基于NLP与机器学习融合的应急创伤快速分级诊疗模型研究

针对灾难现场数据有限条件下创伤分诊效率低的问题，陆军军医大学大坪医院团队创新性提出结合自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的双层分级诊疗模型。该模型通过BERT提取文本语义特征，结合梯度提升算法处理结构化数据，在测试集实现91.17%准确率，AUC达0.949，为应急医疗资源分配提供智能化决策支持。

　　

在全球交通事故和自然灾害频发的背景下，创伤已成为导致发病率和死亡率上升的主要原因。世界卫生组织2022年报告显示，每年约有440万人因此死亡，数千万人遭受非致命伤害。传统的创伤评估主要依赖专业医护人员根据损伤严重度评分(ISS)标准进行人工判断，这不仅需要大量专业人力，在灾难现场混乱环境下更难以快速获取完整伤情数据。如何通过有限现场数据实现精准创伤分级，成为提升应急救援效率的关键瓶颈。

陆军军医大学大坪医院创伤烧伤复合伤国家重点实验室联合信息科团队，创新性地将人工智能技术与急救医学相结合。研究人员收集了2013-2024年间26,810例创伤患者数据，构建了融合自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)技术的双层分级诊疗模型。该成果发表在《Medical》期刊，为解决应急场景下数据稀缺的创伤快速分类问题提供了新范式。

研究采用三项核心技术：1)基于BERT模型的文本特征提取，处理伤情描述等非结构化数据；2)梯度提升等四种ML算法处理生命体征等结构化数据；3)分层融合策略，通过概率拼接优化预测精度。外部验证采用重庆市急救中心245例数据，证实模型具有良好泛化能力。

研究结果显示：

1. 模型架构优势：双层结构较传统多层感知器(MLP)准确率提升4.33%，测试集达91.17%，特异性97.06%，F1值86.85%。

   

2. 算法性能比较：梯度提升在一层ML模型中表现最佳(AUC 0.877)，逻辑回归在二层融合中效果最优，宏观AUC达0.949。

   

3. 外部验证：在急救中心数据集中保持87.35%准确率，证实模型跨机构适用性，虽性能略有下降仍显著优于传统方法。

该研究的突破性在于：首次将NLP与ML技术分层融合应用于创伤应急分类，通过语义特征与生理指标的协同分析，在ISS<16(轻度)、16≤ISS<25(中度)、ISS≥25(重度)三分类任务中展现临床实用价值。双层架构设计既保留了BERT对伤情文本的深度理解能力，又发挥了梯度提升算法对数值特征的解析优势，为灾难现场快速分诊提供了可落地解决方案。

值得注意的是，研究也存在数据不平衡(轻度伤占比87.2%)、外部数据集特征缺失等局限。未来可通过GPT等大语言模型增强文本理解，结合数据增强技术提升少数类识别率。该模型不仅适用于医院急诊科，在偏远地区医疗资源和院前急救场景中更具应用前景，有望通过5G等技术实现云端部署，推动智能急救系统的发展。