近年来浆细胞性乳腺炎的发病率逐渐升高，已占乳腺疾病的4%~5%，该病易反复发作，经久不愈，抗生素、糖皮质激素、抗结核药、他莫昔芬等治疗效果不明显，单纯手术切除如切除范围小极易复发，而切除范围大则乳腺外形变化较大，严重者甚至需要切除乳腺。乳腺外形的缺损改变对患者身心健康造成伤害。随着研究不断深入，采用中西医结合治疗浆细胞性乳腺炎，可取得较好的治疗效果，降低复发率，而且对乳腺外观无影响。该文通过对文献的整理，对中西医结合治疗浆细胞性乳腺炎进行论述。

       In recent years，the incidence of plasma cell mastitis has gradually increased，accounting for 4 % ~ 5 % of breast diseases．The disease is prone to repeated attacks and unhealed for a long time．The treatment effect of antibiotics，glucocorticoids，anti-tuberculosis drugs and tamoxifen is not obvious．Simple surgical  resection is easy to  relapse if the  resection range is small，while the shape of the breast changes greatly，if the resection range is large．And even the breast needs to be removed in severe cases．The defect change of breast shape is harmful to the physical and mental health of patients．With the deepening of research，the combination of traditional Chinese and Western medicine in the treatment of plasma cell mastitis can achieve better therapeutic effect，reduce the recurrence rate，and has no effect on the appearance of breast．This article discusses the treatment of plasma cell mastitis with integrated traditional Chinese and Western medicine by sorting out the literature．

      近年来，人工智能技术（AI）的发展正在逐渐改变传统的医疗行业，机器学习作为人工智能技术中的主流被越来越多地应用于分析复杂的医学数据，为疾病的诊断、预后风险评估、诊疗决策的制定等方面提供了便利。文章对国内外机器学习算法在术后谵妄中的应用进行综述，以期为术后谵妄预测模型的构建提供新的思路，为临床早期评估术后谵妄提供新的依据。

    In recent years，the development of artificial intelligence（AI）is gradually changing the traditional medical industry．Machine learning，as the mainstream of artificial intelligence technology，is increasingly applied to analyze complex data in medical research．It provides convenience for disease diagnosis，risk assessment and diagnosis and treatment decision making．This paper reviews the application of machine learning algorithms in postoperative delirium at home and abroad，in order to provide a new idea for the construction of postoperative delirium prediction model and a new basis for early clinical evaluation of postoperative delirium．