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近日，北京大學第一醫(yī)院（簡稱北大醫(yī)院）聯(lián)合神州醫(yī)療研究團隊，在國際權(quán)威學術(shù)期刊Nature Communications（IF=14.7）上發(fā)表了題為Development and validation of a real-time prediction model for acute kidney injury in hospitalized patients的學術(shù)論文。

該論文詳細介紹了研究團隊開發(fā)的用于早期實時預測急性腎損傷（AKI）的創(chuàng)新AI模型。這一創(chuàng)新工具有望為住院患者提供更準確的AKI風險評估，從而改善臨床決策和患者管理。該模型使用先進的機器學習、增量訓練、離散時間生存框架等技術(shù)訓練，可實現(xiàn)多中心大數(shù)據(jù)隊列的AKI預測研究，提前48小時預測住院患者的AKI發(fā)生風險并給出提示，預測結(jié)果動態(tài)更新，是國內(nèi)首個基于中國人群普通病房的智能化AKI－CDSS系統(tǒng)。

急性腎損傷（AKI）是一種嚴重的臨床綜合征，其早期預測對于預防和治療至關(guān)重要。然而，目前針對發(fā)展中國家普通住院患者的AKI預測模型尚屬空白。北大醫(yī)院與神州醫(yī)療合作研究開發(fā)的AKI預測模型填補了這一空白，具有簡單易用、實時預測、可解釋等優(yōu)勢。旨在為發(fā)展中國家的普通住院患者提供早期AKI預測，這對于改善患者預后和降低醫(yī)療成本具有重要意義。

該模型基于大型三甲醫(yī)院海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓練，經(jīng)過了五個不同區(qū)域、不同級別醫(yī)院的外部驗證。模型包含了20個易于獲取的臨床變量，簡單易用，且在驗證隊列中顯示了一致的高預測性能，其AUC（ROC曲線下面積）達到了0.81-0.90，表明了模型的高準確性和高穩(wěn)定性。

該論文的成功發(fā)表，標志著神州醫(yī)療與北大醫(yī)院在AKI預測領(lǐng)域的合作取得了重要進展，不僅為國內(nèi)AKI的早期診斷和預防提供了新的工具，也為全球醫(yī)療健康領(lǐng)域的發(fā)展做出了貢獻。