多模態(tài)模型應用于腹腔感染診斷與預警的應用2026腹腔感染是普通外科常見的急危重癥之一，具有發(fā)病率高、進展快及病死率高等特征，其復雜的病理生理過程常導致膿毒癥及多器官功能障礙，嚴重威脅患者生命安全?，F行診斷主要依賴臨床表現、實驗室檢查與影像學評估，然而，這些方法存在結果滯后、主觀性強及多源信息割裂等問題，難以實現對腹腔感染的早期精準識別與動態(tài)分級管理。隨著AI與醫(yī)學數據科學的發(fā)展，多模態(tài)模型在整合臨床文本、影像、實驗室檢查指標、病原學及組學等多源數據方面展現出獨特優(yōu)勢，可彌補單一模態(tài)的局限，促進疾病表征的綜合化與預測的智能化。當前，相關研究已在膿毒癥預警及感染病程預測中取得初步成果，但在腹腔感染領域的系統(tǒng)探索仍較為有限。筆者綜述腹腔感染的流行病學特征、診斷難點與嚴重程度分級現狀，探討多模態(tài)AI模型在急危重癥醫(yī)學中的應用進展，分析數據融合、時序建模與可解釋性算法在腹腔感染早期預警中的潛在價值，旨在為腹腔感染的精準診療及智能化管理提供理論參考與實踐啟示。一、腹腔感染的概念、流行病學特征和診斷腹腔感染是指腹腔或腹膜后間隙的感染性疾病，涵蓋從局限性器官炎癥（如闌尾炎、膽囊炎）至彌漫性腹膜炎等病理狀態(tài)，是外科常見急危重癥。當感染突破器官屏障后，腹腔感染可能引發(fā)全身性膿毒癥、多器官功能障礙等嚴重的并發(fā)癥，具有較高的發(fā)病率和病死率［1-3］。一項全世界的流行病學研究結果顯示：腹腔感染在重癥醫(yī)學病房感染性疾病的發(fā)生率中居第2位（20%~30%）［4］，而腹腔感染住院患者病死率高達20%［5］。全世界范圍的研究結果顯示：腹腔感染相關的膿毒癥在5000萬例膿毒癥中是第2大病因，與約1100萬的死亡密切相關［6］。近年來，腹腔感染患病比例上升、病情趨重且病原體耐藥性增強，臨床診療難度顯著提高，亟需更精準、高效的診療方案。

腹腔感染的精準診斷需依賴“臨床表現-實驗室檢查-影像學檢查”三位一體評估體系，典型的臨床表現包括發(fā)熱、消化系統(tǒng)癥狀以及腹部體征等，不同病因引發(fā)的腹腔感染可伴有特征性體征，如急性闌尾炎患者常出現轉移性右下腹痛和麥氏點壓痛，急性膽囊炎患者大多呈Murphy征陽性反應。實驗室檢查多提示WBC計數及中性粒細胞百分比處于升高水平，同時可伴有C-反應蛋白、降鈣素原等炎癥標志物異常，同時，凝血功能指標和細胞因子譜的動態(tài)變化也能為病情判斷提供依據。另外，病原學檢測可借助微生物培養(yǎng)和體外藥物敏感性試驗聯合確定致病微生物的種類及耐藥譜，基于核酸擴增的分子生物學檢測技術也可促進病原體檢出率的提高［7?8］。而在影像學檢查評估中，CT檢查可識別出深部組織膿腫、腹膜后隙感染及腸間積液，還可當作監(jiān)測治療反應的關鍵參考［1］。超聲檢查也可快速探查腹腔游離的膿液，進而實現動態(tài)觀察，在臨床應用率較高。

腹腔感染的臨床分型需綜合感染場所、病理基礎及解剖擴散程度。根據病原體暴露的環(huán)境，分為社區(qū)獲得性與醫(yī)院獲得性。按病理機制可劃分為三類：（1）原發(fā)性腹膜炎，其特點表現為病原體經腸壁移位，內臟器官未發(fā)生破裂，多見于肝硬化伴腹水患者。（2）繼發(fā)性腹膜炎，由消化道空腔器官穿孔或缺血壞死引起。（3）第三類腹膜炎，指當規(guī)范開展抗感染治療后，腹腔炎癥依舊處于持續(xù)狀態(tài)，本質是宿主與微生物之間穩(wěn)態(tài)的崩潰，呈現出多重耐藥菌定殖且伴有免疫麻痹。根據解剖范圍，可分為非復雜性（感染局限于單一臟器）和復雜性（感染侵入腹膜腔導致彌漫炎癥或膿腫）兩類。復雜性由解剖擴散程度所決定，與病原體耐藥性無必然關聯［1］。全面掌握腹腔感染的臨床特征、診斷方式與分型體系，有助于臨床醫(yī)師制訂精準個體化治療方案，提升療效并降低并發(fā)癥風險。二、腹腔感染精準診斷和嚴重程度分級存在的難點要實現腹腔感染的精確管理，需綜合評估癥狀表現、生理參數、實驗室指標、影像、病原學以及組學等多維度數據，可是在當前的診療過程，各模態(tài)之間存有隔閡：癥狀評估主觀性強，影像與病原學結果滯后，組學數據與臨床實踐的銜接緊密性不足等，這些因素易造成診斷遲緩和抗菌藥物使用不合理的現象，從而形成“數據孤島”，制約危重癥分級。目前，臨床實踐中廣泛采用序貫器官功能衰竭評分（sequentialorganfailureassessment，SOFA）量化腹腔感染的嚴重程度，該評分采用動態(tài)評估呼吸、循環(huán)、肝、腎、凝血及神經系統(tǒng)功能等客觀指標（如氧合指數、平均動脈壓、膽紅素、Cr水平、PLT計數等）的方法，若總分增加1分，ICU病死率升高約10%［9］。但SOFA應用于腹腔感染診斷有明顯局限：（1）時效性不足。依賴滯后的生化指標（如Cr、膽紅素），針對膿毒性休克風險的預測不穩(wěn)定［10-11］。（2）解剖特異性缺乏：難以區(qū)分感染灶的解剖特性，讓治療方案趨向于同一模式。（3）耐藥性信息整合不足：未整合病原學耐藥信息，以碳青霉烯類耐藥菌為例，其藥物敏感性試驗結果差異直接影響治療方案。為提高診斷精度，多模態(tài)評分體系逐漸興起。如降鈣素原、IL-6等炎癥標志物可提升腹腔感染預測的效能。已有的研究結果顯示：IL-6、IL-10與降鈣素原聯合對革蘭氏陰性菌感染的預測靈敏度達91.4%［12］。宏基因組下一代測序（metagenomicnext-generation

sequencing，mNGS）將病原鑒定時間縮短至6~8h，可為動態(tài)修正SOFA提供微生物學依據［13?14］。筆者建議：未來應打造融合實時生理監(jiān)測、快速病原鑒定、耐藥基因檢測及影像組學特征的格局，推動腹腔感染診療向精準醫(yī)學發(fā)展。三、多模態(tài)模型及其在急危重癥醫(yī)學中的應用

多模態(tài)模型屬于能整合圖像、數值、文本、符號、音頻、時間序列等多源異構數據的AI技術類別，能夠將來自多樣化數據庫與知識庫的信息資源加以融合［15?16］。多模態(tài)機器學習即對多源數據進行深度挖掘和分析。在醫(yī)學領域，該類模型可整合臨床文本、實驗室指標、影像資料、生理信號、基因組學等各類信息，彌補單一數據來源的局限性，發(fā)掘模態(tài)間互補與協(xié)同效應，構建更精準的疾病診斷及預測工具［17?18］。在急危重癥醫(yī)學中，該技術為膿毒癥、多器官衰竭等復雜動態(tài)病癥提供全面、立體的決策視角。近年來，多模態(tài)模型在急危重癥領域取得明顯進展。以膿毒癥預警為例，DGFSD模型由Yong和Zhenzhou［19］提出，其融合患者個體臨床數據與相似患者群體圖譜，依靠深度神經網絡與圖卷積網絡，把膿毒癥死亡風險預測的準確率提升至82.78%，借助相似患者特征遷移彌補短期數據欠缺的缺陷。在器官功能評估中，MeTra模型［20］基于Transformer架構，同步處理X線胸片與臨床參數，構建生存預測框架，在6125例患者中顯示出優(yōu)秀性能，同時耐受數據缺失情形。Mondrejevski等［21］開發(fā)MASICU模型，整合多項臨床參數，采用注意力機制動態(tài)捕捉膿毒癥患者的靜態(tài)和時序特征以提升模型對膿毒癥死亡預測的準確性，其中，發(fā)現時間特征對最終模型輸出的貢獻很大，特別是第0小時和第4小時，對注意力輸出的貢獻比其他時間更大，即早期時間決定膿毒癥患者的臨床結局。Gu等［22］采用整合臨床數據、影像組學和實驗室指標的方式，設計MCANet模型，對肺炎相關膿毒癥患者的急性腎損傷發(fā)生預測在外部測試集的AUC達0.99。多模態(tài)模型推動著腹腔感染管理從經驗性診療過渡到精準醫(yī)學，然而不同模態(tài)權重的差異顯著：病史反映病程的進展、影像學用于定位解剖、病原學為治療指引方向、生理參數反映代償狀態(tài)等。四、多模態(tài)數據融合的挑戰(zhàn)與標準化流程盡管多模態(tài)AI模型在疾病的診療決策中展現出顯著潛力，其臨床轉化仍受制于真實世界數據的復雜性。首要挑戰(zhàn)是醫(yī)療信息系統(tǒng)間的壁壘與數據異構性導致了多模態(tài)數據融合困難。臨床數據通常分散存儲于醫(yī)院信息系統(tǒng)、實驗室信息系統(tǒng)及影像歸檔與通信系統(tǒng)等獨立平臺，不同來源的醫(yī)療數據在格式和標準上存在顯著差異，語義的不兼容會導致“數據孤島”現象顯著［23?24］。此外，時序對齊是多模態(tài)建模中的關鍵難題。生命體征、實驗室指標和影像學數據采集頻率不一致，各項數據的時間粒度差異大，并且伴隨缺失值問題，增加了構建疾病動態(tài)軌跡的復雜度［25］。與此同時，電子健康記錄中非結構化文本比例高，高質量標注仍依賴人工審閱，標注成本與主觀偏倚進一步限制了大規(guī)模訓練數據的獲取。為緩解上述障礙，建立統(tǒng)一的數據標準化與治理流程至關重要。應在源頭遵循國際互操作標準，并構建基于抽取-加載-轉換（extract-load-transform，ETL）的數據管道，對多源異構數據進行清洗、歸一化與時序重采樣，確保模態(tài)間一致性與可追溯性［26-27］。通過這一系統(tǒng)化的標準化框架，方能為多模態(tài)AI在疾病診斷中的臨床落地奠定堅實數據基礎。五、不同模態(tài)數據在腹腔感染診斷中的價值（一）臨床病史和體征

腹腔感染患者通常具有腹痛的癥狀，可呈現出急性或隱匿的特性，通常從鈍痛進展為定位明晰的劇痛。有研究結果顯示：腹部體征（如腸鳴音異常、腹脹、腹內壓增高等）是膿毒癥急性胃腸損傷（acutegastrointestinalinjury，AGI）的核心評估要點。AGI分級、胃腸功能障礙評分（gastrointestinaldysfunction

score，GIDS）等可評估癥狀嚴重程度與膿毒癥的預后情況［28］。在膿毒癥生命體征的相關研究中，Bhavani等［29］對疑似感染患者入院前8h的生命體征軌跡進行分析，將膿毒癥分為A（高熱、心動過速和低血壓）、B（中度高動力伴高血壓）、C（低代謝、血壓正常）及D（低代謝、低血壓）4個類型，各型的臨床特征與病死率差異顯著，其中D型患者采用平衡晶體液療效優(yōu)于0.9%氯化鈉溶液，提示生命體征的動態(tài)變化可指導個體化治療方向。在腹部體征方面，日本的研究結果顯示：監(jiān)測腸鳴音可對膿毒癥患者的胃腸功能障礙進行量化，其中未應用類固醇者的腸鳴音計數與IL-6呈負相關，腸鳴音減弱（<5次/min）可作為膿毒癥嚴重程度的動態(tài)指標，為早期實施干預提供佐證［30］。有研究結果顯示：Llama-38B語言模型通過從非結構化臨床文本中提取患者的癥狀和體征信息，在膿毒癥預測任務中的效能與Mixtral8x7B等大模型相當，且所需計算成本顯著降低［31］。（二）實驗室檢查常規(guī)指標如WBC、C-反應蛋白、降鈣素原難以滿足精準診斷需求，其動態(tài)演變趨勢在感染控制、膿毒癥風險及免疫穩(wěn)態(tài)評估中更具預測價值。1.降鈣素原動力學模型若患者機體出現嚴重細菌感染時，降鈣素原于2~6h顯著上升，6~24h達峰值，半衰期處于25~30h［32?33］，其下降速率可反映感染控制情況；在患有全身性炎癥反應的患者中，降鈣素原對細菌感染的鑒別診斷價值優(yōu)于C-反應蛋白，對膿毒癥的鑒別特異性較高，而且與SOFA明顯相關［34-40］。Wang等［41］總結出三類降鈣素原演變模式：高值緩慢下降型（72h降幅<30%）、持續(xù)低值型和高值快速下降型。其中高值緩慢下降型患者（占8%）病死率顯著升高。張少通等［42］通過動態(tài)監(jiān)測識別4種膿毒癥亞型，其中起點快速上升型因多合并呼吸功能障礙及快速炎癥進展，病死率顯著高于其他亞型。降鈣素原動態(tài)監(jiān)測憑借多時間點軌跡實現風險分級，有助于臨床實施個體化干預。2.細胞因子譜細胞因子作為膿毒癥的關鍵介質，屬于免疫細胞分泌的內源性炎癥介質和免疫調節(jié)蛋白，分為促炎（驅動早期炎癥級聯反應，如TNF-α、IL-8、IL-12和IFN-γ等）和抗炎［抑制過度炎癥、維持免疫穩(wěn)態(tài)，如IL-1受體拮抗劑（interleukin-1receptorantagonist，IL-1ra）、IL-4、IL-10和轉化生長因子-β1等］兩大類［43-46］。促炎因子（如TNF-α，IL-8）急劇升高與革蘭氏陰性菌膿毒癥相關，抗炎因子（如IL-10，IL-1ra）持續(xù)高表達提示免疫麻痹和死亡風險升高［44］。Zhai等［47］的研究結果顯示：TNF-α≥39.4pg/mL可獨立預測腹部創(chuàng)傷患者膿毒癥風險。3.醫(yī)學影像學針對腹腔感染的影像學診斷，超聲檢查攜帶便捷、可床旁操作，能評估腹部器官形態(tài)結構、檢測積液與膿腫，但易受腸氣干擾且依賴操作者經驗［48-49］。CT檢查以高空間分辨率成為疑似腹腔感染的首選影像學檢查，可準確識別膿腫、腸缺血、感染擴散范圍等。陳軍法等［50］的研究結果顯示：CT檢查診斷胰腺癌術后腹腔感染的準確率明顯高于超聲檢查，其表現包括腹腔膿腫、腸梗阻及化膿性腹膜炎等，特異性征象如游離氣體、膿腫分隔有助于早期診斷與術后管理。AI模型通過像素級分割技術可實現客觀量化分析。涂玉亮等［51］采用CT檢查將感染性壞死性胰腺炎分為三型：Ⅰ型（胰周局限）、Ⅱ型［累及網膜囊和（或）胃脾間隙］及Ⅲ型（擴散至腹膜后），該分型可為手術入路選擇提供依據。4.腹內壓監(jiān)測：腹腔容積增加、腹壁順應性減退可導致腹內壓增高，臨床常見原因包括出血、感染和液體過負荷等。腹腔間隔室綜合征（abdominalcompartmentsyndrome，ACS）常伴隨腹內壓升高，是腹腔感染的致命并發(fā)癥，CT檢查可通過測量腹部最大前后徑與橫徑比（>0.8預測難治性ACS）或觀察下腔靜脈壓迫、腎積水、腹水等特征，評估腹內壓升高及ACS嚴重程度［52-55］。5.病原學檢測病原學檢測是確診腹腔感染和指導抗菌治療的基礎。傳統(tǒng)的培養(yǎng)鑒定耗時長，羅潛逸等［56］的研究結果顯示：胰十二指腸術后大腸埃希菌、糞腸球菌等感染占比高，藥物敏感性試驗結果能夠為用藥給予指導，但或許會延誤治療。mNGS和靶向二代測序（targetednext-generationsequencing，tNGS）技術極大優(yōu)化了病原檢測流程，在復雜感染和罕見病原體識別中優(yōu)勢突出。有研究針對肝硬化患者的腹水進行mNGS檢測，發(fā)現其檢出率比傳統(tǒng)的培養(yǎng)方式檢出率顯著升高，涵蓋細菌、病毒和真菌類別，尤其擅長診斷罕見病原體，有助于指導早期抗菌藥物的應用，以減少并發(fā)癥［57］。而tNGS借助病原核酸富集，6h內可實現高靈敏度檢測，而且能夠預測耐藥表型，促進精準抗感染治療實施［58］

。6.腹腔穿刺引流影像引導下腹腔穿刺引流兼具腹腔感染的診斷與治療價值，依靠引流液的病原學與生化分析，可輔助明確病原學診斷并指導治療。張萬莉等［59］的研究結果顯示：借助超聲檢查引導穿刺與培養(yǎng)可有效診斷腹腔感染。呂揚等［60］的研究結果顯示：腹腔引流液中血糖與葡萄糖比值≥1.6439為胃癌術后腹腔感染的獨立預測因子。針對腹腔膿腫、重癥急性胰腺炎等患者，及時引流可迅速降低腹腔內壓力，減少毒素吸收，有效控制炎癥及改善預后，早期超聲檢查引導下的腹腔穿刺引流有助于降低重癥急性胰腺炎患者血清中的炎癥因子水平［61］。但需注意其有創(chuàng)性及并發(fā)癥（如出血、腸損傷等），應嚴格把握適應證，安排經驗豐富者實施操作。7.組學數據組學技術借助系統(tǒng)剖析宿主與病原體相互作用的分子機制，為腹腔感染的精準診療提供微觀視角。代謝組學、蛋白組學與基因組學等多維數據可揭示感染早期分子變化，輔助實現疾病分型、耐藥預測及個體化治療。Dong等［62］針對急性腹腔感染患者的血清和尿液進行非靶向代謝組學分析，鑒定出12種差異代謝物，聯合診斷靈敏度和特異度均>90%。Zhang等［63］的研究納入494例感染性休克患者，涵蓋肺部、泌尿、腹部等多部位感染。采集患者血液樣本檢測轉錄組與蛋白質組數據，通過LASSO回歸篩選關鍵基因與蛋白，構建獲益評分的模型，識別對液體策略有不同反應的感染性休克患者亞組，為精準治療提供依據。六、急危重癥醫(yī)學中多模態(tài)整合模型的算法進展急危重癥醫(yī)學中多模態(tài)整合（multimodalintegration，MMI）模型算法的最新進展，主要體現于時序建模、可解釋性分析及多模態(tài)融合策略三大方向。在時序建模方面，基于Transformer架構的模型可有效處理因臨床檢測頻率不均的時序數據［64-65］，如Yang等［66］構建的兩階段Transformer模型，可動態(tài)捕捉ICU患者健康軌跡并預測膿毒癥患者病死率，其泛化能力較強。SSP模型融入長短期記憶（longshort-termmemory，LSTM）網絡、卷積與全連接層，提前4~12h對ICU膿毒癥患者開展預測，受試者工作特征曲線下面積（areaunderthereceiveroperatingcharacteristiccurve，AUC）最高達0.92［67］?？山忉屝苑治鍪桥R床信任的重要基礎，采用沙普利可加性解釋（shapleyadditiveexplanation，SHAP）等可解釋性框架的預測模型，能為急危重癥患者的風險預測提供個性化評估和解釋。Tang等［68］設計CNN-Transformer與LSTM-Transformer模型，分析患者診斷前4、8和12h的臨床時序數據，使膿毒癥預測性能較傳統(tǒng)循環(huán)網絡提升約20%，而且借助SHAP實現關鍵特征影響力的可視化，增強模型可理解性與可信度。多模態(tài)融合算法能把多源信息整合生成統(tǒng)一特征集，對特征傳播與提取進行優(yōu)化。四川大學華西醫(yī)院開發(fā)的MMI模型，整合臨床文本、影像圖像和檢驗指標等內容，在肺部感染診斷中的內部測試AUC達0.935［69］。Wang等［70］采用基于TOPSIS分類融合模型，將7種機器學習算法（決策樹、隨機森林、極端梯度提升等）與34項結構化臨床特征進行整合，可實現對膿毒性休克死亡率的預測。多模態(tài)算法通過時序處理、可解釋構建與多源融合，可顯著增強急危重癥醫(yī)學疾病的預測精度與臨床適用性。七、臨床環(huán)境中模型的魯棒性與適應性挑戰(zhàn)盡管多模態(tài)AI模型在驗證階段表現優(yōu)異，其在真實臨床環(huán)境（尤其重癥監(jiān)護與急診場景）中的推廣仍可能受魯棒性與適應性限制。首要挑戰(zhàn)在于數據與設備的差異。不同醫(yī)療機構間的監(jiān)測設備、影像學參數及人群特征的差異，易導致數據分布偏倚，使模型在跨中心應用中的性能下降，暴露出泛化能力不足的問題［71-72］。為應對此類異質性，有研究正聚焦于研究通過聯邦學習框架，使