脓毒症及其并发症的风险预测模型研究进展OA
脓毒症作为全球重症医学领域的重大挑战,其高发病率、死亡率促使针对该病的精准风险预测模型开发成为研究热点,尤其基于机器学习/深度学习的预测模型备受关注。本文系统梳理脓毒症风险预测模型的发展与临床转化挑战,重点分析其在脓毒症常见并发症(如急性肾损伤、脑损伤、凝血功能障碍)中的临床适用性。现有研究表明,机器学习模型通过整合电子健康记录中的多维动态数据,显著提升了早期预警与个体化预测效能,但数据标准化不足、算法可解释性欠缺及缺乏充分的外部验证是制约其临床转化的主要瓶颈。未来研究应依托多中心协作、时序建模策略及可解释性人工智能框架,优化临床转化路径,推动脓毒症风险分层从传统经验模式向数据驱动的精准范式转型。
孙毅博;黄世涛;黄忠亚;唐洪彪;李紫怡;马雪松;刘丽平
兰州大学第一临床医学院,兰州730000兰州大学第一临床医学院,兰州730000兰州大学第一临床医学院,兰州730000兰州大学第一临床医学院,兰州730000兰州大学第一临床医学院,兰州730000兰州大学第一临床医学院,兰州730000兰州大学第一临床医学院,兰州730000 兰州大学第一医院急诊重症医学科,兰州730000
医药卫生
脓毒症风险预测模型机器学习深度学习脓毒症并发症
《协和医学杂志》 2026 (4)
P.1096-1104,9
甘肃省自然科学基金(25JRRA567,20JR5RA35)兰州市城关区科技局人才创新创业项目(2020RCCX003)兰州大学第一医院院内基金(ldyyyn2023-51)睿E(睿意)急诊医学研究专项基金(13)。
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