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在重症监护室，如何快速、准确地区分患者是细菌感染还是其他原因引起的呼吸衰竭，一直是临床医生面临的巨大挑战。传统方法依赖经验性用药，往往导致抗生素滥用。现在，一项发表在《自然·通讯》上的最新研究带来了突破性进展：一种结合了宿主免疫生物标志物与人工智能的新型诊断工具，显著提升了重症肺炎等 下呼吸道感染 的诊断精准度。
这项研究创新性地将一种名为 FABP4 的单基因肺转录组 生物标志物，与基于 GPT- 4 大语言模型对电子病历文本的分析能力相结合。与直接寻找病原体不同，这种方法通过解读患者自身的免疫反应信号来提供诊断线索。
研究结果显示，这种 人工智能 与生物标志物的组合模型表现卓越。在测试中，其诊断准确率达到 84%，曲线下面积高达 0.93，性能远超单独使用任一种技术。更令人信服的是，在一个独立的验证队列中，模型的准确率进一步提升至 96%。这意味着，整合结构化的分子数据与非结构化的临床文本信息，能为医生在复杂病例中提供前所未有的诊断信心。
对临床实践而言，这项技术的潜在价值巨大。它能在微生物检测结果未出或不明时，帮助医生更早、更准确地识别真正的细菌性 重症肺炎，从而指导更精准的抗生素使用，避免不必要的药物暴露，对抗菌药物耐药性管理具有重要意义。
尽管该研究尚处于概念验证阶段，未证实其与患者预后的直接关联，但它无疑为未来的 精准诊断 开辟了新路径。研究人员指出，下一步需要通过前瞻性研究来评估该工具在实际临床场景中的工作流程和最终影响。
