基于人工智能的"肾结石计算器"优化激光碎石时间预测：从激光开启到碎石时长的精准评估

来自多中心的研究团队针对肾结石手术中激光碎石时间(eLD)与实际碎石时间(EfLD)存在18.8%误差的临床难题，通过机器学习(ML)技术对125例患者14项关键参数（包括憩室位置、手术经验、激光参数等）进行建模分析。研究显示贝叶斯"自动相关性判定"模型将预测误差降至3.9%，较传统方法提升5倍精度，为精准手术规划提供AI解决方案。

　　

这项突破性研究揭示了人工智能在泌尿外科手术规划中的革命性应用。科研团队通过前瞻性多中心数据库，系统收集了125例接受输尿管软镜碎石术患者的临床数据，包括结石体积(SV)、解剖特征、激光参数（光纤直径、5 Hz频率、1.5 J脉冲能量）等14项关键变量。

传统"肾结石计算器(KSC)"基于体外碎石速率估算的激光碎石时间(eLD)存在显著误差。研究团队创新性地采用六种机器学习算法，发现贝叶斯自动相关性判定(ARD)模型表现最优，将平均绝对误差(MAE)从基线18.8%降至3.9%，而密集神经网络(DNN)则为6.8%。值得注意的是，预测误差与初始eLD值呈强相关性（回归系数2.45，p<0.0001）。

该研究首次证实临床因素（如手术经验、憩室解剖）和技术参数（激光设置）共同影响碎石效率。通过人工智能整合多维数据，使手术时间预测精度提升近五倍，为个性化手术方案制定提供了可靠的计算生物学工具。未来需通过临床推理系统进一步验证这一智能预测模型的普适性。