专家介绍

陈苏宁 教授

苏州大学附属第一医院

苏州大学附属第一医院教授、主任医师、博士生导师

中华医学会血液学分会副主任委员

江苏省医学会血液学分会主任委员

江苏省血液研究所副所长

中国康复医学会血液病康复专业委员会副主任委员

中国病理生理学会实验血液学分会常委

挑战

快速进展与诊断滞后的矛盾

对于血液科，尤其是经历高强度化疗或移植后处于中性粒细胞缺乏期的患者，感染的诊断始终是我们面临的主要挑战之一。其核心痛点在于疾病的“快速进展”与诊断的“相对滞后”之间的矛盾。这类患者免疫系统严重受损，感染进展极为迅猛，治疗窗口非常狭窄。然而，传统的病原学培养耗时漫长且阳性率低，影像学检查在早期往往缺乏特征性表现，这使得我们很难在第一时间精确区分是侵袭性真菌感染、耐药革兰阴性菌或其他少见病原体。这种诊断上的不确定性，直接导致了初始经验性抗感染治疗的“盲打”局面。若用药过宽，会加剧菌群紊乱和毒副作用；若用药过窄或靶向不准，则可能错过宝贵的救治窗口，导致感染失控。在此类患者中，临床医生的任务不仅在于控制感染，还需为原发血液系统疾病（如化疗、移植）的后续治疗创造条件，这对临床决策提出了极高要求。

破局

AI赋能，为感染诊断装上“数据导航”

正是在这一严峻挑战下，我们看到了人工智能（AI）技术赋能临床的巨大潜力。AI并非要替代医生，而是成为与我们并肩作战的“智慧增强”工具。它能够整合患者的基线情况、动态的炎症指标、影像学特征乃至宏基因组学（mNGS）的海量数据，通过深度学习模型，快速进行加权分析和风险预测，从而相对精确、快速地提示感染类别概率，例如提示曲霉感染或铜绿假单胞菌菌血症的风险高低。这为临床诊断提供了初步的导航，为传统基于经验的决策增添了客观的数据支持。尽管最终的诊断仍需临床医生综合判断，但AI的辅助无疑能显著缩短诊断时间，助力实现感染的快速精准治疗。

创新不止

蓄力构建智慧化诊疗生态圈

这一赋能过程的最终价值，直接体现在患者结局上。当AI帮助医生更快锁定病原体，并实施更具针对性的抗感染方案时，不仅能有效控制感染、降低病死率，更能为原发血液病的后续治疗赢得宝贵时间。患者的免疫功能有望更快恢复，预设的化疗或移植方案也可更顺利地推进，最终真正实现挽救患者生命、保障其长期生存质量的核心目标。正如一些前瞻性研究所示，将AI决策支持系统整合到血液科发热性粒缺患者的诊疗路径中，有望改善初始治疗的选择恰当性，这是提升整体诊疗水平的一个重要方向。

专家介绍

李勇刚 教授

苏州大学附属第一医院

科副主任，医学博士，教授，博导        

中华医学会放射学分会分子影像学组委员

中国医师协会放射医师分会感染学组委员

江苏省研究型医院学会感染与炎症影像专委会主任委员

江苏省放射学分会委员

江苏省医师协会放射学分会委员

江苏省放射学分会分子影像学组副组长

苏州市医学会放射学分会副主任委员

破解影像迷局

从“同影异病”到精准鉴别

免疫抑制患者（如血液科患者）的肺部感染影像学表现常复杂多样，细菌、真菌、病毒性肺炎在胸部CT上均可表现为磨玻璃影、斑片实变影或结节影，这些征象缺乏明确的特征性，诊断高度依赖放射科医生的个人经验，过程耗时且易存偏差。为了破解这一难题，我们团队开发了一套基于胸部CT的深度学习模型。该模型通过对海量已确诊的感染病例影像进行训练，能够从非特异性影像中提取人眼难以察觉的细微特征差异，进而实现对感染病原体的较高精度鉴别。在我们内部验证集及多中心回顾性数据中，该模型对常见病原体感染的鉴别诊断准确性达到了82.3%，为客观、精准的影像诊断提供了一项可靠的量化工具。

赋能临床

AI为决策注入信心与依据

目前，该模型已在全国6家大型医院投入临床使用，并获得临床同事（尤其是重症、血液、感染科医生）的广泛认可。其价值在临床决策最困难的时刻尤为突出：当患者病情危重、影像学表现不典型，且经验性抗感染治疗效果不佳时，临床医生面临巨大决策压力。本AI系统可在数秒内完成CT影像的自动识别与分析，并给出基于大数据模型的鉴别诊断概率排序。该系统并非取代医生，而是为其提供重要的客观参考，如同一份及时的“影像学药敏报告”，显著增强医生选择精准抗感染方案的信心，帮助其更快把握有限的治疗时间窗，为后续救治争取主动。