近日，成都市科学技术顾问团顾问、四川大学华西医院呼吸与危重症医学科教授李为民团队在《The Innovation》杂志发表题为《A multimodal integration pipeline for accurate diagnosis, pathogen identification, and prognosis prediction of pulmonary infections》的研究论文。研究团队创新性开发了多模态融合（MMI）模型，利用临床文本、影像图像、检验指标等多维度信息，实现了肺部感染性疾病及病原类型精准预测。相对于仅使用临床特征或影像图像的单一模态模型，MMI模型识别肺部感染性疾病患者的准确性更高，能够区分单一感染和混合感染的患者。其在常见肺部感染病原体的预测上也显示出良好的诊断潜力，覆盖呼吸道合胞病毒、冠状病毒、肺炎链球菌、结核分枝杆菌等常见呼吸道病毒和细菌病原体，可辅助医护人员及时诊断并针对性使用抗菌药物。预警危重症也是MMI模型在肺部感染性患者诊疗中的重要应用。该研究成果有助于临床及时决策干预，改善肺部感染性患者的预后，为肺部感染性疾病精准诊疗提供新思路。

根据呼吸界官微信息编辑