近日，我校醫(yī)學(xué)信息與工程學(xué)院李書艷教授團(tuán)隊(duì)在ERCP術(shù)后膽囊炎的智能輔助診療方面取得重要進(jìn)展。相關(guān)研究成果發(fā)表在國(guó)際權(quán)威期刊《柳葉刀》子刊《EClinicalMedicine》(JCR Q1，IF = 17.033) ，題目為“A novel machine learning model and a public online prediction platform for prediction of post-ERCR-cholecystitis(PEC)”。相關(guān)成果是與蘭州大學(xué)第一附屬醫(yī)院、中山大學(xué)第七附屬醫(yī)院合作取得的，李書艷教授為該論文的共同通訊作者。

經(jīng)內(nèi)鏡逆行性胰膽管造影術(shù)(ERCP)是膽總管結(jié)石患者的優(yōu)秀治療方案，該技術(shù)因其微創(chuàng)優(yōu)勢(shì)廣受患者青睞，但ERCP仍存在并發(fā)癥風(fēng)險(xiǎn)，包括ERCP術(shù)后胰腺炎(PEP)、膽囊炎(PEC)等。PEC發(fā)病原因復(fù)雜，病程進(jìn)展迅速，臨床治療比常規(guī)膽囊炎更為棘手。該研究設(shè)計(jì)了一項(xiàng)隊(duì)列研究，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)中隨機(jī)森林 (RF) 算法建立膽總管結(jié)石患者 ERCP 術(shù)后PEC的預(yù)測(cè)模型。利用患者的基線臨床參數(shù)、術(shù)前實(shí)驗(yàn)檢查、影像學(xué)結(jié)果、ERCP操作參數(shù)和術(shù)后實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)構(gòu)建RF模型來篩選關(guān)鍵特征并預(yù)測(cè)PEC。此外，該實(shí)驗(yàn)還納入系列獨(dú)立外部驗(yàn)證數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，并證實(shí)該模型預(yù)測(cè)敏感度及特異度高，具有較高的臨床價(jià)值。為了進(jìn)一步推廣應(yīng)用，研究團(tuán)隊(duì)建立了國(guó)際公開預(yù)測(cè)平臺(tái)—數(shù)字疾病預(yù)測(cè)平臺(tái)(Central Prediction Platform of Digital Disease，CPPDD)，該模型預(yù)測(cè)平面向國(guó)際學(xué)者開放臺(tái) http://www.cppdd.cn/PEC/，可免費(fèi)公開訪問，用于幫助臨床醫(yī)生預(yù)測(cè)PEC。

本研究是一項(xiàng)典型的醫(yī)學(xué)與人工智能相結(jié)合的研究成果，是醫(yī)學(xué)信息與工程學(xué)院堅(jiān)持以醫(yī)工結(jié)合為特色，立足“醫(yī)學(xué)+AI”的重要體現(xiàn)。

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