为适应后疫情时代数字化、服务化变革，针对目前实验室暖通空调及控制系统复杂性和专业性的特点，解决所面临的运维人员较少、专业性弱、运维效率低等问题，埃松推出信息化产品——智慧实验室云运维平台。 该平台通过对整个系统设备的不断迭代和功能优化，从功能上满足学校当前及未来的运维需求；从性能上达到目前国内该领域的领先水平；从可靠性上软、硬件都为埃松自主研发、生产，并充分考虑到在实际使用中会遇到的各种问题，有效的保障实验室安全、高效运行。 埃松智慧实验室云运维平台依托于物联网、云计算、大数据、人工智能、BIM建筑信息模型等前沿科技与技术，根据实验室建筑、环境、设备、人员、物料、流程的特点，从空间上覆盖实验室各类场景，从时间上贯穿实验室设备全生命周期，完成对实验室人、机、料、法、环的动态监控与闭环管理，形成互联协同、信息共享、安全监测及智能运维，结合智能终端和智慧平台构建的“智慧实验室”，变革性提升了科研建筑及设备的使用、配置和产出效率，智慧实验室让科研更简单。

简单介绍： 无约束全身体积描记法可以对清醒自由活动的小动物进行肺功能及气道反应相关的测试， 避免了创伤性气管切开术及麻醉的影响，使实验过程简便快捷，动物全身体积描记系统并适合动物长期跟踪研究。 详情介绍：      实验时，将动物置于密闭体描箱内，体描箱与通向体描箱外的感应器连接。动物呼吸时，其胸廓的起伏使体描箱内容积发生改变，此容积变化通过压力换能器和放大器转换为电信号，经计算机处理后，其呼吸曲线显示于电脑屏幕上，图形经软件处理，可计算出潮气量（ TV）、呼气峰流速（PEF ）、呼吸频率等呼吸参数。 系统可扩展连接雾化给药器，对体描箱内动物进行雾化给药，建立咳嗽、**等呼吸道**模型， WBP系统可检测和记录激发 过程中呼吸常规指标和气道高反应的变化,用以评价,支气管收缩等。 一.产品特点：1.不需要做手术，操作简单2.操作简单 可在动物*自然 的状态下呼吸的 研究以及 长期实验跟 踪 进 药 物初筛  3.具有气溶胶雾化模块4.*多同时监测 只动物 645.具有自动标定功能6.具有饮水瓶和食物口，可进行长期连续监测7.适用于小鼠、大鼠或其它动物8.具有多种功能升级选项，适用不同研究，如低氧干预、脑电监测、呼吸代谢监控等 二.检测参数呼吸频率，潮气量，呼吸流量，每分通气量，吸气时间，呼气时间，吸气 量峰 流 值，呼气 量峰 流 值，吸气末暂停，呼气末暂停，松弛时间，Penh，累积体积，其它参数

简单介绍： CT仿真虚拟实验系统应用主流的CT设备和操作系统界面可完成理论知识、模拟视频、模拟仿真操作、人机考试模拟仿真整个CT系统的工作流程，对学生的规范化实训与教学工作。CT仿真虚拟实验系统模拟CT教学系统设备按照医院CT室布局标准建设。 详情介绍： CT硬件 一、应用主流的CT设备和操作系统界面可完成理论知识、模拟视频、模拟仿真操作、人机考试模拟仿真整个CT系统的工作流程，对学生的规范化实训与教学工作。模拟CT教学系统设备按照医院CT室布局标准建设。 二、设备主要组成 1． 扫描床 2． 扫描机架 3．主机控制软件工作站 4 .遥控控制台 三、CT硬件主要技术参数 1. 扫描床 1.1 床面尺寸≥400mmx1900mm 1.2水平运动范围≥1200mm 1.3 垂直运动范围≥300mm 1.4床面*高距离地面：≥850mm 1.5 床面*低可降至离地面距离：≤550mm 1.6 扫描床承载重量≥120kg 1.7按照软件扫描模式可以步进及连续进出床 1.8提供头托、床垫等扫描附件 2 .扫描机架 2.1机架尺寸：≥1700x1700x800mm 2.2 旋转方式：定位/螺旋(扫描指示灯) 2.3 机架孔径≥700mm 2.4 机架倾斜角度≥ +/- 24度 2.5 驱动方式：三相异步电动机 2.6 机架激光定位系统：X/Y/Z方式 2.7机架两侧分别各带一块控制面板，具备控制床面升降、前后运动、机架倾斜运动，控制激光定位系统、“急停”等按钮，机架顶侧具有液晶显示屏，可显示各项机械运动参数 2.8扫描机架配备模拟灯光系统，在软件的相关体位扫描模式下同步自动触发，模拟扫描机架的内部旋转与灯光显示。 2.9 机架外形款式要与目前CT机外形一致。  3.主机控制软件工作站 一、应用主流的CT设备和操作系统界面可完成理论知识、模拟视频、仿真操作、图像后处理动态显示、人机考试整个CT系统的工作流程，同时，可以拓展AI、VR、MR的接口。诊断报告模板系统、图像后处理、PACS、可以配合硬件操作指导下接端口达60个以上操作台对学生的规范化实训与教学工作。CT模拟仿真系统具有**系统操作手册。 二、主要技术参数 *1.控制软件包含理论知识、包括技师职业素质，CT设备结构与组成，CT设备原理，CT检查技术工作流程、临床应用，CT图像质量控制等。规范化操作流程视频、包括开关CT设备，灯丝预热，空气校正，接待被检查者，各部位扫描，控制台操作，送被检查者。仿真系统、包括从头部到足部平扫描与增强扫描、图像处理，图像排版与摄影。图像后处理动态显示、3D、CTA、冠状动脉扫描等。人机考试、可以进行对错分析，分数，时间显示。报告诊断模板、图像处理与图像后处理系统。主界面功能选择区，其中： 栏为功能切换按钮，从左往右依次为：“主界面操作区”、“显示浏览区”、“图像处理区”、“操作向导区”、“关机”。（扫描（SCAN）、显示浏览（DISPLAY）、图像处理（IMAGEWORKS））人机考试等项目，都具有英文显示界面。可以进行技能操作比赛，可以显示比赛选手参赛号、分数、名次等。人机考试可以自动打分、排名、对错、升级、增加考试卷等。 2．扫描（SCAN）模块必须具备新建病人信息功能：包含Exam Number(检查号)、Accessions Number(附加号)、Patient ID(病人识别号)、Patient Name(病人姓名)、Birthdate(出生年月)、Sex（性别）、Age(年龄)、Weight(体重)、Exam Description(检查部位描述)等信息 *3.扫描（SCAN）模块必须包含头颅、胸部、腹部、膝关节等至少13个以上扫描部位选取功能，具有中英文对照显示，每一个扫描部位中 至少包含 普通平扫、螺旋扫描、增强扫描 、增加或者减少扫描序列。每一个扫描过程操作、显示增强剂量、速度、时间、辐射剂量显示、能肝脏分期扫描、肾脏分期扫描、腰椎椎体与椎间盘分别扫描有CTA、3D、冠状动脉成像过程动态显示方案。 *4.可设置病人体位的选择：头先进、脚先进、侧位等,可以进行各种定位线名称选择调整等。 5.具备CT球管预热和探测器校准模块、开、关设备、快、慢扫描床进入操作、错误提醒系统。 6．定位线设定，自动显示定位区域框，可调节定位区域大小，左右、倾斜角度调整，显示定位线向基准线的选择、可以改变定位线名称，增加或者减少序列 7．*执行扫描，可选择扫描类型4种、起始点数值显示与改变，层数显示与改变，螺距显示与改变，用探测器排数显示与改变，扫描速度显示与改变，层厚度显示与改变，机架角度显示与改变，改变KV、MA、S、FOV等参数调整，系统会象真实CT 机器一样在图像显示区实现扫描图像一幅紧接一幅动态显现的整个过程，同时扫描模拟进度条一直前行直到图像扫描完成，扫描出的图像必须与扫描方案一致。增强扫描 必须显示增强CT图像。排版各种方案、单、多幅、图像定位线显示、快捷摄影，拍片、窗宽、窗位、骨窗、脑窗、纵膈窗、图像处理、发送、肺窗、可增加老师指导综合性图像处理（DR、CT、MR）教学、训练、练习工作站软件。 9.可进行病人信息数据管理。人机考试系统可以打出分数、回顾性对错。系统技能比赛打出分数、编号、对错分析等。具有指向性考题与增加考试卷和升级功能。 10.图像处理功能：包含多幅显示、局部放大、任意旋转、正负像、显示定位像中的扫描线等。 11.图像测量功能：包含长度、曲线、间隙、面积和CT值测量等方式。 12.三维重建功能：包含体积重建（VR）、曲面重建（CPR）、多平面重建                     （MPR）等处理功能。 13.标准诊断报告系统模块：私人报告模板与公共报告模板，满足图文报告的需求。可以连接PACS远程诊断。 14.胶片打印模块，多种胶片窗分格，单、多幅或者一键成像等与激光胶片打印机相连后可打印胶片

简单介绍： DR仿真虚拟实验系统应用主流的DR设备和操作系统界面可完成理论知识、模拟视频、仿真操作流程、人机考试模拟仿真整个DR系统的工作流程，对学生的规范化实训与教学工作。DR仿真虚拟实验系统模拟DR教学系统设备按照医院DR室布局标准建设。DR仿真虚拟实验系统后台可以添加需要的任意资料 详情介绍： 一、应用主流的DR设备和操作系统界面可完成理论知识、模拟视频、仿真操作流程、人机考试模拟仿真整个DR系统的工作流程，对学生的规范化实训与教学工作。模拟DR教学系统设备按照医院DR室布局标准建设。 二、DR硬件主要构成 1.悬吊机械装置 2. 移动式摄影床 3. 立式胸片架 4． X线球管模体 5． 高压发生器模体 6． 限束器 三、硬件主要技术参数 1. 悬吊机械装置 1.1机械结构：悬吊式X线球管支架，天轨吊件须为“井字型”双轨式结构。 1.1.1纵向方向≥2100mm，横向方向≥1800mm，垂直运动≥1450mm 1.1.2球管绕垂直轴旋转：≥±180°，绕水平轴旋转：≥±90° 1.1.3球管机头配有大尺寸彩色液晶触摸屏 1.1.4球管机头触摸屏可实时显示球管旋转角度、SID和FID等机械运动参数，具备平床位和胸片位快速一键切换、到位按钮；此液晶触摸屏上可调节曝光参数调节（kV、mA、ms），选择患者体型，曝光模式选择（包含AEC、Time、Kv、 mAs），球管大小焦点选择悬吊架胸片位至卧位转换：总线架构控制一键模式（可以完全切换全手动控制双模式）  1.1.5具有照射野自动跟踪系统，电动升降胸片架定位时，球管及悬吊结构能自动保证照射野中心与探测器中心同步对中心线，采集板运动跟踪模式：程序控制自动跟踪/一键定位 2. 移动式摄影床 2.1.移动式摄影床，配有万向轮，可自由移动，带刹车装置 2.1.1床面尺寸：2000mm×700mm 2.1.2床体承重：≥150KG 3.  立式胸片架 3.1平板buky垂直运动范围：≥中心距地650mm~1650mm 3.1.1平板buky旋转范围：≥-30°～90°同步探测器立柱高度≥2100mm 3.1.2电动控制 4.X线球管模体 4．1与真实球管管套外形一致 5.高压发生器模体 5.1外观类同于真实高压发生器，配有真机用真实高压发生器控制台及曝光手闸，并可以进行KV/mA/s、AEC、mAs，球管大小焦点等的调节显示以及模拟曝光。 5.1.1摄影kV调节范围：40kV～150kV连续可调 5.1.2摄影mA调节范围：10mA～800mA连续可调 5.1.3摄影时间0.005-8.0s 5.1.4电流时间积1-800mAs 6.限束器 6.1真机用限束器 6.1.1光野连续可调节 7.DR软件部分： 7.1.1控制软件包含：基础知识系统、视频演示系统、实训系统和人机考试系统四个模块 7.1.2演示系统包含数字X射线摄影技术整个检查流程及对应的操作规程，操作规程按照《影像检查技术》教科书编写演示 7.1.3实训系统必须具备普通登记检查模式和急诊免登记检查模式包含“查询”、“刷新”、““删除” 7.1.4普通登记检查模式下患者信息登记内容必须包含ID、姓名、性别、年龄及摄影体位，点击子菜单“接待被检者”、“体位设置”、“控制台操作”、“送离被检者”、等可以观看实际病人检查操作的视频。 7.1.5摄影体位选择，必须包含文字选择和人体形象化图形选择两种方式，并包含至少80个体位 7.1.6进入检查界面后模拟曝光前必须显示所拍摄体位对应的摆位指示引导图和体位临床解剖图；并且可以显示所拍摄部位的摄影目的、摄影体位摆位标准、中心线对正标准、影像显示效果标准等，按照《影像检查技术》教科书编写操作 7.1.7进入检查界面后模拟曝光前必须显示摄影参数调节模块，支持AEC、mAs、TIME三种调节方式，具备曝光状态指示。 7.1.8检查界面具有预备和曝光按钮，点击后可模拟出现相对应体位预存图像图像分为三个模块，左边为采集的病人信息的采集，中间为显示病人图像模块，右边为病人信息模块选择病人信息采集模块按钮，会出现信息采集的参数设置，通过 按钮可以实现参数的加减。点击“图像显示”模块的“回放”按钮，显示界面包含两部分，“图像回放”，“图像显示”。  7.1.9出现图像后可对图像进行窗宽窗位调整、L/R左右标注、放大缩小、放大镜、±90°旋转、镜像翻转、漫游等处理功能如是用于测量人体部位的距离、角度测量、图像排版打印功能综合性图像处理（DR、CT、MR）教学、训练、练习，可增加老师指导综合性图像处理（DR、CT、MR）教学、训练、练习工作站 7.1.10对图像处理后具有接受和拒绝功能，接受后检查界面出现该病人所拍体位图像缩略图，拒**可重新进行曝光拍摄 7.1.11对已经建立的病人信息数据可以进行重新编辑、删除、查询等操作，可以显示病人是否已检查状态 7.1.12人机考试系统，包含五套考试题卷可以打分知道正确答案以及升级 7.1.13人机考试系统学生答题时有时间限制，可以对已做过的题目进行标记，可以选择任意一道题目进行做答 7.1.14人机考试系统题目答完后可以显示学生成绩和排行榜

Melux®非接触掌脉识别系统是世界上第一个能独立支撑实时、大流量身份认证的“零漏洞、零介质”生物识别技术。通过FVR人手脉络识别技术，把浩瀚的人手脉络微特征变成了“原生码”，可准确区分世界上的任意两人，包括双胞胎； 同时达到十亿人次0.3秒闪速识别，支撑亿级用户的使用需求，完美替代了码、卡、币、证，为智慧校园、政府行政、社会管理、轨道交通、金融支付、智慧安防、公安司法、反恐维稳、公共服务、机场海关、出入口管理、借还书籍、医疗社保等领域提供高端的人工智能系统解决方案。   技术优势： 超精准：每个人的掌脉都是独一无二的，同一人的左右手不相同，即使是同卵双胞胎也不一样，可实现“一对一”精准实名认证； 超快速：百亿人次0.3秒闪速识别，可支撑10亿级的用户需求，满足地铁、高铁等高速大流量应用需求； 超易用：手掌一挥，瞬间完成身份认证、授权与智能管理，无需携带码、卡、币（现金）、证； 强隐私：内生理特征，隐性信息对外不可见，只有用户伸出手才启动认证，充分尊重用户个人意愿； 非接触：无需停留、无需接触，只需将手掌轻轻挥过设备感知区即可完成身份识别与认证，干净、卫生，避免了接触式病毒传播与感染风险，在疫情防控常态化的当前形势下，具有重要意义；   基于世界上超精确的识别、认证与智能算法，麦仑技术远超人脸识别、虹膜识别、指纹识别等传统技术，最大程度发挥安全措施的保护能力。

3D微创手术因其治疗手段的先进已是发展趋势并在迅速普及， 3D腔镜、手术机器人、显微镜手术等都提供了3D影像数据。但目前 医生大多通过2D屏或佩戴3D偏光眼镜观看，给主治医生带来：3D 空间还原不准确影响手术安全和效率、手术屏画面昏暗不清晰、眼 镜易产生雾气遮挡视线、长时间观看眩晕等问题。 班度科技基于“周期像素复用”的实时两视点转多视点技术，自 主研发的「裸眼3D手术显示系统」解决了现有技术的困境，实现了 具有正确空间遮挡关系的3D成像，为医生提供精准、快速的判断决 策依据，可极大地降低手术风险和提升医生的诊疗效率，降低低年 资医生的学习曲线和规培成本，提升基层医疗水平。既能减轻医生 负担，又实现了3D手术场景的完整还原，提高了手术安全性和效 率，带来逼真、清晰、舒适的高性能体验。

本发明公开了一种基于二维正交各向异性复合材料板的热模态对结构参数的灵敏度分析方法，包括如下步骤：（１）求解考虑拉压、弯曲、剪切变形的二维正交各向异性复合材料板线性刚度矩阵Ｋ０；（２）求解热结构的初应力刚度矩阵Ｋσ；（３）求解考虑热应力影响的结构有限元动力学方程的目标函数，即为转化为考虑结构热应力影响的广义特征值问题；（４）基于步骤（３）中的目标函数ｆ，采用复变函数法求解二维正交各向异性复合材料板的热模态对结构参数的灵敏度。本发明考虑了热应力对结构刚度以及结构响应（热模态）分析的影响，能够利用复变函数法分析得到精度较高的热模态对结构参数的灵敏度矩阵。

肿瘤细胞异质性是肿瘤异质性的重要成因之一，可导致肿瘤在增殖能力、侵袭能力和药物敏感性等方面产生重要差异，影响肿瘤的诊断与治疗，最终影响患者身体健康与生命安全。因此，肿瘤细胞异质性研究对于肿瘤的诊断和个体化治疗具有重要意义。而进行肿瘤细胞亚群分离分析是研究肿瘤细胞异质性的重要基础。现有的基于电泳、场流或荧光激活式分离原理的进行肿瘤细胞分离分析的策略存在着特异性差、操作繁琐或需样本量大等弊端。基于课题组在磁性梯度分离细菌、肿瘤标志物、蛋白分析等方面前期工作（Analytical Chemistry 2018, 90, 9621-9628；Analytical Chemistry 2014, 86, 9434-9442；Chemistry-A European Journal 2014, 20,14642-14649），该研究以细胞表面标志物Her2表达量差异化的三种乳腺癌细胞(BT474、MDA-MB-453和MDA-MB-231)为研究模型，通过荧光-磁性靶向仿生探针与其识别后形成不同磁性梯度，在恒定外磁场作用下，可分别在90 s、120 s和180 s时间内快速逐一梯度分离出三种不同乳腺癌细胞亚型，并基于探针的荧光信号对肿瘤细胞亚群进行了初步鉴定。该研究报道的基于磁性梯度响应的肿瘤细胞亚群分离分析策略具有简单、快速、准确等特点，为血液样本中异质性肿瘤细胞亚群的近同时分离与分析提供新思路，在肿瘤早期诊断、评估和预后方面具有重要的潜在应用前景。

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

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