近日，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院臨床研究中心馮鐵男博士助力附屬新華醫(yī)院兒心臟中心孫錕教授團(tuán)隊在全球醫(yī)學(xué)信息類排名第一的Lancet Digital Health雜志在線發(fā)表了最新研究成果Leveraging artificial intelligence for predicting spontaneous closure of perimembranous ventricular septal defect in children: a multicentre, retrospective study in China。馮鐵男博士作為論文共同第一作者，為研究提供了方法學(xué)的關(guān)鍵支持。
室間隔缺損（VSD）是兒童先天性心臟病的主要病因，其中膜周部室間隔缺損（PMVSD）是最常見的亞型。目前，臨床面臨的主要挑戰(zhàn)是如何準(zhǔn)確評估PMVSD患兒的自然閉合概率及閉合時間，從而決定后續(xù)的治療方式。傳統(tǒng)方法依賴動態(tài)的超聲心動圖，需要經(jīng)驗豐富的醫(yī)生進(jìn)行判定，因此對醫(yī)生的要求極高。
因此，孫錕教授團(tuán)隊提出是否可通過超聲報告來評估PMVSD患兒的室間隔缺損自然閉合概率及閉合時間。基于這一科學(xué)問題，馮鐵男博士作為方法學(xué)專家，與孫錕教授團(tuán)隊緊密合作。研究團(tuán)隊在多次研究與論證的基礎(chǔ)上，將最初的單中心項目逐步拓展為科學(xué)可行的多中心臨床研發(fā)方案，并與算法專家共同開發(fā)了文本處理算法；隨后結(jié)合預(yù)測模型算法，構(gòu)建出一套“端到端”的算法系統(tǒng)。經(jīng)過三年努力，團(tuán)隊整合并分析了全國六家三級醫(yī)院的29,142例PMVSD患者回顧性數(shù)據(jù)，在訓(xùn)練集、驗證集和測試集上對算法的臨床效能及不同人群的潛在獲益進(jìn)行評估。馮鐵男博士全程參與研究方案的設(shè)計與實施，為研究的科學(xué)性和可靠性提供了堅實的方法學(xué)支撐。
該研究為PMVSD患兒提供了一個切實可行的臨床評估工具，可支持各級醫(yī)院臨床醫(yī)生制定更加科學(xué)的治療方案。此項研究的第一作者是附屬新華醫(yī)院兒心臟中心孫晶副主任醫(yī)師，交大醫(yī)學(xué)院臨床研究中心馮鐵男博士和新華醫(yī)院兒心臟中心王博博士為共同第一作者。通訊作者為附屬新華醫(yī)院兒心臟中心孫銀教授，附屬新華醫(yī)院臨床研究與創(chuàng)新中心孫新主任為共同通訊作者。該研究是人工智能與臨床醫(yī)學(xué)交叉領(lǐng)域的重要創(chuàng)新成果，也展示了臨床研究中心與附屬醫(yī)院優(yōu)勢互補(bǔ)、聯(lián)合攻關(guān)的示范模式。
