急诊科中的鼻出血处理

《Advanced Emergency Nursing Journal》：Epistaxis Management in an Emergency Department

AI压力性损伤分阶段识别模型研究，基于ResNet-18等模型在PIID和AY-Lab数据集（1663张）上训练，ResNet-18平均准确率76.92%，Stage 1最高87.35%，但Stage 3/4精度不足65%。采用Grad-CAM可视化分析，发现模型在深部组织损伤识别存在局限，需结合临床数据优化。

　　压力性损伤（Pressure Injuries, PIs）是一种由于长时间的机械压力或剪切力作用于皮肤和皮下组织而导致的慢性伤口，严重影响全球患者的健康状况。这类损伤在临床上具有高度的复杂性和多样性，不仅涉及伤口的深度、形态和组织特征，还受到患者个体差异、环境因素以及图像采集条件的影响。因此，传统的基于观察和触诊的评估方法在实际应用中存在一定的局限性，例如主观性强、容易出现误判、需要专业培训等。为了解决这些问题，近年来人工智能（AI）技术在医学影像分析领域的快速发展，为PIs的自动分类提供了新的可能性。

本研究旨在开发一种AI工具，以更准确和客观的方式识别PIs的不同阶段。通过结合公开和私有数据集，研究团队构建了一个包含1663张PIs图像的数据集，涵盖了从Stage 1到Stage 4的四个主要阶段。这些图像来自土耳其的临床实践，特别关注了该地区人群的皮肤色调分布，确保模型能够适应不同皮肤类型的情况。在数据预处理阶段，所有图像被统一调整为224×224像素，并根据ImageNet-1K数据集进行标准化处理，以提高模型的训练效果和泛化能力。

研究采用了三种主流的深度学习模型：ResNet-18、ResNet-18与Transformer编码器的混合模型，以及DenseNet-121。其中，ResNet-18因其结构简单、计算效率高且在多个任务中表现出色，被作为基础模型进行测试和比较。为了增强模型的性能，研究者还对ResNet-18进行了改进，结合Transformer编码器的结构，以期在图像分类任务中获得更高的准确率。同时，DenseNet-121因其密集连接的特性，被认为在减少参数数量的同时保持良好的特征提取能力，也是一种有力的竞争模型。

在模型训练过程中，研究者采用了3折交叉验证方法，以确保模型的稳定性和泛化能力。此外，为了应对不同阶段PIs在数据集中的分布不均问题，研究者引入了类别权重机制，使模型能够更加关注那些出现频率较低的类别。训练过程中还使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，以提高模型的收敛速度和分类精度。同时，通过ReduceLROnPlateau学习率调度器和早停机制，研究团队有效地避免了模型过拟合的风险，从而提升了整体性能。

模型的评估结果表明，ResNet-18在四个阶段的分类任务中表现最佳，平均准确率达到76.92%。其中，Stage 1的准确率为87.35%，而Stage 3的准确率仅为64.72%。这一结果反映了模型在识别早期阶段PIs时具有较高的能力，但在处理更严重的阶段时存在一定的困难。研究者认为，这可能与Stage 3和Stage 4伤口的组织结构更为复杂有关，例如存在坏死组织、纤维化组织、不规则的伤口边缘等，这些特征在图像中可能不够明显或难以被模型准确捕捉。此外，模型在Stage 2的准确率较低，也表明该阶段的PIs在视觉特征上可能与其他阶段存在重叠，从而增加了分类的难度。

为了进一步验证模型的决策依据，研究者使用了Grad-CAM（Gradient-weighted Class Activation Mapping）技术，对模型的注意力区域进行了可视化分析。Grad-CAM能够帮助研究人员理解模型在分析图像时关注的关键区域，从而判断其是否基于正确的视觉线索进行分类。结果显示，模型在某些情况下能够准确聚焦于伤口区域，而在其他情况下则可能误判非伤口区域，导致分类错误。这种可视化手段不仅提高了模型的可解释性，也为后续优化提供了重要参考。

在实际应用方面，研究团队基于Python开发了AI工具，并利用PyTorch框架实现了深度学习模型的训练和推理。为了提高系统的易用性和可扩展性，他们构建了一个基于Flask的API接口，使得用户可以通过上传图像获取分类结果，并查看Grad-CAM的可视化分析。此外，系统还被封装在Docker容器中，便于在不同环境中部署和运行，同时确保了临床工作的顺利衔接。

从临床角度来看，AI工具在PIs分类中的应用具有重要意义。它能够帮助护士和临床医生快速、准确地识别不同阶段的PIs，从而提高诊断效率和治疗效果。尤其是在Stage 1的识别方面，AI模型的表现与专家评估较为接近，表明其在早期干预方面具有较高的价值。然而，对于更严重的Stage 2、3和4的PIs，AI的准确率仍然较低，这提示在实际应用中，仍需依赖临床专家的判断，以确保诊断的正确性。

此外，研究团队还对比了AI模型与不同水平的临床评估者之间的分类结果。数据显示，专家在Stage 1和Stage 4的分类准确率较高，而在Stage 2的分类中，AI的表现甚至低于部分护士的判断。这表明，尽管AI在某些方面具有优势，但在某些复杂情况下，人类的临床经验和视觉分析能力仍然是不可替代的。因此，AI工具应被视为辅助工具，而不是完全替代人工诊断的手段。

本研究的局限性也值得重视。首先，数据集主要来源于土耳其的临床环境，可能无法完全覆盖全球不同种族和皮肤类型的情况，尤其是深色皮肤人群的PIs识别能力尚未得到验证。其次，由于模型仅基于图像数据进行训练，缺乏与患者临床数据的结合，因此其在实际应用中的临床验证仍需进一步开展。最后，研究中未包括某些特殊类型的PIs，如无法分类（unstageable）和深部组织损伤（deep tissue injury），这可能影响模型的全面性。

未来的研究方向应包括以下几个方面：一是扩大数据集的多样性和覆盖范围，尤其是纳入不同皮肤色调和更广泛的临床环境，以提高模型的泛化能力；二是探索更先进的深度学习架构，如EfficientNet、DenseNet或视觉Transformer，以期在复杂PIs的识别上取得更好的效果；三是结合患者的临床数据，如体征、病史和治疗方案，以提升模型的诊断能力和预测准确性；四是加强模型的临床验证，确保其在真实医疗环境中的可靠性和实用性。

总体而言，这项研究展示了AI在PIs分类中的巨大潜力，特别是在早期阶段的识别上，AI工具能够显著提高诊断效率和准确性。然而，对于更严重的阶段，AI的表现仍需进一步优化。未来的研究应继续关注如何提高模型在复杂PIs识别中的能力，同时确保其在实际临床环境中的有效性和安全性。通过不断改进和扩展，AI工具有望成为护士和临床医生的重要辅助工具，为PIs的预防和治疗提供更科学、更高效的解决方案。