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髖部骨折因其高致死率與高致殘率，常被稱為“人生最后一次骨折”，嚴重威脅老年人健康。如何精準評估手術風險、預測術后生存率，一直是醫(yī)生制定個體化治療方案時的核心挑戰(zhàn)。1月20日，記者從陸軍軍醫(yī)大學陸軍特色醫(yī)學中心（大坪醫(yī)院）獲悉，一項由重慶多家醫(yī)療機構聯(lián)合完成的研究成果在國際期刊《國際外科學雜志》發(fā)表，該研究通過人工智能與機器學習技術，有效破解了多中心數(shù)據(jù)質量參差不齊、標準不一這一臨床決策瓶頸。

該研究由該中心骨科關節(jié)四肢外科熊雁副教授團隊，陸軍軍醫(yī)大學新橋醫(yī)院生物醫(yī)學大數(shù)據(jù)與人工智能中心主任、信息科主任肖晶晶高級工程師團隊，重慶醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院骨科胡寧教授團隊合作開展，構建了重慶首個老年髖部骨折多中心數(shù)據(jù)庫，涵蓋22項關鍵臨床特征。論文第一作者為陸軍軍醫(yī)大學陸軍特色醫(yī)學中心（大坪醫(yī)院）骨科路星辰博士、陸軍軍醫(yī)大學基礎醫(yī)學院生物醫(yī)學分析測試中心曾聰博士，以及陸軍軍醫(yī)大學陸軍特色醫(yī)學中心（大坪醫(yī)院）骨科碩士研究生龔志偉。

該研究首次系統(tǒng)對比了8種數(shù)據(jù)填補方法，發(fā)現(xiàn)隨機森林模型在處理缺失數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)最優(yōu)。值得注意的是，團隊引入“領域自適應”技術，使預測模型在不同醫(yī)療機構之間仍保持較高的準確性與適用性，顯著提升了模型的泛化能力。

研究表明，機器學習不僅能有效處理臨床數(shù)據(jù)缺失問題，還可通過領域自適應技術打破數(shù)據(jù)壁壘，建立的預測模型具備跨醫(yī)療中心應用的潛力?；谶@一創(chuàng)新成果，研究團隊進一步融合AI技術，成功開發(fā)出“大坪骨科老年髖部骨折手術風險評分系統(tǒng)5.0版（DOORS-GHF）”。該系統(tǒng)專門針對老年髖部骨折設計，彌補了傳統(tǒng)評分系統(tǒng)病種泛化、預測效能不足的局限，可為圍手術期臨床決策與患者管理提供更精準可靠的支持。

熊雁表示，該系統(tǒng)已完成算法驗證，即將投入使用，未來有望在全國更多醫(yī)療機構推廣，助力實現(xiàn)老年髖部骨折的個性化、精準化診療。