醫(yī)療領域中存在著很多不確定性，給疾病診斷預測等醫(yī)療活動帶來了極大困難。模糊神經網絡（neural-fuzzy system，NFS）很好地結合了人工神經網絡和模糊邏輯的優(yōu)點，成為一種能從數據中獲取知識，并能將知識以模糊規(guī)則形式表達的新型人工智能模型。因其強大的分類能力和處理模糊信息能力，模糊神經網絡模型被越來越多地應用到醫(yī)學領域。其中自適應神經模糊推理系統(tǒng)（adaptive neural-fuzzy inference system，ANFIS）是模糊神經網絡中應用最多的一種，本文就ANFIS在醫(yī)學領域的應用進行綜述。
目的總結及探討日間宮腔鏡手術的臨床管理及實踐效果。方法回顧性分析重慶醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院 2014 年 9 月—2019 年 8 月宮腔鏡平診手術患者的手術量、病種構成、三四級手術率、并發(fā)癥、住院費用、患者滿意度及平均住院日。結果2014 年 9 月—2019 年 8 月 5 年間共納入宮腔鏡手術患者 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）在日間手術模式下完成 4 877 例。日間手術模式下宮腔鏡手術量逐階段上升（P<0.001）且病種結構優(yōu)化，三四級復雜手術比例由 48.15% 上升至 79.15%（P<0.05）；手術安全且可控，并發(fā)癥發(fā)生率低［0.43%（21/4 877）］。日間手術模式下患者每年平均住院費用均較傳統(tǒng)住院模式低（P<0.05）。患者滿意度調查得分由傳統(tǒng)住院模式下（92.90±1.77）分上升至日間手術模式下（94.57±2.11）分，經亞專科平臺建設 1 年來患者滿意度進一步提升至（96.19±2.24）分（P<0.05）。將宮腔鏡手術納入日間手術模式使婦科平均住院日均較傳統(tǒng)住院模式低（P<0.05）。結論日間模式下的宮腔鏡手術能提升醫(yī)療服務效能，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濟負擔，可在臨床廣泛推廣并規(guī)范應用。
疾病預后常受到多種因素影響，且各因素之間又存在著復雜的非線性關系。人工神經網絡（artificial neural network，ANN）是一種模擬生物神經元工作方式的人工智能模型，具有較強智能化處理多因素非線性能力。目前神經網絡模型越來越多地應用于臨床醫(yī)學領域，特別是疾病預后的預測。我們就人工神經網絡的基本原理及其在疾病預后研究方面的應用進行綜述。