来源：北京利泽慈善基金会 发布时间：2025-09-08
课题基本信息 | 课题名称 | 人工智能辅助NEC患儿术前手术风险识别与术后营养路径优化的临床研究 | |
研究期限 | 1年，不晚于2025.12——2026.12 | ||
项目经费 | 14.7 （万元） | ||
中文关键词 | 人工智能；坏死性小肠结肠炎；手术风险识别；术后营养路径优化 | ||
中文摘要 | 坏死性小肠结肠炎（NEC）是主要发生于早产儿的新生儿重症肠道疾病，起病急、进展快、死亡率高，幸存者常伴喂养困难、吸收障碍及神经发育迟缓等远期并发症。NEC早期缺乏特异性表现，病情演变迅速，临床在手术时机判断上严重依赖经验，缺乏客观标准，治疗决策存在较大不确定性。同时，大多数重症患儿术后需行肠道造瘘，营养管理高度依赖对近端肠道功能的评估，缺乏科学、个体化的指导路径。如何实现术前手术风险精准识别、术后营养路径动态优化，是当前NEC围术期管理的关键难题。 人工智能（AI）技术在新生儿重症管理中的应用逐渐拓展，具备多源数据整合与动态决策支持能力，已在疾病预测与营养评估中初现潜力。 本研究拟构建AI辅助的NEC围术期智能管理系统，聚焦两个关键环节：一是术前阶段，融合患儿生命体征、喂养数据和实验室指标，构建预测模型，辅助判断是否达成手术指征，实现手术时机的智能识别；二是术后阶段，特别是造瘘患儿，基于近端肠管功能与营养耐受性，动态优化肠内外营养比例与推进节奏，提升个体化营养支持的安全性与效率。 本研究旨在提升NEC患儿围术期管理的科学性与精准性，改善预后，推动AI技术在儿科危重症中的规范化应用。 | ||
申请人信息 | 申请人/单位 | 杨嘉飞（贵州医科大学附属医院） | |
主要研究领域 | 围产期（产前-产时-产后）一体化诊疗体系的构建与优化，聚焦危重新生儿疾病的早期识别、诊疗流程规范化及多学科协同管理 | ||
项目组成员 | 姓名 | 职称 | 项目分工 |
杨嘉飞 | 主治医师 | 负责项目整体设计与组织实施，统筹研究计划与任务分配，协调项目团队合作，监督项目进展与质量控制；主导人工智能模型研究路线设计与关键技术优化，组织项目中期与结题验收材料撰写及成果汇总。 | |
| 谷化剑 | 主任医师 | 统筹课题整体设计与实施，协调团队工作，审核研究方案，负责AI系统在临床的落地应用与效果评估。 | |
| 杜君 | 主任医师 | 协助研究方案的制定与病例纳入标准把控，负责术后营养路径相关临床管理的优化及AI营养模型的临床可行性反馈。 | |
| 孙旭 | 副主任医师 | 负责NEC患儿术前临床数据的收集与质量控制，参与AI术前风险预测模型的医学变量设定和特征解释。 | |
| 何坤凤 | 主治医师 | 负责患者随访及术后临床营养相关指标的收集，协助AI模型在营养管理路径中的应用测试与数据反馈。 | |
| 郝延赫 | 住院医师 | 负责数据整理与结构化建模，协助标注数据用于AI模型训练，参与病例入组、术后随访及文献检索。 | |
| 廖俊 | 住院医师 | 参与患者管理、基础数据收集与平台使用，负责术前影像资料整理及与AI开发团队对接，协助实验资料整理与课题中期进度报告撰写。 | |
寻求项目合作， 了解课题详情， 请联系项目组：张老师13811342870，黄经理15801485582（同微信），项目组邮箱箱：aiylky2025@163.com
