AI预测模型助力术后感染防控
莱顿大学研究团队开发的新型AI模型即将实现对术后患者感染风险的精准预测。这一突破性工具使医疗团队能提前采取预防措施并实现并发症早期预警。莱顿大学医学中心（LUMC）已计划将该模型作为标准临床工具。
该命名为PERISCOPE的AI系统可预测术后7至30天内的感染概率。项目核心研发人员Siri van der Meijden博士在研究中系统验证了模型效能，并于5月6日完成博士论文答辩。
临床需求催生智能预测
研发灵感源自术后感染预测的临床痛点——当前5%-20%术后患者会发生院内感染，其中约半数为手术部位感染，其余包括肺炎、尿路感染及罕见的败血症。这些感染不仅延长住院时间、增加再入院率，还可能导致多重治疗方案。
PERISCOPE系统通过风险分层帮助医护人员确定重点监测对象。Van der Meijden强调："及时识别高风险患者有助于早期干预，这将显著改善患者生活质量，同时减轻医疗系统负担。"
多中心数据验证
研究团队利用近十年电子病历数据（已匿名化处理）训练模型，综合考量既往感染史、糖尿病等合并症、心率、体重、血压等200余项临床参数。该模型在荷兰莱顿大学医学中心、奈梅亨大学医学中心及比利时列日医院完成验证，涵盖25万例手术数据。
在LUMC的对照试验中，AI预测与医生判断的准确率相当。Van der Meijden指出："当医生判断不确定或经验不足时，PERISCOPE的预测准确性更具优势，这为临床决策提供了可靠补充。"
临床效率提升
该模型将整合至手术科、骨科、神经外科等科室的工作站，实时显示患者感染风险百分比及低/中/高三档预警。医生通过集成化仪表盘即可获取关键病史信息，无需逐页查阅完整病历。
"除了时间节省，该工具还能辅助出院决策，帮助医生确定是否需要安排额外门诊随访。"Van der Meijden特别强调，AI系统不会替代医生判断，临床指南和医生专业意见仍具最高效力。
目前模型正进行电子病历系统对接，预计2026年中全面上线。研究团队正在其他医疗机构推进部署，并着手优化模型自我学习能力。
未来发展展望
Van der Meijden团队正探索模型升级方向：1）实现按感染类型（如肺炎/脓毒症）进行分型预测；2）术前风险预测扩展；3）未来可能覆盖出血风险、再入院率及死亡率等并发症预警。
该研究已通过医疗设备认证，相关成果发表于《围术期与危重症AI预测：模型开发至临床应用》。研究团队同步进行长期临床影响追踪，以验证AI介入的实际疗效。
【全文结束】
