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人工智能在康复领域研究应用的伦理审视
被引量：
4
1
作者
孟丽君
李义庭
+2 位作者
孙莹炜
武雨
吴世彩
《中国医学伦理学》
北大核心
2025年第2期166-172,共7页
随着人工智能技术的快速发展,人工智能的伦理治理越来越受到人们的重视。联合国教科文组织在2021年发布了《人工智能伦理建议书》,明确了人工智能伦理治理的若干原则。在康复医疗领域,人工智能技术的研究和应用,显著提高了患者的生存和...
随着人工智能技术的快速发展,人工智能的伦理治理越来越受到人们的重视。联合国教科文组织在2021年发布了《人工智能伦理建议书》,明确了人工智能伦理治理的若干原则。在康复医疗领域,人工智能技术的研究和应用,显著提高了患者的生存和生活质量,但是,由于康复医学服务对象多为病、伤、残、老等群体的特殊性,也带来了一系列复杂的伦理问题。从知情同意、隐私和数据安全、患者身心康复、合规监管、特定群体保护、促进公平等方面,详细分析了人工智能技术在康复医学领域研究应用实践中遇到的伦理问题与挑战,并根据《人工智能伦理建议书》等的原则,提出了应对策略,包括多方协同和跨学科的合作、完善和细化相应的法律法规、加强全社会的伦理宣教、健全问责机制、加大投入倾斜、促进公平等措施,以促进人工智能技术在康复领域的研究应用能够健康发展,造福人类。
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关键词
人工智能
康复医学
医学伦理
伦理治理
健康中国
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职称材料
基于PMC指数模型的我国康复领域科技创新政策评价研究
2
作者
何照楠
纪雨菲
+2 位作者
卢守四
关泽
孟丽君
《中国卫生事业管理》
北大核心
2025年第6期606-611,691,共7页
目的:基于PMC指数模型量化分析我国康复领域科技创新政策,为相关政策制定和完善提供参考依据。方法:以2016~2024年我国国家层面颁布的10份康复领域科技创新政策为研究对象,利用NVivo 12 Plus软件对政策进行文本挖掘,在此基础上构建以PM...
目的:基于PMC指数模型量化分析我国康复领域科技创新政策,为相关政策制定和完善提供参考依据。方法:以2016~2024年我国国家层面颁布的10份康复领域科技创新政策为研究对象,利用NVivo 12 Plus软件对政策进行文本挖掘,在此基础上构建以PMC指数模型为基础的评价指标体系,计算政策样本PMC指数并绘制PMC曲面图。结果:通过政策文本挖掘,构建出包含9个一级变量、31个二级变量的PMC指数模型,按照政策评价划分标准,我国康复领域科技创新政策PMC指数均值为5.66,处于可接受水平。一级变量中,政策评价、主要任务、政策对象PMC指数均值≥0.8,得分较高;政策性质、创新价值链、保障措施>0.4,得分较低。结论:目前我国康复领域科技创新政策具有一定可行性,但仍有较大提升空间。政策作用对象以政府部门、企事业单位、重点产业为主,较少关注科技创新重点人群或团队。政策任务覆盖范围较全面,但存在政策保障措施和创新价值链不完善的问题。建议加强顶层设计,制定具有实际操作性的专项政策;增强创新主体多元性,打造协同创新的生态系统;提高政策执行保障,完善相应配套机制;贯通全链条创新,构建“需求-研发-转化-产业”协同体系。
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关键词
PMC指数模型
科技创新
康复
政策评价
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职称材料
心肺适能对卒中风险与预后的因果关联:孟德尔随机化分析
3
作者
张泽延
杜晓霞
吴惠群
《中国医学前沿杂志(电子版)》
北大核心
2025年第3期48-55,共8页
目的 本研究旨在利用双样本孟德尔随机化方法(mendelian randomization,MR)探索不同表型的心肺适能(cardiorespiratory fitness,CRF)对卒中亚型风险与卒中预后之间的潜在因果关联。方法 利用全基因组关联研究(genome-wide association s...
目的 本研究旨在利用双样本孟德尔随机化方法(mendelian randomization,MR)探索不同表型的心肺适能(cardiorespiratory fitness,CRF)对卒中亚型风险与卒中预后之间的潜在因果关联。方法 利用全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)数据,选取与心肺适能-最大摄氧量(cardiorespiratory fitness-maximal oxygen uptake,CRF-VO2max)与心肺适能-心率增长率(cardiorespiratory fitness-slope,CRF-slope)密切相关的遗传位点作为工具变量(instrumental variable,IV),分别采用逆方差加权法、加权中位数法和MR-Egger法进行MR分析。同时采用MR-Egger检测水平多效性,MR-PRESSO法进行敏感性分析与多效性分析保证结果稳健性。结果 双样本MR分析表明CRF-VO2max(OR=0.360,95%CI=0.152~0.848,P=0.020)与卒中预后存在正向因果关系,与卒中亚型不存在因果关联。CRF-slope增大与大动脉粥样硬化性卒中(large artery atherosclerotic stroke,LAS)风险增加显著相关(OR=71.877,95%CI=1.241~4162.483,P=0.039),与卒中预后及其他卒中亚型风险无潜在的因果影响。结论 CRF-VO2max与卒中预后的改善密切相关,是卒中预后的保护因素。CRF-slope与LAS存在反向因果关联。关注心肺运动试验(cardiopulmonary exercise testing,CPET)中心率增长率与最大摄氧量,对减轻卒中发生风险并改善卒中预后有着重要作用。
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关键词
心肺适能
卒中
孟德尔随机化研究
因果关系
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职称材料
题名
人工智能在康复领域研究应用的伦理审视
被引量：
4
1
作者
孟丽君
李义庭
孙莹炜
武雨
吴世彩
机构
中国康复研究中心北京博爱医院科研处
首都医科大学
康复
医学院
首都医科大学公共卫生学院
首都医科大学马克思主义学院
山东大学护理与
康复
学院
出处
《中国医学伦理学》
北大核心
2025年第2期166-172,共7页
基金
2022年科技部国家重点研发计划“运动负荷精确测量关键技术研究和相关系统研发”(2022YFC3600305)
2022年中国康复研究中心局级基金项目“构建伦理委员会质量评估体系研究”(2022ZX-24)
2023年中国残联省部级基金项目“新阶段残疾人参与康复临床研究的权益保障研究”(23&ZC033)。
文摘
随着人工智能技术的快速发展,人工智能的伦理治理越来越受到人们的重视。联合国教科文组织在2021年发布了《人工智能伦理建议书》,明确了人工智能伦理治理的若干原则。在康复医疗领域,人工智能技术的研究和应用,显著提高了患者的生存和生活质量,但是,由于康复医学服务对象多为病、伤、残、老等群体的特殊性,也带来了一系列复杂的伦理问题。从知情同意、隐私和数据安全、患者身心康复、合规监管、特定群体保护、促进公平等方面,详细分析了人工智能技术在康复医学领域研究应用实践中遇到的伦理问题与挑战,并根据《人工智能伦理建议书》等的原则,提出了应对策略,包括多方协同和跨学科的合作、完善和细化相应的法律法规、加强全社会的伦理宣教、健全问责机制、加大投入倾斜、促进公平等措施,以促进人工智能技术在康复领域的研究应用能够健康发展,造福人类。
关键词
人工智能
康复医学
医学伦理
伦理治理
健康中国
Keywords
artificial intelligence
rehabilitation medicine
medical ethics
ethical governance
healthy China
分类号
R-052 [医药卫生]
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职称材料
题名
基于PMC指数模型的我国康复领域科技创新政策评价研究
2
作者
何照楠
纪雨菲
卢守四
关泽
孟丽君
机构
中国康复研究中心北京博爱医院科研处
中国
康复
科学所
科研
教育部
中国
康复
科学所综合办
出处
《中国卫生事业管理》
北大核心
2025年第6期606-611,691,共7页
基金
科学技术部科技创新2030“四大慢病重大专项”(2024ZD0524300,2024ZD0524306)
国家重点研发计划项目“运动障碍人群运动干预技术及应用研究”(2022YFC3600305)
+1 种基金
中国康复研究中心项目“北京市以康复为特色的公立医院技术成果转化影响因素研究”(2023ZX-Q13)
中央级公益性科研院所基本科研业务费项目“基于RCF的临床康复科研人员胜任力特征模型的构建”(CRSI2024CZ-21)。
文摘
目的:基于PMC指数模型量化分析我国康复领域科技创新政策,为相关政策制定和完善提供参考依据。方法:以2016~2024年我国国家层面颁布的10份康复领域科技创新政策为研究对象,利用NVivo 12 Plus软件对政策进行文本挖掘,在此基础上构建以PMC指数模型为基础的评价指标体系,计算政策样本PMC指数并绘制PMC曲面图。结果:通过政策文本挖掘,构建出包含9个一级变量、31个二级变量的PMC指数模型,按照政策评价划分标准,我国康复领域科技创新政策PMC指数均值为5.66,处于可接受水平。一级变量中,政策评价、主要任务、政策对象PMC指数均值≥0.8,得分较高;政策性质、创新价值链、保障措施>0.4,得分较低。结论:目前我国康复领域科技创新政策具有一定可行性,但仍有较大提升空间。政策作用对象以政府部门、企事业单位、重点产业为主,较少关注科技创新重点人群或团队。政策任务覆盖范围较全面,但存在政策保障措施和创新价值链不完善的问题。建议加强顶层设计,制定具有实际操作性的专项政策;增强创新主体多元性,打造协同创新的生态系统;提高政策执行保障,完善相应配套机制;贯通全链条创新,构建“需求-研发-转化-产业”协同体系。
关键词
PMC指数模型
科技创新
康复
政策评价
Keywords
PMC index model
scientific and technological innovation
rehabilitation
policy evaluation
分类号
R197.1 [医药卫生—卫生事业管理]
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职称材料
题名
心肺适能对卒中风险与预后的因果关联:孟德尔随机化分析
3
作者
张泽延
杜晓霞
吴惠群
机构
首都医科大学
康复
医学院
中国康复研究中心
北京博爱医院
神经
康复
科
中国康复研究中心北京博爱医院科研处
出处
《中国医学前沿杂志(电子版)》
北大核心
2025年第3期48-55,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3600305)。
文摘
目的 本研究旨在利用双样本孟德尔随机化方法(mendelian randomization,MR)探索不同表型的心肺适能(cardiorespiratory fitness,CRF)对卒中亚型风险与卒中预后之间的潜在因果关联。方法 利用全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)数据,选取与心肺适能-最大摄氧量(cardiorespiratory fitness-maximal oxygen uptake,CRF-VO2max)与心肺适能-心率增长率(cardiorespiratory fitness-slope,CRF-slope)密切相关的遗传位点作为工具变量(instrumental variable,IV),分别采用逆方差加权法、加权中位数法和MR-Egger法进行MR分析。同时采用MR-Egger检测水平多效性,MR-PRESSO法进行敏感性分析与多效性分析保证结果稳健性。结果 双样本MR分析表明CRF-VO2max(OR=0.360,95%CI=0.152~0.848,P=0.020)与卒中预后存在正向因果关系,与卒中亚型不存在因果关联。CRF-slope增大与大动脉粥样硬化性卒中(large artery atherosclerotic stroke,LAS)风险增加显著相关(OR=71.877,95%CI=1.241~4162.483,P=0.039),与卒中预后及其他卒中亚型风险无潜在的因果影响。结论 CRF-VO2max与卒中预后的改善密切相关,是卒中预后的保护因素。CRF-slope与LAS存在反向因果关联。关注心肺运动试验(cardiopulmonary exercise testing,CPET)中心率增长率与最大摄氧量,对减轻卒中发生风险并改善卒中预后有着重要作用。
关键词
心肺适能
卒中
孟德尔随机化研究
因果关系
Keywords
Cardiopulmonary fitness
Stroke
Mendelian randomization study
Causal relationship
分类号
R743.3 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
人工智能在康复领域研究应用的伦理审视
孟丽君
李义庭
孙莹炜
武雨
吴世彩
《中国医学伦理学》
北大核心
2025
4
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职称材料
2
基于PMC指数模型的我国康复领域科技创新政策评价研究
何照楠
纪雨菲
卢守四
关泽
孟丽君
《中国卫生事业管理》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
心肺适能对卒中风险与预后的因果关联:孟德尔随机化分析
张泽延
杜晓霞
吴惠群
《中国医学前沿杂志(电子版)》
北大核心
2025
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