科技日报记者 雍黎 通讯员 王琼
髋部骨折因其高致死率与高致残率，常被称为“人生最后一次骨折”，严重威胁老年人健康。如何精准评估手术风险、预测术后生存率，一直是医生制定个体化治疗方案时的核心挑战。1月20日，记者从陆军军医大学陆军特色医学中心（大坪医院）获悉，一项由重庆多家医疗机构联合完成的研究成果在国际期刊《国际外科学杂志》发表，该研究通过人工智能与机器学习技术，有效破解了多中心数据质量参差不齐、标准不一这一临床决策瓶颈。
该研究由该中心骨科关节四肢外科熊雁副教授团队，陆军军医大学新桥医院生物医学大数据与人工智能中心主任、信息科主任肖晶晶高级工程师团队，重庆医科大学附属第一医院骨科胡宁教授团队合作开展，构建了重庆首个老年髋部骨折多中心数据库，涵盖22项关键临床特征。论文第一作者为陆军军医大学陆军特色医学中心（大坪医院）骨科路星辰博士、陆军军医大学基础医学院生物医学分析测试中心曾聪博士，以及陆军军医大学陆军特色医学中心（大坪医院）骨科硕士研究生龚志伟。
该研究首次系统对比了8种数据填补方法，发现随机森林模型在处理缺失数据方面表现最优。值得注意的是，团队引入“领域自适应”技术，使预测模型在不同医疗机构之间仍保持较高的准确性与适用性，显著提升了模型的泛化能力。
研究表明，机器学习不仅能有效处理临床数据缺失问题，还可通过领域自适应技术打破数据壁垒，建立的预测模型具备跨医疗中心应用的潜力。基于这一创新成果，研究团队进一步融合AI技术，成功开发出“大坪骨科老年髋部骨折手术风险评分系统5.0版（DOORS-GHF）”。该系统专门针对老年髋部骨折设计，弥补了传统评分系统病种泛化、预测效能不足的局限，可为围手术期临床决策与患者管理提供更精准可靠的支持。
熊雁表示，该系统已完成算法验证，即将投入使用，未来有望在全国更多医疗机构推广，助力实现老年髋部骨折的个性化、精准化诊疗。
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