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本網(wǎng)訊（信息工程學院）近日，我校信息工程學院朱莉副教授團隊聯(lián)合重慶大學、寧波大學等單位，在AI+膿毒癥診療領域取得重要進展。研究成果以“Explainable AI unravelssepsis heterogeneity via coagulation-inflammation profiles for prognosis and stratification”為題，發(fā)表于國際期刊Nature Communications。南昌大學為第一署名單位。

膿毒癥，作為全球性的重大健康威脅，每年影響著數(shù)千萬患者，是導致醫(yī)院內(nèi)死亡的主要原因。其高度復雜的異質性，是改善患者預后的關鍵瓶頸。面對這一挑戰(zhàn)，研究團隊創(chuàng)新性地融合了可解釋人工智能（XAI）與多組學，解碼了膿毒癥復雜異質性背后的凝血-炎癥核心機制圖譜。這項研究基于一個涵蓋亞洲、歐洲、北美共計12,408名患者的大規(guī)模、多中心回顧性隊列，構建了一套集預后預測深度學習模型（SepsisFormer）、自動風險分層工具（SMART）、生物學機制解析與個性化治療于一體的綜合方法。

研究結果表明，SepsisFormer預后預測精度高，SMART性能顯著優(yōu)于多種評分系統(tǒng)。研究證實了中度和重度風險患者在接受抗凝治療后生存率顯著提升，這一突破性發(fā)現(xiàn)為抗凝療效異質性提供了全新的科學依據(jù)。此外，通過機器學習方法，研究還首次揭示了膿毒癥存在兩種內(nèi)在亞表型——CIS1與CIS2，其中CIS2亞型患者具有更高的炎癥反應指數(shù)及死亡風險，為精準分型奠定了基礎。目前，該成果已實現(xiàn)快速臨床轉化，團隊已同步推出開放的在線平臺和簡便易用的評分表格。這套切實可行的綜合方法，正推動膿毒癥管理從“經(jīng)驗驅動”向“數(shù)據(jù)與機制驅動”的范式轉變，并將臨床實踐從單一的“風險預測”拓展至“輔助個性化治療決策”。該研究成果有望助力膿毒癥的早期識別與個體化精準治療，從而改善患者預后。

本次成果的取得是信息工程學院持續(xù)推進學科內(nèi)涵建設、全面提升核心競爭力的體現(xiàn)。近年來，學院堅持面向國家戰(zhàn)略需要，聚焦前沿科學問題，系統(tǒng)推進學科布局優(yōu)化與科研體系創(chuàng)新，切實提升科研原創(chuàng)力與學術引領力。學院積極響應江西省“1269”行動計劃，面向區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，深化產(chǎn)學研用協(xié)同，推動創(chuàng)新鏈與產(chǎn)業(yè)鏈深度融合。通過引育高層次人才、建設高水平團隊、承擔重大科研任務等一系列舉措，學院已初步形成特色鮮明、體系完善、支撐有力的學科發(fā)展新格局，為服務高質量發(fā)展注入了持續(xù)動能。

該成果由國家科技重大專項、國家自然科學基金、江西省先進信號處理與智能通信重點實驗室、重慶市科衛(wèi)聯(lián)合重點項目等共同資助完成。朱莉副教授為第一作者，信息工程學院碩士研究生陳增添為共同一作，碩士研究生陳紅軍、吳凱和俞澤峰為合作作者。

主要作者簡介：朱莉，女，博士，副教授，江西省杰出青年基金獲得者（2018），獲江西省自然科學二等獎（2023），江西省高層次人才（2024）。2013年畢業(yè)于清華大學，同年加入南昌大學信息工程學院。長期從事智能信號處理與認知神經(jīng)科學的交叉研究。主持國家自然科學基金、省部級以及企業(yè)合作項目11項。發(fā)表論文30余篇，其中2篇入選ESI高被引論文，單篇最高引用超過450次。博士期間，研究成果被《美國科學院院報》（PNAS）引證為人類聽覺認知對比度增強的兩大標志性實驗之一。工作期間，獲校級授課質量優(yōu)秀獎，指導學生獲國家級及國際級競賽獎項19項等。

論文鏈接：https://doi.org/10.1038/s41467-025-65365-z

審核：許航、涂金鳳、朱文芳、毛梓人