醫(yī)療領(lǐng)域中存在著很多不確定性，給疾病診斷預(yù)測等醫(yī)療活動帶來了極大困難。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural-fuzzy system，NFS）很好地結(jié)合了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯的優(yōu)點，成為一種能從數(shù)據(jù)中獲取知識，并能將知識以模糊規(guī)則形式表達(dá)的新型人工智能模型。因其強(qiáng)大的分類能力和處理模糊信息能力，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被越來越多地應(yīng)用到醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。其中自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（adaptive neural-fuzzy inference system，ANFIS）是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最多的一種，本文就ANFIS在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行綜述。
目的總結(jié)及探討日間宮腔鏡手術(shù)的臨床管理及實踐效果。方法回顧性分析重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院 2014 年 9 月—2019 年 8 月宮腔鏡平診手術(shù)患者的手術(shù)量、病種構(gòu)成、三四級手術(shù)率、并發(fā)癥、住院費(fèi)用、患者滿意度及平均住院日。結(jié)果2014 年 9 月—2019 年 8 月 5 年間共納入宮腔鏡手術(shù)患者 5 446 例，其中第 1 年（2014 年 9 月—2015 年 8 月）在傳統(tǒng)住院模式下完成 569 例，后 4 年（2015 年 9 月—2019 年 8 月）在日間手術(shù)模式下完成 4 877 例。日間手術(shù)模式下宮腔鏡手術(shù)量逐階段上升（P<0.001）且病種結(jié)構(gòu)優(yōu)化，三四級復(fù)雜手術(shù)比例由 48.15% 上升至 79.15%（P<0.05）；手術(shù)安全且可控，并發(fā)癥發(fā)生率低［0.43%（21/4 877）］。日間手術(shù)模式下患者每年平均住院費(fèi)用均較傳統(tǒng)住院模式低（P<0.05）。患者滿意度調(diào)查得分由傳統(tǒng)住院模式下（92.90±1.77）分上升至日間手術(shù)模式下（94.57±2.11）分，經(jīng)亞專科平臺建設(shè) 1 年來患者滿意度進(jìn)一步提升至（96.19±2.24）分（P<0.05）。將宮腔鏡手術(shù)納入日間手術(shù)模式使婦科平均住院日均較傳統(tǒng)住院模式低（P<0.05）。結(jié)論日間模式下的宮腔鏡手術(shù)能提升醫(yī)療服務(wù)效能，保障患者安全，提升患者滿意度，降低平均住院日及減輕患者經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，可在臨床廣泛推廣并規(guī)范應(yīng)用。
疾病預(yù)后常受到多種因素影響，且各因素之間又存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）是一種模擬生物神經(jīng)元工作方式的人工智能模型，具有較強(qiáng)智能化處理多因素非線性能力。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型越來越多地應(yīng)用于臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，特別是疾病預(yù)后的預(yù)測。我們就人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及其在疾病預(yù)后研究方面的應(yīng)用進(jìn)行綜述。