简介：摘要目的建立一种基于人工智能的尿液检验结果解释性报告系统。方法收集2008—2018年浙江大学医学院附属第一医院患者2 899 917份、体检710 971份尿检数据，统计每个项目不同结果的频数分布建立大人群分布，再根据数据分布、项目重要性和结果异常程度，建立每个样本的健康指数和各项目的异常等级。收集糖尿病、尿路感染、肾小球肾炎、肾病综合征等疾病数据，按性别、年龄匹配同数量的健康对照组。基于AdaBoost算法的集成学习器建立模型并评估算法性能。用JAVA开发数据展示软件。用199份异常尿液检验结果，人工验证模型的准确性。结果每份报告分为正常、异常、疾病、危重4个等级；单个项目结果判断为正常、轻度、中度、重度、极度5个等级并提供大数据的人群分布；基于AdaBoost机器学习模型运用于7种疾病的训练准确度（≥88.3%）、真阳性率（≥80.0%）、曲线下面积（≥0.954）。开发的JAVA软件展示上述结果，并包括病历和结果、历史结果、个性化建议、异常项目科普、在大人群数据中的位置等内容。异常尿液结果可能的疾病相似度，人工验证机器学习模型的准确率为82.41%（164/199）。结论本研究建立了智能的结果解释性报告系统，能区分报告异常程度，具有较高疾病预测准确性，可提供个性化的临床决策信息。

简介：摘要目的通过标准化检测技术对全国多地区表观健康老年人血小板聚集功能进行调研，分析我国表观健康老年人群血小板聚集功能特点及与年龄相关参考区间，以促进抗血小板药物的合理应用。方法2018年1月至2019年8月，纳入全国6家三甲医院≥60岁表观健康老年人共5 658名，通过标准化的全自动血小板聚集仪对纳入对象分别进行花生四烯酸（AA）和二磷酸腺苷（ADP）诱导的血小板聚集率检测，并分析60~69、70~79和80~90岁年龄段AA和ADP诱导的血小板聚集率，根据CLSI C28-A3使用的非参数方法定义参考区间（以P2.5和P97.5确定95%置信区间）。结果采用标准化的血小板检测技术，各医院间AA和ADP诱导的血小板聚集率比较，差异均无统计学意义（P均>0.05）。5 658名中2 633名（46.54%）行AA诱导的血小板聚集率检测，70~79、 80~90岁老年人AA诱导的血小板聚集率高于60~69岁［（72.35±11.67）%、（72.67±11.45）%比（70.65±12.57）%，P均<0.001］，而70~79岁与80~90岁间比较差异无统计学意义（P=0.840）；3 025名（53.46%）行ADP诱导的血小板聚集率检测，各年龄段间比较差异无统计学意义（P=0.654）。AA诱导的血小板聚集率在60~69岁人群建议参考区间为37.12%~88.47%，70~90岁人群建议参考区间37.45%~88.97%。ADP诱导的血小板聚集率的建议参考区间为47.95%~92.11%。结论使用标准化检测系统的各医院实验室检测的血小板聚集率结果具有一致性。建议AA诱导的血小板聚集率在60~69岁和>70岁老年人群单独建立血小板聚集率参考区间，而ADP诱导的血小板聚集率不需单独建立老年血小板聚集率参考范围。

简介：摘要目的总结性分析探讨泌尿系统疾病患者的微生物检验和鉴定结果。方法对2013年10月到2014年12月在我院进行救治的泌尿系统疾病患者56例采取细菌培养和微生物检验，并对病原菌结果进行分析。结果（1）培养菌株共124例，革兰阴性菌、革兰阳性菌、念珠菌分别为75株、32株、17株，其中大肠埃希菌是革兰阴性菌的代表菌株，屎肠球菌是革兰阳性菌的代表菌株，白假丝酵母菌为念珠菌的代表菌株。（2）药敏试验结果ESBLs的结果最明显的为大肠埃希菌。（3）大肠埃希菌对阿米卡星、亚胺培南、美洛培南、尼他培南的敏感率高，金色葡萄糖球菌对利奈唑胺、达福普汀、万谷霉素的敏感率高，白假丝酵母菌对5-氟胞嘧啶和两性霉素B的敏感率高。结论泌尿系统疾病患者微生物检验的主要病原菌为革兰阴性菌和革兰阳性菌，抗菌药的选择要依据微生物检验结果，降低菌株耐药性的发生率，对药物的有效性产生提高作用。