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科学家将AI应用在日常血液检查中，帮助医生找到挽救生命的线索

今日新闻 2025年09月24日 20:11 2 aa
科学家将AI应用在日常血液检查中，帮助医生找到挽救生命的线索

医院每天采集的常规血液样本，或许蕴含着拯救生命的重要信息。滑铁卢大学研究团队最新发现，通过人工智能分析普通血检数据，医生能够在脊髓损伤早期准确预测患者的恢复前景和生存状况，为临床决策提供关键依据。

这项突破性研究为全球医疗体系带来了新的可能性。与昂贵的专业检查不同，常规血液检测成本低廉且普及率高，几乎所有医院都能轻松实现，为资源有限的医疗环境提供了可行的解决方案。

脊髓损伤诊断面临的挑战

脊髓损伤一直是医学界的重大挑战。世界卫生组织数据显示，2019年全球超过2000万人受到脊髓损伤影响，每年新增病例达93万。创伤性脊髓损伤患者通常需要重症监护，但其临床表现复杂多变，恢复轨迹难以预测，给急诊科和重症监护病房的诊断和预后判断带来巨大困难。

科学家将AI应用在日常血液检查中，帮助医生找到挽救生命的线索

在人工智能的推动下，常规血液检查可能是早期准确预测脊髓损伤结果的关键。图片来源：Shutterstock

传统的神经学评估在脊髓损伤早期往往不够可靠。患者在受伤初期可能意识不清或无法配合检查，影响评估的准确性。而磁共振成像等高级检查虽然能提供详细信息，但成本高昂且并非所有医疗机构都能配备，特别是在医疗资源匮乏的地区。

滑铁卢大学公共卫生科学学院教授Abel Torres Espín指出："常规血液检查可以为医生提供重要且负担得起的信息，帮助预测死亡风险、判断是否存在损伤以及评估损伤严重程度。"

机器学习揭示血液数据的隐藏价值

研究团队采用先进的机器学习技术，对来自美国超过2600名患者的医院数据进行深度分析。通过处理数百万个数据点，他们在脊髓损伤后三周内采集的常规血液指标中发现了重要模式，包括电解质水平和免疫细胞变化等关键信息。

令人惊讶的是，即使在缺乏早期神经学检查的情况下，这些血液数据模式也能有效预测患者的恢复情况和损伤严重程度。这一发现对于那些在伤后初期无法进行准确神经学评估的患者具有重要意义。

滑铁卢Torres Espín实验室博士后研究员Marzieh Mussavi Rizi博士强调："虽然单一时间点的单个生物标志物可能具有预测能力，但更重要的是多种生物标志物的综合表现以及它们随时间的变化趋势。"

研究结果显示，这些基于血液数据的预测模型在患者入院后1-3天就能准确预测死亡率和损伤严重程度，其准确性超过了通常在重症监护第一天进行的标准严重程度评估。更重要的是，随着更多血液检测数据的积累，预测准确性会持续提升。

临床应用前景广阔

这项研究的临床价值不容小觑。在脊髓损伤的关键治疗窗口期，准确预测损伤严重程度对制定治疗方案至关重要。Torres Espín表示："在受伤初期几天内预测损伤严重程度与临床决策密切相关，但仅依靠神经学评估往往面临挑战。我们的研究展示了通过常规血液数据早期预测损伤类型的潜力，无论是运动完全性损伤还是不完全性损伤，而且预测性能会随时间改善。"

与其他诊断方法相比，常规血液检查具有明显优势。磁共振成像和基于流体组学的生物标志物检测虽然能提供客观数据，但并非所有医疗环境都能便利获取。相比之下，血液检查经济实惠、操作简便，任何具备基本实验室条件的医院都能开展。

这一突破为临床实践开辟了新的可能性，使医疗团队能够在重症监护环境中就治疗优先级和资源配置做出更加明智的决策。对于医疗资源有限的地区而言，这种基于常规检查的预测方法尤其具有现实意义。

未来发展方向

随着人工智能技术在医疗领域的不断发展，基于常规检查数据的预测模型有望进一步完善。研究团队的发现为其他类型的严重创伤预后预测提供了新思路，可能推动整个急诊医学和重症监护领域的进步。

这项研究已发表在《自然》旗下的《NPJ数字医学》杂志上，题为"将常规血液检查轨迹建模为脊髓损伤结果的动态生物标志物"。研究成果不仅为脊髓损伤患者带来了新的希望，也为人工智能在医疗诊断中的应用提供了重要参考。

未来，研究团队计划进一步验证这一方法在不同人群和医疗环境中的适用性，并探索将其扩展到其他类型创伤的可能性。随着技术的不断成熟，这种基于人工智能的血液数据分析方法有望成为医院常规诊断流程的重要组成部分，为更多患者提供及时准确的预后评估。

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