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败血症——这种由感染引发的危及生命的器官功能障碍，已成为全球儿童死亡的主要原因之一。为应对这一严峻挑战，科研团队开发并验证了一种人工智能模型，能够在 48 小时内准确识别高风险儿童，从而实现早期干预。
这项突破性研究由芝加哥 Ann & Robert H. Lurie 儿童医院的 Elizabeth Alpern 博士领导，首次基于最新的 Phoenix 败血症标准，利用人工智能技术进行儿童败血症预测。研究成果已发表于《JAMA Pediatrics》期刊。
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该预测模型创新性地利用了儿童在急诊科前四小时的常规电子健康记录（EHR）数据，这些数据采集于器官功能障碍出现之前。研究团队特别强调，模型在识别高风险儿童的同时，有效避免了过度识别低风险群体，这对于减少不必要的激进治疗具有重要意义。
“ 我们开发的预测模型标志着儿童败血症精准医学迈出了重要一步，”Alpern 博士表示。作为 Lurie 儿童医院急诊医学科主任及西北大学 Feinberg 医学院的儿科教授，她指出：” 这些模型在识别潜在败血症患者方面展现出卓越的平衡性，这对于优化医疗资源配置至关重要。”
这项多中心研究依托于儿科急诊护理应用研究网络（PECARN）的五个卫生系统，提供了丰富的数据集和多样化的人群样本。研究特别排除了在到达急诊科时已出现败血症症状的儿童，专注于实现早期预测，以便及时启动已被证实能挽救生命的治疗方案。
为确保模型的公正性，研究团队进行了全面评估。” 未来研究将重点探索如何将基于 EHR 的人工智能模型与临床医生的专业判断相结合，以进一步提升预测准确性，”Alpern 博士补充道。
该研究获得了美国国家儿童健康与人类发展研究所（NICHD）的资助支持。作为西北大学 Feinberg 医学院的 George M. Eisenberg 儿科教授，Alpern 博士的研究工作为儿童急诊医学领域做出了重要贡献。
Lurie 儿童医院作为伊利诺伊州唯一一家独立运营的研究型儿童医院，始终致力于通过创新研究改善儿童健康。其 Stanley Manne 儿童研究所和 Grainger 儿科急诊医学研究计划在推动儿科医学发展方面发挥着关键作用。医院连续多年被《美国新闻与世界报道》评为全美顶尖儿童医院之一，其研究成果正不断为儿童健康事业注入新的活力。
