安徽医科大学临床医学院是2003年由安徽医科大学创建，经国家教育部和安徽省人民政府批准设立的独立学院；2017年11月遵照教育部26号令要求，由安徽医科大学与安徽新华集团投资有限公司合作举办，是按新机制和新模式运行的本科高校。学院秉承安徽医科大学90余年的文化传统和办学理念，坚持“以教学为中心，以学生为主体”的办学宗旨，坚持“科学定位，特色办学、质量兴校”的发展思路，不断提高教育教学水平，培养了一大批品学兼优、医学基础扎实、动手能力强、综合素质高的优秀人才，受到社会各界高度评价和用人单位广泛认可。学院依托安徽医科大学雄厚的师资力量和办学资源，结合医疗健康事业的发展需求，先后建立了基础医学部、临床医学系、卫生管理系、护理系、药学系、生物医学工程系、公共课程部和思想政治理论课教学研究部；现设有临床医学、康复治疗学、医学影像技术、护理学、药学、生物医学工程和公共事业管理等本科专业。学生完成规定课程和实习内容，经考核合格准予毕业，发放由教育部注册的安徽医科大学临床医学院毕业证书，符合学位授予条件者可按国家有关规定授予安徽医科大学临床医学院相关学科的学士学位。 拼搏铸就辉煌。近年来，学院坚持规模、结构、质量、效益协调发展，教育质量不断提高，办学呈现又好又快的发展态势。2010年，学院荣获“全国先进独立学院”称号；近年来，在安徽省百所高校百万大学生科普创意创新大赛中荣获多项奖励，并7次摘得优秀组织奖；在校学生还积极参加医学、数学、体育等各类竞赛活动，并屡创佳绩；毕业生就业率、就业质量稳步提升，平均考研录取率达到20%以上，部分专业达到30%以上。学院教师公开发表学术论文百余篇，承担和参与省部级及以上科研项目30多项，其中省级重大项目1项，省级重点项目8项，精品课程1项，教学团队1项，博士基金1项，获得省级二等奖4项，三等奖1项。 学院着力推进体制创新，充分发挥机制优势，引入安徽新华集团投资有限公司优质资源，为学院进一步发展提供保障。安徽新华集团投资有限公司为一家集教育、科技、金融、投资于一体的现代化企业集团，从事教育30年以来，在举办应用型高水平大学方面取得了显著成绩，积累了丰富的专业技术人才和大学治理运营管理团队。安徽医科大学与安徽新华集团投资有限公司合作举办安徽医科大学临床医学院，实现校企资源的有机结合和优化配置，符合教育未来发展趋势，为学院带来新的活力，促进学院更好更快发展。安徽医科大学临床医学院将全面贯彻党的教育方针，继承安徽医科大学“爱国爱民，献身人类健康”的办学传统，弘扬“好学力行、造就良医”的校训精神，秉承“兴国、奉献、仁爱”的育人理念，坚持“求真、求精、求新”的学风，不断提高办学水平和办学质量，着力培养符合社会发展的应用型医学人才。

成都中医药大学梁繁荣教授项目组围绕“实现针灸研究证据科学评价、集中存储、深度分析、高效利用”关键问题，采用大数据分布式存储、计算、分析和服务技术方法，创建了基于“云服务器+终端”大数据服务模式的循证针灸临床诊疗决策支持平台，并在临床、科研、教育、产业等多个领域进行了推广应用。项目主要技术内容： 1.基于大数据的循证针灸临床决策支持平台的构建：（1）构建了循证针灸证据质量评价标准、证据强度及推荐等级标准，创建了“大数据-当前最佳证据-优化诊疗方案”的循证针灸临床决策模式；（2）研发了一系列针灸循证诊疗决策数据挖掘模型和算法，实现了针灸疾病诊断、辨证分型、处方优化、刺激参数组合等诊疗决策方案的准确挖掘、智能分析、客观判断和可视化交互；（3）采用DTS、网络爬虫等方法采集数据，建立了针灸数据资源主题数据仓库和数据集市，构建了循证针灸决策资源中心；（4）设计开发了分布式存储、计算、分析与服务的循证针灸临床诊疗决策支持平台，实现了针灸循证诊疗决策各数据挖掘算法不同粒度的构件化组装、快速集成、高效响应和大数据服务。 2. 基于大数据的循证针灸临床决策支持平台的应用：（1）制定并完善了基于最新研究证据的24个病种的循证针灸临床治疗决策方案，为临床治疗决策提供了可供参考的高质量证据；（2）将GRADE系统引入循证针灸临床实践指南的制定，牵头制定了中国针灸学会《针灸治疗坐骨神经痛临床实践指南》；（3）对针灸临床常见的14个病种的古今治疗证据进行了系统的处方规律分析，发现并验证了具有理论和临床价值的经穴效应规律，并为优化针灸临床诊疗决策提供了便利；（4）将平台推广应用于中医针灸临床实践和医院管理，提高医生诊疗水平、中医针灸临床疗效和医院信息化管理水平；（5）研发了集针灸大数据支撑与临床经穴诊断治疗于一体的智能化循证针灸诊疗设备，开创了循证针灸临床决策的应用新模式。 研究成果已在71家中医医疗机构和天津、上海、广州、南京等地高校、科研院所应用，获得2800余万元直接经济效益和上亿元间接经济效益，对于针灸临床疗效提高、科技创新和创新人才培养起到了积极的推动作用，开创了针灸学产、学、研、用合作推动科研成果转化的成功模式。由石学敏院士等专家组成的鉴定委员会一致认为：“本项目极大地促进了针灸学的现代化和信息化发展，显著提升了针灸临床决策水平，加快了针灸学国际化进程，研究成果达到国际领先水平。” 基于大数据的循证针灸临床诊疗决策支持平台的应用场景示意图

可以量产/n随着社会的进步和生活水平的提高，人们对美的要求越来越强烈。为了提高生活质量，要求整复有缺憾的鼻外形者日趋增多，该项发明专利主要是使用人自体第三磨牙，进行梯度脱矿后制备成隆鼻支架，用于鞍鼻畸形整复。自体牙隆鼻材料与其他隆鼻材料相比有易塑形，强度与鼻骨、鼻软骨接近，无吸收，生物相容性好，无免疫排斥，不影响供区功能及形态等众多优点，至今已为数百名患者解决了鼻部畸形问题，此项成果已被社会所接受，该成果在数十家新闻

（1）建立具有医学统计意义的中国人髋关节解剖学特征数据库 课题组随机抽取130 例西南地区正常成年人（其中男77例、女53例；平均年龄46岁；平均身高163.3cm；平均体重59.6kg。于仰卧、双下肢中立位行髂嵴至胫骨结节CT扫描（扫描层厚1mm），运用CT图像处理软件测量股骨头直径、颈干角、偏中心距offset、小转子中点及其上、下2 0 mm 平面处髓腔宽度、峡部直径、小粗隆中点到峡部距离、峡部曲度、髓腔闪烁指数和漏斗指数等参数，并与中国北方人和国外人群解剖参数进行比较。结果显示：中国西南地区正常人的股骨头直径为44.68±3.10mm，颈干角128.56°±4.49°，offset为36.7±2.81mm，小转子中点及其上、下2 0 mm平面处髓腔宽度分别为：24.9±2.27mm；43.6±2.79mm；17.23±1.59mm，峡部直径为9.92±1.27mm，小粗隆中点到峡部距离113.81±6.75mm，峡部曲度168.95°±1.32°，髓腔闪烁指数和漏斗指数等参数分别为：4.19±0.72和2.32。本组研究中，offset平均为36.7mm、颈干角平均为128.56°,与北方人（offset 平均37.1mm、颈干角平均127.9°）相比差异不大，与西方人（offset平均43.0mm、颈干角平均124.7°）相比存在显著差异。 （2）设计基于国人髋关节解剖学特征的人工髋关节系统 完成了基于中国人解剖参数人工髋关节系统设计。 （3）采用有限元等分析手段，优化设计方案，使该人工髋关节系统适合国人解剖特征，避免低应力集中和应力遮挡。

项目现状：我科参与国内多种肠内营养制剂的研究及临床应用效果观察，积累了丰富的经验。现已独立完成“卡力素”肠内营养制剂的基础研发、动物实验并应用于创伤病人进行临床效果观察，实验表明该制剂能有效改善创伤患者蛋白质营养状况和免疫功能。目前，尚有待于将该产品产业化生产，并进行市场推广。 项目创新：将食品工程与临床营养学等学科进行交叉和优势集成实现肠内营养制剂的生产技术和应用方面的创新，生产出更易于被机体吸收利用的肠内营养制剂，并以此作为能量及优质氮源的来源，以改善机体营养状况。另外，目前我国尚无医用食品管理法规，通过本项目的研究，为形成我国医用食品标准提供基础数据，并建立相关的医用食品质量标准。

临床MR 仿真实验仪由三个模块组成： 数字人MR扫描模块，数字MR 图谱模块和MR 仿真扫描模型。 本实验仪采用虚拟核磁扫描技术对标准数字人体进行真实扫描，可得到任意权重图像； 可满足医学影像技术、医学影像诊断专业学生的MRI 基本扫描实际操作，同时满足临床MRI 技师针对核磁参数对图像对比度控制规律的培训学习，以及任意权重的人体断层影像解剖课程的教学资源。

研究利用天然植物多酚化合物木犀草素与微量营养元素金属锰离子成功合成了一种具有类酶活性的材料（Lu-Mn纳米酶），该材料具有良好的生物相容性和生物安全性，在微酸性条件下（肿瘤微环境）可高效地将H2O2转化为具有肿瘤细胞清除能力的·OH，能够有效杀死肿瘤细胞，抑制肿瘤生长，为癌症治疗提供了一种新的策略。

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

该诊断方法是基于癌症组织切片吸收常数的THz近场光纤扫描成像，系统传输的图像易于量化，且无需H&E染色，即可实现病理诊断自动化。因此，该系统在临床癌症检查中具有重要的潜在应用价值，有望在快速、简便、准确地鉴别胃癌上发挥重要作用，可以节约大量医院和人力资源的使用，具有重要的社会经济价值。