收集并分析国内外已上市的医美类医疗器械，结合国内外相关法规及技术标准，根据医美类医疗器械的理化特性和临床使用特点，对医美类医疗器械生物学评价中的常见问题如评价路径的选择、试验液的制备、生物相容性试验的干扰因素等进行分析，提出可能的解决方案。结果 目前，大部分医美类医疗器械仍选择终点评价路径进行生物学评价，液态或凝胶状的医美类医疗器械在进行生物相容性试验时出现干扰状况的概率相对较高，因此在进行具体的生物相容性试验时需充分考虑产品的物理化学特性与临床使用场景。结论 生物学评价是医美类医疗器械能在临床上安全应用的重要保障，需结合器械特性科学合理地进行生物学评价。

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。

目的 建立基于临床知识的可解释性计算机模型，与传统黑盒模型进行比较，进一步提高模型在溃疡性结肠炎（Ulcerative Colitis，UC）Mayo内镜评分中的效果。方法 收集苏州大学附属第一医院内镜中心的内镜图片共2251张作为训练集和内部验证集。根据Mayo内镜评分系统将图片分为0组、1组、2组、3组，构建黑盒模型。同时，根据溃疡（有、无）、自发性出血（有、无）、红斑（无、可见、明显）、血管纹理（正常、模糊、消失）及黏膜脆性（正常、轻度、易脆）共5个特征对所有图片进行标记，建立亚特征模型，融合后构建可解释化模型。此外，利用苏州大学附属常熟医院内镜中心的内镜图片进行外部验证。在外部验证集中，计算准确度、马修相关系数（MCC）、卡帕系数等指标对比可解释化模型与黑盒模型的表现，并与2位不同年资内镜医师的分级指标结果进行比较。最后，采用Grad-CAM法突出模型推理依据的区域。结果 基于MobileNet、ResNet、Xception及EfficientNet的4种可解释化模型在外部验证集中的准确度分别为0.765、0.800、0.830、0.885，均优于对应传统黑盒模型的0.665、0.705、0.775、0.815，其中基于EfficientNet的可解释性模型表现最优，同时优于低年资医师（0.805）及高年资医师（0.870）。结论 在内镜下UC Mayo内镜分级诊断中，可解释化模型较传统深度学习黑盒模型表现更优异。可解释化模型在未来溃疡性结肠炎内镜下诊断中具有良好的应用价值。

颅内动脉瘤为颅内动脉血管壁上的异常膨出，其破裂是导致蛛网膜下腔出血的首要原因，具有较高的致死率和致残率。传统的治疗方式包括开颅夹闭术和血管内介入治疗，但针对大型、巨大型、梭形或宽颈动脉瘤，这些传统方法往往面临巨大挑战。血流导向密网支架 (Flow Diverter,FD) 的出现代表了颅内动脉瘤治疗理念的一次革命性转变 -- 从传统的瘤内填塞转向载瘤动脉的重建。FD 是一种高金属覆盖率、低孔隙率的密网支架，通过置于动脉瘤瘤颈口，可显著改变瘤内血流动力学，促进血流停滞和瘤内血栓形成，并作为支架促进内皮细胞爬行，最终实现动脉瘤的完全闭塞和载瘤动脉的生理性重建。本文旨在系统回顾 FD 从理念提出到临床实践的发展历程，阐述其作用机制，分析当前临床有效性与安全性，并对其未来的发展方向进行展望。

目的 规范对比剂高压注射操作，保障放射科增强检查的质量，降低外渗等不良反应的发生率。方法 通过检索国内外文献，并结合研究热点与临床经验，编写《对比剂经外周血管通路高压注射规范化操作专家共识》初稿，经过 2 轮专家函询与论证会，按专家意见对各条目进行调整、修改，最终形成共识。结果 该共识最终在护理评估、建立安全外周血管通路、检查中外周血管通路管理、检查后外周血管通路管理和外周血管通路外渗管理等维度形成 5 个一级条目、17 个二级条目和 47 个三级条目。结论 该共识条目清晰、可行性强，在一定程度上补充和完善了现有规范，为对比剂外周血管通路高压注射操作提供了专业、科学的借鉴和指导。

目的 利用知识图谱分析国内医用耗材管理领域的研究现状与热点，通过多维度的数据统计揭示主要研究方向和趋势。方法 采用CiteSpace和VOSviewer软件，对国内医用耗材管理现状进行年度发文量、关键词聚类、关键词突现、关键词中心相关性、发文作者及机构等方面的可视化分析。结果 年度发文量分析显示，2014-2023年间该领域发文总体呈现上升趋势，但2021年开始出现下降。关键词聚类分析揭示了多个主要聚类，涵盖了从精细化管理、高值耗材管理到信息化应用和成本控制的广泛主题。关键词频次分析显示，“精细化管理”“公立医院”“高值医用耗材”等关键词出现频率较高。关键词突现分析显示医用耗材管理研究领域呈现出从具体技术和特定医用耗材类型管理，逐渐过渡到更宏观的政策影响和实际应用层面的发展趋势。关键词中心相关性分析显示，“精细化管理”和“高值耗材”等关键词在耗材管理优化和效率提升方面具有重要性。发文作者分析表明研究者间合作较少但存在核心合作网络，而机构分析显示以上海市第一人民医院为中心形成了紧密的合作关系网。结论 本研究基于CiteSpace和VOSviewer软件对国内医用耗材管理领域研究现状进行分析，全面揭示了该领域的研究动态和趋势，为未来研究方向的制定提供了理论支持。

目的 探究失效模式与效应分析（Failure Mode and Effect Analysis，FMEA）及计划-执行-检查-处理（Plan-Do-CheckAction，PDCA）循环管理在消毒供应中心软式内镜集中式管理中的应用研究。方法 选取佛山市妇幼保健院配备的21套软式内镜器械及20名相关工作人员作为研究对象，按管理干预时间将研究分为对照组（2019年1月至2020年12月）与观察组（2022年1月至2023年12月）。对照组实施常规管理模式，观察组实施FMEA及PDCA循环管理，采用统计学方法比较2组相关工作人员专业知识掌握度、工作情况、管理效果、管理质量的差异。结果 相较于对照组，观察组工作人员专业知识总掌握度更高，中午加班时间、取物时间更短，满意度评分更高，差异均有统计学意义（P<0.05）。观察组软式内镜器械内镜维修率、故障发生率更低，3 s内内镜找出率、抽检合格率更高，差异均有统计学意义（P<0.05）。2组包装合格率比较差异无统计学意义（P>0.05），相较于对照组，观察组消毒刷更换频率、洗涤剂更换频率、灭菌合格率更高，纱布损耗率、内镜表面黄斑量更低，差异均有统计学意义（P<0.05）。结论 对于消毒供应中心软式内镜集中式管理，FMEA及PDCA循环管理的应用可提高相关工作人员专业知识掌握度，改善工作情况，提高管理效果与管理质量。

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。

目的 研发基于数据平台的医疗设备综合绩效自动化分析模型，探讨全方位评价设备绩效的实现方式及应用价值，以提升设备管理效率。方法 采用 Power BI 系列大数据分析及管理工具，使用高配置虚拟服务器，通过接口采集多业务系统数据，整合采用模糊层次分析法计算的社会效益数据，建立一个符合数据质量管理规范且高效的数据平台。在数据平台基础上，设计 205 个度量值和 8 个板块 68 张可视化报表来完成数据分析及设备绩效评价。本研究通过结构化调查问卷，从功能性、用户界面、用户体验等 10 项关键技术维度，系统比较 2 类系统的综合性能表现。结果 借助 RPA 软件，本研究模型实现了设备绩效评价从数据采集到可视化报表的流程自动化，实现了对设备绩效多角度评价分析及实时预警监测。系统实施后，绩效指标由 4 个逐渐增至近 50 个，源数据清洗后正确率接近 100%。结果显示，大数据模型在 8 项评价维度中显著优于传统软件（P<0.001）。其中，可访问性、功能性、可扩展性的提升最为显著。2 组在兼容性（P=0.184）和可维护性（P=0.734）方面差异无统计学意义，表明传统软件在系统集成与运维成熟度方面仍具一定优势，反映用户对大数据模型的综合认可度更高。结论 该模型可实现设备绩效分析从理论研究向实际应用的有效转化，为医院设备管理、经济运营提供了新的工具和方法，提高了医疗设备的管理效率和风险感知能力。

目的 系统评价北京市组织集中带量采购 (Volume-Based Procurement,VBP) 政策对神经外科介入手术重点高值耗材用量、费用结构、临床行为及学科发展的多维影响，为后续政策迭代提供循证依据。方法 选取首都医科大学宣武医院 2020 年 1 月至 2025 年 3 月全部使用血流导向密网支架 (Flow Diverter,FD) 的神经外科介入手术病例为研究对象，以 2023 年 12 月 15 日 VBP 实施为时间节点分为集采前组 (1048 例) 与集采后组 (942 例)。通过医院多数据平台获取患者信息、费用及耗材使用数据，构建 “病例 - 手术 - 耗材” 三级嵌套数据集；比较 VBP 实施前后各类费用、耗材使用量及不同类型 FD 使用数量的差异，并探究 FD 费用与其他指标的关联性。结果 所有研究指标均不服从正态分布；2020-2024 年 FD 植入手术患者数量逐年递增，病种诊断类别数量无显著变化。集采后患者平均住院时间由 6.34 d 缩短至 5.00 d (Z=6.484, P<0.05)。各类费用在 VBP 实施后均显著下降 (P<0.05)，其中耗材费降幅最大 (中位值下降 3.086 万元 / 例，Z=13.516, P<0.05)，整体费用中位值下降 3.311 万元 / 例 (Z=13.116, P<0.05)；单例耗材使用总数量减少 8 个 (Z=5.858, P<0.05)，FD 单例使用量无显著变化 (P>0.05)，有表面处理的 FD 品类使用占比显著提升 (P<0.05)。FD 耗材费用与耗材费、总费用呈强正相关 (Spearman 相关系数分别为 0.721、0.703, P<0.05)，与耗占比、诊疗费、手术费呈弱正相关，与其他指标相关性较弱。结论 VBP 政策通过 “以量换价 + 质量兜底” 机制，实现了神经外科介入高值耗材的集约使用、费用结构优化与临床效率提升，为我国 “价值医疗” 的落地实践提供了神经外科领域的实证方案。

一氧化氮（NO）是一种具有重要生物学功能的信号分子，参与血管舒张、神经传递、免疫调节等多种生理过程。NO治疗仪作为NO递送的关键设备，通过精确控制气体浓度和释放模式，已在呼吸系统疾病、心血管疾病及肿瘤治疗中展现出独特优势。然而，NO的半衰期极短、浓度依赖性强以及存在潜在毒性等问题，对治疗仪的技术设计和临床应用提出了挑战。本文综述了NO治疗仪的发展历程，涵盖国内外的研究进展、技术结构、分类方式，探讨了当前面临的困境以及未来的发展趋势，旨在为该领域的深入研究提供参考，助力NO治疗仪在医学领域实现更广泛的应用。

目的 基于国内医用手术机器人的可用性测试现状，探讨企业、临床、检测等相关各方对手术机器人可用性测试的共性认知，并比较各方在可用性测试需求和关注点上的差异，为可用性测试标准的制定提供参考。方法 根据医疗器械监管对可用性的一般要求，围绕可用性测试需求、实验流程等要素设计问卷；对数据进行分析，重点考察由共性题揭示的不同受访者关于不同类型手术机器人可用性的认知差异与共识。结果 基于收集的60份问卷分析发现，所有受访者均重视手术器械的基础作用和模拟手术环境的必要性，将手术任务完成率视为关键客观指标。不同类型手术机器人的可用性测试在辅助设备需求、辅助设备作用和关键客观指标上存在显著差异，试验设计有所不同。结论 本研究调查了国内医用手术机器人可用性测试的现状，并通过多层次分析揭示了不同受访者在测试中的共性认知和各类型手术机器人的特定需求，为制定统一的测试标准提供了科学依据，有助于推动手术机器人在医疗领域的应用与发展。

目的 探讨死亡及非医嘱离院患者诊断规律分析，为减少非医嘱离院率、保障患者质量安全提供方法学依据。方法 选取2024年死亡及非医嘱离院患者的首页诊断信息，使用因子分析、聚类分析初筛诊断群，利用Apriori算法构建关联网络模型。通过KMO和Bratlett球体检验评估模型拟合效果，借助载荷图、谱系图和网络图实现诊断关联群的可视化呈现。结果 结合因子载荷的大小对变量进行归类，得到2 8组诊断群。通过高频诊断聚类分析，比较8组有效聚类组合。结论 关联网络模型能够较好拟合死亡及非医嘱离院患者诊断关联群。通过高频率诊断关联发生率，可实现院内多器官功能障碍高危患者预警，进而进行院内感染风险防控，优化医疗资源配置。

为应对国家医用耗材“零加成”“集中带量采购”等政策对医院管理提出的更高要求，医疗耗材供应-加工-配送（Supply-Processing-Distribution, SPD）管理模式逐步推广，但目前缺乏统一管理标准，且模式呈多元化发展｡本研究聚焦大型综合医院，首先梳理并对比了SPD 3大主流模式（院方自建自营模式､集中配送服务模式､医院主导下的运营外包模式）的运作特点与优劣势，其次分析全国SPD模式发展态势，最后总结当前模式创新方向，包括引入无利益关联的第三方SPD纯服务模式，以及通过多服务商组合､协作增强医院管理主动权｡本文旨在明确现有SPD模式研究多为定性描述的局限，提出后续需强化供应链效率､管理质量等维度定量比较的方向；同时为大型综合医院（作为SPD模式创新核心载体）提供参考，助力其以实际数据分析模式优劣，推动SPD管理标准落地，提升医用耗材供应链管理效能｡

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。

目的 探讨智慧供应链视角下医用耗材精细化管理模式的构建与应用成效。方法 构建由基础层、接入层、数据中台和应用层形成的医用耗材智慧供应链，基础层实现医用耗材院内流转全生命周期数据采集；接入层实现各类涉耗业务信息系统的接入；数据中台实现对海量医用耗材业务数据深度挖掘和科学利用；应用层是各类数据的业务应用，包括医用耗材的供应商评估、仓储管理、用耗监控、使用评价、合理性分析等功能，选取分析中南大学湘雅三医院实施基于智慧供应链视角下的精细化管理模式前后医用耗材管理资料，验证该智能模式的实施成效。结果 精细化管理模式应用后，医用耗材管理清算流程时长由（70.3±3.5）h下降至（18.1±2.1） h；库存周转时长由（38.5±3.7）d下降至（26.2±2.1）d；请领补货时长由（122.3±3.4）h下降至（23.9±7.2）h；闭环追溯管理时间由（30.6±4.1）min下降至（6.2±2.2）min；账物相符率由95.2%±1.1%上升为99.1%±0.3%；请领满足率由83.2%±3.1%提高至98.5%±0.9%；医护人员对管理模式满意度由80.6%±2.87%提高至99.1%±0.3%，差异均有统计学意义（P<0.05）。结论 智慧供应链视角下医用耗材精细化管理模式能提高医用耗材管理工作效率、提升耗材管理质量，为医疗机构医用耗材科学规范提供参考和借鉴。

国家药品监督管理局于 2021 年发布了国家标准 GB 9706.202-2021《医用电气设备 第 2-2 部分：高频手术设备及高频附件的基本安全和基本性能专用要求》，标准明确适用范围，涵盖高频手术设备及附件。本次更新突出基本安全与性能要求，强化风险分析，新增大电流模式管控，手术附件高频漏电流及漏电容限制等关键内容。为加强对标准的理解，对其中关键内容进行解析，本文基于医疗器械检验检测实践与标准理解，解析其核心内容，并厘清与通用标准、并列标准的层级关系；安全要求涵盖电击防护 (中性电极监测、神经肌肉刺激防控、漏电流限值等)、机械与辐射防护、超温及液体浸入防护等多维度措施；性能要求聚焦控制器准确性 (输出功率偏差、单调性、电压控制) 及大电流模式、过量输出等特殊场景的防护机制。通过系统解析，为高频手术设备的研发、检验及临床安全应用提供规范指引，助力强化产品质控，推动行业高质量发展。

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。

磁共振引导医用直线加速器（Magnetic Resonance-Guided Linear Accelerator，MR-Linac）是改变放射治疗（以下简称“放疗”）模式与流程的一项新技术，该系统可通过清晰软组织可视化、实时动态追踪和在线自适应的能力，实现更加精准的靶区勾画和危及器官勾画，增加肿瘤放射剂量的同时减少正常组织放射剂量，达到实时精准放疗的目的。本文从放疗发展历史、MR-Linac技术特点、临床应用和审评要点进行阐述，并进行展望。该研究可增进相关行业人员、研发人员、监管人员等对磁共振引导放疗产品的了解，为中国磁共振放疗技术发展以及相关技术指南和监管方法建立提供参考，进一步推动高端大型医疗设备高质量发展。

本文以一次性使用腹部穿刺器为研究对象，通过对2018—2023年间国家与省级监督抽检数据的系统分析，揭示该产品在质量检验环节存在的标准执行不一致、方法理解不统一及出厂质控落实不足等现实问题。本文详细阐述了抽检中发现的主要不合格项目及其成因，剖析了检验标准与实际操作中存在的脱节现象，并从事前审评、事中检测到事后监管的全链条角度，提出了强化医疗器械质量保障体系的具体路径与配套改进建议。该研究不仅为穿刺器类产品的质量标准完善与监管效能提升提供了实证依据，也对整个医疗器械行业的规范化发展及临床用械安全保障具有积极推动作用。

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。

目的 建立医用耗材使用预警机制，帮助医疗机构更好地适应集采政策，为管理者提供数据依据，便于及时采取管理措施，指导医用耗材合理使用。方法 系统分析了骨科医用耗材集采常态化后，医用耗材管理出现的难点和风险点；基于信息化手段，建立医用耗材使用预警机制，仅针对医用耗材的使用数量、成本费用、效益等指标进行使用监测与分析；采用多维度综合监测，全面反映各类耗材使用情况；利用大数据分析，对异常数据及不合理使用情况进行预警。结果 通过预警机制的建立，医院完善了医用耗材使用管理机制，实现了对骨科耗材的有效管控。2024年相对2023年，18类重点监控耗材的占比同比下降10.46%，关节集采任务完成率达到100%。此外，全院骨科耗材使用总量在2021—2024年间累计下降31.76%，有效清理了长期未使用的“僵尸耗材”，显著提升了耗材管理效率与整体水平。结论 骨科医用耗材预警机制的建立，为骨科耗材集采后的使用监测提供了科学管理思路，有助于大型公立医院实现预防性监测和源头管控。该机制可推广应用于强化医院耗材监测体系，通过及时发现并持续改进问题，辅助管理者进行科学决策。

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 构建公立医院高端医疗设备绩效评价指标体系，旨在形成医疗设备使用评价标准，用于高端医疗设备的决策配置。方法 以上海市第六人民医院为研究对象，采用文献研究法，在万方数据库检索近 10 年相关文献并筛选高频绩效评价指标；通过专家访谈法补充优化指标，形成初级指标体系；运用德尔菲法开展 2 轮专家咨询，筛选确定核心指标；最后采用层次分析法确定各指标权重，构建综合绩效评价指标体系。结果 2 轮专家咨询回收率分别为 90.0%、87.5%，专家权威系数分别为 0.91、0.92，肯德尔协调系数分别为 0.658、0.403，差异均有统计学意义（P<0.05）。构建了区分诊断类与治疗类的高端医疗设备绩效评价指标体系。其中，诊断类设备体系包含 4 个一级指标（临床效果、学科建设、科研成效、经济效益）、12 个二级指标、28 个三级指标；治疗类设备体系包含 4 个一级指标、12 个二级指标、29 个三级指标（新增 “设备使用提升三四级手术数量” 三级指标）。一级指标中 “临床效果” 权重最高（诊断类 0.58、治疗类 0.54），“学科建设” 作为新增一级指标纳入体系（权重分别为诊断类 0.20、治疗类 0.23）。所有判断矩阵一致性检验 CR 值均 < 0.1，权重分配合理。结论 本研究对高端医疗设备区分诊断类和治疗类两大类，形成 2 套医疗设备绩效评价指标体系，有较强适用性，指标选择和权重打分科学合理，可为公立医院医教研综合质量改进和经济效益的提升提供科学借鉴。

目的 探索医院医用供应-加工-配送（Supply-Processing-Distribution,SPD）供应链服务改革，助力医用耗材精细化管理，通过数据整合，加强医用耗材各流通环节的精细化管理实践｡方法 打通数据接口，连通医院信息系统（Hospital Information System,HIS）､医院资源规划（Hospital Resource Planning,HRP）系统､电子病历（Electronic Medical Record,EMR）系统等信息系统，构建医用耗材供应管理系统，系统涵盖耗材编码､库存管理､临床追溯､智能补货､结算对接等功能，通过对各使用环节的物流数据监控分析，实现医用耗材供应全生命周期数据追溯管理｡结果 SPD模式上线后，2024年支持手术13万余台次､配送耗材98万余件；与传统模式相比，SPD模式的术前准备､耗材取用､结算计费时间分别缩短84.96%､24.00%､62.50%（P均<0.001）；在成本与管理优化方面，实现耗材零库存管理，1101个耗材品规中有178个完成调价，年节约成本330万元，2024年手术耗材成本较2023年显著降低（P<0.001）。结论 SPD改革满足耗材精细化管理需求，首次实现“临床-后勤-财务”全链条闭环管理，具应用集成性与临床适应性，可提升管理效率，对医疗机构高质量发展有现实意义与推广价值｡

目的 针对传统医学影像报告人工质控存在的效率低下、漏诊误诊、逻辑错误及危急值预警延迟等核心问题，本研究旨在开发基于 Qwen2.5:72B 大语言模型的智能质控系统，以提升医疗质量管控水平，保障患者安全。方法 系统通过应用程序编程接口与影像归档和通信系统系统深度集成，构建包含报告完整性、准确性及时效性的三维质控智能分析框架。采用双端架构设计，结合悬浮式交互界面与企业微信消息提醒机制，形成闭环质控流程。回顾性选取 2024 年 6-12 月经玉溪市人民医院医学影像部质控小组人工质控过的影像资料，共 120 例样本，研究使用该院质控小组人工质控的结果作为参考标准，对 AI 模型的性能进行评估。结果 AI 质控的时间为（4.56±1.31）s，人工分析诊断时间为（5.00±1.02）min，AI 质控影像报告的时间显著短于人工质控（t=52.018，P<0.05），达成 100% 全量覆盖，将危急值漏报率为 0。结论 基于大语言模型的 AI 质控系统在医疗质量管控领域具有重要应用价值，能够突破传统规则引擎的局限，为医疗质量与安全的智能化提升提供关键解决方案。

鉴于当前CT设备临床使用中存在标准化缺失、操作流程不统一等问题，易引发设备故障、影响诊疗效率与患者安全，本文围绕CT设备临床使用标准化问题展开研究，依托国家重点研发计划专项，制定了团体标准T/ZHYL 017-2025《X射线计算机体层摄影设备（CT）临床使用规范》。该规范以相关法规和行业标准为依据，核心涵盖临床环境配置、检查准备、使用设置及维护保障，明确了机房布局、扫描参数优化、球管保护、质量检测及故障诊断等具体要求，适配不同临床场景需求。本规范的推广和实施，可提升CT设备临床应用的安全有效性与经济性，规范检查流程、提升医疗服务质量，对保障患者安全、促进智慧医疗发展具有重要意义。

目的 探讨基于不同表面技术设计下的血流导向密网支架 (Flow Diverter,FD) 在颅内动脉瘤治疗中的手术患者费用及使用情况变化，分析该耗材在临床使用中产生的经济性影响。方法 建立首都医科大学宣武医院 FD 耗材使用目录，以支架是否采用表面处理技术 (是、否) 分为 2 组；以支架采用何种表面处理技术 (无表面处理、表面涂层处理、表面抛光处理) 分为 3 组。通过计算例均耗材数量 (金额)、例均 FD 数量、例均 FD 数量占比、例均 FD 金额占比等参数，对 2020 年 1 月至 2025 年 3 月耗材使用数据进行统计学分析。结果 2020-2025 年，例均耗材数量逐年减少，差异有统计学意义 (H=260.870, P<0.001)；例均耗材金额下降，差异有统计学意义 (H=412.300, P<0.001)。不同表面处理技术下，例均耗材数量、例均耗材金额差异均有统计学意义 (P<0.05)；耗材使用数量差异不显著，但使用涂层技术支架的耗材总金额显著增加 (P<0.05)。结论 使用不同表面处理技术的 FD 治疗颅内动脉瘤，患者使用耗材总数量、总金额及支架单价差异明显，研究其对治疗的费用影响可以为耗材标准化和精细化管理、医院成本控制提供数据基础。

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。

目的 针对宫腔镜图像病变检测中存在的计算复杂度高、微小病变（<5 mm）召回率低及基层医疗设备部署难3大问题，提出一种轻量级实时检测模型。方法 构建多尺度特征金字塔（Multi-Scale Feature Pyramid，MSFP）架构，通过跨层特征融合增强小病变特征提取；设计深度可分离自注意力（Depthwise Separable Self-Attention，DSSA）模块，将特征关联分解为通道内自关联与逐点卷积，降低参数量；引入动态区域关注（Dynamic Region Attention，DRA）机制，基于病变分布概率矩阵动态调整4×4网格区域的权重，提升定位鲁棒性；结合梯度敏感剪枝与8位整型量化，实现模型高效压缩。结果 在HS-CMU数据集（3385张宫腔镜图像）上，模型交并比阈值为0.5时的平均精度（AP@0.5）达82.1%，参数量仅2.1 M，推理速度48 FPS；对<5 mm微小病变召回率提升至76.3%，在高斯噪声（σ=0.1）与运动模糊（核=15）干扰下召回率波动率<3.5%，显著优于主流模型。结果 该模型通过MSFP-DSSA-DRA协同设计，可实现精度与效率的平衡，为基层医疗机构提供了一种低成本、高鲁棒性的宫腔镜实时病变定位解决方案，可辅助医师提高疾病检出率，具有重要临床推广价值。

经颅磁刺激仪是一种无创的神经调控设备，已在精神科和神经内科等多个领域得到广泛应用，但长时间运行易导致其故障发生。本文介绍了3例Magneuro 100经颅磁刺激仪故障。第1例为设备过热报警，首先分析散热机制，确定散热风扇损坏，更换后问题解决。第2例为电容电压异常，通过分析高压储能电容器的充电原理，拆机后对关键电子元器件进行检测，发现绝缘栅双极晶体管损坏，更换后问题解决。第3例为运动诱发电位监测模块故障，肌电图无法显示，经过对信号采集和传输路径的检查，发现同步接口与电路板的焊接点松动，重新焊接后问题解决。本文可帮助设备工程师掌握同类设备的结构原理和故障检修方法，保障医院诊疗工作的连续性和安全性。

超高清手术显微镜在现代外科手术中发挥着重要作用，相比传统显微镜，超高清手术显微镜凭借高分辨率成像技术，为医生提供更加清晰、细腻的手术视野，有助于精确识别组织结构，提高手术安全性与成功率。本文重点探讨超高清手术显微镜的技术发展，包括光学系统、光源系统、可视化系统及多模态成像等核心技术，分析其在各类外科手术中的应用，并探讨智能辅助技术（如增强现实、人工智能）的融合趋势。同时，本文还总结了当前技术面临的挑战，如设备体积庞大、光照控制问题及数据传输限制，旨在为相关研究人员和临床医生提供参考，推动超高清手术显微镜在医学领域的应用创新。

脑深部电刺激（Deep Brain Stimulation，DBS）通过靶向调控神经环路，可为帕金森病、肌张力障碍及癫痫等难治性疾病提供重要治疗方案，助力改善患者的生活质量。随着脑科学研究的深入与工程技术的创新，DBS的临床适应证持续拓展，技术架构也不断迭代升级。本文系统梳理了DBS从早期技术雏形，到当前方向性电极、自适应闭环刺激等智能技术的发展历程；重点分析了欧盟、美国、中国等主要地区的监管框架、临床指南，以及中美两国在相关产品审评要求上的差异；对比分析了国产与进口DBS产品的技术特性与临床应用情况。同时，围绕该领域面临的监管挑战，提出完善符合我国实际的科学监管与政策路径，为我国DBS领域的规范化、国际化发展提供理论参考与实践策略。

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。

目的 解决儿科急诊分诊中病情动态性强、症状隐匿性高、资源高并发导致的重症漏判率高、资源配置失衡及临床信任度低等核心问题。方法 研究利用双演员模块改进近端策略优化算法，通过动态调整分诊策略提升时序数据处理能力，并结合非支配排序遗传算法构建一种高效精准的智能化分诊分级模型。结果 研究结果显示，当环境交互次数为 50 次时，引入双演员模块的近端策略优化改进算法在 DMControl 数据集与 Atari 2600 数据集的平均回报率分别为 82.6% 与 88.5%。此外，研究提出的儿科急诊智能化分诊分级模型的漏诊率与过度分诊率最低分别为 2.8% 和 1.5%；该分诊模型在加噪后精准度 - 召回率曲线下面积仅减少 0.041。结论 该模型通过双算法协同，显著提升了儿科急诊分诊的效率与准确度，可有效解决重症漏判与资源错配问题，为智能化急诊系统提供了可落地的解决方案。

目的 设计一种口咽通气道引导及利用磁定位导航技术，旨在减少对软组织损伤的前提下，准确快速完成气管插管操作。方法 本磁定位导航气管插管系统由柔性口咽通气道、柔性磁定位装置、柔性磁引导条和导航磁体组成。首先将柔软材质口咽通气道置入口腔中，调整位置，充分暴露会厌及声门；柔性磁性引导条沿着柔软材质口咽通气道插入，使得引导条在盲插过程中从门齿到声门口不会发生弯折改变方向；磁定位模块在体外可对柔性磁引导条的尖端位置跟踪监测，当磁性引导条到达声门口区域时，通过外部导航磁体的磁力对磁性引导条尖端磁体进行吸引导航使其发生定向弯曲进入气管，随后顺着磁引导条插入气管插管，撤出磁性引导条，柔软材质口咽通气道可以留在口腔作为牙垫和固定导管使用。通过实验模拟平台，选取 50 名无医学背景人员开展气管盲插插管实验，每人操作 10 次，记录并统计学习时长、插管一次成功率及插管耗时，以此评估该系统在气管插管操作中的应用优势。结果 在口咽通气道引导联合磁定位导航系统辅助下，于模拟人实施盲插气管插管，一次插管平均成功率达94%；其中，86%的操作者插管成功率≥90%，98%的操作者插管成功率≥80%，整体表现稳定可靠。插管时间方面，所有操作者均可在37 s内完成插管。在总计470次成功插管中，30 s内完成占比89.1%，25 s内完成占比51.4%。结果 基于口咽通气道引导及磁定位导航技术在气管插管中显示出优势，有望有效提高困难气道气管插管一次成功率，缩短操作时间，且对操作者依赖性低，具有良好的普适性和应用前景，可为气管插管智能医疗机器人的研制提供有益启示，值得进一步研究和临床推广应用。

膝关节骨性关节炎（Knee Osteoarthritis，KOA）是一种不可逆的退行性变，早期主要累及软骨部分，软骨的病理改变远早于其形态学改变，常规磁共振成像对其作用有限。磁共振（Magnetic Resonance，MR）定量分析能够依据软骨不同成分的变化对关节软骨早期损伤进行定量分析。本文系统梳理了多种MR定量成像方法在KOA早期诊断中的应用现状，分析了不同MR定量方法在敏感度、特异性、成像时间、硬件要求等方面的优势与局限性，指出应在缩短数据采集时间，提高图像质量，降低射频能量积累等方面做出提升，并展望了该领域与人工智能相结合发展方向，以期为KOA早期干预及疗效监测提供参考与借鉴。

目的 探讨医用手术机器人急停后末端位移需要控制的风险及成因,设计测试方法,进行实际测试,基于结果分析急停后末端位移的影响因素,明确该指标的测量条件。方法 引出机械臂急停信号,在按下急停的同时通过非接触空间测量装置连续快速采集机械臂末端参考点的空间坐标。分析机械臂在不同的急停控制模式下,静止或以不同速度沿不同向量方向移动时,对急停后末端位移的影响,并使用单因素方差分析将这些参数对测试结果的影响进行对比分析。结果 通过本文设计的实验发现,机械臂的急停初末位移与急停最大位移存在显著差异,在不同向量方向上差异可达0.49~1.61 mm,在不同速度下可差0.18~0.57 mm。某些型号的机械臂,急停控制模式差异可带来10 mm以上的位移差。同时,急停时的位姿对机械臂的急停后末端位移也有一定程度的影响。结论 本文设计了一种科学有效的测试方法,可以实现医用手术机器人急停后末端最大位移和初末位移的测试。在进行测试时,应充分考虑运行速度、急停控制方法和急停时的位姿对结果的影响。

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。

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。