综述：新生儿败血症中的人工智能：应用范围、挑战及潜在解决方案！

《Seminars in Fetal and Neonatal Medicine》：Artificial Intelligence in Neonatal Sepsis: The scope, challenges, and potential solutions!

新生儿脓毒症的高死亡率与诊断滞后问题，传统方法存在标志物不足、定义不统一等缺陷，AI通过分析复杂模式提升预测与分类能力，但仍面临数据质量、模型泛化及伦理挑战。

　　在当今医疗领域，人工智能（AI）正逐渐成为一种重要的辅助工具，尤其在新生儿败血症的诊断与管理中展现出巨大潜力。新生儿败血症是一种严重的感染性疾病，是全球新生儿死亡和发病率的主要原因之一。根据世界卫生组织的估计，约有2.8%的活产新生儿会受到败血症的影响，其中大多数发生在低收入和中等收入国家（LMICs）。然而，目前的临床诊断方法在准确性和及时性方面仍然存在诸多限制，这使得AI技术在这一领域的应用显得尤为重要。

新生儿败血症的诊断通常依赖于血培养，但血培养的周转时间较长，常常需要24到48小时才能得出结果。这种延迟使得及时干预变得困难，进而影响了患者的预后。此外，现有的实验室生物标志物如C反应蛋白（CRP）和降钙素原（PCT）在预测新生儿败血症方面也存在局限性。尽管有研究显示CRP和PCT的联合使用能够提高诊断的准确性，但这些研究的异质性仍然很高，限制了其在临床实践中的广泛应用。因此，寻找一种能够快速、准确预测新生儿败血症的方法成为当前医学研究的重要目标。

人工智能，尤其是机器学习（ML）技术，因其能够识别复杂数据中的模式并持续学习的能力，被认为是解决这一问题的有力工具。机器学习可以利用大量的临床数据，包括电子健康记录（EMR）、连续监测的生命体征、以及医学影像等，来构建预测模型。这些模型可以帮助临床医生更早地识别败血症的高危新生儿，并在必要时及时启动或避免抗生素治疗。此外，机器学习还可以用于预测败血症相关的死亡率和发病率，为临床决策提供科学依据。

在机器学习模型的开发过程中，通常包括数据预处理、特征选择、模型训练与测试、性能评估等多个步骤。数据预处理是模型开发的基础，涉及数据的清洗、标准化以及分类。在新生儿败血症的研究中，数据往往分为结构化数据和非结构化数据，结构化数据包括临床指标、实验室参数等，而非结构化数据则包括医疗记录、影像数据等。这些数据的处理和整合对于模型的准确性至关重要。

特征选择是模型开发中的关键环节，旨在确定哪些变量对预测败血症最为重要。常见的特征包括母体因素、产时因素和新生儿自身因素，如母亲的B族链球菌（GBS）感染状况、产前检查次数、羊水破裂时间、APGAR评分、胎龄、出生体重和性别等。此外，生命体征的变化，如心率、呼吸频率、体温和血氧饱和度等，也被广泛用于模型的构建。特征选择的方法包括过滤法、包装法和嵌入法，这些方法有助于去除冗余特征，提高模型的预测能力。

模型的训练和测试是确保其有效性的核心步骤。通常，数据会被分为训练集和测试集，比例多为70:30或80:20。训练集用于模型的学习和优化，而测试集则用于验证模型的性能。为了确保模型的泛化能力，还需要进行外部验证，即在不同的数据集上测试模型的表现。然而，目前大多数模型尚未经过外部验证，这限制了其在实际临床中的应用。

在模型的性能评估方面，常用的指标包括敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值，以及受试者工作特征曲线下的面积（AUROC）。敏感性衡量模型正确识别败血症病例的能力，而特异性则衡量模型正确排除非败血症病例的能力。在新生儿败血症的诊断中，由于其高死亡率，模型需要具备较高的敏感性以避免漏诊。然而，高敏感性往往伴随着较低的特异性，可能导致不必要的抗生素使用，增加抗药性风险。因此，理想的模型应能够在高敏感性和高特异性之间找到平衡。

除了传统的机器学习算法，深度学习技术也在新生儿败血症的预测中展现出潜力。深度学习能够处理复杂的、非结构化的数据，如医学影像和自然语言处理（NLP）技术，将非结构化的医疗记录转化为有意义的数据。这种方法可以进一步提高模型的预测能力，为临床医生提供更全面的信息支持。然而，深度学习模型的开发和应用仍然面临诸多挑战，包括数据的获取、模型的解释性以及在不同医疗环境中的适用性。

在实际应用中，新生儿败血症的预测模型还需要考虑多种因素，如数据来源的多样性、特征的时间顺序以及模型的泛化能力。例如，某些特征可能在败血症发生前就已经存在，而另一些特征可能在败血症发生后才出现，这种时间上的差异可能会影响模型的准确性。此外，不同地区和医疗环境下的新生儿败血症发生率和病原体谱存在显著差异，这使得模型在不同地区的应用面临挑战。特别是在低收入和中等收入国家，由于医疗资源有限，电子健康记录的获取和数据质量可能存在不足，这进一步限制了模型的推广和应用。

为了克服这些挑战，未来的研究需要更加注重模型的可解释性和临床适用性。可解释性AI（XAI）技术可以帮助医生更好地理解模型的决策过程，从而提高其在临床中的接受度。此外，跨学科的合作，包括临床医生、数据科学家和公共卫生专家的共同努力，对于开发符合实际需求的预测模型至关重要。通过结合临床经验和数据科学，可以构建更加精准和实用的模型，以提高新生儿败血症的诊断和治疗效果。

新生儿败血症的预测和诊断是一个复杂且多维度的问题，涉及多个方面的考量。人工智能技术的引入为这一领域带来了新的希望，但同时也需要克服诸多技术和伦理挑战。未来的研究应聚焦于构建更符合实际临床需求的模型，提高其在不同医疗环境中的适用性，并确保其在实际应用中的有效性和安全性。通过持续的创新和合作，人工智能有望在新生儿败血症的管理中发挥更大的作用，为全球新生儿健康带来实质性的改善。