人工智能生物标志物NLP?PAC+/NLP?API+精准识别儿童哮喘高危亚群及其呼吸道感染风险

本研究通过自然语言处理(NLP)技术开发数字生物标志物，解决儿童哮喘患者急性呼吸道感染(ARI)高风险亚群识别难题。团队应用NLP-PAC和NLP-API算法分析1997-2016年梅奥诊所出生队列数据，发现NLP?PAC+/NLP?API+亚组对肺炎、流感A/B和哮喘急性发作具有显著预测价值，为早期干预提供新型数字化工具。

在儿童健康领域，哮喘始终是困扰全球医疗系统的重大挑战。这种慢性呼吸道疾病不仅影响患儿生活质量，更与急性呼吸道感染(ARI)形成恶性循环——数据显示哮喘儿童发生肺炎、流感等感染的风险显著增高。然而长期以来，临床缺乏有效工具来精准识别哪些哮喘患儿属于ARI高危亚群，导致预防措施和医疗资源分配难以精准化。这一现状促使梅奥诊所的Young J. Juhn教授团队展开突破性探索，其研究成果发表在《Journal of Allergy and Clinical Immunology》上。

研究团队创新性地将自然语言处理(NLP)技术转化为医疗解决方案。通过分析梅奥诊所1997-2016年出生队列中22,370名儿童的电子健康记录，应用经过验证的NLP算法——预定哮喘标准(NLP-PAC)和哮喘预测指数(NLP-API)，将人群划分为四个亚组。这种数字化分层方法不仅突破传统诊断的局限性，更首次揭示NLP^?PAC⁺/NLP^?API⁺这一特殊表型与特定呼吸道感染的强关联性。

关键技术方法包括：1) 基于电子健康记录(EHR)的回顾性队列研究设计；2) 验证NLP-PAC和NLP-API算法在ARI预测中的应用；3) 统计分析肺炎、A组链球菌咽炎、百日咳杆菌、流感A/B和呼吸道合胞病毒感染等5类ARI事件；4) 追踪评估3岁前哮喘急性发作的NLP定义事件。

研究结果显示：在"背景"部分，明确哮喘与ARI的流行病学关联是研究起点；"目的"部分阐明开发数字生物标志物的临床需求；"方法"详细描述NLP算法在22,370人队列（51%男性，81%白人）中的应用策略；"结果"揭示NLP^?PAC⁺/NLP^?API⁺亚组具有最高肺炎风险（OR=3.21）、流感感染率（P<0.001）和哮喘急性发作风险，且该表型在生命前3年即显现；"结论"确立该数字标志物对高危亚群的预测价值。

这项研究开创性地证明：NLP驱动的数字生物标志物可突破传统诊断瓶颈，实现儿童哮喘风险的早期精准分层。特别值得注意的是，NLP^?PAC⁺/NLP^?API⁺表型在生命早期即表现出特异性，为实施窗口期干预提供关键靶点。该成果不仅推动哮喘个性化管理的发展，更展示人工智能技术在转化医学中的巨大潜力——通过挖掘常规医疗数据中的深层信息，构建可操作的临床决策支持工具。未来，这种低成本的数字化筛查策略有望纳入儿童健康监测体系，从根本上改变呼吸道疾病防控格局。