近日，解放軍總醫(yī)院醫(yī)學(xué)創(chuàng)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(xué)院一區(qū)TOP）上發(fā)表題為“GRACE-ICU：基于多模態(tài)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(yī)院的患者隊列，對Clinical Longformer模型進行了微調(diào)，使用了入ICU前的文本，通過邏輯回歸結(jié)合了10個重要的結(jié)構(gòu)化變量構(gòu)建了GRACE-ICU，并采用列線圖形式呈現(xiàn)和計算患者發(fā)生不良預(yù)后的預(yù)測概率及風(fēng)險等級。其中，與患者不良預(yù)后關(guān)聯(lián)的這11項重要風(fēng)險因素分別為入ICU前的疾病嚴重程度、休克指數(shù)、是否接受緊急搶救的醫(yī)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(shù)、呼吸頻率、Braden壓瘡風(fēng)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(yù)測模型在內(nèi)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(nèi)部和時序驗證中均優(yōu)于單一模態(tài)模型和臨床上常用的疾病評分，能夠早期預(yù)測老年患者在院內(nèi)發(fā)生不良結(jié)局的風(fēng)險，并為臨床決策提供可解釋、基于數(shù)據(jù)的建議，具有更廣泛應(yīng)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(tǒng)研發(fā)，推動“理-工-醫(yī)-信”多學(xué)科融合創(chuàng)新。團隊與麻省理工學(xué)院、新加坡國立大學(xué)及院內(nèi)多個臨床科室合作，不僅舉辦五屆全國醫(yī)療大數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)交流及Datathon活動，推進醫(yī)療大數(shù)據(jù)技術(shù)臨床轉(zhuǎn)化，還開展國家醫(yī)學(xué)繼續(xù)教育項目助力醫(yī)工交叉人才培養(yǎng)。近三年，團隊聯(lián)合院內(nèi)急危重癥相關(guān)科室攻關(guān)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(qū)TOP）《EClinicalMedicine》（柳葉刀子刊，影響因子15.0，中科院一區(qū)TOP）等多個高水平期刊發(fā)表系列成果，力爭在疾病預(yù)測預(yù)警、智能輔助決策等核心技術(shù)上實現(xiàn)突破。

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

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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