近日,公司李书艳教授团队在ERCP术后胆囊炎的智能辅助诊疗方面取得重要进展。相关研究成果发表在国际权威期刊柳叶刀子刊《EClinicalMedicine》(JCR Q1,IF = 17.033),题目为“A novel machine learning model and a public online prediction platform for prediction of post-ERCR-cholecystitis(PEC)”。相关成果与兰州大学第一附属医院以及中山大学第七附属医院合作,李书艳教授为该论文的共同通讯作者。
经内镜逆行性胰胆管造影术(ERCP)是胆总管结石患者的一线治疗方案,该技术因其微创优势广受患者青睐,但ERCP仍存在并发症风险,包括ERCP术后胰腺炎(PEP) ,胆囊炎(PEC)等。PEC发病原因复杂,病程进展迅速,临床治疗比常规胆囊炎更为棘手。该研究设计了一项队列研究,应用机器学习中随机森林 (RF) 算法建立胆总管结石患者ERCP术后PEC的预测模型。利用患者的基线临床参数、术前实验检查、影像学结果、ERCP操作参数和术后实验室数据构建RF模型来筛选关键特征并预测PEC。此外,该实验还纳入系列独立外部验证数据对模型进行验证,并证实该模型预测敏感度及特异度高,具有较高的临床价值。为了进一步推广应用,研究团队建立了国际公开预测平台—数字疾病预测平台(CentralPredictionPlatformofDigital Disease,CPPDD),该模型预测平面向国际学者开放台http://www.cppdd.cn/PEC/,可免费公开访问,用于帮助临床医生预测PEC。
本研究是一项典型的医学与人工智能相结合的研究成果,是304.cam永利集团坚持以医工结合为特色,立足“医学+AI”的重要体现。