简介：摘要目的探讨加速康复外科（ERAS）理念在胆囊癌患者围手术期应用的有效性和安全性。方法回顾性分析2017年1月至2021年12月北京协和医院连续收治的164例胆囊癌患者的临床和病理学资料。男性69例（42.1%），女性95例（57.9%），年龄（64.0±10.3）岁（范围：37~89岁）。按照是否在围手术期应用ERAS理念进行管理，将患者分为ERAS组（53例）和常规组（111例）。应用倾向性评分匹配法对两组患者的基本信息进行平衡，并对匹配后两组患者的围手术期资料进行分析比较。分类资料用χ²检验或Fisher确切概率法进行组间比较；符合和不符合正态分布的定量资料分别以t检验和Mann-Whitney U检验进行组间比较。结果ERAS组和常规组各有45例患者匹配成功。两组患者的基本信息保持平衡，手术时间、出血量、并发症和住院费用等方面的差异均无统计学意义（P值均>0.05）。ERAS组患者下床时间更早［1（1）d比2（2）d；Z=-3.839，P<0.01］，排气时间更早［2（1）d比3（1）d；Z=-3.013，P=0.003］，饮水时间更早［2（1）d比2（1）d；Z=-3.647，P<0.01］，并且术后住院时间［5（2）d比7（4）d；Z=-3.984，P<0.01］和总住院时间［8（4）d比13（6）d；Z=-3.605，P<0.01］更短。两组共有12例患者发生术后并发症，根据Clavien-Dindo并发症分级标准，Ⅰ级6例、Ⅱ级4例、Ⅲa级2例。所有并发症均经积极治疗后好转。结论ERAS理念用于胆囊癌患者的围手术期处理是安全且有效的，可加快患者康复、缩短住院时间，且未增加并发症和住院费用。

简介：摘要目的喉返神经（recurrent laryngeal nerve，RLN）是腔镜甲状腺手术中需重点识别和保护的结构。本研究旨在探索深度学习技术识别RLN在经腋窝入路腔镜甲状腺手术中的应用价值。方法收集2020年7月1日至2021年5月1日在北京协和医院基本外科操作的，留存了完整视频资料的经腋窝入路腔镜甲状腺手术录像。两位资深甲状腺外科医师选取其中包含RLN的视频片段，经过训练的标注人员对RLN的轮廓进行描绘标注，并经两位甲状腺外科医师审校确认。视频资料用随机数方法按照5∶1的比例分为训练集及测试集，并根据RLN与周围组织的辨识度分为高、中、低辨识度。采用基于PSPNet的语义分割模型进行训练，使用ResNet50作为主干网络提取特征，同时结合金字塔池化模型融合多尺度特征，最终根据交并比（insertion over union, IOU）评判深度学习神经网络对RLN具体位置预测的能力。所有资料使用R 4.0.2版本分析。结果共38个视频中累计35 501帧图像纳入本研究，其中32个视频共29 704帧图像作为训练集，6个视频共5 797帧图像作为测试集。当IOU阈值设为0.1时，模型在高、中、低辨识度组中的灵敏度和精确率分别达到了100.0%/92.1%、95.8%/80.2%及81.0%/80.6%。而当IOU阈值提高到0.5时（代表有效定位RLN），灵敏度和精确率则分别为92.6%/85.3%、71.7%/60.5%及38.1%/37.9%。这说明本模型在辨识度中高时可很好地提示RLN的位置和走行。漏检通常因目标过小、边界不明确所致。结论基于深度学习的人工智能RLN识别在腔镜甲状腺手术视频中是可行的，有潜在的应用价值，有可能帮助外科医生降低手术中误损伤风险，提高手术安全性。

简介：摘要目的探索深度学习技术识别喉返神经（recurrent laryngeal nerve，RLN）在经胸乳入路腔镜甲状腺手术（endoscopic thyroidectomy，ETE）中的应用价值。方法收集2020年2月至2021年8月北京协和医院基本外科进行的经胸乳入路ETE视频。经2名甲状腺医师的筛选后，符合条件的手术视频根据一位高年资医师的意见分为低辨识度及高辨识度组，经过抽帧、标注、审核与校对后，按照随机数方法以5:1的比例分为训练集及测试集，统一输送至D-Linknet模型进行训练。根据交并比计算测试集中的灵敏度、精确率及平均Dice系数。结果46个视频共153 520帧图片纳入了本研究。其中训练集共39个视频131 039帧，测试集共计7个视频22 481帧。交并比阈值为0.1及0.5时，高辨识度组中灵敏度及精确率分别为92.9%/72.8%及85.8%/67.2%，而在低辨识度组中则分别为47.6%/54.9%及37.6%/43.5%，平均Dice系数在两组中分别为0.781及0.663，证实了该模型对RLN具有较好的识别能力。结论基于深度学习的人工智能RLN识别在经胸乳入路ETE视频中可行，有可能帮助外科医生降低手术中误损伤风险，提高手术安全性。

简介：摘要作为全国急诊压力最大的医疗机构之一，北京协和医院的急诊科拥挤问题非常突出。为了有效解决急诊过度拥挤，提升医疗质量和患者就医感受，医院在充分现场调研的基础上，紧紧抓住通过和出口两个增量环节，建立多学科多部门协作团队，构建紧密的医疗联合体合作模式，探索以畅通患者"出口"为目标的协和疏解急诊拥挤模式。实践显示，综合措施有效缓解了急诊过度拥挤的问题，实现医疗环境和医疗质量双提升。