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常规血液检测作为一项经济且普及的医疗手段，长期以来为医生提供了评估患者健康状况的重要信息。如今，随着人工智能技术的进步，这项基础检测正在为脊髓损伤患者的康复带来新的曙光。
创伤性脊髓损伤因其临床表现和恢复轨迹的多样性，在急诊和重症监护中始终面临诊断和预后评估的挑战。传统的神经学评估依赖于患者的反应能力，且容易受到合并损伤的影响，难以在损伤初期准确判断严重程度。
加拿大滑铁卢大学的研究团队在《npj Digital Medicine》期刊上发表的最新研究表明，通过人工智能分析常规血液检测数据，可以提前预测脊髓损伤的严重程度和患者的康复前景。这项研究分析了来自美国 2,600 多名患者的医院数据，运用机器学习技术处理了数百万个数据点，重点关注了损伤后前三周内的电解质和免疫细胞等常规血液指标。
研究结果显示，这些血液指标中隐藏着能够预测患者预后的关键模式。与传统的重症监护评估相比，人工智能模型在患者入院后 1-3 天内就能准确预测死亡率和损伤严重程度，且随着后续血液检测数据的增加，预测准确性持续提升。
这一发现具有重要的临床意义。相比 MRI 和流体组学等高端检测手段，常规血液检测具有成本低廉、操作简便、普及度高的优势，特别适合在医疗资源有限的地区推广应用。研究人员认为，这项技术将为重症监护中的治疗优先级确定和资源分配提供更科学的决策依据，为改善脊髓损伤患者的预后开辟新的途径。
随着人工智能在医疗领域的深入应用，这种基于常规检测的创新方法有望为更多复杂疾病的诊断和治疗带来突破，让基础医疗检测焕发新的生机。
