近日，重庆大学附庸中心病院（重庆市急救医疗中心）重症医学科钮柏琳，调理南昌大学信息工程学院朱莉、宁波大学李惠利病院郭菲和重庆大学附小东谈主民病院罗阳耕作团队在海外TOP系列期刊Nature Communications在线发表题目为“Explainable AI unravels sepsis heterogeneity via coagulation-inflammation profiles for prognosis and stratification”（可评释性AI通过凝血-炎症特征理会脓毒症异质性，兑现预后评估与危急分层）的原创性盘考论文，钮柏琳为主要通信作家。

脓毒症，这一宇宙性的健康恫吓，是导致病院内厌世的主要原因，每年影响着宇宙数千万患者。其最蹙迫的特质在于极高的异质性——不同患者临床推崇、病理反馈及调养结局迥乎不同。这种高度异质性的特质，使得精确预后推测与灵验患者分层变得止境穷苦，成为改善脓毒症临床预后谈路上的中枢挑战。

为了搪塞这一严峻挑战，该团队开展了一项大限制的跨中心盘考，见效开导了一套集高精度推测、自动风险分层与生物学机制理会于一体的转变性贬责决议。会通了先进的可评释东谈主工智能（XAI）与多组学数据，将凝血与炎症这一中枢病理生理流程与临床预后邃密勾通，为脓毒症的精确顾问带来了突破性进展。

本盘考基于来自亚洲、欧洲和北好意思12408名脓毒症患者的电子健康纪录，构建了大限制追念性队伍。团队转变性地开导了基于Transformer架构的预后推测模子SepsisFormer和自动化风险分层器具SMART。筛选了7项凝血-炎症旧例实验室讨论，结合患者年事，动作中枢生物标识物联接盘考长久。

SepsisFormer模子在推测脓毒症患者厌世风险方面推崇出色，其弧线底下积（AUC）高达0.9301，性能显贵优于现存主流模子。SMART器具愚弄上述八项浮浅讨论，将患者自动离别为轻度、中度、重度和危急四个风险层级，对应厌世风险分别约为5%、15%、30%和50%，其分层才能在多个孤苦数据集上均获取一致性考证。通过无监督聚类，盘考还揭示了脓毒症存在两种迥乎不同的凝血-炎症亚表型（CIS1与CIS2）。

愚弄SMART分层体系，盘考分析了抗凝调养（如肝素）的疗效异质性，发现中度与重度风险患者接纳抗凝调养青年计率显贵提高，而轻度和危急层级患者未清楚显贵获益，这为个体化调养提供了新依据。为兑现临床振荡，团队成就了绽开在线平台及评分表格，见效冲破了传统AI模子被视为“黑匣子”的逆境，临床大夫输入七项讨论和年事即可及时获取风险等第和亚表型，提高了临床真确度和可用性。本盘考后果由国度科技环节专项、国度当然科学基金、重庆市科卫调理要点名堂等资助。

通过可评释AI时刻解码脓毒症异质性，构建了从精确推测、自动分层到调养提醒的好意思满器具体系，标识着脓毒症顾问正从“教养启动”迈向“数据与机制启动”、从“风险推测”拓展至“补助个性化调养决策”的精确医疗新时间。这一实验可用的器具，有望通过早期识别高危患者、优化资源分拨并提醒个体化调养，最终改善脓毒症患者预后。（资讯）

原标题：转变突破|我院重症医学科团队参与破解脓毒症高异质性：可评释AI与凝血-炎症图谱引颈精确医疗新时间