【微動態】張政波教授團隊研發智能化評估模型，助力老年危重癥精準診療

近日，解放軍總醫院醫學創新研究部張政波教授團隊在Nature旗艦期刊《NPJ Digital Medicine》（影響因子15.1，中國科學院一區TOP）上發表題為“GRACE-ICU：基于多模態列線圖方法的老年危重癥患者病情嚴重程度評估工具”（GRACE-ICU: A multimodal nomogram-based approach for illness severity assessment of older adults in the ICU）的研究文章。

本研究基于一家大型醫院的患者隊列，對Clinical Longformer模型進行了微調，使用了入ICU前的文本，通過邏輯回歸結合了10個重要的結構化變量構建了GRACE-ICU，并采用列線圖形式呈現和計算患者發生不良預后的預測概率及風險等級。其中，與患者不良預后關聯的這11項重要風險因素分別為入ICU前的疾病嚴重程度、休克指數、是否接受緊急搶救的醫療指令、是否絕對躺床、是否機械通氣治療、乳酸、查爾森合并癥指數、呼吸頻率、Braden壓瘡風險評分、Glasgow昏迷評分和體溫。

通過受試者工作特征曲線、校準曲線、決策曲線分析以及11項指標，來評估預測模型在內部、時序和外部驗證中的性能，并與四種基線模型進行了比較。GRACE-ICU在內部和時序驗證中均優于單一模態模型和臨床上常用的疾病評分，能夠早期預測老年患者在院內發生不良結局的風險，并為臨床決策提供可解釋、基于數據的建議，具有更廣泛應用的潛力。

近年來，張政波教授團隊長期聚焦真實世界急危重癥AI輔助診療決策模型及系統研發，推動“理-工-醫-信”多學科融合創新。團隊與麻省理工學院、新加坡國立大學及院內多個臨床科室合作，不僅舉辦五屆全國醫療大數據學術交流及Datathon活動，推進醫療大數據技術臨床轉化，還開展國家醫學繼續教育項目助力醫工交叉人才培養。近三年，團隊聯合院內急危重癥相關科室攻關診療難題，已在《Lancet Digital Health》（柳葉刀子刊，影響因子30.8，中科院一區TOP）《EClinicalMedicine》（柳葉刀子刊，影響因子15.0，中科院一區TOP）等多個高水平期刊發表系列成果，力爭在疾病預測預警、智能輔助決策等核心技術上實現突破。

主管| 解放軍總醫院政治工作部

主辦| 宣傳處融媒體中心

來源 | 醫學創新研究部

撰文 | 李宗任　劉曉莉

攝影 | 劉曉莉

刊期 | 第2995期

總編：熊　剛

主編：史艷菊

編審：張　密　李笑一

編輯：劉超英

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