目的提出一種可實現精準定位和連續遞進的機器人輔助支氣管鏡介入路徑規劃方法。方法在MuJoCo動力學仿真環境下，搭建可準確表現機器人運動過程的仿真模型和模擬支氣管模型。基于Informed RRT*算法，利用已知空間信息改進路徑規劃方法并實驗仿真機器人的運動特性，驗證機器人算法到達目標位置的能力。結果在動力學仿真環境中機器人能夠按要求運動，并能夠在較短的時間內探索到規劃任務的目標點，位置精度比現有電磁導航等方法提升50%以上。結論所建立的仿真模型能夠還原機器人的運動情況，機器人具備在支氣管環境中運動的能力。所提出的方法能夠精確控制仿真機器人進入更外周的氣道位置，比傳統的人工介入手術具有精度上優勢的同時擁有較快的速度，可用于機器人輔助支氣管鏡的人機協同控制任務。
目的探討淋巴結大小對結直腸癌患者分期的影響以及與預后的關系。方法回顧性收集新都區人民醫院2017–2021年期間擇期手術的結直腸癌患者，采集可見和可觸及的淋巴結并進行常規組織學檢查，分析淋巴結大小對術后病理分期的影響以及與預后的關系。結果本研究最終納入了300例結直腸癌患者，共清掃出淋巴結4 442枚，有4 086枚完成了淋巴結大小測量，其中發現陽性淋巴結198枚（共108例患者）。在直徑 <3 mm的微小淋巴結1 360枚中檢出32枚（共24例患者）陽性淋巴結，在該24例患者中僅有4例患者在檢測大淋巴結（直徑 ≥3 mm）時結果為陰性而在檢測微小淋巴結（直徑 <3 mm）時卻發現淋巴結陽性而改變了N分期。logistic回歸分析結果顯示，淋巴結直徑 <3 mm患者的淋巴結陽性概率較低（以淋巴結直徑為 3～6 mm患者作對照，OR=0.49，P=0.015）。本研究排除了4例因多源發行結腸次全切除而存在不同部位淋巴結混雜因素和4例患者淋巴結明顯異常患者后納入了292例分析，在292例整體患者以及其中106例淋巴結陽性患者中均未發現淋巴結大小與檢出淋巴結數目有相關性（r=0.148、P=0.075；r=–0.032、P=0.821），也未發現檢出淋巴結數目 ≥12枚和 <12枚患者的淋巴結大小間的差異有統計學意義（P>0.05）；但是在186例淋巴結陰性患者中發現淋巴結大小與檢出淋巴結數目呈正相關關系（r=0.317，P=0.002），且檢出淋巴結數目 ≥12枚者的淋巴結直徑明顯大于 <12枚患者（P=0.002）。本研究中無論是在淋巴結陽性還是陰性患者中，不同淋巴結大小分組患者（<3 mm、3～6 mm及 >6 mm）間的無病生存和總生存情況總體比較差異均無統計學意義（P>0.05）。結論從本研究分析結果看，淋巴結大小對淋巴結分期影響不大，并且在進行生存分析時發現無論是在淋巴結陽性或陰性患者中均未發現淋巴結大小與無病生存和總生存有關。
目的采用人工智能技術對臨床數據進行結構化和標準化，構建基于人工智能的肺癌數據庫，支持肺癌診治中的大數據深度挖掘，為多樣化的真實世界研究提供高質量的數據支持。方法 依托北京協和醫院胸外科豐富的臨床數據資源，本研究利用機器學習技術，特別是自然語言處理技術，對電子病歷、檢查報告、病理報告等非結構化數據進行自動化處理，轉化為結構化信息。同時，采用數據治理和自動化清洗技術，確保數據的完整性和一致性。結果 截至2024年9月，數據庫共收錄了18 811例患者的數據，涵蓋住院和門診病歷、檢驗檢查報告、病理報告、醫囑信息以及隨訪信息，形成了結構完整、變量豐富的多維數據系統。數據庫的實時查詢和多層次篩選功能使研究人員能夠快速獲取符合特定條件的研究數據，大幅提升了數據處理效率和研究進程。在非小細胞肺癌預后探究的真實世界應用舉例中，通過數據庫實現了對預后影響因素的快速分析。研究表明，腫瘤分期、合并癥情況等因素顯著影響患者生存率。這一應用實例展示了數據庫臨床大數據挖掘應用中的價值。結論 基于人工智能的肺癌數據庫顯著提升了數據管理和分析的整體效率，為臨床大規模研究、回顧性分析以及疾病管理提供了堅實的數據支持。隨著大語言模型和多模態方法進一步應用于臨床，該數據庫的精確性和分析深度將持續增強，為肺癌大數據挖掘及真實世界研究提供更強有力的支撐。
目的 了解甘肅省不同級別醫院哮喘患者的控制現狀和對疾病的認知程度, 為本地區的哮喘防治工作提供參考。方法 選擇甘肅省三甲醫院、三乙醫院和二甲醫院, 以面對面問卷形式對醫院門診或住院的哮喘患者進行調查。結果 完成調查的患者共542 例。①哮喘控制情況: 按照哮喘控制測試( ACT) , 完全控制、良好控制和未控制者分別為3. 5%、16. 9% 和79. 5%。三個不同級別醫院哮喘患者完全控制率均較低, 無明顯差異; 三甲醫院和三乙醫院良好控制比例明顯高于二甲醫院( P lt;0. 05) 。41. 1% 的患者在過去1 年因疾病加重而住院。二甲醫院住院者明顯多于三甲醫院和三乙醫院( P 均lt;0. 01) , 三乙醫院多于三甲醫院( P lt;0. 05) 。46. 9% 的患者看過急診, 二甲醫院看急診者明顯多于三甲醫院和三乙醫院( P 均lt;0. 01) 。②哮喘管理情況: 在過去1 年中進行肺功能隨訪者23. 6%, 三甲醫院隨訪者明顯多于三乙醫院和二甲醫院( P 均lt;0. 01) 。只有2. 8% 的三甲醫院患者每日規律使用峰流速儀。專科醫生為患者制定長期治療計劃者19. 7% , 其中三甲醫院和三乙醫院高于二甲醫院( P 均lt;0. 05) 。③藥物治療情況: 30. 6% 的患者規律使用吸入皮質激素( ICS) 或ICS 聯合長效β2 受體激動劑( ICS/LABA) 治療, 其中三甲醫院與三乙醫院差異無統計學意義, 但均高于二甲醫院( P 均lt;0. 05) 。27. 7% 的患者規律使用茶堿治療, 三級醫院之間無明顯差異; 30. 3% 的患者未規律使用藥物, 主要為二甲醫院和三乙醫院患者( 分別為54. 1% 和32. 9% ) 。11. 4% 的患者使用抗生素、中藥等非常規藥物治療, 主要為二甲醫院和三乙醫院患者( 分別為50% 和30. 6%) 。④疾病的認知程度: 26. 2% 的患者理解哮喘是炎癥性疾病;51. 3% 的患者認為ICS 或ICS/LABA 應作為哮喘長期治療藥物, 三甲醫院的回答情況優于三乙醫院和二甲醫院( P 均lt;0. 05) ; 1 年內參加過哮喘講座的患者為13. 1% ～14. 7% , 三甲醫院略優于三乙醫院和二甲醫院, 但差異無統計學意義( P gt;0. 05) 。結論 甘肅省特別是地縣鄉哮喘患者對疾病的認知程度偏低, 病情控制不佳, 管理及治療欠規范, 是當前甘肅哮喘控制存在的主要問題。
胸腺神經內分泌腫瘤是一種罕見疾病，具有生物學侵襲性，預后較差；其臨床表現不典型，部分腫瘤可異位分泌促腎上腺皮質激素，引起內分泌癥狀。由于發病率低、異質性強，臨床診療難度大，新型治療方案難以突破。早期完整手術切除是有效治療手段。對于晚期腫瘤，期待新藥物的臨床試驗，提高患者生存預后。
目的系統評價機器人支氣管鏡（MonarchTM和IonTM 系統）在肺結節診斷方面的臨床研究以評估其總體有效性與安全性。方法計算機檢索PubMed、EMbase、Web of Science和Cochrane Central Register of Controlled Trials數據庫涉及機器人支氣管鏡肺結節活檢的文獻。檢索時限為2018年1月—2022年2月14日。通過Newcastle-Ottawa量表評估納入研究質量。利用RevMan 5.4軟件進行Meta分析。結果最終納入19項隊列研究，共1 542例患者、1 697個肺結節；其中13項研究使用IonTM系統，6項研究使用MonarchTM系統。兩種系統總體診斷率為84.96%［95%CI（62.00%，95.00%）］，惡性敏感性為81.79%［95%CI（43.00%，96.00%）］，目標肺結節的平均最大徑為16.22 mm［95%CI（10.98，21.47）］，平均操作時間61.86 min［95%CI（46.18，77.54）］，并發癥發生率為4.76%［95%CI（2.00%，15.00%）］。兩種系統間各結局指標差異無統計學意義。結論機器人支氣管鏡在肺結節診斷方面具有有效性及安全性，應用前景廣闊。
目的分析重癥肌無力外科治療領域的研究熱點和最新進展。方法檢索Web of Science數據庫，納入重癥肌無力外科治療領域被引頻次最高的前100篇文獻，并進行文獻計量學分析。結果被引頻次最高的100篇文獻的發表年份為1939—2021年，單篇被引頻次為55～850次。納入的文獻大多為論著類文獻（75/100），主要是回顧性研究（64/75）。美國是發表文獻及被引頻次最多的國家，Annals of Thoracic Surgery是發表文獻最多的期刊（20篇）。通過VOSviewer軟件分析，高密度關鍵詞主要為thymectomy、maximal thymectomy、extended thymectomy、transcervical thymectomy、thymoma及autoantibodies。結論手術切除范圍、手術入路以及發病機制是目前重癥肌無力外科治療領域的熱點。希望本文能夠為今后該領域研究的開展提供參考。
目的探討人工智能（artificial intelligence，AI）在胸外科住院醫師規范化培訓中的應用，特別是通過AI輔助肺結節識別和肺段解剖教學，提升醫師的臨床技能和解剖理解。方法本研究選取2023年9月—2024年9月在北京協和醫院進行胸外科規范化培訓的住院醫師，采用隨機數字表法將其隨機分為試驗組和對照組。試驗組使用AI輔助的三維重建技術進行肺結節識別，而對照組僅使用常規胸部CT圖像。在進行基礎教學和自主練習后，評估兩組對相同患者CT圖像的肺結節識別能力，最后通過問卷調查收集反饋。結果本研究共納入72名住院醫師，其中男30人（41.7%）、女42人（58.3%），平均年齡為（24.0±3.0）歲。試驗組在肺結節的總體診斷準確性（91.90% vs. 73.30%）和肺段標識（100% vs. 83.70%）方面均顯著優于對照組，且閱片時間顯著縮短［（118.5±10.5）s vs.（332.1±20.2）s，P<0.01］。問卷結果顯示，約94%的住院醫師對AI技術持積極態度，認為其能夠顯著提高診斷的準確性。結論AI輔助教學顯著提升了胸外科住院醫師的閱片能力和臨床思維，為規范化培訓改革提供了新的方向。
為了探究竇管交界直徑呈現不同錐度角對于人工生物瓣膜性能的影響，對竇管交界不同錐度角的主動脈根部模型進行脈動流實驗研究。通過三維打印方法制作竇管交界錐度角分別為 0 度、1 度、3 度和 5 度的 4 組主動脈根部模型。將人工生物瓣膜裝配在主動脈根部模型上，在脈動循環模擬系統中進行不同心搏出量條件下的脈動流實驗測試。心率設定為 70 次/分，脈動流流動速率分別為 2～7 L/min。在每個脈動流流動速率條件下測試 10 個心動周期并將結果取平均值。實驗結果顯示，主動脈根部竇管交界不同錐度的模型，跨瓣壓差符合國內標準，均在 10 mm Hg 之內；竇管交界錐度對于返流百分比存在影響，較小的竇管交界錐度有利于降低返流百分比；在心搏出量較小的情況下，較小的竇管交界錐度有利于增大有效開口面積，而在心搏出量較大的情況下，較大的竇管交界錐度有利于增大有效開口面積。實驗結果表明，在臨床手術過程中，對于心搏出量較低的情況，建議多考慮較小的竇管交界錐度；而對于心搏出量較高的情況，建議多考慮較大的竇管交界錐度。