精准医学概念范文

导语：如何才能写好一篇精准医学概念，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

曹雪涛院士为大会致词并宣布大会开幕。曹院士提出我国精准医学发展要有序推进也要重点突出，在癌症领域以外，我们需要拟定中国医学技术的发展方向。

第一位演讲嘉宾是中国科学院院士陈润生，他以《精准医疗时代的大数据整合》为题为本次会议报告开篇。他认为，精准医学在我国正处于一个非常火热的状态，是下一个医疗发展时代的开始。接着有中国工程院院士程京、张泽民教授、高远教授、赵屹教授等多位专家讲演，共同探讨“精准医学”在我国的发展现状和前途。

解读 鲁湾

“精准医疗”近几年来在国内外开始兴起，各省医疗学术单位纷纷召开各种“精准医疗”研讨会。如在郑州召开的“精准医疗在临床中的应用高峰论坛”，由福建医科大学附属第二医院主办的“精准医疗的基础与应用国际研讨会”等。去年国家科技部召开了我国首次精准医学战略专家会议。“精准医疗”已经纳入国家十三五重大科技专项。2015年“中国个性化用药――精准医学科学产业联盟”在上海成立。目前，清华大学正在依托清华长庚医院筹建清华大学精准医学研究院，建成一个面向校内外的开放式共享的科研平台。国家科技部规划在2030年前向精准医学领域投入600亿元。今年国家科技管理信息系统公共服务平台《关于对国家重点研发计划“精准医学研究”2016年度项目安排进行公示的通知》，将61个精准医学方面的重点项目信息进行公示，这是我国确立精准医疗计划后，在精准医学科研领域项目落地的起步。

我国早在2006年就首先提出“精准外科”的医学概念，开始关注“精准医疗”。2011年美国医学界首次明确提出“精准医学”概念，2015年提出精准医学计划。

中医曾提出过个性化治疗思想，现在由于基因组测序技术的快速进步以及生物信息和大数据科学的交叉应用，个性化治疗获得了科学基础，发展出一种新型医学概念和医疗模式。因此，“精准医疗”比传统医疗有了长足的进步。通过现代科学技术手段和我国传统医学的结合，可以大大减少临床实践的不确切性，将医学损伤控制到最低，克服大水漫灌的医疗模式。“精准医疗”关键在“精准”二字，它是把“病”的深度特征和“药”的精确性紧密结合起来，从而形成一种高水平的医疗技术，由漫灌变成滴灌。

篇2

首先是美国总统奥巴马在2015年初提出了精准医疗计划，随后的3月中国科技部举办首届“国家精准医疗战略专家会议”，启动中国版“精准医疗计划”，该计划有望被纳入十三五重大科技专项。

中美两国都看好精准医疗，未来的竞争与博弈势难避免，谁能赢得在精准医疗领域的竞争，谁就能引领全球医疗新革命。目前来看，美国比中国起步早，发展快，但中国也有自己的优势，比如制度、人口基数等。如果中国能发挥自身优势，扬长补短，将获得在医疗领域实现“弯道超车”的机会。

精准医疗怎样看病？

精准医学的概念，常常被用来与传统的经验医学和循证医学概念相比较。经验医学强调对疾病基础知识的理解、非试验性的临床经验，循证医学则强调依据现有的最佳临床试验证据制定治疗方案。与之相对应的是，精准医学注重根据每个患者的个体特征，依据患者的基因和蛋白信息，“量体裁衣”地指导诊断和制定治疗方案。

对肿瘤这种基因组疾病来说，“个体特征”主要指的是患者的基因组变异情况，结合以病理、影像和临床等指征，使用这套综合信息指导患者的个体化治疗。

精准医学是一项系统工程，它包括了4个层面的内容：如何发现功能性的遗传信息异常;如何发现针对这些异常的精准靶向药物;如何通过临床试验确定这些药物的疗效和如何在临床实践中使用。这4个方面构成了精准医学的整体，缺一不可。

在应用层面，医药领域一直提倡的“以患者为中心”的理念在精准医疗中也得到了真正的体现。从医学的本质来看，最优的方式是需要考虑个体化差异，为每个患者都区别使用正确的治疗手段。然而，由于成本和资源所限，长久以来，医疗只能针对一类相似的人群展开治疗，而精准医疗则不同，由于基因检测成本的大幅下降，从基因水平上可以判别受检者的不同变异，从而采取针对性的治疗手段，真正体现以患者为中心的治疗理念。

在美国，精准医疗技术已经取得了长足的进步，并显示出过人的临床疗效优势。例如现已得到广泛应用的各种靶向药物，针对性的应用在携带有对应基因变异的目标人群中，能延长生存期数倍，并显著提高生活质量。以肺癌为例，自从2004年由阿斯利康公司研发了第一代靶向EGFR的TKI抑制剂后，针对EGFR基因突变的晚期肺癌患者，其生存时间已经由平均不到10个月，延长到近40个月，接近5年的慢病管理期了。最近研发成功并获得FDA批准的第三代TKIAZD9291又进一步使得耐药的EGFR基因突变携带患者生命得到延长。

相比较而言，中国的精准医学起步较晚，在基础领域仍主要依赖国外技术，但由于拥有巨大的肿瘤疾病和样本资源，在应用领域中有可能实现弯道超车。

美国人怎么干？

在精准医学的发展中，美国政府成功地使用了非常清晰的支持研究、开放政策、吸引人才、引导应用的4种策略。早在2006年，美国就以政府的名义支持启动改了TCGA，即“癌症基因组图集”计划。这一计划耗资数亿美元，分析了超过3万个癌症基因组，鉴定了与癌症相关的上千万个突变形式。这一计划动用了联邦政府的资金支持，是一种美国形式的“举国体制”的表现。 虽然美国在精准医疗方面暂时领先中国，但只要中国能利用好自身优势，扬长补短，赶超美国并非没有可能。

在2011年，美国政府又发表了《向精准医学迈进》的报告，提出对疾病重新分类，并对每一细分类别对症用药。这一分类方法跳出了传统的使用疾病原发灶位置（如肺癌、胃癌）和细胞学特征（如小细胞癌、腺癌）的分类手段，提出创建生物医学知识网络，为疾病做新的分类分型。

回顾美国精准医疗的起步和发展，很关键的一点还有美国对精准医疗的产业发展采取了鼓励发展的策略。美国FDA（食品药品监督管理局）一向有积极鼓励业内创新的传统。在每年的ASCO（美国临床肿瘤学会年会）上，都有FDA官员参与，与临床专家、制药公司、检测服务商一起讨论精准医学的应用，并明确告诉各参与者，FDA鼓励大家尝试新技术，去改革和优化医疗现状。监管部门的积极参与引导，极大鼓励了产业界对精准医学领域加大投入的热情。

中国有哪些优势和瓶颈？

与美国相比，中国发展精准医疗也具有一些先天的优势，主要来自三个方面。

第一，政策执行优势。特别一些重大项目在发展初期，需要耗费较多资源，只有在发展一段时间后，才能取得阶段性成果，显示出普通大众能感受到的获益。中国具有集中力量办大事的优势，高速铁路是如此，发展水电核电是如此，精准医疗同样也是如此。

第二，医疗资源集中优势。美国的医疗资源分散，数千家医疗机构之间信息共享很难建立和普及，中国的医疗资源相对集中，特别在癌症领域，全国最顶尖的300家医院集中了几乎70%的癌症患者。这在医疗资源的分配上本来是极大的挑战，然而在精准医疗的数据共享方面，反而是中国的优势。中国可以以相对较少的资源投入，迅速建立起医院之间的数据共享网络，收集、存储、分享、分析肿瘤精准治疗大数据。

第三，临床资源丰富优势。中国人口多，在癌症发病率步步攀升的大环境下，发病人数也逐年增多，这对于癌症防控的卫生形势提出了巨大挑战。然而，辩证地来看，这也给中国的精准医学提供了优质的临床资源。很多在国外发病人数少、收集不到足够的基因突变信息和用药信息的癌种和变异形式，在中国都能找到足够的病例，建立数据库，指导中国甚至全球的癌症治疗的临床实践。

中国精准医疗发展迅速，有望在未来1～2年之内跨越美国在过去5年所走过的发展历程，但中国也面临两个方面的瓶颈。

一方面，技术和与临床结合的力度偏弱。精准治疗的技术基础主要分为基因检测、数据分析和临床注释这三个环节。基因检测已经是较为成熟的技术。测序能力和技术的发展已经可以基本满足产业发展的需要。然而在数据分析和临床注释方面，产业发展有明显掣肘。

篇3

美国国家科学院于2011年的“Towardprecisionmedicine:buildingaknowledgenetworkforbiomedicalresearchandanewtaxonomyofdisease”报告中提出“精准医学”这一新型医疗模式。2015年美国总统奥巴马正式提出“精准医疗计划”（PrecisionMedicineInitiative）得到全球关注，我国也将精准医疗计划列为国家2017年重点研发专项之一开展实施。精准医学是指以个人经验及循证证据为前提，超越既往医学模式，以患者为中心，以分子生物学特征和理化指标为基础，运用基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、肠道菌群及分子影像技术、计算生物学等多学科交叉技术，结合社会环境及生活方式，精确寻找患者致病潜在因素及治疗靶点，对疾病不同状态和病程进行精确分类并“靶向处理”，为每个人提供标准化、个性化的精确防治方案[1]，形成“院前精准预防、院内精准诊治、院后精准康复管理”为一体的新型医疗模式[2]；精准医学是人类医学的发展趋势和必然方向。

2精准医学与中医药的相关性探讨

精准医学的精髓与中医学实质高度契合。中医学认为人体具有个体差异性及群体趋同性，先天遗传背景决定相对稳定的体质基础，后天生活起居方式、心理、环境、社会等因素决定体质的动态可变性，强调个体体质与疾病本身的病理演变规律共同决定疾病的转归及预后[3]，如同精准医学理念中“基因、环境、生活方式”三大关键因素；精准医学提出对疾病不同阶段进行精确分期，近似于中医学强调“辨证”；个体化精准治疗与“同病异治”“以人为本”理念不谋而合；“未病先防”即是精准预防早期干预的高度概括。

3中医药防治糖尿病及其并发症的精准医疗策略

奥巴马在报告中仅以癌症及糖尿病作为多基因疾病典型代表讨论精准医疗计划，而糖尿病作为慢性代谢性疾病，其防治策略不同于癌症。中医学“治未病”思想包括未病先防、既病防变、病愈防复，这一理念贯穿糖尿病前期—糖尿病期—并发症期防治全程。基于“治未病”“辨证论治”思想及“精准医学”理念，我们提出中医药精准健康管理方案，即涵盖精准预防、精准诊治、精准康复、精准健康教育四个层次的精准干预策略，使患者最大程度获益。

3.1精准预防

通过运用体质量表、检测基因谱及体质代谢标志物等方式进行糖尿病风险预判，确定糖尿病易罹患人群及糖尿病前期患者，并进行体质调理、膳食管理、情志调摄等个体化调养，从而实现糖尿病精准预防。精准“治未病”重在“治将病”，确定高危风险人群并实现靶向预防即为“将病先防”。该阶段目标人群为罹患糖尿病高风险健康人群和存在空腹血糖受损、糖耐量减低的糖尿病前期患者，因该阶段具有可逆转性，有望减少糖尿病患病率，故此期的健康管理最有价值。国家973计划“基于因人制宜思想的中医体质理论基础研究”指出人可分为九种体质，而后续研究发现痰湿体质与糖尿病等代谢性疾病的发生密切相关，此结论得到流行病学和分子生物学的支撑。痰湿体质人群存在胰岛素抵抗、脂肪酸延伸信号通路激活状态[3-4]，其血糖及胰岛素水平普遍高于非痰湿体质人群[5]。而王琦[3]发现运用化痰祛湿方提前干预痰湿体质人群可有效改善胰岛素敏感性指标；说明根据体质“因人制宜”是有效的中医精准预防手段，通过体质辨识结合现代医学微观指标可发现体内散在隐潜的改变，从而反映个体亚健康态的具体类型而进行精准干预[6]。于是我们提出中医药早期精准预防糖尿病的方案，即通过“中医9种基本体质分类量表”、检测基因谱、体质特征性基因与代谢标志物等方法进行糖尿病风险预判，确定糖尿病易罹患人群及糖尿病前期患者，在整合患者个人信息数据基础上调理体质，并结合膳食调理、运动干预、情志调摄、改善起居方式、健康宣教、心理学方式干预、音乐治疗、管理血脂及BMI等个体化前瞻性调控手段，必要时精准辨证遣方用药，以降低糖尿病患病风险或逆转糖尿病前期。值得注意的是，此阶段非药物疗法，因其简便易行、价廉、安全而更能执行推广，其中食疗药膳、太极拳运动及以“宫调”为主的糖尿病“角、徵、宫、商、羽”五音疗法[7]都是临床发现能有效干预糖尿病前期的中医非药物疗法，值得在院内院外广泛推广。

3.2精准诊治

3.2.1“宏观+微观”辨证

通过中医“宏观+微观”辨证进行精准诊断是精准治疗糖尿病第一步。“精准医疗”核心在于“精准”，首先需精准诊断，包括精准亚分类及精准辨证分型，根据致病因素、发病机制的异同将患者分为亚群，从分子水平定位疾病病因及病理演变规律。糖尿病确诊依靠血糖等实验室检查结果而非临床表现，部分患者无典型异常症状，仅有血糖升高，这给传统宏观辨证带来“无证可辨”的难题。而近年来不少学者从糖脂代谢、血液流变学、炎症介质等方面对糖尿病中医证候与微观指标的相关性进行大量探索，如全血黏度比及红细胞电泳速度等改变可作为血瘀证微观指标；气阴两虚夹瘀患者尿液中的糖类和氨基酸类物质指标高于气阴两虚夹湿患者[8]；气滞血瘀患者血浆GMP-140和D-D值较气阴两虚患者明显升高[9]。基于糖尿病临床表现和进展的异质性，免疫指标、代谢标志物与基因检测可共同作为证候分型的微观生物标志物，待进一步量化细分后可辅助全面实现中医药精准辨证，从而精准立法遣方并参照进行疗效评估。

3.2.2靶向治疗

在精准辨证基础上遣方用药并针对理化指标、发病机制等靶向目标进行靶向治疗是中医药精准治疗糖尿病的有效方案。糖尿病的治疗着眼于改善高糖状态，减少血糖波动，阻断代谢记忆，延缓、阻止并发症发生发展。中药复方随症加减的灵活性使其能有效改善糖尿病患者口渴、多饮、口苦、疲乏无力、多尿、便秘或便溏等症状，而经过现代药理学、药物基因组学等学科发展，中药单体及复方研究愈发透彻，靶药针对靶向目标的特异性治疗成为有效方案。①精准改善理化指标：临证可对应血糖、糖化血红蛋白、血脂、血液流变学等指标的异常精准使用“靶向中药”[10-13]，如黄芪降低空腹血糖，山茱萸降低餐后血糖，山药降糖并升高高密度脂蛋白水平调节糖脂代谢，丹参降低全血黏度、血浆黏度及红细胞聚集指数等。②减少血糖波动：血糖波动对机体损伤较持续高糖更严重，且血糖控制后损伤持续存在，故国际上提倡“精细降糖，平稳达标”的降糖理念。西药降糖快速有效，但患者胰岛功能受损、依从性差、双胍类与磺脲类药物继发失效等因素导致调节波动性高血糖难度颇大。而多项研究证实中医药擅于恢复稳态的特点使得减少血糖波动成为其优势所在，如黄芪多糖可降血糖，也可通过激活下丘脑糖敏感神经的活性达到双向调节血糖[14-15]；清热理气化浊方药在降糖基础上可稳定湿热中阻型患者的血糖波动[16]。③精准针对发病机制：研究发现[17]黄连素可通过激活蛋白激酶C来激活胰岛素受体基因启动子从而增加胰岛素受体敏感性；参芪复方[18-19]能促进GLP-1分泌从而刺激β细胞再生，保护胰岛细胞，并通过调节Hspa5、Caspl2、Bcl2、XIAP表达改善内质网应激恢复内质网稳态，从而减轻胰岛素抵抗，延缓动脉粥样硬化进展。

3.2.3养阴益气活血序贯疗法

根据患者症状体征及理化指标进行“虚”“损”“衰”精准亚分类，运用养阴益气活血序贯疗法精准防治糖尿病并发症。高血糖只是机体功能失常的表象之一，即使该因素通过西药强力去除，由高糖诱发的各种不良刺激仍形成代谢记忆隐匿而持续地对机体造成损伤，最终导致并发症发生。严格控制血糖不能降低大血管并发症发病率，难以有效阻止大血管损伤[20]。《医学心悟》曰：“见微知著，弥患于未萌，是为上工。”我们认为，糖尿病以气阴两虚为基础病机，而高糖诱发的代谢记忆近似于体内伏匿的痰浊瘀血[21]，养阴益气活血法有扶助正气、搜剔伏邪之功，可有效改善糖尿病患者血栓前状态、血液流变学指标、氧化应激水平，从而延缓糖尿病大血管病变的发生。在精准医学指导下我们提出参芪序贯疗法防治糖尿病并发症，根据患者临床表现及血脂、血流变等理化指标进行“无症状期—正虚邪伏”“指标异常期—邪长正损”“症状明显期—伏邪发病”精准亚诊断，以人参、黄芪、山药、山茱萸、生地等养阴益气之品为基础，根据“虚—损—衰”不同病理阶段靶向调整丹参、大黄、桃仁、红花、茯苓、石菖蒲等活血化浊之品，从而在微循环障碍及大血管损伤未形成前有效阻止代谢记忆对机体的持续损伤，为早期防控糖尿病并发症提供了有效途径。

3.3精准康复及健康教育

从“线上线下”多途径建立以患者为中心的“医院—社区—家庭”立体化管理模式，从而实现糖尿病精准健康管理。糖尿病治疗重难点在于维持治疗效果，即如何防止症状反复、控制血糖波动、防止并发症发生发展，故“病愈防复”理念需贯穿糖尿病治疗始终。糖尿病患者的综合系统管理是糖尿病治疗的核心，因此，我们提出设置以患者为中心的糖尿病精准管理方案，结合中医药“天人合一”“三因制宜”理念在生活干预中的优势，综合患者职业、生活方式、家庭成员组成等个人数据在膳食、运动、情志、起居方式等方面进行精准康复与健康宣教，并可通过搭建“糖尿病云端健康管理系统”使医护人员借助移动互联平台即时监管患者代谢数据信息、药物、生活方式等，从而开展“线上线下、院内院外”个体化健康管理。由中国医师学会牵头建设的中国标准化代谢性疾病管理中心已在全国百余家三甲医院落成，精准健康管理将会成为引领未来糖尿病防治的新方向，在此基础上，应充分发挥社区医院便捷、贴近人群等优势，建立“医院—社区—家庭”立体化管理方案，从而实现将糖尿病现有的“以患者自我管理为主”模式转变为“以患者为中心、多方参与”社会综合防治模式，正如《素问异法方宜论》所言：“圣人杂合以治，各得其所宜”，多方法并用综合治疗将会最大限度优化患者临床结局。

篇4

它通过个性化的诊断技术预测个人未来疾病风险，从而更好地预防疾病；一旦患上某种疾病，它还可以进行早期诊断筛查，并采用精确的靶向药物对患者进行治疗，去除病灶。从诊断到治疗，病人将得到最合适的疗法与药物，实现剂量最优、副作用最小以及诊疗时间最精准。这些都将大大节约诊疗服用，提高医疗效率。

精准医疗，乘风而来

与精准医疗相似的个性化医疗概念最早在20世纪70年代提出，但由于技术限制、成本过高等原因未能快速发展（商业化路径受限）。伴随着技术进步和医疗控费的压力，近年来精准医疗受到各国政府的普遍关注，正在经历前所未有的快速发展。

美国：2015年1月，奥巴马在国情咨文演讲中宣布精准医疗计划，并于当年10月将精准医疗作为美国在医疗领域未来的发展方向。

中国：2015年3月，中国科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，并决定在2030年前政府将在精准医疗领域投入600亿元。同年12月，卫计委透露，我国正在制定精准医疗的战略规划。

英国：“十万基因组计划”由英国首相于2012年12月提出，并于2014年春天正式启动，拟于2017年前完成10万人基因组测序工作。

其他：澳大利亚的“十万基因组计划”与韩国版的“万人基因组计划”也都于2015年年底推出。

精准不是单一维度的精准，而是多维度的、立体的、融合的精准

医疗服务

精准与个性化的体检服务，将对个人的疾病风险做出提前预警，并做出提前干预与预防。体检数据将不再是一纸报告，而成为连贯的动态健康监测与反馈。

对医疗大数据的积累和分析将有助于提高医疗服务效率，降低医疗服务成本。在临床试验中，医生可以对目标患者进行精准招募，精准宣讲；在诊疗过程中，医生可以根据患者的基因型选择疗效突出的药物，减少药物副作用。或根据患者的家族遗传史和基因谱，对病症进行及早干预和治疗。领先的医疗大数据服务公司将通过最优的数据结构和独有的数据挖掘技术形成竞争优势，赢得医生和患者的青睐。

在医保控费的大背景下，为患者提供更精准的诊断与治疗服务将是提高医保资金使用效率、降低医保费用的必然选择，而这无疑将依赖于精准医疗的发展。

医疗器械

利用最新的分子诊断技术，针对不同个体的基因突变设定个性化的诊疗方案，实现传统医疗无法企及的效果（如安吉丽娜朱莉对于乳腺癌、卵巢癌基因的检测）。精准医疗有助于疾病的精确诊断分型（如癌症的不同分型），从分子层面解释疾病，尤其是癌症的发病机理。

生物医药

利用单克隆抗体、干细胞治疗、CAR-T在内的免疫治疗技术对疾病（如癌症、自身免疫性疾病等）进行靶向性、个性化的治疗。基于患者基因大数据逆向指导药物的开发，降低新药研发风险。医药企业可以通过收集和积累医生对特殊小病种案例的研究，开发出高价值的孤儿药产品。

互联网医疗

通过互联网医疗重新分配医疗服务的价值链，精准的匹配医患之间的就医供需，提高诊疗效率，节省诊疗成本。打通医院间的数据孤岛，有效利用原本长期被割裂的存量市场中医疗大数据的巨大价值，辅助于药企的新药研发和个性化诊疗。

篇5

目前肝切除已成为绝大多数肝胆良恶性病变的首选治疗方式。在精准外科理念指导下,围肝门外科技术取得了长足发展,因此也对围肝门外科的术前评估和术中处理提出了更高的要求。本文就如何精准实施目标病灶的定位、定量和定构及术中处理评估作一述评,以实现精准肝切除中外科治疗的确定性、预见性和可控性。

关键词：

围肝门外科 术前评估 术中处理 肝切除术 述评

随着医学科技的蓬勃发展和外科学技术理念的深刻变革,肝切除业已成为绝大多数肝胆良恶性病变的首选治疗方式。当前在“精准外科理念”的指引下,肝胆外科已逐步实现从传统局部病灶切除的非解剖性肝切除到以精准肝叶、肝段乃至亚段切除为代表的解剖性肝切除的过渡。围术期彻底的病灶切除、最优的肝胆保护和严格的损伤控制成为了肝胆外科手术治疗的“航标”。这一理念的广泛应用和发展对围肝门外科领域产生了深远影响,同时也对围肝门外科的术前评估和术中处理技术提出了更高的要求。

1 围肝门技术概念

“围肝门外科”的概念由我国著名胆道外科学家黄志强院士于2002年在国内率先提出并应用于外科实践[1],其范围包括:背侧边界(底部)是尾状叶,腹侧边界(顶部)是肝方叶,下缘是胆囊管汇入胆总管处,上缘是肝门横沟的顶端,右侧边界是P点,即右前右后胆管的分界点,左侧边界是U点,即左内左外胆管分界点。在此基础上,基于大量围肝门外科实践经验,董家鸿院士提出了新的“围肝门区域”定义,即涵盖经过第一肝门的脉管及其周围组织结构,应包括肝十二指肠韧带、尾状叶、肝脏S4b 和S5、肝门板等。并且根据解剖标志点和手术极限点,拟定了围肝门区域的基本边界,远端设定于胰腺上缘(即门静脉和胆总管汇入胰腺实质的交界线),而近端边界设定为脉管可单独切除重建的肝侧极限点(即门静脉、肝动脉和肝管的3 级分支)[2]。围肝门外科的提出和发展有利于通过解剖学的桥梁,找出围肝门疾病的不同特征,归纳出共同的病理生理学特点,探寻共同的手术路径与方法,有利于从整体上认识该区域疾病在治疗上的复杂性、变化性与困难性。国内王坚教授在围肝门胆道肿瘤、肝内胆管结石、肝门胆管炎性狭窄与损伤性狭窄和先天性胆管扩张症的治疗经验,提出了“围肝门外科技术体系”的概念[3],即以董家鸿院士的“精准外科”理念为指导,以围肝门区域的解剖和组织胚胎起源为基石,以包括三维数字医学在内的精确的影像学评估为基础,以肝功能(含余肝体积)及全身状况评估为依据,以肝门充分显露为前提,通过由肝外向肝门和由肝内向肝门顺逆结合的肝门解剖路径,完全敞开肝门后,充分显露病灶与肝动脉和门静脉的关系,通过术中再评估病灶的位置及其与肝动脉、门静脉的关系,制定合理的个体化的手术路径与方案,达到最大限度病灶切除、减少术中出血、保存余肝体积与功能、提高胆肠吻合与血管吻合的质量、降低围手术期并发症的发生率和病死率,以及提高病人存活率和生活质量的目标[4]。

虽然围肝门外科的概念及技术体系是针对胆道疾病提出的,但对于在肝切除过程中涉及围肝门区域操作同样具有重要的指导意义,例如尾状叶肝癌切除术等。

2 围肝门技术中亟待解决的问题

围肝门区域脉管于狭小空间内呈密集型交织分布且解剖结构变异复杂多样,极易发生重要血管损伤出现难以控制的大出血或预留肝脏入肝血流的损伤。因此,如何以可视化、可量化和可控化技术为支撑顺利完成脉管优先、控制出血和把握极限点的外科治疗目标,成为围肝门外科目标新术式亟待解决的难题。中华医学会外科学分会胆道外科学组和中国医师协会外科医师分会胆道外科学组于2020年6月了《围肝门区域外科技术临床应用路径中国专家共识(2020 版)》,概括了围肝门区域外科技术在胆道外科的应用,并详细阐述了围肝门区域外科技术术前评估要点,其对于提高围肝门胆道疾病诊疗的有效性和安全性具有重要意义。

3 围肝门区域外科的术前评估要点

术前评估应包括全身状态评估、背景肝病评估和目标病灶评估三个方面。其中全身状态评估及背景肝病评估可参见《精准肝切除术专家共识(2017版)》[5],本文重点讨论目标病灶评估。拟行围肝门区域外科治疗的患者通常合并不同程度的基础肝脏疾病,因此如何精准实施目标病灶的定位、定量和定构评估是外肝门区域外科术前评估的主要内容,也是实现“病灶切除、损伤控制和肝胆保护”这一精准外科核心策略的重要保障。

3.1 定位评估

定位是基于彩色多普勒超声、CT、MRI等2D影像技术和三维数字影像重建技术对目标病灶的性质、位置与重要脉管的关系进行“可透视及三维立体化”评估,为优化手术作业流程提供指导。其中,笔者认为应常规行三维重建,以可视化技术重点了解病灶位置及分布范围,病灶与脉管的关系,肝门胆管、肝动脉与门静脉的正常解剖及变异等[6-9]。并可通过流域分析计算各肝段体积为定量评估提供依据。

3.2 定量评估

定量评估在临床上以标化必需功能性肝体积比(ratio of essential to standard liver volume,Rse)作为精准判定必需功能性肝脏体积(essential functional liver volume,EFLV)的标尺[10]。因此,若需进行当标化剩余功能性肝体积比(ratio of remnant to standard liver volume, Rsr)≥Rse时预测肝切除是安全的。对于梗阻性黄疸患者进行Rse的判定一直是肝胆外科的难点。临床上肝脏储备功能评估主要应用吲哚菁绿15 min滞留率(ICG-R15)指数和ICG k值[11]。然而由于高胆红素血症对于吲哚菁绿的肝脏代谢有竞争性抑制,因此应将血清总胆红素降至51 μmol/L以下时的ICG试验结果才相对较为准确[12]。为避免逆行性胆道感染和肝十二指肠韧带水肿,建议行PTBD减黄。应根据梗阻胆管的部位,左右肝管是否相通选择穿刺引流的胆管。若左右肝管不通,建议行双侧肝脏胆管引流,有利于术中根据再评估结果调整手术方案,若行双侧减黄困难,至少应行保留侧肝脏胆管的引流。基于当前肝门部胆管癌的治疗经验,Rse多设为0.4且术前减黄应满足血清总胆红素将至80 μmol/L以下再进行大范围肝切除,以减小术后肝功能衰竭的风险。对于术前Rsr不足0.4时,可酌情采用门静脉栓塞术(portal vein embolization, PVE)相应上调必需功能行肝体积。

3.3 定构评估

定构是对肝脏解剖结构、重要脉管受累程度、预留肝脏脉管结构的精确评估和对目标病灶及受累脉管结构的可切除性与可重建性的分析判定。结合术前常规影像学检查和三维重建技术可为外科医师构建从二维到三维空间的肝实质及脉管受累范围、病灶与重要脉管立体几何关系的认知,从而为术中脉管切除重建和剩余肝脏脉管保护提供更加全面的影像学支撑。例如,在P点与U点处,二级胆管分支与进入左右半肝的门静脉与肝动脉的分支也存在不同的空间构型:在P点,肝右动脉与门静脉右支存在北绕型与南绕型的不同立体构象(见图1)[13-14],P 点位置也可因门静脉汇合方式的变异如门静脉右前支来自左支而向肝门移动;在U点,肝左动脉与门静脉矢状部之间的空间关系也可分为3类(见图2),B3 胆管与门静脉矢状部之间的垂直空间关系又可分为3类(见图3)。围肝门区域脉管解剖变异和空间分布复杂,术前应结合多模态影像组学,全面、立体、多维度的评估目标病灶的分布及脉管变异,为手术安全提供保障。

4 术中处理

在行肝切除过程中,术前精准的评估,需要在术中再次评估,才能更好的结合每一例患者做到精准切除。

4.1 降低肝门板

肝门板是肝门处Glisson鞘结缔组织相互融合增厚形成,由左右肝管汇合处的肝门板、胆囊板、脐静脉板或脐板和Arantian板组成[15]。目前研究降低肝门伴有两种方法,一种是传统的方法即Glisson鞘内降低肝门板,另一种是近期引起学者注意的Glisson鞘外降低肝门板。一般情况下,在Glisson鞘内降低肝门板,胆管前壁与肝门板之间没有重要血管,沿胆管Glisson鞘和肝方叶的包膜之间进行解剖,充分显露肝门部胆管汇合部,可显露2 cm左右被肝方叶遮挡的肝外胆管组织。对胆管分叉位置较低的患者,用此方法可充分显露左右肝管分叉汇合部。而对左右肝管汇合位置较高的患者,仅行肝门板降低技术无法充分显露病灶和病灶上方的正常胆管,可采用顺逆结合的肝门显露路径。顺向为肝外向肝门入路,即由十二指肠向肝门解剖直至病灶下缘,对于恶性肿瘤,顺向解剖时须廓清肝十二指肠韧带的淋巴脂肪组织,但不离断肝的血管。逆向为肝内向肝门解剖即沿Cantlie线经由肝实质敞开肝门。采用顺逆结合完全敞开肝门后,有助于术中重新评估病变范围、病变与脉管的关系,有助于病变与受累血管的安全切除与重建,并为胆肠吻合提供足够的吻合空间。

法国医师Laennec最早报告[16]肝脏Laennec包膜,指覆盖于肝脏实质表面并独立于浆膜的菲薄膜性结构,不但包括肝裸区和胆囊床肝实质表面,而且遍布肝脏的流入及流出道,即衬于Glisson蒂和肝静脉周围肝实质表面。在Laennec医师后的两百年间,未被临床医师重视,但随着腹腔镜肝切除和达芬奇肝切除的应用,手术视野变得广阔,手术操作更清晰,使得术中能清晰观察到肝脏Laennec包膜肝脏Laennec包膜,这一肝脏重要的膜性结构被重新认识。在结构上类似紧贴于肾脏和甲状腺表面的固有包膜,在组织解剖学层次上,位于肝脏浆膜内侧,肝实质之间,包裹肝实质表面。Laennec包膜位于肝门板的内侧,故其与Glisson鞘亦是相互独立的,不相延续的。组织学上,在胆囊切除术后的胆囊窝仍可观察到富弹力纤维的Laennec包膜存在[16]。近期多名学者提出了基于Laennec包膜的解剖性肝切除新思路——Laennec包膜入路[17-19]。因此,Laennec包膜存在于邻近肝门板系统对侧的肝实质表面,两者存在潜在间隙,为手术操作时Glisson鞘外方法下降肝门板提供了理论依据。实际手术操作中,我们能够沿着潜在无血管区间隙分离,完整显露Glisson鞘,从而降低肝门板,避免既往先离断肝动脉和门静脉,最后离断胆管,避免损伤肝实质组织和不必要的出血,使得降低肝门板更精准。

4.2 血管处理

肝切除涉及围肝门区手术应充分认识肝动脉与门静脉解剖变异,注意术中保护,防止误伤。肝脏保留侧的肝动脉如需切除重建,应慎重把握肝动脉与门静脉同时切除的指征,提高血管吻合质量,防止术后血管栓塞。对于围肝门肿瘤累及肝动脉,在能达到R0切除的前提下建议保留侧的动脉应切除后重建[20]。其重建可利用原动脉端对端吻合,若无法直接吻合,可利用自体血管或供体动脉移植重建,万不得已时可行门静脉动脉化。保留侧的门静脉受累,当能达到R0切除时,应切除重建,并不增加患者的围手术期病死率和并发症发生率[21-23]。其重建应充分离断门静脉通向尾状叶及肝门板的细小分支,单行受累门静脉侧壁切除易使门静脉狭窄或肿瘤残留,应慎用。血管吻合要保持内膜光滑,以防血栓形成。

4.3 肝实质离断平面确定

术中确定肝离断平面直接关系到手术切除的彻底性和并发症发生率。肝良性疾病的肝实质离断平面即为良性病变的边界,而恶性肿瘤的离断平面需包括一定范围的正常肝组织,而解剖性切除术与非解剖性切除术存在较大差异。非解剖性肝切除术的离断平面以目标病灶边界为中心设定,借助术中B超探测肿瘤边缘对准确设定肿瘤安全切缘具有一定价值。

解剖性肝切除术肝实质离断平面有以下确定方法[10]:①利用肝脏解剖标志确定。如利用肝圆韧带或镰状韧带,确定肝Ⅱ或Ⅲ和Ⅳ段界限平面;利用Cantlie线确定左、右半肝分界线等;主肝静脉根部可预判肝静脉肝内走行方向,标示肝段间分界。②利用肝病理学改变确定。如肝胆管结石病造成肝段萎缩的自然界线,肝段血管或胆管受累引起的相应肝段颜色改变。③肝脏缺血范围确定。解剖性肝切除术预先阻断目标肝段的门静脉、肝动脉、肝静脉,可清晰显示缺血、瘀血范围,从而确定离断平面。④门静脉穿刺染色技术。在术中超声检查引导下.对目标肝段门静脉支穿刺注射生物染料(正染),或向预留肝段门静脉支注射染料(反染)。可精确确定目标肝段界面。⑤三维成像技术确定离断平面。术中超声与CT、MRI影像融合导航技术。三维影像增强现实技术,可实现病灶及肝内脉管实时定位,甚至虚拟透视,极大提高了确定肝实质离断平面的精度。

4.4 肝门成形

肝切除过程中,需要保护胆道,以免术后出现严重胆道并发症。肝切除后,肝门区残留多个胆管开口,根据就近原则应用5-0或6-0 PDS 线将其拼合整形成1～2个胆管开口再行胆肠吻合。由于吻合空间的限制,整形的胆管尽量不要超过2个胆管开口。为避免整形时遗漏某支胆管,胆管离断时应逐一牵引标记。胆管良性狭窄,应在肝门完全敞开、切除狭窄环后,将剩余胆管予以拼合整形。左右肝管汇合部存在时,可利用切开左肝管横部予以整形吻合。汇合部和左右肝管开口处的良性狭窄,可沿左、右肝管前壁纵行切开,切除狭窄环后,胆管后壁用5-0 PDS线对拢缝合,形成新的汇合部后壁胆管吻合应坚持黏膜对黏膜的吻合原则,根据管径、管壁厚度与质地,选用可吸收线行连续或间断吻合,一般不提倡放置支撑管。胆管吻合应坚持黏膜对黏膜的吻合原则,根据管径、管壁厚度与质地,选用可吸收线行连续或间断吻合,一般不提倡放置支撑。

4.5 放置引流管

围肝门区手术创面大,通畅的引流能减少腹腔积液,预防腹腔感染。引流管应放置于肝创面与胆肠吻合口后方的最低位,不要压迫肝动脉与门静脉。术后应定期复查B超或CT,以判断腹腔有无积液。在术后无胆漏、出血等情况下,尽早拔除引流管,以免继发腹腔感染。

5 小结与展望

围肝门外科技术因涉及的范围解剖结构复杂、所含疾病繁多及治疗决策差异较大,致使其成为一个繁复、危险与多变的外科技术。随着外科理念和技术的革新,围肝门外科将贯彻脉管优先、控制出血和把握极限点的外科原则,显著提高其实践的确定性、预见性和可控性。

参考文献

[1] 黄志强.围肝门外科与手术并发症[J].肝胆外科杂志,2001,9(6):401-402.

[2] 董家鸿,杨世忠,冯晓彬.论围肝门外科[J].中国实用外科杂志,2019,39(2):110-112.

[3] 王坚,陈炜.围肝门外科技术在胆道外科的应用[J].中华消化外科杂志,2015,14(4):284-287.

[4] 中华医学会外科学分会胆道外科学组,中国医师协会外科医师分会胆道外科学组.围肝门区域外科技术临床应用路径中国专家共识(2020 版)[J].中国实用外科杂志,2020,40(6):626-633.

[5] 中国研究型医院学会肝胆胰外科专业委员会.精准肝切除术专家共识[J].中华消化外科杂志,2017,16(9):883-893.

[6] OHKUBO M,NAGINO M,KAMIYA J,et al.Surgical anatomy of the bile ducts at the hepatic hilum as applied to living donor liver transplantation [J].Ann Surg,2004,239(1):82-86.

[7] ATRI M,BRET PM,FRASERHILL M,et al.Intrahepatic portal venous variations:prevalence with US [J].Radiology,1992,184(1):157-158.

[8] MICHELS N A,MICHELS N A.Newer anatomy of the liver and its variant blood supply and collateral circulation [J].Am J Surg,1966,112(3):337-347.

[9] YAN J,FENG H,WANG H,et al.Hepatic artery classification based on three-dimensional CT [J].Br J Surg,2020,107(7):906-916.

[10] 中国研究型医院学会肝胆胰外科专业委员会.精准肝切除术专家共识[J].中华消化外科杂志,2017,16(9):883-893.

[11] 董家鸿,郑树森,陈孝平,等.肝切除术前肝脏储备功能评估的专家共识(2011 版)[J].中华消化外科杂志,2011,10(1):20-25.

[12] IMAMURA H L.Assessment of hepatic reserve for indication of hepatic resection:decision tree incorporating indocyanine green test[J].J Hepatobiliary Pancreat Surg,2005,12(1):16-22.

[13] YOSHIOKA Y,EBATA T,YOKOYAMA Y,et al."Supraportal" right posterior hepatic artery:an anatomic trap in hepatobiliary and transplant surgery[J].World J Surg,2011,35(6):1340-1344.

[14] SUGIURA T,NAGINO M,KAMIYA J,et al.Infraportal bile duct of the caudate lobe:a troublesome anatomic variation in right- sided hepatectomy for perihilar cholangiocarcinoma[J].Ann Surg,2007,246(5):794-798.

[15] 戴朝六,贾昌俊.肝门板解剖的临床意义和应用[J].中国实用外科杂志,2019,39(2):122-126.

[16] SUGIOKAA,KATOY,TANAHASHIY.Systematic extrahepatic Glissonean pedicle isolation for anatomical liver resection based on Laennec′s capsule:proposal of a novel comprehensive surgical anatomy of the liver[J].J Hepatobiliary Pancreat sci,2017,24(1):17-23.

[17] KIGUCHIG,SUGIOKAA,KATOY,et al.Use of the inter-Laennec approach for laparoscopic anatomical right posterior sectionectomy in semi-prone position[J].Surg Oncol,2019,29:140-141.

[18] KIGUCHIG,SUGIOKAA,KATOY,et al.Laparoscopic S7 Segmentectomy using the inter-Laennec approach for hepatocellular carcinoma near the right hepatic vein[J].Surg Oncol,2019,31:132-134.

[19] HUY,SHIJ,WANGS,et al.Laennec′s approach for laparoscopic anatomic hepatectomy based on Laennec′s capsule[J].BMC Gastroenterol,2019,19(1):194.

[20] INOUE K,MAKUUCHI M,TAKAYAMA T,et al.Long- term survival and prognostic factors in the surgical treatment of mass-forming type cholangiocarcinoma[J].Surgery,2000,127(5):498-505.

[21] ABBAS S,SANDROUSSI C.Systematic review and meta-analysis of the role of vascular resection in the treatment of hilar holangiocarcinoma[J].HPB Surg,2013,15(7):492-503.

篇6

快速发展的影像学科，能够给临床医学带来什么样进步？郭佑民认为，现代影像学发展应该走这样一条路：基于临床问题，采用不断推出的影像学新技术和方法，实现影像学检查、诊断与治疗环节向解决不同临床需求的模式转换。他呼吁，在影像学技术平台之上，加强与各个临床学科之间在各个层面的高效协作，只有这样影像学科才会得到长久和持续的发展。

3D影像应用广泛

| 3D影像在医学上的应用有哪些？放射科应用三维影像多吗？

郭佑民：临床学科因专业不同对影像专业的需求也有所不同。如胸部外科专业需要在3D条件下进一步了解可切除肺癌与周围组织、淋巴结和血管之间的关系，明确肺癌的分期，以便于实施精准手术。PET-CT、PET-MRI技术的推广和应用，将为临床学科提供更好的支撑，使疾病显示更为精准、脏器结构和功能显示更加全面、预后判断更为客观。而3D影像可以满足这方面的需求。对于放射科医师而言，除了观察断面图像之外，结合3D技术可以为临床提供更多更丰富的诊断依据，因此，3D在放射科的应用势必会越来越多。随着64、128、256、320、640层CT和高场MRI 3D技术的出现和逐步完善，放射科做3D影像后处理的工作越来越多，目前3D影像在大多数医院已是一项常规的工作。

在教学方面，3D图像与2D图像结合将有利于学生对影像学结构图像的理解和应用。因为医学生从学习人体解剖课程开始，就逐步建立了人体组织和结构的空间概念，而对横切面的2D图像理解不够透彻。借助3D图像可以更好地对照和理解每一幅2D图像与3D图像之间的关系，为后续的学习奠定基础。

在科研方面，我觉得一个没有解决好的问题是，CT、MRI和PET-CT等设备每天都在产生大量的数据，而这些数据并没有得到深入的挖掘、开发和再利用，大量的数据被“浪费”了。如果与计算机工程学紧密结合，基于临床问题，研究开发出适用于不同专业的应用性软件，将会使影像学科由目前对疾病的定性诊断逐步迈向对疾病的定量诊断、预测诊断、评估诊断等。这无疑将扩大影像学专业的内涵，使之更为贴近临床的整个诊疗过程。

西安交大一院的3D实践

| 贵院是什么时候开始使用3D的？

郭佑民：我们医院真正开始使用3D技术是2004年左右，当时的16层CT自带有3D处理软件。但是16层CT做心脏三维重建效果不太好。后期陆续引进了64层CT、256层CT和3T MRI等设备，也陆续与相关厂家联合开发了一些研究用3D软件。随着近些年设备的更新，CT实现了全容积扫描，3D后处理的应用越来越多，为临床诊疗过程提供了很好的支撑。

| 贵院的临床医生如何察看3D影像？

郭佑民：3D图像的出现是对疾病诊疗过程的一场变革。我院越来越多的临床医师认识到，3D与2D图像的联合应用将对诊疗过程产生巨大影响，已经在逐步改变或者影响到一些疾病的诊疗路径。

目前我院观察3D图像有两种模式，一种是通过PACS网络系统，一种是打印出来的胶片。第一种模式是把重建好的三维影像通过PACS传输到临床科室。如果将所有的数据放到网上，由临床医师按需处理，目前有三个问题：放射科的海量数据会造成网络堵塞；临床医师对放射科数据处理缺乏经验；仍然缺乏针对不同临床需求的成熟3D软件。第二种情况的问题是，打印出来的3D图像往往受到胶片数量的限制，所给出的图像数量有限。

既往的PACS解决了影像数据的传输和存储问题。而现代PACS不仅需要解决上述问题，更为重要的是更好地挖掘数据及其对数据的充分利用和再利用。十多年前我提出了一个叫“后PACS时代”的概念，其内涵是“功能PACS”。“功能PACS”是在大数据时代对影像学数据进行充分利用，其中集成有大量的满足不同临床需求的应用软件，实现真正意义上的“量化诊断”，为临床诊疗决策提供多种可视化的工具，逐步实现对海量数据的智能获取和按需应用。

| 贵院有什么3D影像应用方面的实践？

郭佑民：3D不仅应用于冠状动脉疾病、肺栓塞、大血管疾病方面，在其他观察不同类型的骨折、虚拟支气管内窥镜、肺结节定位、实质脏器与血管之间的关系等方面的应用也有成熟的经验。我们正计划做一个叫“数字肺”的项目，该项目以肺血管、支气管和肺实质为主线，研究在不同疾病状态下这三个基本结构的变化，希望能够找到它的生物学标记，为常见肺部疾病诊断提供帮助。具体实施过程是，会先构建肺部影像学数据库，在此基础上，结合相关临床数据，研究肺部常见疾病的诊断规则，完善呼吸系统疾病的诊断体系。

3D影像的发展趋势

| 您怎么看3D影像今后的发展趋势？

郭佑民：我觉得应该从以下几个层面考虑。1. 首先需要构建一个能够涵盖全身各个系统正常结构和功能、主要常见疾病（或者重大疾病）的“中国人影像学数据平台”。2. 基于上述平台，研究疾病个体化的表现形式，由目前的经验诊断逐步过渡到疾病发生的规律性诊断，最后将疾病发生的规律性诊断上升为对疾病发生、发展与转归的知识性诊断。这实际上是反映了人类“从现象到规律再到知识”的认知累积和认识事物的过程；3. 从广义上看，目前几乎所有的影像类设备包括放射科、核医学科、超声科、各种内窥镜、分子影像、病理科甚至无线的各种胶囊检测装置，基本上都实现了在线或者无线的传输。

篇7

拔牙术是最古老而又常见的手术。但传统的拔牙常需敲击等方法，容易造成患者的恐惧心理，而且存在创伤大，易感染等缺点。微创技术在拔牙中的运用则充分的解决了这些难题，克服了传统拔牙的诸多缺点。下面我就微创技术在拔牙中的运用加以介绍。

1微创拔牙的原理

微创拔牙的原理主要是楔+轮轴混合原理。楔力的优点是不像钳力那样晃动，运用时对患者的使用力较小，可以减小对患者的创伤和心理的恐惧。操作起来也会更省力；也不会像杠杆力一样对支点造成损伤。在运用牙挺时用手将牙挺压向根尖的方向，同时也将轮轴原理运用到牙挺上，这样患者感觉力量不大且创伤很小，能够顺利将牙齿楔出来。示意图如图1所示。

2微创拔牙技术的发展与器械的进步

微创拔牙技术的产生不仅仅是技术的革新，更体现的是一种人文关怀。随着科技的不断发展，更加精密的微创拔牙器械也在不断的革新。新型的微创拔牙器械的产生，可以更好的保护牙齿周围组织的，以更舒适，小创伤为患者拔牙。下面，对目前常用的拔牙手术器械加以介绍。

2.1微创拔牙刀

此款刀的刀刃比牙挺锋利，可以压缩牙槽骨，切断牙周膜，无需撬动牙齿即可轻松的将牙齿拔出。此方法可以将手术过程中对牙周组织的损害降至最小，术后恢复更快。同时此款拔牙刀具有可用力的手柄。适用于单根牙齿的拔除及术后立刻种植牙。

2.2超声骨刀

超声骨刀是指用压电超声频率震荡刀进行切骨术的一种手术器具。可以进行高效且精密的骨切割手术，及精密的刨，钻、磨、刮等。因其刀头无旁震，可以有效的保护切割部位周围的血管及神经，避免对其的伤害。可以进行低温切割，避免对周围组织的热损伤。具有超声止血和骨渣吸引的功能，可以使手术视野清晰。目前具有成本高和切割速率稍有欠缺的缺点。

2.3残根拔出器

工作时先准备根管，将扳手拧进根管，以相邻牙齿为支持，拔出患病牙齿。此技术可以使对牙槽窝的影响降至最小，但操作相对复杂，且以损伤邻牙，操作受限且成本较高。

2.445°仰角充气式手动机

具有工作快，去骨小，可控性强的有点。此款机器可以使术者在视野清晰的条件下迅速完成切割，对周围组织的损伤小。术后疼痛等症状明显减轻

3微创拔牙的优点

微创拔牙技术是应用微创动力技术，使患者在几乎无痛感的状态下拔除牙齿的过程，与传统的拔牙技术相比，具有手术反应轻及对周围邻近组织的损伤小的优点。

3.1术中没有暴力操作

传统的拔牙常采用锤，凿等手法进行，此种方法具有极大的盲目性，而且非常容易对周围邻近的组织造成损伤，而且强烈的震荡给患者带来极大的不适和强烈的恐惧感。锤击的操作也会给下颚骨带来一定的伤害。微刨拔牙技术摒弃了这种原始的敲击方法，应用微动力技术，以温和的方式钻出患牙，从而减小的对患者生理及心理上的极大损伤。

3.2手术时创伤小

由于手术器械较传统的拔牙方式更为精准，也有效避免了有暴力操作所带来的较大的伤口。具有手术范围可控，去骨量少的有点，更具有针对性。

3.3手术时间短

运用45°仰角充气式手动机时，由于其具有高效高速分割牙齿的能力。且器械具有45°的仰角，更加适合空腔深部操作。可以快速，精准的拔出困难患牙，避免传统拔牙是遇到的牙个骨阻力。节省了传统术式凿骨所用的时间。

3.4术后少有并发症及交叉感染等情况发生

传统的拔牙由于手术过程中用力粗暴，且具有盲目性，对患者口腔内部带来的损伤很大。如劈去冠骨的骨槽的放置位置，对敲击的方向和敲击的力度要求极高，稍有不慎，会造成舌侧骨板的断裂，下颚骨骨折或牙齿进入下颚骨的间隙等严重并发症。而微创拔牙的手术器械精准且迅速拔去换牙，操作简便，最大程度上减少了对相邻牙齿及牙组织的损伤。以轮轴力和楔力代替了传统的杠杆力，也有效的保护了使用杠杆力对相邻牙齿带来的损伤。临床研究数据表明，微创拔牙的术后出血，牙痛，牙龈肿胀等并发症的发生率及发病程度明显低于传统的拔牙方法。

微创手术的手术器械具有耐腐蚀、耐高温的特点，临床使用时可以采用高压蒸汽灭菌及多种灭菌方式对手术器械进行灭菌，灭菌更彻底。这样避免了不同患者使用时相互发生交叉感染的情况。

篇8

1整合医学的形成及趋势

漫长的医学发展经历了四个时期。最早是“神道医学”时代，然后是“经验医学”时代，直到400多年前进入“生物医学”或“科学医学”时代，此阶段临床医学按照器官和系统进行分科，虽然已认识到相关器官组成一个系统，进而形成全身复杂的生理活动，但对相互间的作用还认识不够。20世纪70年代进入第四个时期，也就是目前的“生物-心理-社会-环境”医学模式，医学被认为是处理健康相关问题的科学，相关因素如遗传、生物、心理、环境、社会、生活方式和医疗系统等，交织形成了复杂的多因素模式网络。这奠定了整合医学的理论根据，为“整合医学”时代的兴起奠定了基础。2012年樊代明院士首次提出了整合医学的概念，将人视做一个整体，通过整合当今最先进的临床医学知识，制定更合适全身情况的方案。虽然近年来也出现了循证医学、转化医学和精准医学等医学模式，但这都是从医学发展的某一个方向或某一角度试图去解决问题，已不能最大限度地适应现代社会对医学健康的需要，而整合医学在其基础上进行优选和集成，其必将促进现代医学实践的正确发展。

2目前医学期刊中整合医学的实践情况

整合医学的实践在国内正在快速推进。比如成立了整合医学学术组织，在部分医学学会上设立了整合医学专业委员会；同时定期举行整合医学学术会议，比如2016年举行了“中国医师协会整合医学专业委员会选举成立大会”；有些单位成立了整合医学相关的研究所；有些医院成立了整合医学中心等专门的病房。当然，在整合医学的实践中缺不了重要的一环即医学期刊的推进。目前，不少相关杂志多次设立专刊刊登发表整合医学相关学术论文，比如中华系列医学杂志(《中华消化杂志》《中华肝病杂志》和《中华口腔医学杂志》)和《医学与哲学》等，其中《中华口腔医学杂志》与时俱进地在2017年第8期创办“整合医学论坛”栏目，邀请5位口腔界专家针对整合医学在口腔医学各专业中的应用进行撰写文章。另一方面，一些整合医学专业期刊也相继创刊，比如《中华整合心脏病杂志》《中华整合消化病杂志》。所以种种迹象表明，整合医学理念正在改变我们医学期刊的结构，也为医学期刊带来新的思路与挑战，医学期刊编辑应该适应趋势，思考如何在新形势下发挥作用。

3医学期刊编辑如何在整合医学趋势下发挥作用

充分认识整合医学及其和医学期刊的关系

医学期刊编辑要想把握好这个新模式，首先必须认识并明确新模式最根本的理念。整合医学是将人看做一个整体，将医学各领域最先进的知识理论和临床各专科最有效的实践经验分别加以有机整合，并根据社会、环境、心理的现实进行修正、调整，使之成为更加符合、更加适合人体健康和疾病诊疗的新的医学体系。其理论基础包括三个方面：①整体观(Holistic)。人是一个整体，是一个有生命的整体，而且不同的个体有其独特性。首先要把病人当成人而不是病来看。②整合观(Integrative)。这要求我们既要把现在已知各生物因素加以整合，也要把社会因素、环境因素和心理因素等也加以整合；既要把现存与生命相关各领域最先进的医学发现加以整合，也要把与医学相关各专科最有效的临床经验加以整合等等，从而构建更全面、更系统、更适合人体健康维护、疾病诊断、治疗以及预防的新的医学知识体系。③医学观(Medicine)。要明确科学不等于医学，我们可以用科学的理论帮扶医学，但不能用之束缚或误解医学，更不能取代医生。在充分认识整合医学概念后，需要明确其与医学期刊的关系。首先医学期刊作为中介，可以有助于整合医学的引导和推广。医学期刊在医学发展中起到至关重要的作用，尤其是在这个信息时代，很多医学研究及发现都会首先发表在医学期刊上，所以医学期刊在某种意义上对医学发展有引导的作用。另一方面，医学的发展也会影响医学期刊的发展，整合医学的出现会改变部分原来医学期刊的内容和方向，如果在此时没有跟上趋势，那么其发表内容将被其他医学期刊所湮没，医学期刊的质量和新颖性肯定大打折扣。所以这要求我们要有策略性改变一些组稿和编审方案。

调整组稿及编审策略

篇9

>> 基于LDA模型和SVM的文本分类研究 基于随机森林的文本分类研究 基于Bayes算法的网页文本分类研究 基于粗糙集的文本分类方法研究 基于推拉策略的文本分类增量学习研究 文本分类特征降维研究综述 基于优化类中心分类算法的文本分类研究 基于文本分类的果农短信分类 文本分类算法研究 2统计的文本分类特征选择方法的研究'> 基于χ2统计的文本分类特征选择方法的研究 文本分类及算法综述 基于潜在语义分析和改进的HS-SVM的文本分类模型研究 基于RBF神经网络的Web文本分类的研究 基于向量空间模型的文本分类系统的研究与实现 基于HowNet的VSM模型扩展在文本分类中的应用研究 基于蚁群智能算法的文本分类研究 基于KNN的中文文本分类反馈学习研究 基于模糊VSM和RBF网络文本分类方法的研究与实现 基于语言模型的藏文文本分类研究 基于K―means算法的文本分类技术研究 常见问题解答 当前所在位置：l）和结构化文本（.xml）。按文本的篇幅可划分为长文本和短文本。无论是什么类型的待分类文本，首先都要进行预处理操作，包括分词、去停用词、词根还原等，其目的是去掉对分类不起作用的噪音数据。然后从预处理后的文本中提取关键词，构成关键词词典。关键词词典的作用有两个：一是计算关键词的权重，将其表示为机器可理解的文本向量。二是利用关键词构建和扩充本体库。待分类文本集的篇幅不同，其选择的特征处理过程也不同。长文本预处理后得到的文本表示是高维稀疏的特征向量，需要选择合适算法对向量进行特征降维，去掉噪音数据，留下对文本分类有较大贡献的特征数据。对于广告标语、新闻标题等短文本进行预处理后得到低维特征向量，其中包含的索引项缺少可利用的信息，可通过从本体库中获取对分类有价值的关键词，为向量添加额外的新特征辅助分类过程。预处理模块在整个文本分类过程中起着非常重要的作用，特征向量的好与坏直接影响着文本分类的精准度和分类性能。

1.2 本体模块

本体模块位于整个分类框架的中间层，是框架的核心部分，也是整个分类系统的理论基础。本体有多种用途，可以利用本体库中的标准本体文件或是手工构建的本体作为背景知识，提供语义信息构建分类模型，也可以利用本体对特征向量进行降维（长文本）或添加主题词扩充特征向量（短文本），提高分类效率，当然本体中包含的信息越完备，取得的分类结果越准确。

1.3 分类模块

分类模块主要是利用传统分类算法或本体构建分类模型，其主要功能是实现分类，对未知文本进行判别，将其划分到所属的类别中。

2 关键技术研究动态

2.1 特征处理

近年来，特征处理过程（对高维特征向量进行降维和对稀疏特征向量进行扩充）越来越多地被人们重视，高维稀疏的特征空间中缺少对分类给力的特征项，包含过多冗余信息和噪音数据，对分类效果起反作用。从知识发现的角度看，识别出预测结果中的低维特征是非常有用的，消除无关和冗余的数据特征，提高数据挖掘的效率，改善预测精准性等学习性能。

特征降维[9]是从初始高维特征集合中选出低维特征集合，并根据一定的评估准则最优化缩小特征空间的过程，主要有特征选择和特征重构两类。特征选择的本质是对原高维特征空间的约简，即在不损伤分类精度的前提下，尽量减少特征空间中的索引项的数目，降低向量空间的维数。较为典型的特征选择方法有文档频度、互信息、信息增益、X2统计量等。Yang yiming[10-11]等人在reuters-21578和一部分Reuters Corpus Version1（RCV1）语料库上分别采用文档频度、互信息、信息增益、X2统计量等方法对特征向量进行降维，然后用Naive Bayesian, Rocchio, kNN和SVM等分类算法进行多角度实验，结果表明SVM和X2统计的组合方法优于其它的方法。特征重构[12]又称特征抽取，是基于特征项之间的语义相关性、类内文本聚合程度、类间离散程度的影响力等方面因素，对文本特征集进行压缩，把原来的特征向量转换成为一个不同的更紧凑的新低维空间。例如主成成分分析（PCA），线性区分分析（LDA），潜在语义索引（LSI）等。

还有其他降维方法，如利用通用本体和领域本体提供的概念层次语义结构实现降维。采用本体中概念及概念间的语义关系并结合潜在语义索引算法对特征空间进行降维，可以提高分类性能。文献[13]提出基于WordNet语义词典和隐含语义索引(LSI)模型的英文文本分类方法，用WordNet中语义集代替单词构成特征向量，然后利用LSI模型进一步深入挖掘语义集的概念间的深层联系，将语言知识和概念索引有效地融合到文本向量空间的表示中，对特征向量进行降维，并分别用Naive Bayes和简单向量距离算法实现分类，实验结果表明准确率都随着语义分析的深入逐步提高，充分表明语义挖掘对文本分类的重要性。文献[14]也利用WordNet通用本体和潜在语义索引算法，实现了对信息检索中的文档向量进行降维，取得较好的效果，该方法也适用于大规模的文档集。文献[15]利用潜在语义索引和领域本体实现文本特征的降维和分类，该方法适用于对领域内的文本集分类。近年来，基于分形的方法也得到人们关注[16]。采用分形的思想，可以较准确地估计出数据的本征维[17]，为进一步地降维提供指导性的参考。

对于新闻标题，广告语，电影预告等短文本进行预处理后得到稀疏的特征向量，缺少对分类给力的特征项，为解决其稀疏问题除了要去掉冗余和噪音特征项外，还需要利用语义词典或本体对文本向量进行特征扩充，添加对分类起正面作用的特征项，辅助指导分类。文献[18]提出一个基于短文本的半监督的分类通用框架，适用于从Web搜索结果到医学等众多不同领域的文本分类。利用潜在主题分析模型如pLSA、LDA等和机器学习方法如最大熵和支持向量机等，从大规模外部语料库中抽取出潜在主题词扩充特征向量，提高分类器的覆盖范围。

2.2 分类模型

随着本体的发展，近年来有许多国内外学者将本体引入到文本挖掘的各个应用领域，基于本体的分类是研究热点之一，下面通过几个典型实例进一步说明该研究的特点及进展。

Gu等人[19]提出一个基于SARS本体的文本分类模型，利用本体中层次概念结构构建向量空间模型，为分类提供领域知识。同时从预处理后的文本集中抽取出主题词构成词典，用来不断扩充和完善SARS本体，一方面可以构建本体向量，另一方面可以解决传统分类方法中存在的特征向量的高维稀疏问题。基于该分类模型构建的原型系统，对200篇有关SARS信息的文档进行分类，其分类结果的精准率和召回率最高分别可达到0.93和0.95。

Probowo[20]等人根据DDC（Dewey Decimal Classification）和LCC（Library ofCongress Classification）的特点，建立了一种DDC-LCC映射关系，利用基于DDC和LCC两种分类模式的Web网页构建本体库，并映射到DDC和LCC两个分类模式，给出了DDC-LCC和基于本体的分类模式之间的映射的形式化定义。这种映射关系能够提供度量Web网页和类别的相似度的方法，并结合本体中的概念与实例的语义关系和层次结构关系，辅助对Web网页进行分类，取得较好效果。

Song[21]等人在2005年提出了一种利用Web网页中抽取的语法知识构建领域本体的方法，并利用领域本体的层次结构、概念特征及概念间的关系和属性等领域知识对Web网页分类。首先利用自然语言处理技术对Web文档进行词性标注和语法分析等预处理，抽取出重要概念术语构建层次结构，进而利用层次结构的语义关系构建领域本体。然后对从Web网页中抽取的概念术语进行权重计算构建文本向量，通过计算文本向量与本体构成的类别向量之间的相似度实现对在线的Web网页进行自动实时分类。与传统的贝叶斯分类器和TF-IDF分类器进行实验对比，分别对从雅虎的经济新闻网站抽取的Cooperatives，employment，Finance，Marketing，Organizations，Trades等几个类别的文本集进行分类实验，三个分类器的F1指标平均值分别为0.92，0.82，0.79，基于本体的分类器有效地提高了分类性能。

2007年，文献[22]提出一个基于本体的Web文档的分类方法和自动构建本体的方法，并对分类后的文档进行排序。基于WordNet的同义词集用经验模式分解EMD（Earth Mover’s Distance）算法计算概念的相似度，根据相似度得分对已有的本体进行扩充和维护，然后把本体作为类别向量对Web文档进行实时分类，最后用排序算法对分类结果中的Web文档集合进行排序，为信息检索提供基础。分别采用KNN和SVM算法对从网站上搜集的2000个Web文档进行实验，本文提出的方法得到召回率和精准率明显优于KNN方法，召回率与SVM算法相比相当略有提高，但精准率约有降低。

文献[15]提出一个文本分类的通用框架，并将潜在语义索引算法（LSI）和领域本体引入到该框架中实现对领域内文本集进行分类。潜在语义索引算法可以有效解决特征向量的高维和稀疏的问题，提高文本分类的精确度。领域本体具有丰富的领域内专用术语，可以为分类提供背景知识。利用潜在语义索引算法和领域本体实现的分类器可以有效的提高分类的性能，其精准率、召回率和F1度量值的平均值都略高于传统朴素贝叶斯分类器的实验结果。

文献[23]将本体知识作为背景知识应用到文本表示中，实现对文本的分类。对XML文本进行解析，从XML文本的元素中抽取术语构建特征向量，并充分利用XML文本的特殊结构，并对其进行标注，将文本标签及标签路径结构也作为特征用来扩展文本向量，并结合通用本体WordNet构建更丰富特征的特征向量，即将twings和tag paths的信息添加到文本向量中，并找出与twings和tag paths的信息相对应的WordNet中的同义词集合，对一词多义和多词同义现象进行词义消解。如doctor有两个词义，医生和博士，分别与WordNet中的两个同义词集{dentist, therapist, psychologist }和{professor, associated}相对应，要结合上下文的背景确定选择哪个同义词集，扩充特征向量。该方法对XML文本进行分类取得较好的分类效果。

2.3 性能评测

2.3.1 数据集

对分类模型进行性能评价的前提是在相同的运行平台上对统一的标准文本集进行实验。目前常用的标准文本集有Reuters-21578，20-Newgroups及其他文本集等。Reuters-21578 文本集是目前国际上比较常用的标准语料库[24]，来源于1987年路透社的新闻专线的新闻材料，主要用于文本分类系统测试，该语料库分为135个类别，共包含21578篇文本。20-Newgroups[25]是卡内基梅隆大学的McCallum等开发的Rainbow系统的标准数据库，有20个类的新闻组讨论英文文章分别存放在20个目录下，每个目录的名字作为一个新闻组类别，每类大约1000篇文本。对于不同的分类方法进行性能评测也可以采用特定领域的文本集如茶领域文本、酒领域文本等。

2.3.2 评价指标

经过分类后可以产生四种结果，如表1所示。

其中TC表示本属于该类别，且被正确地判断为属于该类别的文本数；TW表示为本不属于该类别，却被错误地判断为属于该类别的文本数；FC表示本属于该类别，却被错误地判断不属于该类别的文本数，FW表示本不属于该类别，也被正确地判断不属于该类别的文本数。

通常采用精准率（precision），召回率（recall），正确率（accuracy），错误率（fallout），误差率（error）等评价指标对分类器的性能进行评测[26]。其公式如下：

precision=TC/(TC+FC),

recall=TC/(TC+TW),

accuracy=(TC+FW)/(TC+FC+TW+FW),

fallout=TW/(FC+TW),

error=(TW+FC)/(TC+FC+TW+FW)

要对分类器的整体性能进行评测，采用F1_Measure度量[27]指标，其公式如(1)所示。其中，β是召回率和精准率的相对权重。β等于1时两者同等重要，β大于1时，精准率更重要一些，β小于1时召回率更重要一些。

（1）

F1度量指标是对精准率和召回率两个指标的综合，分别反映分类效果的两个不同方面，它们是互为消长的关系，不可能两全其美，其精准率高，召回率低，反之亦然。根据分类实验的具体情况，在两者之间取得一个平衡点，使分类的精准率和召回率都取得较高值，β通常取值为1/2和1。

3 主要挑战及研究进展

3.1 领域本体的构建不完善

基于本体的分类方法主要是利用领域本体或通用本体对领域内的数据的描述，从中获取知识或规则指导分类，领域本体构建的完善与否将直接影响分类的性能。目前已建立了一系列的领域本体的构建工程方法，涌现出许多理论、技术、描述语言和构建工具。但是手工构建本体需要用户逐个输入大量知识，费时费力，是一项繁琐而辛苦的任务，还会导致知识获取的瓶颈，要构建完备的领域本体也是许多研究学者一直着力解决的难题。因此，如何降低构建本体的开销，根据已有数据资源实现半自动化或自动化构建本体，这是本体学习所要研究的内容，是一个具有重要研究价值的课题[28]。

3.2 领域本体可重用性差

本体的目的就是知识的重用和共享，但领域本体必须是依赖特定领域的，才能具有良好的领域知识表达能力，领域本体的可重用性一直是一个难以解决问题。

不同本体的构建者开发的本体所描述的领域可能相关或重叠，使用的建模方法、建模工具和建模描述语言也不尽相同，从而形成大量异构本体。如何在构建新本体时重用现有的本体，实现对本体的重用、更新和维护已经成为本体领域新的研究热点，本体标准化和模块化构建可以为解决本体的可重用性和面向特定领域提供一种新思路。如何找出多个已有本体之间存在的语义联系，对多个领域本体进行映射和合并，这就是本体集成所研究的内容，即集成不同组织开发的不同语言和不同组织方式的本体，以解决不同应用中的信息异构问题，也是目前研究的一个热点[29]。

3.3 通用本体缺少领域术语

较为典型的通用本体有HowNet[30]，WordNet[31]等。HowNet又称知网，是一个用于自然语言处理的在线常识知识库，包含中文词典中概念之间的关系，属性之间的关系以及与中文对应的英文的概念及属性关系，常用来辅助对中文文本进行分类。WordNet是美国普林斯顿大学认知科学实验室的George A.Miller 教授负责开发的基于心理语言学规则的英文词典，它以同义词集为单位组织信息，对查询结果的演绎比较符合人类思维定式。许多研究学者根据WordNet的特点，将其应用到文本分类中作为背景知识指导分类，已经取得了一定的成果。通用本体不但可以结合分类算法构建分类模型，还可以对文本向量进行特征处理，能有效提高特征向量中的特征项对分类所起到的正面作用。通用本体是通用词汇的集合，包含的词汇量很多，涉及范围广，但缺少对特定领域的专业词汇的描述，不适合指导特定领域的文本分类。领域本体可以弥补通用本体的不足，综合采用通用本体和领域本体可以更好的提高分类的性能。

3.4 本体的推理能力利用不充分

Perez[32]等人认为本体中包含类，关系，函数，公理和实例等5个基本建模元语，可以从不同层次的形式化模式上给出领域内的概念与概念之间相互关系，提供对该领域知识的共同理解。其中公理是对本体中概念及其关系的约束，是对知识进行推理和验证的基础，而OWL（Web Ontology Language）本体描述语言是基于描述逻辑的形式化的本体描述方法，具有强大的演绎推理能力，利用推理机制进行分类并结合本体中用于描述属性和类型的词汇，会进一步提高分类效果。然而，本体中强大的机器推理机制的功能并没有完全发挥出来，对本体中概念、实例和属性等特征也缺乏深层次的语义分析，本体中概念关系、实例、属性类型等特征对分类过程所起的作用不大。如何充分利用本体所提供的机器推理机制及深层次的语义关系，实现对文本数据进行深度挖掘是研究学者关注的热点问题。

4 总结

本文提出一个基于本体库的文本分类通用框架，并分别从特征处理，分类模型和性能评测等多方面归纳总结了现有基于本体的文本分类研究中存在一些问题及研究进展，希望上述工作可以给相关的文本分类的研究提供有益的参考。

参考文献：

[1] Sebastiani Fabrizio. Machine Learning in Automated Text Categorization [J]. ACM Computing Surveys, 2002,34(1):1-47.

[2] Lewis D D. Naive (Bayes) at forty：The Independence assumption in information retrieval[C]//Proc of the 10th European Conference on Machine Learning. Chemnitz, Germany, 1998:4-15.

[3] Yang Yiming, Liu Xin. A Re-examination of Text Categorization Methods[C]//Proceedings of the 22th Annual ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR-99).Berkeley, CA, 1999.42-49.

[4] Joachims T.Text categorization with support vector machines：Learning with Many Relevant Features[C]//Proceedings of European conference on Machine learning.1998.1-7.

[5] Wiener E, Pedersen J O, Weigend A S.A Neural Network Approach to Topic Spotting[C]//Proc of the 4th annual Symposium on Document Analysis and Information Retrieval.1995.317-332.

[6] 苏金树，张博锋，徐昕.基于机器学习的文本分类技术研究发展[J].计算机软件学报,2006,17(9):1848-1859.

[7] 孙娜.基于本体和潜在语义索引算法的文本分类方法研究[D].长春:东北师范大学,2009.

[8] Yang Xi-quan, Sun Na, Zhang Ye, et al. General Framework for Text Classification based on Domain Ontology [C]//Proc of 3rd International Workshop on Semantic Media Adaptation and Personalization, 2008:147-152.

[9] 胡洁.高维数据特征降维研究综述[J].计算机应用研究,2008-9,25(9):2601-2606.

[10] Yang Timing, Pedersen J O. A comparative study on feature selection in text categorization[C]//Fisher DH. Proceedings of the 14th International Conference on Machine Learning.Nashville：Morgan Kaufmann Publishers, 1997.412-420.

.

[11] Rogati Monica, Yang Yiming．High-Performing feature selection for text classification[C]//DavidG, Kalpakis K, Sajda Q,et al．Proceedings of the 11th ACM International Conference on Information and Knowledge Management．McLean：ACM Press,2002.659-661．

[12] 刘海峰,王元元,张学仁,等.文本分类中基于位置和类别信息的一种特征降维方法[J].计算机应用研究,2008,25(8):2292-2294.

[13] LV Lin, LIU Yu-shu, LIU Yan. Realizing English Text Classification with Semantic Set Index Method[J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications, 2006(2):22-25.

[14] Pavel Moravec, Michal Kolovrat, Vaclav Snasel.LSI vs.Wordnet Ontology in Dimension Reduction for Information Retrieval[C].Snasel C V,Pokorny J,Richta K.Dateso Technical University of Ostrava, Dept of Computer Science, 2004.18-26.

[15] Xi-Quan Yang, Na Sun. The application of latent semantic indexing and ontology in text classification[J]. International Journal of Innovative Computing, Information and Control(IJICIC)，2009, 5(12):1-9.

[16] Camastra F, Vinciarelli A. Estimating the Intrinsic Dimension of Data with a Fractal-based Method[J]. IEEE Transaction On Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002,24(10)：1404-1407．

[17] Tolle c R, Mc Junkin T R, Gorisch D J．Suboptimal Minimum cluster Volume cover-based Method for Measuring Fractal Dimension[J]. IEEE Transaction Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2003,25(1):32-41．

[18] Xuan-Hieu Phan, Le-Minh Nguyen, Susumu Horiguchi. Learning to Classify Short and Sparse Text & Web with Hidden Topics from Large-scale Data Collections[C]. WWW 2008 / Refereed Track: Data Mining-Learning, Beijing, China,2008:91-100.

[19]Huazhen Gu, Kuanjiu Zhou. Text Classification Based on Domain Ontology[J]. Journal of Communication and Computer, 2006,3(5):29-32.

[20] Prabowo Rudy, Jackson Mike, Burden Peter, et al. Ontology-Based Automatic Classification for the Web Pages: Design, Implementation and Evaluation[C]//Proc of the 3rd International Conference on Web Information Systems Engineering, IEEE Computer Science,2002.182-191.

[21] Song Mu―Hee，Lim Soo・Yeon，Kang Dong-Jin，et a1．Automatic Classification of Web Pages based on the concept of Domain Ontology[C]//Proceedings of the 12th Asia-Pacific Software Engineering Conference(APSEC’05)，IEEE Computer Science，2005．645-651.

[22] Fang Jun，Guo Lei，Wang Xiao Dong,et a1．Ontology―Based Automatic Classification and Ranking for Web documents[C]//Proceedings of 4th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery(FSKD 2007)，IEEE Computer Science.2007:627-631.

[23] Martin Theobald, Ralf Schenkel, Gerhard Weikum. Exploiting Structure, Annotation, and Ontological Knowledge for Automatic Classification of XML[C]//Data International Workshop on the Web and Databases (WebDB).San Diego, California, 2003:1-6.

[24] David D.Lewis.Reuters-21578 text categorization test collection Distribution 1.0 README file(v1.2)[EB/OL].[1997-09-06]/~lewis.

[25] McCallum，Andrew Kachites. Bow:A toolkit for statistical language modeling, text retrieval, classification and clustering[EB/OL].[1998-09-12]cs.cum.edu/-mccallum/bow.

[26] Xiaoxun Zhang, Xueying Wang, Honglei Guo,et al. FloatCascade Learning for Fast Imbalanced Web Mining[C].WWW 2008 / Refereed Track: Data Mining - Learning,April 21-25,2008,Beijing,China,71-80.

[27] 李保利,陈玉忠，俞士汶.信息抽取研究综述[J].计算机工程与应用,2003(10):1-5.

[28] 杜小勇,李曼,王珊.本体学习研究综述[J].软件学报,2006,17(9):1837-1847.

[29] 范莉娅,王爱民,肖田元.本体集成方法评价指标体系及其应用研究[J].计算机集成制造系统,2007,13(5):911-917.

[30] 董振东,董强.知网. HowNet. 1999-03. /

篇10

医药学术会议邀请函经典模板【一】

由中国医药工业信息中心主办的20XX年医药工业创新论坛将于20XX年12月8~10日在上海举办。

经过多年快速发展，中国已成为全球瞩目的医药大国，在迈向医药强国的进程中，创新建设已成为现阶段生物医药领域最重要的工程之一。

在各种不同的创新需求中，医药工业创新关系到产品质量的提升和生产成本的控制，是企业共同的关注点。本届论坛着眼于研发立项、新药筛选、合成工艺关键技术、晶体技术、药品国际注册认证、质量检测与管理等诸多企业迫切关心的制药环节，邀请来自机构、院校、产业、科研、企业等领域的前沿专家和技术精英，从研发立项到生产实际面临的问题及案例入手，交流并探讨医药工业的创新价值。我们将致力于营造产学研无边界交流氛围、打造直面市场的医药工业创新论坛，更注重增强企业一线、产业一线、科研一线、生产一线的实战性创新对接。

中国医药产业正面临结构调整、转型升级的关键时期。到2020年，生物医药的目标是推动企业实现国际认证与国际接轨，研制高端化学仿制药及新中药，新生物技术在欧美的注册，以及专利到期的重磅药物实现仿制生产，加快国产药品的国际化发展进程，初步建立国家药物创新体系和创新团队。

寻求技术创新，不仅是医药工业企业发展的动力源泉，更是医药产业健康可持续的必由之路。

医药发展需要创新驱动，谁先掌握了创新技术，谁就拥有了竞争主动权。机遇只偏爱有准备的企业，还在犹豫什么，欢迎参加首届医药工业创新论坛!

主办单位：中国医药工业信息中心

协办单位：

上海医药工业研究院创新药物与制药工艺国家重点实验室上海药物合成工艺过程工程技术中心

支持单位：中国医药工业研究总院

战略合作：医药地理

支持媒体：《中国医药工业杂志》

医药学术会议邀请函经典模板【二】

又是一年纯来到，下来就是最美丽的夏天了。七月，三湘大地万山红遍，层林尽染，丰收景致，一望无际。七月是红红火火的季节，更是让人向往和憧憬收获的季节!

火红七月，为答谢广大终端客户，真情回报各界朋友，7月X日，xxx将在美丽的xx召开公司成立以来的首次终端促销会，在此，我们诚挚邀请您出席我们的终端盛会!

决战终端，客户至上!

20xx年，xxx公司秉承不断为顾客创造价值的经营宗旨，紧扣终端脉搏，致力于搭建一座服务终端的最经济、最快捷、最通畅的市场营销之桥，为此，公司充分整合各项营运资源，携手众多品牌生产厂商，精心组织上千种性价比优异的普药、新特药产品，直接配送至终端的药店、诊所和医院。我们深信：只有关注终端建设，构筑共享平台，才能实现和谐发展，互补多赢的目标。

火红七月，关怀有礼!

此次终端盛会，我们特邀

等数十多家名优厂商在公司举行优惠酬宾活动，震撼的价格、心动的政策、丰厚的礼品，还有热情的xxx人，齐齐恭候您大家光临!精彩的七月

因你更热烈!

让我们相约，合力打造今夏湖南医药界最靓的一道风景!

再次感谢您对xxx的关注!届时，希望与您一同分享喜悦，品尝成功!

祝商祺!

医药学术会议邀请函经典模板【三】

一、大会主题

科技创新助推产业发展，协同发展引领区合未来

二、大会时间

20XX年10月15-16日

三、大会地点

北京亦庄生物医药园

四、组织机构

主办单位：北京经济技术开发区管理委员会

承办单位：北京经济技术开发区企业协会

北京亦庄生物医药园

中关村美中生物技术产业集群创新联盟

北京医药行业协会

合作媒体：生物谷、中国生物器材网、亦庄时讯、丁香通

五、本次会议内容

为加速推进区域内产业上、中、下游的衔接以及相互间的分工合作，实现各种要素有机组合，形成更为完善的生物医药产业链，避免地区间产业同构、重复建设，实现区域内互补共赢、提高产业整体竞争力，组委会拟召开第二届北京亦庄(京津冀)生物医药产业大会暨20XX年第六期北京亦庄生物医药产业创新与发展论坛。大会旨在推动开发区区域合作工作，为京津冀地区生物医药企业建立交流展示平台，帮助医药企业及时了解国家药品标准变化和改革发展趋势，促进企业对新版药典和国家药品标准的正确理解和准确把握，提供项目对接机会，整合产业链资源，共促产业发展。大会拟设置三个板块：高端论坛、精准医疗论坛和京津冀企业投融资对接会。

(一)高端论坛

为正确理解和掌握《中国药典》20XX年版的有关增修订内容，保证《中国药典》20XX年版的顺利实施，拟邀请国家药典委员会领导介绍《中国药典》20XX年版编制概要;对《中国药典》20XX年版进行宣贯，传达和解读执行的相关政策与技术要求;解读主要增修订内容，并对影响面较大的增修订内容进行重点提示和告知。拟邀请国内知名结构生物学家、清华大学施一公教授，贝达药业股份有限公司总裁兼首席科学家王印祥博士，石家庄以岭药业股份有限公司吴以岭院士以及诺和诺德(中国)制药有限公司中国研发中心负责人就京津冀一体化发展中产业战略布局、区域合作项目开展情况进行深入地研讨和经验分享。

(二)精准医疗论坛

精准医疗(Precision Medicine)是以个体化医疗为基础、随着基因组测序技术快速进步以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。20XX年1月，美国总统奥巴马在国情咨文中宣布精确医学计划，计划20XX财年投入2.15亿美元，以个性化治疗引领医学新时代。20XX年2月，批示科技部和国家卫生计生委，要求国家成立中国精准医疗战略专家组，共19位专家组成了国家精准医疗战略专家委员会。今年3月科技部召开首次国家精准医疗战略专家会议，中国式的精准医疗计划正在启动，计划在2030年前投入600亿元，并拟被列为十三五健康保障发展问题研究的重大专项。

本次论坛拟邀请中国医学科学院副院长、国家精准医疗战略专家组负责人詹启敏院士、军事医学科学院吴祖泽院士、博奥生物集团总裁程京院士、泛生子首席科学家阎海教授、安诺优达CEO梁峻彬博士等专家，共同探讨我国的精准医疗计划、产业布局及京津冀企业在该领域的发展机遇等问题。

(三)京津冀企业投融资对接会

面向京津冀地区生物医药相关企业征集融资项目，根据企业的发展需求，开展定制化、高端化的金融对接会，整合产业链资源，促进产业发展。考虑到企业在不同阶段对资金的需求，本次特设一对一投融资项目对接会。拟邀请国泰君安、亦庄国投、博泰方德、中关村现代医药生产力促进中心、中关村科技租赁有限公司、渣打银行、中海软银、中国建投、厚朴投资等多家投资和服务机构，分别在科技金融政策、产业基金、新三板、国际化市场开拓等多方面给予企业指导和进行案例分析，搭建项目对接平台。

六、20XX年第一届大会回顾

20XX年11月20-21日，第一届北京亦庄生物医药产业大会暨20XX年第六期北京亦庄生物医药产业创新与发展论坛在北京亦庄生物医药园成功举办。大会共邀请到30名行业专家学者发表主题报告;北京医药行业协会会长、北京市经济和信息化委员会副主任、开发区管委会等相关领导出席;包括百奥赛图、安诺优达、永瀚星港、百泰生物、大基康明、奥咨达医疗器械、亦庄国投、国泰君安等在内的共计105家企事业单位进行了产品、技术、项目、服务和团队的展览展示，汇集了化药、中药、生物制药、生物技术、医疗器械及设备制造、临床试验业务、医疗检验、投融资机构等所有相关行业。企业各显风采，使本次大会成为一场新区生物医药发展成果的集中展示会。来自政府主管部门、行业权威专家、研发和生产型企业、国内外知名厂商、投资机构、科研院所、行业协会及新闻媒体等逾700人参加了本次盛会。通过本次大会，新区生物医药企业展示了近年来的发展成果，拓展了信息渠道，加强了区域内合作;同时也进一步促进了京津冀地区生物医药行业产业链的构建，合理配置了区域内资源，发挥了产业聚集优势，为企业提供了发展机遇。

七、参会费用

本次论坛所有参会人员免费，主办方将在园区餐厅提供工作午餐，餐费自理。

八、展览展示