《Science of The Total Environment》：Application of machine learning for identification of key exposure predictors for heavy metal accumulation in hair of traffic police officers in Tehran
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人工智能在儿科手术部位感染预测与检测中的应用综述。AI技术整合电子病历数据提升预测和监测能力，但存在模型验证不足、数据局限性及临床整合障碍等问题，需通过前瞻性研究和伦理规范推动实际应用。
安德鲁·P·贝恩（Andrew P. Bain）| 杰弗里·S·乌珀曼（Jeffrey S. Upperman）
德克萨斯大学西南医学中心外科系，达拉斯，德克萨斯州
摘要
手术部位感染（SSI）仍然是儿科手术中导致发病率的重要原因，延长了住院时间，增加了再入院率，并推高了医疗成本。传统的SSI预测和检测方法主要依赖于人工病历审查和静态风险模型。人工智能（AI）的发展，包括机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs），为提高预测和监测能力提供了变革性的机会。本综述综合了当前关于AI在儿科SSI应用的相关文献，重点介绍了基于NSQIP-P数据构建的预测模型，以及利用电子健康记录（EHRs）和可穿戴技术进行的检测策略。尽管回顾性研究结果令人鼓舞，但实际应用仍受到验证不足、泛化能力有限和工作流程不匹配等因素的制约。为确保AI的安全和公平使用，必须解决伦理和监管方面的问题，包括偏见、透明度以及儿科特定数据的限制。经过精心设计和部署的AI驱动工具可以通过实现早期干预和改善治疗效果来改变儿科外科护理。
引言
手术部位感染（SSI）是儿科手术后最常见的并发症，会延长康复时间并增加医疗费用。1, 2, 3, 4 两个根本性挑战仍然存在：预测哪些患者会发生SSI，以及一旦感染发生如何及时发现。传统的预测方法主要依赖于广泛的伤口分类和有限的患者特定变量。5 检测系统依赖于人工病历审查，要求临床医生浏览实验室结果、影像资料和自由文本文档。
电子健康记录（EHRs）的出现扩大了可用的患者数据范围，整合了结构化和非结构化数据。6, 7, 8 即使是最基本的自动化EHR工作流程，例如标记抗生素使用情况、微生物培养结果和传染病咨询记录，也能减轻监测负担并提高病例检测的准确性。9
人工智能已迅速应用于儿科外科护理，10 并开始解决这两个问题。机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLMs）现在能够将结构化和非结构化数据整合到强大的预测和监测模型中。11, 12, 13
本综述总结了现有证据，指出了不足之处，并展望了AI在儿科SSI预测和检测领域的未来发展方向。
部分摘录
预测
机器学习在成人人群中的SSI预测方面取得了显著进展，现在也开始应用于儿科领域。14 儿科SSI模型的应用虽然不如成人模型普遍，但展示了多种建模技术，并且报告了不同的性能表现。15 儿科NSQIP数据为模型开发提供了基础，但相关研究的性能参差不齐，外部验证也有限。例如，Bartz-Kurycki等人使用NSQIP-P数据比较了多种预测模型。16
检测
AI同样彻底改变了SSI的检测方式。传统的监测方法依赖于感染预防团队，其检测策略通常劳动强度大且可能不够全面，部分原因是手术部位感染的临床定义较为复杂。21 基于EHR的监测工具往往依赖于结构化数据元素，如实验室结果和诊断代码，22 这忽略了自由文本临床文档中的重要信息。
伦理、监管和隐私考量
AI在儿科外科护理中的快速应用引发了重要的伦理、监管和隐私问题。在任一人群或环境中收集数据时出现的偏见都可能影响模型的公平性和可靠性。26 数据输入的定义或收集方式的不同可能导致偏见，从而显著影响模型性能。26, 27 在特定人群数据上训练的模型可能无法推广到新的人群。正如美国儿科学会所强调的，临床医生在应用AI时需要考虑这些因素。
局限性、障碍和未来方向
尽管现有AI模型的回顾性验证准确率较高，但尚未在实施后显示出SSI发生率、发病率或死亡率的显著降低。大多数研究仅停留在回顾性验证阶段。未来的研究应优先考虑外部验证、前瞻性临床试验和临床效益的验证。19, 20
在考虑应用AI和ML-basedSSI模型时存在多重障碍，包括儿科特定数据的限制、偏见以及模型的可解释性不足等问题。
结论
AI和机器学习有望重新定义儿科手术中的感染预防。虽然回顾性模型显示出强大的预测潜力，但其对患者实际结果的影响仍需经过严格验证。下一阶段的研究应侧重于前瞻性评估、伦理透明度和以临床医生为中心的实施策略。通过精心设计和整合，AI可以将SSI监测从被动报告转变为积极的预防性护理，最终
