Beh?et病葡萄膜炎（BU）是Beh?et綜合征常見表現之一，其預后差，致盲率高，嚴重降低患者生活質量。目前的治療主要是通過抑制免疫應答來誘導和緩解炎癥，既往常用的糖皮質激素聯合免疫抑制劑療法存在用藥時間長、副作用大、遠期預后差等不足，而生物制劑因其高效性、低毒性、遠期預后好的優勢逐漸成為治療難治型BU的研究熱點，為BU的治療提供了新方向。目前用于治療BU的生物制劑包括腫瘤壞死因子-α抑制劑、干擾素制劑、白細胞介素阻斷劑和淋巴細胞靶向制劑。相信隨著各項研究的深入和臨床試驗的進展，生物制劑在臨床的逐步應用指日可待，未來有望為BU患者提供更精準有效的治療。
人工智能技術目前發展迅速，近年來研究人員將其應用在泌尿系統各類腫瘤診斷中，并獲得了很多有價值的研究成果。本文從論文數量、圖像數據、臨床任務三個方面對近年人工智能技術在腎臟腫瘤、膀胱腫瘤、前列腺腫瘤等領域的研究狀況進行了整理，旨在總結和分析研究現狀，發現有價值的研究思路。結果顯示，基于數字影像、病理圖像等醫學數據建立的人工智能模型，完成泌尿系統腫瘤的基本診斷、腫瘤浸潤區域或特定器官的影像分割、基因突變預測和預后效果預測等醫學應用的效果良好，但大多數模型在臨床應用的要求方面仍有改進空間。一方面，需要進一步提高核心算法的檢測、分類、分割等效能；另一方面，需要整合更多標準化的醫學數據庫，才能有效提高人工智能模型的診斷精度，使之發揮更大的臨床價值。
目的比較三維可視化（three-dimensional visual，3DV）模型、三維打印（three-dimensional printing，3DP）模型和計算機輔助設計（computer-aided design，CAD）修飾的3DP模型在電視胸腔鏡輔助（video-assisted thoracoscopic surgery，VATS）亞肺葉切除中的應用效果。方法回顧性分析2021年11月—2022年8月河北大學附屬醫院行VATS亞肺葉切除患者的臨床資料。將患者分為3DV組、3DP組和CAD-3DP組。比較三組患者的圍術期資料、術者及家屬的主觀評價。結果共納入22例患者，其中男5例、女17例，年齡32～77（56.95±12.50）歲。3DV組9例，3DP組6例，CAD-3DP組7例。三組患者的手術時間、術中出血量、引流量、住院時間及術后并發癥等差異均無統計學意義（P>0.05）。術者的7項主觀評價中，CAD-3DP組在術前規劃效率（P=0.008）、直觀性（P=0.015）和醫患溝通難易度（P=0.011）方面優于3DV組；在整體滿意度（P=0.008）、術前規劃難易度（P=0.015）和效率（P=0.005）方面于3DP組。而患者及家屬的7項主觀評價中CAD-3DP組在幫助了解腫瘤周圍脈管（P=0.005）、手術步驟（P=0.007）、方案選擇（P=0.010）、整體滿意度（P=0.022）方面優于3DP組；在幫助了解腫瘤大小（P=0.013）和整體滿意度（P=0.033）方面優于3DV組。結論CAD修飾的3D打印模型應用于VATS亞肺葉切除術前規劃、術中導航及醫患溝通有一定優勢。