再见珠江，你好小榄👋写在前面今天是开始实习前的最后一天，昨天中午收拾完全部的大包大箱搬到中山市小榄人民医院，等到安顿下来，也已经到了晚上十一点，本来想着当时写一篇小记的，但是困意和倦意席卷全身，便睡去了。早上起来，是熟悉的蚊帐帘子。下床，新舍友们都已经起了，我坐在桌前，体会到了一种似乎很久很久没有感受到过的空闲感，于是便开始写下些什么了。大四上的考试这一个学期基本都是在考试中度过的，也可能是因为早已经被考麻了，感觉这学期的压力并没有上一学期内外科那么大，就是纯粹的被数量压倒……真算下来，这一学期的空闲只有开始的一两周和考完眼科之后的1个月吧。学的东西很多很杂甚至有些不知所谓，感觉把这些东西全堆到大四上只是因为着急让人去实习吧……也写了很多很多学科小结，都放在了置顶的加密文章里面了，也可以从下面直接进入：皮肤性病学学习建议与干货由此进入急救医学学习建议与干货由此进入（吐槽版）传染病学学习建议与干货由此进入（吐槽版）耳鼻咽喉头颈外科学学习建议与干货由此进入眼科学学习建议与干货由此进入神经精神病学学习建议与干货由此进入（邪修两天速成版）全科医学学习建议与干货由此进入（半天速成版）口腔科学学习建议与干货由此进入儿科学学习建议与干货由此进入康复医学学习建议与干货由此进入每学期都会做这样的学科小结，唯独大三下的内外科和影像没有做（足以见得当时那几门带来的“震撼冲击”有多大）再见珠江最后还是保守选择，珠江医院作为下半年的“神点”雷打不动，取舍就是上半年去中山小榄体会痛苦的外儿生活。在珠江的日子在珠江的一年，是任务繁重的，也是很难忘的。时间过得特别特别快，基本都是在考试和上课中度过。珠江医院的宿舍环境很不好，但哪怕如此到最后离开的时候，也依旧会感到不舍（说是这么说，如果真要我继续住一年我肯定会急眼哈哈哈）。在这一年里，认识到了很多“战友”，也收获到了很多朋友，大家都有自己的理想与目标，大多数人都很好很好，也遇见了一些不好的人，但是我基本忘完了哈哈哈~见习的时光也收获颇丰，可以看下面的文章：[post cid="383" /][post cid="245" /][post cid="242" /][post cid="231" /]其实可以写的地方有很多，但我不打算现在就全部写出来，因为在2026年下半年我的实习点还是珠江医院，等到真要离开的那个时候再写下长长一段吧（真的会写吗？）三年半的舍友和相处三年半的舍友离开了，存和彦去到佛二和顺德，轩则去到了顺德和佛二，下一次见面估计就是一年之后的大五下，到那个时候大家都应该已经各有所归了在搬家的前一天，我们四个一起去吃了海底捞，打了桌球，晚上回到宿舍打了一晚上CS，很痛快。我一直感觉我们宿舍很完美很完美，每个人都能玩到一起去。从《雀魂》的截胡大法，到《致命公司》的力挽狂澜，到《REPO》的仙人指路，到《深岩银河》的情比金坚，再到围观重恐《Outlast》，到《土豆兄弟》的激情爆射，到《胡闹厨房》的反复断连，到双双配合《双人成行》《双影奇境》《炉石传说》，再到最后的CS皇城PK……也有不知道多少次的聚餐，桌球，麻将，桌游。可以说，正是因为他们，我的医学之路完全不像想象中那般枯燥无聊，也正是因为他们，我的大学宿舍生活很美好很丰富很多彩。谢谢你们……同样，这不是真正的离别，我们一年后再见！你好小榄惊喜宿舍中山市小榄人民医院，在选实习点之前，从既往师兄师姐的经验体验来看，是很痛苦的一个点，宿舍环境不好，外科体验很差。但是等到真进入宿舍的时候，感觉自己的大学生活被彻底补完了……大空间+飘窗+大卫浴+小入户走廊+全新桌床，这个配置我在顺德都没有享受过……相比起珠江医院的超级无敌破烂宿舍，这里简直是天堂！（想看珠江宿舍可以见这篇文章《大三下学期初的一些感悟》）[post cid="230" /]医院也很大，比较新，人比较少，感觉接下来的生活应该不会很差。新的人事物新的宿舍，新的舍友。舍友基本都认识，毕竟大一大二都在一个班，有科研狂人锋，有岩深疯子清，还有一个不太熟豪。宿舍在5楼没有电梯，加上单层高度又很高很高，所以搬宿舍的时候差点没给我们累死。第二天，我们宿舍火速团建，去到了当地最火爆的鸽子店吃各种鸽子。吃完鸽子后，去找寻台球店打桌球，只能说这里真的很城乡结合部，到处都是工业园和建材批发市场以及服装厂房，找了很多家台球店都感觉怪怪的，最后走了一段路才找着一家看上去比较正常的。这里还有很多足浴店和洗脚城……最后实习生活开始了，敬请期待吧~其实对于很多人事物都是暂时的告别，还会再见，所以写出来的东西就有点潦草……
见习周记（10.13-10.17）文前好久好久没有更新博客了，最近实在是忙到天昏地暗。接下来几乎一周一门考试……而这一周的见习时间都是在早上，更是给本就不充裕的睡眠雪上加霜。昨天考完皮肤性病之后才有了一点点短暂的空闲期。下面是本学期的见习安排时间见习科室时间见习科室时间见习科室10.13耳鼻咽喉科11.3妇产科（妇科/产科/门诊）12.23康复科10.14眼科11.4儿科112.24儿科310.15皮肤科11.5口腔科12.25空10.16急诊科11.6儿科212.26空10.17妇产科（妇科/产科/门诊）11.7神经内科12.27妇产科（妇科/产科/门诊）10.13-耳鼻咽喉头颈外科老师是好人，九点才让我们到门诊科室集合。这也是头一次在门诊见习。一开始老师随便讲了些什么，之后便带我们去观摩门诊耳内镜，鼻内镜和咽喉镜。门诊很热闹，人流很密集，内镜一个接着一个不空闲。（看耳内镜挖耳屎有一种莫名的舒畅）然后便被带去听力中心（据说是华南地区top3），在超级安静的小房间里面呆了一会（真的隔绝了一切声音，感觉血流声都要被吸走了）再来去观摩了眼震检查（感觉好新奇）最后11:30结束。很轻松的见习，也不用写见习报告。10.14-眼科老师是好人，八点半让我们在住院楼集合。（至少不用八点前起床哈哈哈哈）分三组去问了不同的病例。然后简单讨论完之后就去参观设备和眼科检查了。视力表，眼压仪和裂隙灯。都上手操作了一下，很有意思。玩完就走了，很轻松的见习。10.15-皮肤科八点到门诊集合，好困。但是皮肤科给我的印象特别特别好，老师也特别特别好，见习也是很有意思很有意思。我们一来简单听带教给我们介绍科室情况，然后2人一组被分配到不同的医生那里跟诊2小时。就是站在老师后面看老师坐门诊，因为是皮肤科也会遇到很多需要回避的情况（这个时候就要自觉去当门神或者面壁思过）见到一个印象很深刻的药疹病例，吃“大活络丸”吃出来的，很典型的全身症状，看着就很严重（但实际还好）。然后还遇到的同班同学就诊（因为上次她在皮肤科见习的时候体验皮肤镜检查出来了一个疑似恶变的痣，遂来门诊就诊安排手术）。遂有了一个诊室都是相关人员的奇景。因为我的肘部伸侧感觉有一些苔藓样变，怀疑是神经性皮炎，找老师免费看了一下，老师看完肯定了我的诊断，然后就走出去了。回来的时候塞给了我小药膏。顺便送了我两个护手霜。真好。然后就去看皮肤手术，好巧不巧正好是那名同学的手术。估计她抬头一看天塌了。拍了张角度新奇的合照。然后去看了光疗仪，wood等，皮肤镜等各种设备和检查。结束之后老师说又想要查皮肤镜的可以跟她来。然后所有人就这样白嫖了检查。让老师给我查了一下头皮上的一颗蓝痣，感觉好新奇。也被wood灯照了，我脸上好多马拉色菌……（得好好养护）见习紧凑有趣，实践经历丰富，皮肤科的见习经历可以说是目前最好的没有之一（血赚）。10.16-急诊科八点集合，困极。去到急诊大厅，才看见老师行尸走肉般交完夜班过来。嗯，感觉所有人包括老师都是神志淡漠的状态。大家就这样模模糊糊问了一个病例（真感觉稀里糊涂的就问完了）然后回到活动室极简地讨论了一下，然后就放了……刷新了见习时间的最快记录（8:00-8:37）只花了37min结束见习。回去就直接睡回笼觉了（老师急诊夜班也真不容易……）10.17-妇产科（妇科病区）十点集合，好极了。集合之后没看见老师，老师去处理一个急症了。于是在办公室里面和主任大眼瞪小眼。主任正准备给科室医生培训中国卵巢癌用药指南，等带教老师处理完病人的时候，主任已经在办公室里面开始讲了，我们就这样阴差阳错在里面听。（主任）“你把他们带走吧”（带教）“主任您看这是多好的一个机会，能听您讲这些，让他们留在这听听吧。”遂被留在办公室听主任叨叨叨。一直讲到11:30也没讲完，但是12:00我们还有点名会遂提前离场。就过来上了一节用药指南课……最不见习的一次见习
到田野间，到村落中，到基层去最前面好久不见，这里是连轴转了一个半月不得安宁的David。从一个半月前的医学影像学期末考试，历经临床技能考核，内科学考试，外科学考试，到10天前考试月结束，紧接着便是去梅州五华支教义诊支援探访。这一个半月发生了很多很多事情，也特别忙特别忙，本来是想着随时做做文字记录的，但是根本抽不出时间和精力去“笔耕不辍”，今天难得有了一整天的空闲，也难得睡了一次饱觉，上午（或者是中午）从床上起来的时候，甚至有一种茫然若失的失落感，感觉一切就这样突然画上了终止符，念念不舍。回想一下这段日子，感觉真的收获了太多，尤其是下乡的经历，真的能改变许多既往认知的。那么，就先把这学期的考试经历放在一边（这是另一种程度的难忘），这次就着重讲讲近七天的所见所闻吧，不做粉饰的所见所闻。缘-“医心相连”团队与百千万工程为什么我会选择去下一次乡呢？其实原因并不是很高大上，但也不是那种目的性极强的功利主义，纯粹是因为在3个月前，自己觉得暑假之初会很无聊，想给自己找点事做（去外面玩玩）……当然，从动机上来讲这已经完全误判了，因为期末月和各种杂七杂八的课题已经瓜分了我近期的许多精力，这时候再进行的下乡活动，已经是一种超负荷状态了。当时听说团队在招摄影剪辑的同学，于是便兴致满满的报名了，但是实际上却成为了团队的本科负责人之一。我加入的团队之前主体成员一直都是硕博团队，今年才纳入了本科生，于是便歪打正着成为了本科团的初始成员。所以虽然招进来是摄影岗位，但是实际上和团队秘书差不多……此外，本文展示的照片均出自我自己也就是从加入团队开始，下乡的安排就正式启动了，准备科普课件，做教案做教研，准备资源物资，准备行程安排，这些事情夹在兵荒马乱的考试月期间，让我无数次怀疑甚至后悔自己“掺和”了一件麻烦事。不过，当行程全部结束之时，我又会无数次感谢甚至庆幸自己“掺和”了这件麻烦事。那什么是百千万工程呢？“百千万工程”‌是广东省实施的“百县千镇万村高质量发展工程”的简称，旨在通过统筹城乡区域协调发展，推动全省县域经济、乡镇联城带村功能和乡村全面振兴实现高质量发展。‌‌该名称于2022年12月8日在省委十三届二次全会上首次提出。（好官方权威的表述）说实话，在这次下乡之前我完全没有了解过这些，自从升入大学以来，每天埋头于蓝色生死恋和课题之中，对这方面的宣传基本完全忽略。不过当真正加入其中之后，才发现原来这并不是随便讲讲的口号，在广东省，到处都可见到百千万工程的影子，无论是市区还是乡村，百千万工程的宣传和实际成果都随处可见。恍然间，才发现自己原来早已身在其中。这方面，广东做的确实不错。再深入了解一下，我才发现原来仅仅是我们学校，就有175支“百千万工程”突击队。每到寒暑假，这175支队伍就会从大都会广州如星火蔓延一般深入到全广东省的县域，开展深度或广泛的支援活动。行程安排时间总体安排7.13 晚抵达五华县7.14 上午科普课活动（岐岭镇，华城镇）下午科普课活动（岐岭镇，华城镇）7.15 上午曾国华故居、长乐烧酒厂参观下午给当地志愿者协会做培训（岐岭镇）7.16 上午科普课活动（岐岭镇，华城镇）下午科普课活动（岐岭镇）；老年人糖尿病科普讲座（华城镇）7.17 上午纪念碑纪念仪式；学生心理健康科普讲座（华城镇）；特殊村户走访下午五华县第三人民医院交流晚上华城镇友谊足球赛7.18 上午岐岭镇荣贵村义诊；华城镇社区走访下午岐岭镇卫生院交流7.19 上午华城镇新四村义诊；新桥卫生院交流下午离开五华县启-前往五华五华在哪？五华是个什么样的地方？五华县隶属广东省梅州市，地处广东省东部、韩江上游，下辖16个镇，常住人口92.35万人；如果检索一下，我们可以知道这里名产长乐烧酒，也是广东足球之乡，有各种美味客家菜。但同时，这里也是广东省的GDP低谷，人口外流最严重处，脱贫之前属于国家级贫困县。这便是我们此行的目的地。因为交通不便，团队既往都是大巴前往。但五华县在去年新修建了高铁站，也让这次的出行便利了不少。岐岭义教从严格意义上来讲，我们需要区分支教和义教，支教侧重教育资源的系统性补充和支持，义教更强调公益性和志愿服务的灵活拓展‌。尽管在明面的宣传上都是支教，但我感觉我们的前几天的行动并不能说是支教，而是义教。给小朋友们讲解一些健康知识，教导他们健康生活这样的。但在岐岭的教学活动，又不仅仅是医学科普那么简单……前三天是属于本科团队全程负责的教学行程。我们团队分了2队，一队驻扎华城镇，一队前往岐岭镇。华城镇的队伍以广泛性为主，在西林小学、中心小学高华教学点及齐乐小学开展健康教学，行程安排很紧张。但是因为团队长期与华城镇有着支援合作关系，所以一切都很顺利，学校和镇政府对于教学安排都很上心，每一次行动，都是领导班子全员配合跟随。所以，从某种意义上来讲，在华城镇的教学活动，都很标准。标准的没空调的县城教室，认真积极的学生，大家其乐融融，合照留影一气呵成……按照摄影的话讲，就是框框出片。照片的前后，都很高兴，这自然是很好的。我被分往的则是岐岭镇，不同于华城镇的“高配置”，岐岭镇的活动主打一个“真实性”。因为岐岭镇的活动安排是临时添加的，与当地并未有深入的合作关系，所以活动也都是临时临坎才敲定下来，一切都显得很草率。我们只在一所学校活动，为了照顾我们这些学生，学校提供给我们环境最好的教室，我们的授课地点是在岐岭中心小学配置最好的多媒体教室（兼做会议室，演讲厅等），不同于这里学生们日常上课的普通教学楼，这里又有空调又有设备，而且因为只需要给个班左右人数的学生上课且学生基本不会变化，所以我们也并不需要切换授课地点。没有学校领导或者镇干部，全部交给我们几个本科生自行管理，偶尔学校的教导主任会过来看一下，但是也不会长留。这里的孩子们都很热情，上课也都很活跃积极，就是管理纪律有点费心……我们讲解了运动健康知识，紧急救援知识，科学护眼知识等一系列医学科普课，其余大部分时间都是在陪小朋友们做游戏，陪小朋友们聊天。一支真正的义教团队在这个教室授课的团队不止我们，还有一队广东工程职业技术学院的学生，相比起我们的超短期义教，她们显得更加深度，在这里驻扎了已经整整半个月了，在这群孩子眼中，她们已然成为了可靠的老师。也在她们的帮助下，我们的活动得以顺利开展。不同于我们队伍的“豪华10人”配置，她们只有4人，但是却承担了比我们更久更多的教学任务；不同于我们队伍的短期科普，她们与小朋友们接触得更为深入，是能够认出每一名小朋友的程度。也是从她们那，我才能了解到孩子们之间的“黑话”以及各种绰号。真的很棒，这才是一支真正的义教团队。感谢你们，果冻姐姐，糖果姐姐，土豆姐姐，小陈哥哥。义诊记录在义教之后，便是到各个村落的党群服务中心做义诊。我只是一个本科生，并非执业医师，所以这些义诊工作主要交给硕博师兄师姐来做，我主要负责跟拍抓拍。看着平时嘻嘻哈哈的师兄师姐在村民面前正襟危坐的样子感觉很有意思。深度走访走访是穿插在各个活动之间的，往往是当地村委或者镇委，村长或者书记带着几个人去慰问。我跟着镇委书记坐着车，去了一户很偏远的村户。书记在走访前简单告知了我们基本情况，这是一名困难学生，高三，母亲患精神病无能力抚养，父亲离家不管不问，长期由爷爷奶奶照看，住址偏僻，经济情况不乐观。脱贫节点之后，最难解决的便是反贫复贫。我们一行人颠颠簸簸才抵达，如果不是亲眼所见，我是绝不敢相信这户没窗没门的小土房是现在还有人居住的。墙上贴满了各式各样的奖状，都是他在学校里面取得的，是一名很优秀的学生。我们送出了资助信封，然后就是各种拍照。拍照录像全部由我负责，我感觉心里很不是滋味。这是不是在消费苦难呢？但是转过来想想，这或许也是一种交换，一方展示苦难，一方以此宣传正能量。但又想想，没有宣传，又何来资助。受到“消费”的苦难又真的会在意这些吗？这确实值得思考。基层卫生院这次还去了两个卫生院，一个是新四村的新桥卫生院，一个是岐岭镇卫生院。其中我印象最深刻的是岐岭镇卫生院，院长和副院长全部出来迎接我们。我一直以为，像这种基层的卫生院，是没有什么实际医疗能力的，顶多是把病患简单处理后往上转院，更多的像是一个中转站。一位外科医生，兼做行政、麻醉、厨师、药师，院长和副院长也依旧在临床一线，这在大城市的任何一家医院都是见不到的。不仅如此，这也绝非是中转站一般的卫生院，在处理急症危症方面，基层卫生院是方圆几十里唯一能依赖的对象，加上农村卫生医疗观念匮乏，在这里所遇到的病例危急情况甚至更甚于三甲的急诊。50张病床，50名编内医护人员，20名编外医护，承担附近村落全部的病患，压力也很大。院长和副院长都是快要退休的年纪，他们对待我们简直不像医院的院领导，更像是某种仰望者。在办公室里面说了很多医院的现状，但也说了更多对我们的羡慕和期许。这种地方，你们以后就不要来了……你们应该去更好的地方，帮助更多的人。临行临行，正值台风“韦帕”登陆。镇长和镇委书记都如临大敌。每每这个时候，村镇的党政干部都要全部亲临一线，去挨家挨户疏散。这是一片极易受灾的土地。山洪，暴雨，台风，泥石流，都是人命关天的事。书记给我们讲了一件事：去年某时暴雨，有一户人家，没看住小孩，小孩出去玩耍，被泥石流掩埋丧失了性命。市里下来严肃问责，按照常规这是重大疏忽，基本当地干部都要调职。但是监控记录了当时的情况，村委干部在暴雨前就已经多次前往劝导疏散……到处都有难处。我们在暴雨之前乘着高铁离开了，外面阴雨绵绵不见阳光。在我们登上列车的那一时候，镇长在组织调派各村干部开会，书记在组织人员疏散。一切都还在继续。其他的一些照片记录[collapse status="false" title="碎嘴"]碎嘴写完之后看了一遍，发现这一篇文章和自己以往的文风似乎不太一样。其实行程中还是有很多值得反思的地方的，这里篇幅有限故不一一展开。贫困的根源在于什么，这种短期帮扶是否真的有效果，大家来支援的目的是否纯洁。其实和我最一开始想象中的下乡活动差别还是蛮大的，我们下榻的酒店很好，每天都是汽车接送，食物也是政府食堂解决，还有学校的经费报销一些大开销。基层的书记都很年轻。在义诊的最后一天，有社区的工作人员一直在偷偷拿我们送给老人的物资（挂面，清凉油等），被书记抓住狠狠批评。因为我负责多数的拍摄与录像采访工作，一旦涉及到这些便很容易将行为异化。华城镇和岐岭镇的活动完全是两个风格，华城镇的领导层很看重我们的活动，给予了我们绝对的支持，因为很多场景都显得格外热闹；而岐岭镇则……嗯算是给予了我们真实的场景吧。感谢党，感谢国家，感谢政府。以上。[/collapse]
见习周记（6.24-7.1）写在前面最近真的好累好累，好忙好忙……7.4号要考内科学，7.6号要考N2，7.10要考外科，这中间还要处理各种各样杂七杂八的小事……不过好歹也考完了医学影像学和临床技能学，只能说考得很爆炸。究竟有什么方法能够让我在一周以内复习完内科学呢……感觉自己的压力前所未有的大……比之前所有的期末月还大（好像每一个学期的期末月都是如此，压力越来越大）双语班的安排也是很迷惑，在期末考试前三天居然还有见习安排。下面是之前的见习周记：[post cid="242" /] [post cid="231" /]这一阶段的见习的科室比起之前的常规科室显得比较“非重点知识”，再加上是期末月的因素所以大家也都心照不宣做做样子，老师们一般很早就会放我们回去备考（除了血液科）。其实本来是没多少精力来写见习周记的，但是总觉得之前那么多次见习都坚持写下来了如果最后一阶段的见习不写岂不是不圆满，所以便强打精神开始敲字。顺便也充当一个“跳出”的契机，放松放松吧。6.24 血液科血液科在23楼，等电梯等了好久……早上8:30便和老师开始查房，查了老师负责的全部病人，每查一个就得听老半天知识点……就这样跟着查房了一上午，一直到十一点半才放……脚都酸了。6.25 肾内科吸取到教训，这次组长提前告知了老师我们要被考试创死的现状，所以老师答应我们早点放。不过肾内科倒是挺有意思的，是一名很有气质的女老师带我们查房，主要是各种肾炎肾病肾衰竭等。肾内科很有意思，是少数病人可以切身领悟到医生的辛苦的科室，因为在这个科室，出院需要考试。因为不少肾病的住院患者都需要进行肾透析，有家用的透析仪器，不过有使用门槛，所以就需要病人有一定的基础知识，这样才能对仪器的正确使用有一定保障。在这个“出院考试”里，不仅仅有理论考核，甚至还有技能考核，只有理论和技能都及格，才能获批出院。我们查房的一个病人，怎么考核都考不过，甚至都开始摆烂了哈哈哈。6.26 脊柱骨科今天是极其痛苦的一天，上午的见习查房，中午去考临床技能期末考试，顺便做考场志愿者到晚上，饭也没吃就得去上tj胡乱调课的晚课到九点……（这晚课以及tj也是极其抽象，或许有机会后面单独开一个文章讲）上午的见习倒是比较轻松，因为考虑到中午有考试所以老师放的也很早。主要带着我们问了两个病例，腰椎间盘突出和颈椎病，病例讨论分析完就放了。没有很特别的地方。6.27 关节骨科纯粤语查房何不是另一种全英语查房。老师是之前给我们上骨关节炎的老师（同时自称考研培训老师），简单讲了一些理论知识便带着我们去看各种病例（肩袖关节炎，风湿性关节炎，骨关节炎等）。能用粤语绝不用普通话……我听不懂，但点头绝没错。本周的见习结束，下周还有最后两科的见习，以及最令人崩溃的内科学考试。好痛苦。6.30 风湿免疫科科室很体谅我们，十点才让我们过来。过程也很见习，分两组问了两个病例（一个系统性红斑狼疮，一个痛风）。给我印象最深的是一位痛风患者，手关节和膝关节踝关节都是痛风石，溶晶痛剧烈，双下肢基本已经肌萎缩，稍微动一下便难以忍受。感觉比截瘫还要痛苦，以至于科主任亲自过来观察情况下诊疗意见。还看了唇腺穿刺活检操作，操作的老师还是之前给我们上强直性脊柱炎NPL的老师（技能操作不过关啊老师）。问完病史简单汇报之后便放我们回去了。7.1 内分泌科一直都说内分泌是“黄金科室”，事少钱多人闲。果真如此，一进科室就感觉这里病人好少好少，一看病例登记才发现病种除了糖尿病就是甲亢……也正因如此，带教老师直接脱产带教……从头到尾没有离开过。问了两个病例，一个甲亢一个糖尿病。没有很特殊的地方。但是猪猪医院的内分泌科名声并不好，这里的氛围感觉有点窒息。带教似乎并不想很早把我们放回去复习内科，一直在有的没的说糖尿病和甲亢。嗯，只不过她只有问句。什么有没有科研啊，有没有成果啊，感觉就硬生生拖到快十一点才感觉实在说不下去了遂放我们离开。大后天考内科，最近兵荒马乱的，好累。
进入大学的第1000天先来说说端午假期吧虽然知道端午假期抛开双休来看只有一天，虽然我也知道我自己在假期基本什么正事也没做，再虽然我还是知道这一周只用上四天课。但是！假期怎么就结束了（大哭！3天假期做了什么（极致的放纵）炉石酒馆单排从4000上到6500坦克世界刷完了所有通行证章节和舍友出去吃饭和舍友打一晚上麻将（第一晚）和舍友打一晚上炉石双排（第二晚第三晚）和舍友打一晚上深岩银河，超级鸡马（第二晚）40天考试月要面对什么（极致的压力）11天后：第四次六级考试（刷分）16天后：医学影像学考试23天后：临床技能学考试31天后：内科学考试33天后：日语N2考试（笑死，根本没准备，我是大慈善家）37天后：外科学考试40天后：支教放暑假前：Meta分析1份，网页工具2项，投稿1份我已经可以预见到自己接下来两个月将会有多么狼狈不堪了。学医的第1000天前几天好多同学都在纪念他们的入学第1000天，我们入学时间正常来说是2022年9月4日，到了2025年5月31号端午节也刚好就是1000天。但是2022那一年依旧比较特殊，尤其对于从深圳出发的学生来说，疫情隔离政策让我晚了好几天才完成入学，记得当时在隔离酒店（自费）呆了一段时间，可以见下面这篇文章。[post cid="29" /]所以我的入学时间晚了4天，我是2022年9月8号才进入的校园，如果说从那时候开始算学医的话，那么我的1000天也到来了那么在千日纪念日，该写些什么呢？写一写学医的感悟，写一写学医的见闻，写一写大学的成长，写一写成年之后的世界，写一写对未来的期望，写一写对自己的反思？嗯，其实我都懒得写。但好歹文档都建立出来了，不写些什么又过意不去，况且1000日纪念也是水博文的好机会。学医的1000天-我学到了什么如果说我学到最多的东西是什么，就是不断认识到自己究竟有多么才疏学浅。我是我们家，不管是父亲那边还是母亲这边，从上三代直系亲属来算第一个学医的人。每次回到老家，都会有各种各样的亲戚来咨询各种医学问题，不仅仅是亲戚，不少初高中同学或者朋友也会来线上问诊。对于各式各样的问题，很多落实到答案上还是得依靠教材和搜索引擎……在确认之后才敢“引经据典”地回答问题。这些问题并不是教材上的“标准病人”，也并不是临床上的“典型体征”，更不是一线重症的“重点知识”。更多是日常健康问题，药物选择问题，以至于挂号诊室选择问题。很多问题对应的知识点是以后才会学到的甚至以后也完全不会学的，又或者是完全“非重点”，课上一嘴带过的。但是在“学医”这一标签下，说“不知道”是很难的。到头来，也就是亲朋好友带着问题，来问一个几乎什么都不知道的三脚猫医学生。这位三脚猫医学生得借助书本和搜索引擎，才能给出一个模棱两可，没有肯定语气的“大概率诊断”。医学课本越堆越高，考试越考越多，每天都是各种知识的反复温习，但是学得越多，也就更没底。后本来想写一篇长篇大论的，但是奈何自己的时间实在是太少太少（又或者说是留给自己的时间太少了）。所以没法写太多，写几个字就得过且过了。希望自己考试月一切顺利吧~
见习周记（4.21-4.25，5.19-5.23）写在前面本学期我们班一共有5周见习，我们组10人的见习安排表如下： 第一周（3.17-3.21）第二周（4.21-4.25）第三周（5.19-5.23）第四周（6.24-6.27）第五周（6.30-7.1）周一呼吸与危重症医学科呼吸与危重症医学科泌尿外科无风湿免疫科周二心内科心内科神经外科血液科内分泌科周三麻醉科肝胆二科胸外科肾内科无周四普外科肝胆一科心外科脊柱骨科无周五消化内科消化内科创伤骨科关节骨科无第一周的情况可见博客之前发布的文章《记一周见习（3.17-3.21）【完结】》，当时去的是呼吸与危重症医学科，心内科，麻醉科，普外科，消化内科这五科。然后第二周因为基本都是重复的内容所以没什么记录。第三周也就是本文动笔的这一周，都是外科科室，都是没去过的科室所以记录。之后应该会把第四第五周放一起写吧……简单对第二周进行一个忆的回4.21 呼吸科基本内容还是去看了支气管镜的操作，然后一些呼吸功能的检查。看完就放我们回去了，因为第一周已经写过病历所以也不用去写病历，高效率问病人，主要是肺炎、慢阻肺、肺癌，问完讨论完之后结束见习。4.22 心内科很轻松的见习，老师甚至让我们晚点过去因为他还没吃饭……，因为第一周已经写过病历所以也不用去写病历，高效率问完病人，继续早早回宿舍吹空调~4.23 肝胆二科老师很热情，科室也很热闹，病房病人也活蹦乱跳。我们10人分了3组分别去问了不同的病例，我问的是一个胰腺炎的病人，典型的高油高脂饮食诱因上腹突发剧痛，各种检查也是典型的，问完病史之后详细讨论了鉴别诊断的内容，然后各小组一一汇报，汇报完天都黑了……这也是最晚放的一次见习，将近六点才结束……不过老师确实很负责很认真。4.24 肝胆一科几乎每个医院都有属于自己的“四大恶人”，猪猪医院也不例外，在猪猪医院牛马之间广为流传的四大恶人，有两个都在肝胆一科。这也是我截止当时见过气氛最压抑的科室，与肝胆二科完全相反，连病人都死气沉沉的……老师只准备了一个病例，让我们自己去问，病人也不太“配合”，给我们的答复很多都是错误编撰的，以至于最后结束问诊跟汇报病史的时候，被老师一顿质疑，明明有症状说自己没症状，明明没做手术说自己做过，明明有既往就诊经历说自己没去过医院……批完我们老师就放我们走了，似乎不想浪费时间。因此我们回去得很早，但是对这个科室的印象并不好。4.25 消化内科具体什么忘了，我只记得我当时就是反复走来走去走来走去，因为老师给我们预先打招呼的病人睡着了，出于人文关怀不能叫醒别人只能等他起床，等他起床人又不见了，找来找去发现在阳台晒太阳……是个有意思的老头，话特别多，问一句能给扯到家乡菜怎么做，问两句能扯到家里人怎么怎么样……好几次差点被他牵着跑……好在是最后还是完成了病史的收集。也是一次比较平常的见习吧，就是拖的时间比较久。第三周见习5.19 泌尿外科给我印象最深的是一进科室映入眼帘的大鱼缸和后面的牡丹，办公室也比其他科室整洁，还大不少……经济实力可见一斑。这次没有病史采集，是很纯粹的见习，就是去泌尿手术室看手术操作。看了膀胱镜检查，经尿道支架拆除以及前列腺穿刺。手术室的管理不像之前麻醉科那次严格，因为是泌尿自己的手术室（还有自己的手术室，经济实力可见一斑），而且也是因为泌尿科的手术对于洁净程度的要求都比较低，所以手术管理等级低。另外，插尿道看着就幻痛……看完手术就走了，因为不用问病史所以特别轻松。5.20 神经外科其实从一个科室的医生办公室，可以看出这个科室的很多特点。一般科室主任副主任都有自己专门的办公室和办公桌，所以这里说的“医生办公室”指的并不是那种“主任豪华单间”而是大多数一二线医师集体工作的地方我所见到的大多数内科科室的医生办公室，都不太整洁，里面到处是纸张，各种人来来往往，除了主任（有自己专门的办公室）以外的医生似乎也没有很确定的位置，往往都是毫无隐私的万能工位……也就是你只要坐下来就只能工作的那种状态。而大多数外科科室，就截然相反，办公室都比较整洁，而且基本没有医生（都在手术……）空空荡荡的。但是神外刷新了我对于外科科室财大气粗的精英形象（主任办公室倒是挺豪华），医生办公室就如上图，十分之逼仄，十分之狭小，也没有专门的示教室用来上课，这个办公室也是从普通病房改造过来的。当时上课的时候小小的房间里面最多的时候挤了二十多个人（穿白大褂的是见习的，用电脑的可能是实习的和科室课题组的），又闷又热，工作环境相当之恶劣。（也算是避雷了）还得吐槽一下这个办公室极其反人类的凳子设计，坐了半小时不到感觉我的大腿都要断了……太硌屁股了！外科带教好像都不太会准备病人来给我们问诊，今天也是没接触病人就下课了。5.21 胸外科不像普外科那种阿猫阿狗都能做的科室，胸外科是皇冠上的明珠。 ——某主任皇冠上的明珠，我认可了。从见习开始到结束40min不到，速战速决，不看病例也不用问病史，到示教室看20min手术视频直接结束，给学生留下了宝贵的休息时间。所以日记连该写什么都毫无头绪，因为是基本没有内容的见习。5.22 心外科今天的见习最坐牢……什么都没有做，单纯就在办公室里面的示教室上了2节课，讲体外循环和每一种心血管疾病，一直上到下午五点……听得好累。因为自己心外还算有点兴趣（毕竟一开始直觉上就想学心外，只不过现在见得多了所以考虑也多了），所以其实听得也比较有兴致。再来就是心外科室的医生办公室是我目前为止见过最豪华的，示教室很干净，办公室也很干净，然后设备也很新很齐全。5.23 创伤骨科我撤回之前对于神外科室的办公室狭小的论断，创骨科刷新了这个记录，比一间病房还小。不过其实环境比神外要好，因为人本来就比较少。今天的见习其实还挺有意思的，老师先给我上了一些理论知识的课，之后带我们去看了不同的骨折病人，最后还带我们去“做糕点”做糕点就是使用石膏纸去做石膏制动，因为泡完水之后的操作与揉面操作极其相似故得名。我现在才知道原来这种普通石膏纸连医疗耗材都算不上，老师说以后骨折了可以找他们科室免费做石膏固定……今天也是很早就结束了，不怎么拖沓也不划水，很好很好~
语言转换使用文档前言上次开会跟师兄提了一嘴语言转换的适用性之后，这周便撰写了一篇使用文档，想着诶这篇文档也可以更新到博客上来遂更新……shiny.i18n的使用其实最好是项目创建一开始便同步进行，这样对重复性的文本翻译工作会比较友好，如果等全部代码都写完了再补充上语言转换，那么一个个去定位翻译文本是很费精力的一件事……安装与加载install.packages("shiny.i18n") library(shiny.i18n)参考文档：https://appsilon.github.io/shiny.i18n/index.html具体操作步骤1.翻译文本准备在根目录创建名为“translations.json”的json文件如图，这份文件的内容就是全部的翻译文本2.JSON端使用代码编辑器打开（如VS code）翻译文件代码格式如下：{ "languages": ["key", "en", "cn", "jp"], //请不要修改key，不然会报错，其他语言代码id无所谓 "translation": [ { "key": "app_title", "en": "Sample Size Calculation Tool", "cn": "样本量计算工具", "jp": "サンプルサイズ計算ツール" }, { "key": "btn_calc", "en": "Calculate Sample Size", "cn": "计算样本量", "jp": "サンプルサイズ計算" }, { "key": "lang_en", "en": "English", "cn": "英文", "jp": "英語" }, { "key": "lang_cn", "en": "Chinese", "cn": "中文", "jp": "中国語" }, { "key": "lang_jp", "en": "Japanese", "cn": "日语", "jp": "日本語" }, { "key": "tab_home", "en" : "Home", "cn" : "首页", "jp" : "ホーム" }, { "key": "tab_guidance", "en" : "Guidance", "cn" : "向导", "jp" : "ガイダンス" } //以此类推，把全部翻译文本都填充进来就好，这部分工作可以交给ai来做更快捷轻松 ] }其中“key”表示的是id，“en”“cn”“jp”则是不同的语言文本3.全局设置（即需作用于UI和Server）在app代码之前位置添加下述代码：i18n <- Translator$new(translation_json_path = "translations.json") i18n$set_translation_language("en")加载翻译文本以及确定默认语言4.配置一个或多个语言切换器这里展示若有多个选择器的状态下，该如何同步设置，如果只需要单个选择器就不用这么复杂，只需要单向追踪observeEvent即可#UI ##这里配置的是在右上角设置一个下拉式语言选择框，我们叫他lang_top tags$div( id = "lang_switcher_fixed", style = "position: fixed; top: 10px; right: 20px; width: 130px; z-index: 3000;", selectInput( inputId = "lang_top", label = NULL, choices = c("中文" = "cn", "English" = "en", "日本語" = "jp"), selected = "en", # 先给个默认值；后面 server 会同步 width = "100%" ) ) #假如其他地方还有另外的选择框或按钮分别对应lang_en->en；lang_cn->cn；lang_jp->jp5.替换所有的标签文本为i18n$t()将全部标签语言都替换成对应json文件的key也就是i18n$t()即可示例1旧：#这是一段长文本 tags$p("Usage: Fill in values like alpha, power, effect size or standard deviation, and choose alternative hypothesis. Click 'Calculate Sample Size'. Power curves will be displayed.")新：tags$p(i18n$t("Usage"))这里的“Usage”就是json文件中每一段翻译文本对应的“key”如果文本是在函数中或者server代码中，也可以使用这种方法替换，不过有些函数不太支持，这个得自己去摸索示例2output$sidebar_instructions <- renderUI({ req(input$myInnerTabs) if (input$myInnerTabs == "Home") { tagList( h4(i18n$t("sidebar_home_h4")), tags$p(i18n$t("sidebar_home_p1")), tags$p(i18n$t("sidebar_home_p2")), ··· #以下省略6.Server端（多选择框同步）如果不需要多选择框，那么只用直接更新对应的i18n$set_translation_language即可#server # 确定当前语言（也就是默认语言）,这也是一个统一的出口，以便不同选择框能够同步 lang_r <- reactiveVal("en") # 当其他地方按钮被点时 → 改 reactiveVal observeEvent(input$lang_en, { lang_r("en") }) observeEvent(input$lang_cn, { lang_r("cn") }) observeEvent(input$lang_jp, { lang_r("jp") }) # 当lang_top改变时 → 改 reactiveVal（可以用req()作为双重保险） observeEvent(input$lang_top, { req(input$lang_top) lang_r(input$lang_top) }, ignoreInit = TRUE) # 统一出口：只要 lang_r() 变 → 更新 i18n、前端文本、以及其余选择控件 observeEvent(lang_r(), { cur <- lang_r() i18n$set_translation_language(cur) update_lang(cur, session) # 即时切换所有 i18n$t() updateSelectInput(session, "lang_top", selected = cur) })#这里就同步下拉框lang_top选中项，如果还有其他的也可以继续添加完成完成以上步骤后，就可以快速进行语言转换了，这样子虽然会比网页机翻麻烦不少，但是翻译的效果是有保证的，并且因为加载的是本地资源，响应也是极快的。改进实际上理应有更方便的方法，但是目前shiny能支持的方法我只摸索出了这一个，感觉这是一个可以用脚本高效解决的问题。还是得多多学习……我在不少博客中也看到了多语言转换的功能，用的也都是i18n，但是不知道具体在博客上该怎么去进行，是自己写完一篇文章便自动翻译并加载到本地还是得提供两份文本预加载……感觉后者对于博客更新来讲有点过于麻烦了，但是看不少博客的语言转换翻译都特别精美不像是机翻，所以感觉很厉害。
我的内科学复习助手（再探“AI辅助学习”）
我的内科学复习助手（再探“AI辅助学习”）声明AI依旧只是辅助，方便引导从而进一步深入而非代替学习，所有知识的理解最后还是要依靠人脑，好记性不如烂笔头，莫将AI当做万能法宝！考虑教材版权问题，目前助手仅供自己使用。本文仅仅说明毫无内涵的方法论，并非技术性科普！前言4月26号的时候，同班有一名同学F加了我的微信。我从大一到现在不管是分班前还是分班后基本都认不齐班里的同学，分班后除了少数比较熟悉的人以外基本和同学没有什么来往，写博客这件事也没有怎么宣传……所以当有完全不相识人突然来加我好友的时候，惊讶的同时还有好奇……暗暗想对面有什么目的。所以当得知是从因博客文章过来的时候，是惊喜伴惊吓交杂在一起的感觉。这篇文章是不久前发布的《我的一些使用AI的可视化学习方法》，当时在里面说明了一些使用AI配合Mermaid及Markmap进行可视化引导学习的方法。[post cid="232" /]同学F向我提出了这个问题：之前在你的网站看到这一篇，觉得挺有意思，结合我现在遇到的问题，想要请教一下你有没有什么思路。就是想让AI整理一些临床医学的数据，就是像血红蛋白浓度、中性粒细胞比例之类的参考值范围，或是像咯血大中小量的范围，或是像肺动脉高压的影像学诊断的一对数据之类的。一个需求是我输入一次就够，比如今天学的关于心电图的某个指标我就手动输入给他，就能记住了。另外一个需求就是当我要加他整理关于某个方向的指标时，它能用表格分类整理好，比如关于呼吸系统相关的。最后就是，为了辅助自己的脑子能记住这些零零散散的数字，让它在已经储备的哪些指标的知识里面来提问我。我使用AI的现状就是用用那些国内在线版的豆包 腾讯元宝啊这些的，是不是上述的功能的实现是挺有难度的，因为可能会有很多幻觉和遗忘这便是这篇文章的开端了。也正巧，4月28号便是内科学的期中考试（写这篇文章的时候刚考完，有点爆炸哈哈哈），当时复习到头昏脑涨的，自己整理的手写笔记虽然十分全面但是面对病例分析题依旧较难快速定位以及整合输出。既然如此，那就尝试一下AI辅助吧。需要解决的问题正如同学F所说的，现在的AI基本上都有很多很多的幻觉和遗忘，国内的AI基本都是如此，面对长对话，可能一开始给出的结果还挺“可靠”，对话越进行下去越“露出马脚”，各种乱编的数据和想当然的结果。对于一些基本常识性问题或许这并不明显，但是一旦涉及具体数据便是惨不忍睹。AI很聪明，它会讨好你，会让你觉得它的回复是可靠的，为了节省算力，它们并不会对每一次提问作出全面的知识库检索，而仅仅依靠前后文和训练好的数据进行回答，这无疑是不可靠的。这就需要掌握提问的技巧，但是巧妇难为无米之炊，纵使你的提示词再怎么精致准确，面对鱼龙混杂的网络数据，AI给出的结果依旧是令人失望。对于本科阶段的应试用的医学知识就更是如此了，内科指南年年变化，各种参考和定义各有不同，国内外标准也不一致。但是我们应试所需要的其实都来自于人卫出版的第十版《内科学》，这本书上可以说涵盖了内科考试的一切（说实话我觉得内科学编书编的相当不错，条理十分清晰重点鲜明，比之前的生理生化病理病生药理组胚好多了）。那么一切就有解决的头绪了，我们只需要让AI单纯从《内科学（第十版）》这本书上进行引用回答就好了。我的内科学复习助手这一切的可行性前提都是医学教材的全面电子化。新版的《内科学》，已经有了可复制全文文字的PDF版（将近200MB）。而寻遍全网的面向个人使用的AI模型，只有OpenAI自己的GPT支持这种极大文件的上传，而且仅仅只有在“自建GPT”中能够使用。（用来用去，感觉国内AI模型还是与GPT有不小的差距）那就一不做二不休，做一个“内科学复习助手”吧。基础提示词如下（后续会不断调整）：你是一个专门为中国临床医学生提供内科学复习帮助的GPT。你的目标是帮助学生梳理内科学知识点、解答常见问题、提供考点总结、辅助记忆和备考。你的回答严格依据用户上传的《内科学》第十版材料，确保用词、知识点和描述与材料内容保持一致，符合中国大陆地区医学教育体系和考试要求。回答时首先进行归纳总结，提炼重点，梳理成条理清晰、系统性强的内容，然后附上对应的原文引用并标明出处（包括章节、小节标题，若能确定页码亦需标注）。避免直接照搬整段原文作为回答主体，确保总结清晰、便于理解。表述上应正式、专业、强调逻辑性、系统性，适当延伸和拓展，帮助学生建立系统的临床思维和知识框架。如果遇到不明确的问题，可以适当引导提问者澄清，或者基于常见需求合理推测并提供帮助。知识库有且只有一本《内科学》教材。大功告成！让我们试试看结果！首先确定一下它是否真正读取了知识库。超级完美！不管是知识点内容还是对应章节都是完全一样一字不差的！并且面对PDF的逆天编码也能够定位到精确的正确页码！在数据源头保证干干净净不出差错，那么给出的结果也变得可靠了。依旧有缺点（但是有救）之前提到“AI很聪明，它会讨好你，会让你觉得它的回复是可靠的，为了节省算力，它们并不会对每一次提问作出全面的知识库检索，而仅仅依靠前后文和训练好的数据进行回答，这无疑是不可靠的”。在进行了多次对话之后，我发现哪怕在专门有基础提示词的情况下，AI也会偷奸耍滑进行算力的节省，不会去检索哪怕只有一本书的数据库。但是这个时候便不是“巧妇难为无米之炊”了，因为我们的知识库以及数据来源已经限定了，那么就可以发挥强制提示词的作用了。输出之后再和我自己的手写笔记进行一一比较，原文关键语段基本都是一字不差！有什么用当然不会在进行基础学习的时候使用这个“助手”，也不建议在打基础的时候用这个偷懒，因为只能骗自己……但是对于刷题来讲，效果显著，由于医学题库简直浩如烟海，而且基本没有解析，刷题效果仅仅只是完成了一道题的一个点的学习，并没有形成由点到线由线到面的效果，有了依照教材进行精确解析的“助手”，刷题效率将大大提升！除此之外，面对病例分析题，“助手”能够全面地进行题解，在理解记忆方面助力极大！方便快速检索定位以及梳理知识点（适用于时间紧张的情况）再次声明AI依旧只是辅助，方便引导从而进一步深入而非代替学习，所有知识的理解最后还是要依靠人脑，好记性不如烂笔头，莫将AI当做万能法宝！考虑教材版权问题，目前助手仅供自己使用。本文仅仅说明毫无内涵的方法论，并非技术性科普！
制作一款傻瓜也能用的样本量计算工具！
制作一款傻瓜也能用的样本量计算工具！博客首发版介绍前言继之前的Meta分析网页工具（Onlinemeta）（具体可见Onlinemeta V1.1介绍）之后，我又做了一个小工具，这次的工具主要解决的是样本量计算的问题，在计算结果的同时提供一定程度的可视化。至于制作这个工具的动机可以简单归纳为一下：现有的专门的主流样本量计算工具PASS属于收费软件，且使用场景比较复杂Gpower软件，SPSS软件以及网上各路软件对于样本量的计算流程较为复杂（乍一看眼花缭乱，指引复杂不人性化）R语言对于样本量的计算的R包十分全面但是并没有一个完美到涵盖所有场景的R包尚没有一款能够同时适应于教学和临床研究的易上手的工具或软件，或多或少都存在各种各样的短板师兄给我的任务（当然不是首位doge(目移)如果来访者中有苦于各种统计软件不当人的设计的话，我想这个工具绝对能让你眼前一亮！如果这个工具能帮到来访的朋友们那就更好不过了！项目地址（目前还是demo版本）：https://smuonco.shinyapps.io/SSEA/下图是本项目的宣传页，也是工具的主题配色，Logo以及介绍。以及总体框架：配色灵感来自Rain Look的《West of Tibet III》的这张照片：首页展示如下：开发历程在寒假的时候，师兄跟我说很有必要做一个样本量计算工具，自己也认为很有必要（对各种软件繁琐的操作和几乎没有的说明深深恶痛疾），一拍即合，2月初就新建了文件夹出来。然后就摆了1个月（寒假，嘿嘿，美妙的寒假）……期间几乎没有进展开学之后打了鸡血，在内外科的混合双打之下搓完了10种类型29种情景的分析模块的server端。四月初完成了demo版的全部内容（美化UI，细化说明，可视化调整，输出内容调整）。历时2个月，其中摆了1个月……（嗯，比起Onlinemeta还是有所进步的）使用说明本部分待完善（到时候会把每一种模块都介绍一遍并附加上使用说明），现在先占个位置……特色功能相比起其他所有的统计软件或者网页工具，别出心裁设计了一个Guidance引导模块，在这个模块可以帮助使用者快速定位自己需要使用什么场景的样本量计算并做出相对应的指引解释！并且，为了方便初学者甚至专业人士快速上手，本工具所有模块都提供了对应的使用情景示例，并且对每一个输入参数和选择都有弹出式提示框。关于这些功能，因为我自己对于统计本身就不熟悉，在开发的过程中自己就遇到不少难以理解的统计问题和情景，所以一切都是以使用者理解为主要目的，甚至显得特别傻瓜哈哈哈。正式版本前瞻中日英三语转换：demo版本尚未实现本功能，后续正式版发布将会实现三语动态转换。shiny的i18n是真的麻烦……会重新起名（现在的Sample Size Calculation Tool其实也挺好）更好的引导逻辑预告最近要做的新工具，已经新建文件夹了！（重大进展！）时常在怀疑自己的医学生身份……这样还怎么干临床！（超大声
通俗化文献分享：癌症免疫衰老图谱的多组学与单细胞特征分析
文献分享：癌症免疫衰老图谱的多组学与单细胞特征分析写在前面（博客）今天在课题组里汇报了一篇文献，后面想想这篇文献其实挺适合作为数据挖掘——多组学——多学科网页工具三部曲的一个典型示范的，遂把当时的汇报文档分享至博客。本文语言已尽可能生动有趣，因为一开始便打算在汇报时实现哪怕是完全的门外汉也能听懂的效果。流程：简单介绍文章思路讲解文章的定义方法重点介绍本文的shiny应用 ，欣赏一些图片一气呵成地说“我的分享到此结束谢谢大家”Multi-omics and single cell characterization of cancer immunosenescence landscapeTitle：癌症免疫衰老图谱的多组学与单细胞特征分析感觉是个不太切题的题目，应该叫“PCA分析的绝佳应用以及多组学可视化大赏（doge”07 July 2024 发表于《Scientific Data》重点产出结果：https://bio-pub.shinyapps.io/cs_nomo/ （但是……）原文摘要如下：Cellular senescence (CS) is closely related to tumor progression. However, the studies about CS genes across human cancers have not explored the relationship between cancer senescence signature and telomere length. Additionally, single-cell analyses have not revealed the evolutionary trends of malignant cells and immune cells at the CS level. We defined a CS-associated signature, called “senescence signature”, and found that patients with higher senescence signature had worse prognosis. Higher senescence signature was related to older age, higher genomic instability, longer telomeres, increased lymphocytic infiltration, higher pro-tumor immune infiltrates (Treg cells and MDSCs), and could predict responses to immune checkpoint inhibitor therapy. Single-cell analysis further reveals malignant cells and immune cells share a consistent evolutionary trend at the CS level. MAPK signaling pathway and apoptotic processes may play a key role in CS, and senescence signature may effectively predict sensitivity of MEK1/2 inhibitors, ERK1/2 inhibitors and BCL-2 family inhibitors. We also developed a new CS prediction model of cancer survival and established a portal website to apply this model (https://bio-pub.shinyapps.io/cs_nomo/).细胞衰老（Cellular Senescence, 简称 CS）与肿瘤进展密切相关。然而，目前针对人类癌症中衰老基因的研究尚未深入探讨癌症衰老特征与端粒长度之间的关系。此外，单细胞分析尚未揭示恶性细胞和免疫细胞在衰老水平上的演化趋势。在本研究中，我们定义了一种衰老相关特征，称为“衰老特征（senescence signature）”，并发现衰老特征得分较高的患者预后较差。衰老特征得分较高与较高的年龄、更高的基因组不稳定性、更长的端粒、淋巴细胞浸润增加、更高的促肿瘤免疫浸润（包括调节性T细胞和髓源性抑制细胞）密切相关，并能预测免疫检查点抑制剂治疗的响应情况。单细胞分析进一步揭示，恶性细胞和免疫细胞在衰老水平上具有一致的演化趋势。MAPK信号通路和凋亡过程可能在衰老中发挥关键作用，而衰老特征可以有效预测对MEK1/2抑制剂、ERK1/2抑制剂和BCL-2家族抑制剂的敏感性。我们还开发了一种新的癌症衰老预测模型，并建立了一个门户网站以应用该模型（https://bio-pub.shinyapps.io/cs_nomo/）。让我们说中文：首先，为什么要做细胞衰老（CS）与癌症进展密切相关，对肿瘤微环境有着显著影响然而细胞衰老过程非常复杂，且缺乏单一的特异性标志物衰老是一种由一系列相关细胞变化组成的综合征，包括端粒变化、染色质重组、基因表达谱、分泌组（secretome）和代谢通路的变化目前缺乏针对“衰老”这一复杂变化的量化比较指标其次，怎么样去做通过分析细胞衰老基因表达谱定义了一种指数，称为“衰老特征（senescence signature）”基于这一新定义出来的指数，开发了一种新的细胞衰老预测模型，并建立一个shiny网页工具来预测泛癌患者的预后最后，做了又怎样通过衰老特征（senescence signature）这一指数，作为预测泛癌症预后的可靠指标显著预测各种癌症的免疫治疗响应与肿瘤的免疫特性、多组学变化、端粒变化密切相关发现：衰老特征能够反映癌症间及癌症内的异质性，并显著分类患者的生存状况较高的衰老特征得分与泛癌中的更高基因组不稳定性和增殖水平相关较高的衰老特征得分与泛癌中的淋巴细胞浸润增加及更高的促肿瘤免疫浸润相关较高的衰老特征得分与较长的端粒和较高的TERT表达在泛癌中相关衰老特征能够预测免疫治疗和靶向治疗的反应衰老特征（senescence signature）怎么被捏出来的？衰老特征的定义 为了筛选与生存相关的衰老基因，我们使用Cox回归模型，通过调整每种癌症类型中的年龄和临床分期，获得每个CS相关基因的HR值。我们将HR小于1且p值小于0.05的基因（在至少5种癌症类型中）定义为保护因子，将HR大于1且p值小于0.05的基因定义为风险因子。筛选后，保留了68个基因（表S4）。然后，我们使用这些基因为每个聚类定义衰老特征。衰老特征通过以下两个步骤定义：首先，通过PCA分析获得每个基因的PC1得分；其次，将PC1得分乘以相应的基因表达值，并将结果相加： senescence signature = Σ(PC1 × G_i) 其中，i 是68个潜在特征基因之一，G 是该基因的表达值。根据衰老特征得分的百分位数，我们将肿瘤样本分为5组：group1（0–20%）、group2（20%–40%）、group3（40%–60%）、group4（60%–80%）、group5（80%–100%）。为了方便理解，做了一份Mermaid流程图道理我都懂，但是你在说什么？这个流程是比较清楚了，但是不少细节完全不明白CS相关基因怎么得到的？再来简化一下流程图通过加权基因共表达网络分析（WGCNA），鉴定出一个与CS高度相关（皮尔逊相关系数r>0.5）的基因共表达模块，称为CS模式（CS patterns）。该模块包括25个CS相关的蛋白编码基因、2个lncRNA以及32个miRNA（图S1A）首先筛选出与CS相关的蛋白编码基因、lncRNAs和miRNAs，这些分子与CS基因之间的Pearson相关系数大于0.5，被认为具有共表达关系；然后使用WGCNA（v1.69）构建共表达网络我们可以看看使用Cytoscape进行可视化的效果PCA分析又是怎么进行的在本文中，主成分分析（PCA） 被用来检验基于59个CS相关基因（WGCNA模块中的25蛋白基因 + 2 lncRNA + 32 miRNA）是否能够区分肿瘤组织和配对的正常组织。样本选择：从TCGA中筛选出包含不少于3对肿瘤-正常配对样本的癌种（最终选出14种癌症）。数据准备：对这59个CS相关基因的表达量分别取 log2 转换后求平均：PCA分析执行：对每个样本在59个基因上的表达做PCA降维。提取前两个主成分 PC1 和 PC2，用于二维可视化，查看是否能在空间上区分肿瘤与正常组织。PCA结果评估：以PCA得分（score = PC1 + PC2）作为判别指标。用ROC曲线评估PCA得分在区分肿瘤与正常组织方面的性能。结果显示 9种癌症的AUC > 0.9，表现出非常高的判别能力。回到熟悉的shiny！这是一个很典型的反面案例，作者似乎并没有及时维护以及预存数据（不知道是不是中美关系变化的缘故），好早前就联系了通讯作者反馈了情况但是至今没有任何答复，所以这个网站完——全——用——不——了！不过思路已经是很通畅的了，大家自己看看示例图意会一下吧这幅图是使用说明中配的，但是存在很诡异的地方，仔细观察可以发现ACC和UVM的预期生存曲线是完全一样的，不管男性女性都没有任何区别……肾上腺皮质癌和原发性眼内癌完全没什么关联性啊或许一开始，这个网页工具就存在不少问题了，现在则是彻底的罢工……引以为戒我来当当艺术展讲解员~全文总计有80张，10余种不同类型的图像。可谓是视觉盛宴，让人眼花缭乱Circos plot但是这居然是使用Cytoscape (v3.9.1)绘制的，有点出乎意料常用：https://circos.ca/网络图使用Cytoscape (v3.9.1)绘制PCA图＋ROC曲线关于数据来源TCGA（https://portal.gdc.cancer.gov/）：33种癌症类型中10,510个样本的临床信息、mRNA、miRNA和突变数据集CellAge数据库（http://genomics.senescence.info/cells）：与CS相关的蛋白编码基因DepMap数据库（https://depmap.org/portal/）：获取CRISPR基因组筛选数据集GDSC（https://www.cancerrxgene.org/）：不同细胞系中不同药物的IC50数据关于工具与R包使用R 包名版本主要用途WGCNAv1.69加权共表达网络分析（构建CS模块）survivalv3.2-13生存分析，Cox回归，Kaplan-Meier曲线survminerv0.4.9美化生存分析图表（KM曲线等）limmav3.46.0差异表达分析（miRNA、蛋白表达）ssGSEAv1.38.2单样本基因集富集分析（免疫浸润评分）scanpyv1.9.2 (这个是Python用的)单细胞转录组分析（注意：这是Python的）Harmony作者没写，我也不知道批次效应校正（单细胞整合）Seuratv4.1.0单细胞数据处理和可视化（细胞类型注释）以及以下工具：Cytoscape v3.9.1：可视化共表达网络、绘制Circos plot；CellPhoneDB（v4.0.0）：细胞间通讯分析（Python环境）感想至此，这篇文献的最重要且主要的内容就基本讲完了。这一篇文献运用了大量可视化以及算法来进行研究，其研究思路抽丝剥茧步步为营，值得我们学习，每一份图都是经典的运用，我们时间有限不能一一详细论述，大家感兴趣可以来“观摩一下”原文，它的附加图片比正文图片更加精彩！最后，用思维树来全面概括一下这篇文章分享结束，谢谢大家最后，祝大家代码不报错，数据超纯净，运行一遍过本文献所有图片整理文献正文（Figure 1A–6F）36+44=80张图图号图像类型图像内容及作用图像解读方法图像绘制方法Figure 1A条形图展示33个癌种中senescence signature的中位值分布观察不同癌种中senescence程度高低ggplot2Figure 1B箱线图比较CS clusters 1-3之间senescence signature的差异signature得分越高，表明衰老水平越高ggplot2 + Wilcoxon检验Figure 1C箱线图比较不同senescence分组之间的年龄差异验证signature与年龄的正相关性ggplot2Figure 1DKaplan-Meier生存曲线比较3个CS clusters在整体生存（OS）上的预后差异cluster 3 生存最差，cluster 1 最好survminerFigure 1EKaplan-Meier生存曲线比较5个senescence score分组在OS上的生存差异senescence得分越高，预后越差survminerFigure 1F模型流程图（网页截图）展示CS预测模型的在线使用平台概览预测模型结构与应用界面图形设计工具（Figdraw等）Figure 2A-B热图展示SNV和CNV在高低CS组中的显著差异颜色代表突变或CNV频率，观察显著通路ComplexHeatmapFigure 2C-E箱线图比较CS clusters之间基因组不稳定性指标（断点、异倍性、异质性）signature越高，基因组不稳定性越强ggplot2 + Kruskal-WallisFigure 2F条形图展示高低CS组在关键信号通路突变频率的差异如TP53, MAPK等通路在高组中频率更高ggplot2Figure 2G-H条形图（表达差异）展示高低CS组中差异表达的miRNA和蛋白区分上调和下调，通路颜色编码limma + ggplot2Figure 3A箱线图展示不同CS组别中28种免疫细胞的浸润分值观察高CS组免疫浸润水平是否升高，尤其是Treg和MDSCsssGSEA计算免疫浸润 + ggplot2Figure 3B条形图展示不同CS clusters中各免疫细胞浸润水平的趋势免疫细胞组成随CS signature升高发生变化ggplot2Figure 3C条形图免疫通路基因表达在不同CS组别中的差异观察共刺激、共抑制通路是否活跃ssGSEA + ggplot2Figure 4A-E箱线图比较高低CS组在端粒长度、TERT表达、TVR等方面的差异高CS组通常端粒更长，TERT表达升高Wilcoxon检验 + ggplot2Figure 4F-H条形图/箱线图展示shelterin基因的表达在CS组间的变化识别CS signature对端粒调控蛋白的调节ggplot2Figure 5A-BUMAP展示539350个单细胞及其细胞类型分类识别恶性细胞、免疫细胞分布，辅助后续分析Seurat/scanpyFigure 5C-D相关散点图CS signature在免疫与肿瘤细胞之间的相关性（单细胞平均）皮尔逊相关性，值越高说明共演化越一致ggplot2Figure 5E箱线图展示药物处理后GBM细胞中CS signature的变化药物干预是否降低senescence水平ggplot2Figure 5F-G互作强度条形图/热图分析高低CS组肿瘤-免疫细胞互作强度与受体配体对差异颜色/数值代表互作强度，CellPhoneDB输出CellPhoneDB + ggplot2Figure 6A-D箱线图 + 生存曲线比较免疫治疗响应患者的CS signature以及其对生存的预测能力响应者CS signature较低，生存更好ggplot2 + survminerFigure 6E-F散点图（相关性）CS signature与靶向药物IC50之间的相关性分析相关系数越高表示预测能力越强Spearman相关分析 + ggplot2补充材料（Supplementary Figure 1A–18）图号图像类型图像内容及作用图像解读方法图像绘制方法Supplementary Figure 1ACircos图展示CS相关基因在全基因组的染色体分布与共表达关系观察哪些基因对共表达频繁，以及miRNA是否为关键连接者Cytoscape（圆形布局模拟Circos）Supplementary Figure 1B网络图可视化CS相关基因（lncRNA/miRNA/蛋白编码基因）之间的共表达调控网络节点颜色代表类型，形状代表功能（诱导/抑制/未知），连线为r>0.5的共表达关系CytoscapeSupplementary Figure 1C热图（Heatmap）展示CS基因在16种癌症中肿瘤组织与正常组织的表达差异红色代表上调，蓝色代表下调，重点关注CS抑制基因的上调趋势pheatmap 或 ComplexHeatmapSupplementary Figure 1DROC曲线 + PCA图展示CS signature在区分肿瘤与正常组织上的分类性能（AUC值）AUC>0.85表示优秀，PCA图中两组分离度越高效果越好pROC + ggplot2Supplementary Figure 2A条形图显示14种癌种中使用CS signature区分肿瘤与正常的AUC评分越接近1表示分类效果越好ggplot2Supplementary Figure 2B–IPCA图 + ROC曲线展示8种癌症中CS signature在PCA维度与分类效能上的表现观察是否肿瘤与正常可被第一主成分清晰分离，及其AUCprcomp + ggplot2 + pROCSupplementary Figure 3A–FPCA图 + ROC曲线补充其余6种癌症中CS signature的分类效能表现与Figure 2B–I相同，识别诊断性强的癌种prcomp + ggplot2 + pROCSupplementary Figure 4热图（Heatmap）展示33种癌症中CS相关基因的体细胞突变频率和类型颜色越深表示突变频率越高，查看突变类型分布ComplexHeatmapSupplementary Figure 5A折线图（elbow plot）展示K-means聚类的最佳聚类数为3寻找拐点位置作为聚类数参考factoextra::fviz_nbclustSupplementary Figure 5B条形图展示CS clusters在各个癌症类型中的分布数量分析哪类癌种更集中于某个clusterggplot2Supplementary Figure 6A–C森林图（Forest plot）展示CS clusters对OS, DSS, PFI三种生存指标的风险预测能力HR>1表示风险增加，关注95%CI是否跨1forestplot 或 ggforestSupplementary Figure 7A箱线图比较不同CS clusters之间的患者年龄差异趋势性分析，cluster 1 年龄最小ggplot2 + Kruskal-WallisSupplementary Figure 7B堆积条形图展示AJCC临床分期在CS clusters中的分布情况CS越高，晚期患者比例越高ggplot2Supplementary Figure 8A–B箱线图展示CS clusters中增殖水平、突变率和新抗原负荷的变化观察是否随CS分组递增，呈现正/负相关ggplot2 + Kruskal-WallisSupplementary Figure 9A箱线图比较不同CS组别中的免疫和基质分数分数升高说明TME活跃度上升ESTIMATE + ggplot2Supplementary Figure 9B气泡图（bubble plot）CS高组上调基因的KEGG通路富集结果气泡大小代表富集基因数，颜色代表p值clusterProfiler + ggplot2Supplementary Figure 10热图 + 条形图展示高低CS组在多个癌种中免疫-肿瘤细胞之间的配体-受体相互作用比较高低组互作强度差异CellPhoneDB + ggplot2Supplementary Figure 11A–B热图 + 箱线图CS基因在28种癌种中依赖性评分（CRISPR screen）分析评分越低表示越关键，比较高低组之间变化DepMap数据 + ggplot2Supplementary Figure 12箱线图比较不同癌种中CS高低组关键基因依赖性差异统计检验识别关键依赖性差异ggplot2Supplementary Figure 13箱线图不同免疫刺激（TNF/IFN）对CS signature影响观察不同干预对senescence signature的调节趋势ggplot2Supplementary Figure 14A–B散点图（相关分析）senescence signature与GDSC1/2药物敏感性（IC50）的相关性显著负相关表示signature越高越敏感Spearman + ggplot2Supplementary Figure 15A–B条形图CS高低组中MAPK通路和BCL-2家族基因表达差异识别显著差异表达的抗凋亡/促凋亡基因limma + ggplot2Supplementary Figure 16富集气泡图CS高组上调miRNA靶基因的KEGG通路富集分析路径富集功能注释clusterProfiler + ggplot2Supplementary Figure 17A–B柱状图MAPK通路蛋白BRAF和ERK2在CS组间的表达水平验证高CS组MAPK蛋白表达更低ggplot2Supplementary Figure 18图形摘要（Graphical Abstract）总结全文研究逻辑、关键发现和应用价值整合性展示研究模型与数据来源Figdraw 或 Illustrator