【微動態(tài)】何昆侖教授團隊突破醫(yī)學(xué)預(yù)測瓶頸，實現(xiàn)危重癥精準預(yù)警

近日，解放軍總醫(yī)院醫(yī)學(xué)創(chuàng)新研究部何昆侖教授團隊在國際頂級期刊《The Lancet Digital Health》（《柳葉刀·數(shù)字健康》，影響因子24.1）發(fā)表題為《因果深度學(xué)習(xí)用于實時檢測心臟手術(shù)相關(guān)急性腎損傷：在7個時間序列隊列中的推導(dǎo)和驗證》，其構(gòu)建的因果深度學(xué)習(xí)模型REACT實現(xiàn)心臟手術(shù)相關(guān)急性腎損傷的精準實時檢測，標志著醫(yī)療數(shù)據(jù)分析邁入因果機制解析新階段。

針對現(xiàn)有醫(yī)療預(yù)測模型普遍存在的三大瓶頸——臨床落地難、預(yù)測精度受限、決策過程不透明，何昆侖教授團隊創(chuàng)新提出“雙階段因果深度學(xué)習(xí)”架構(gòu)。該架構(gòu)通過將因果發(fā)現(xiàn)模塊深度集成至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，運用反事實推理與模擬RCT的方式，首次實現(xiàn)了多變量醫(yī)療時序數(shù)據(jù)中潛在因果關(guān)系的自動識別與可視化。在技術(shù)實現(xiàn)層面，REACT模型采用了獨特的設(shè)計思路：動態(tài)時序數(shù)據(jù)通過專門的時間序列分析模塊提取特征，靜態(tài)患者信息通過特征嵌入層進行處理。通過引入因果正則化損失函數(shù)，模型將預(yù)測誤差與因果一致性損失相結(jié)合，利用梯度反向傳播同步優(yōu)化預(yù)測性能與因果發(fā)現(xiàn)能力，顯著提升了模型的可解釋性。

在7個獨立隊列的大規(guī)模臨床驗證中，REACT模型展現(xiàn)出突破性性能：平均AUROC達0.93，顯著優(yōu)于Transformer等主流架構(gòu)，更能提前16.8小時精準預(yù)警急性腎損傷，為臨床干預(yù)預(yù)留關(guān)鍵“黃金時間窗”。其出色的遷移能力更使其成功應(yīng)用于膿毒癥評估、術(shù)后感染預(yù)警等多個危重癥場景，展現(xiàn)廣泛應(yīng)用前景。

針對臨床落地難題，團隊提出“復(fù)雜歸于訓(xùn)練，簡便留給臨床”理念，開發(fā)因果蒸餾技術(shù)。通過雙層優(yōu)化框架將1328項臨床指標提煉為6項核心因果變量，這項創(chuàng)新技術(shù)采用迭代式變量篩選機制，在確保預(yù)測精度達到臨床應(yīng)用標準的前提下，顯著提升了模型的實用價值。研究將復(fù)雜的高維建模與因果分析置于離線訓(xùn)練階段完成，實際臨床應(yīng)用時僅需輸入6項常規(guī)檢驗指標即可實時獲得預(yù)測結(jié)果，實現(xiàn)“即輸即用”的輕量化運行。

據(jù)悉，何昆侖教授團隊本年度已在《Nature Biomedical Engineering》《Nature Communications》《Advances Science》等頂級期刊發(fā)表多項智能醫(yī)療關(guān)鍵技術(shù)突破性成果，形成了從基礎(chǔ)理論創(chuàng)新到臨床轉(zhuǎn)化應(yīng)用的完整研究體系。本研究由鐘琴博士后、程宇笑博士、李宗任副研究員、王東進教授為共同第一作者，何昆侖教授為通訊作者，清華大學(xué)索津莉教授為共同通訊作者。該成果推動醫(yī)療診斷向“數(shù)據(jù)驅(qū)動+機制理解”轉(zhuǎn)型，彰顯我國智能醫(yī)療基礎(chǔ)研究的創(chuàng)新實力。

主管| 解放軍總醫(yī)院政治工作部

主辦| 宣傳處融媒體中心

來源 | 醫(yī)學(xué)創(chuàng)新研究部

圖文| 鐘　琴

刊期 | 第2975期

總編：熊　剛

主編：史艷菊

編審：張　密　李笑一

編輯：劉超英

郵箱：jfjzyy01@163.com