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为解决院前失血性休克（HS）严重程度评估依赖单一指标、可靠性不足的问题，研究人员基于 KNN 算法，整合平均动脉压（MAP）、颊黏膜 CO2分压（PBUCO2）等指标构建预测模型。结果显示 KNN 模型 accuracy 达 94.82%，优于 SVM 模型，为院前评估提供新方法。
在创伤救治的 “黄金时间” 里，失血性休克（Hemorrhagic Shock, HS）如同隐形杀手，时刻威胁着伤者的生命。传统的院前评估手段依赖心率（HR）、血压等单一指标，但早期休克因机体代偿机制，这些指标往往无法真实反映病情，且缺乏特异性。例如，平均动脉压（Mean Arterial Pressure, MAP）虽能反映血容量变化，但在轻中度休克时差异不显著；动脉血乳酸（Arterial Blood Lactate, ABL）虽为晚期诊断 “金标准”，却无法无创连续监测。在自然灾害、交通事故等紧急场景中，精准快速的休克严重程度评估成为临床难题，迫切需要一种整合多维度生理指标的无创预测模型。
为突破这一困境，华中科技大学同济医学院附属协和医院重庆医院、陆军军医大学新桥医院等国内研究机构的科研团队，以 Wistar 大鼠为研究对象，开展了一项极具创新性的研究。他们基于 K 近邻算法（K-nearest Neighbors, KNN），整合 MAP、颊黏膜 CO2分压（Buccal Mucosal CO2 Partial Pressure, PBUCO2）、经皮氧分压（Transcutaneous Oxygen Partial Pressure, PTCO2）和脉压变异（Pulse Pressure Variation, PPV）四项指标，构建了失血性休克严重程度的多参数预测模型。该研究成果发表在《BioMedical Engineering OnLine》，为院前急救领域带来了新的技术曙光。
研究人员采用的关键技术方法包括：将 45 只大鼠随机分为假手术组及 25%、30%、35%、40% 失血量组，通过有创压力传感器、自主研发的微纳 CO2传感器等设备，连续监测 MAP、PBUCO2、PTCO2和 PPV 等生理指标。运用 Python 编程语言实现 KNN 和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法，以留一法交叉验证优化 K 值，并通过混淆矩阵、受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve, ROC）及曲线下面积（Area Under Curve, AUC）对比两种模型的性能。
研究结果
数据集特征与模型参数优化
实验数据显示，各组大鼠基线生理指标无显著差异，且四项指标在不同失血量组间及时间点上均存在显著差异（p<0.001），表明数据适合建模。通过留一法验证，当 K≤4 时 KNN 模型分类 accuracy 较高，结合实际应用选择 K=3。此时，训练集与测试集比例为 7:3 和 6:4 时，模型 accuracy 分别达 94.82% 和 93.51%。
模型性能对比
混淆矩阵显示，KNN 模型在 25% 和 35% 失血量水平的 accuracy 显著高于 SVM 模型，整体平均 accuracy 为 95.45%（7:3）和 94.23%（6:4），均优于 SVM 模型的 87.35% 和 88.10%。KNN 模型的平均 F1-score 为 95.09% 和 93.99%，远超 SVM 模型的 83.84% 和 84.86%。ROC 曲线及 AUC 评估显示，KNN 模型在 7:3 比例时 AUC 达 1.00，整体性能显著优于 SVM 模型。
指标机制与模型优势
MAP 和 PPV 作为血流动力学指标，分别反映血容量和血管弹性变化；PBUCO2和 PTCO2则直接关联组织氧代谢。研究团队通过自主研发的微纳 CO2传感器，解决了传统 CO2监测设备体积大、稳定性差的问题。KNN 算法凭借对小样本、多模态数据的处理优势，有效整合了多指标的互补信息，克服了单一指标的局限性。
研究结论与讨论
本研究首次基于 MAP、PBUCO2、PTCO2和 PPV 构建 KNN 多参数预测模型，在大鼠失血性休克模型中实现了高 accuracy（94.82%）和稳定性。该模型通过多指标协同分析，突破了传统单一指标的诊断瓶颈，为标准化临床前模型的休克严重程度分层提供了可行性方案，为后续院前环境的临床验证奠定了基础。
尽管研究基于动物模型且样本量有限，但其创新性在于将血流动力学与氧代谢指标有机结合，并验证了 KNN 算法在小样本数据中的优势。未来若将这些指标整合至穿戴设备或智能担架，通过蓝牙通信实时计算失血量，将极大提升院前急救的分诊效率和液体复苏的精准性。研究团队也指出，需进一步在大动物模型及临床场景中验证模型可靠性，并探索深度学习算法以提升模型泛化能力。这项研究不仅为失血性休克的院前评估提供了新工具，更开启了人工智能技术在创伤急救领域应用的新方向。
