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近日，南方醫科大學皮膚病醫院性病科聯合中山大學、首都醫科大學、廈門大學、美國華盛頓大學、荷蘭烏得勒支大學在神經梅毒診斷研究方面取得新突破，他們首次應用機器學習技術協助開展神經梅毒診斷。相關研究在線發表于《柳葉刀–發現科學》。
神經梅毒在臨床中經常面臨診斷困難的問題，因此準確識別神經梅毒，不僅有助于向高風險患者提供預防和治療的措施，還可使低風險患者減少不必要的腰椎穿刺和經濟負擔。為此，研究人員采用機器學習技術來開發和驗證六種簡化診斷模型，這些模型是基于全球四大洲、六項神經梅毒指南，并采用來自中國和美國的四個醫學中心的真實臨床數據，所有簡化模型具有出色的神經梅毒辨識能力。
記者了解到，研究人員在不降低神經梅毒診斷辨識能力的大前提下，一是建立的機器學習模型可將復雜的神經梅毒診療項目縮減為三項，從而降低醫療成本和臨床診療難度；二是根據全球不同國家/地區指南的特點，提供相應國家/地區的機器學習模型，有利于研究成果的全球推廣和應用，更好的為患者服務；三是提供免費在線預測網頁，只需簡單輸入，臨床醫生即可迅速獲得神經梅毒診斷預測結果，讓研究成果更容易應用于臨床診療，更好的為醫務人員服務。
該研究是一項涉及面廣、來自真實世界樣本量大的臨床數據研究。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2023.102080
