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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(tuán)隊(duì)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(yán)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。
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本研究基于一家大型醫(yī)院的患者隊(duì)列,對Clinical Longformer模型進(jìn)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(gè)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(jì)算患者發(fā)生不良預(yù)后的預(yù)測概率及風(fēng)險(xiǎn)等級。其中,與患者不良預(yù)后關(guān)聯(lián)的這11項(xiàng)重要風(fēng)險(xiǎn)因素分別為入ICU前的疾病嚴(yán)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(jī)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(xiǎn)評分、Glasgow昏迷評分和體溫。
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通過受試者工作特征曲線、校準(zhǔn)曲線、決策曲線分析以及11項(xiàng)指標(biāo),來評估預(yù)測模型在內(nèi)部、時(shí)序和外部驗(yàn)證中的性能,并與四種基線模型進(jìn)行了比較。GRACE-ICU在內(nèi)部和時(shí)序驗(yàn)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(xiǎn),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(tuán)隊(duì)長期聚焦真實(shí)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(tuán)隊(duì)與麻省理工學(xué)院、新加坡國立大學(xué)及院內(nèi)多個(gè)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(jìn)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(xiàng)目助力醫(yī)工交叉人才培養(yǎng)。近三年,團(tuán)隊(duì)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(gè)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(shí)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
郵箱:jfjzyy01@163.com
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