近日，山东大学控制科学与工程学院学生团队开发出一款名为DeepSAP的卒中相关性肺炎（SAP）风险预测系统，该系统基于脑部CT影像和临床特征，利用影像组学、深度学习和图像配准技术，实现了对脑出血患者SAP风险的快速、客观、精准预测，为临床医生提供决策支持，降低SAP的发病率和死亡率，推动医疗智能化发展。

传统SAP风险预测方法存在局限性

SAP是脑出血的常见并发症，具有较高的发病率和死亡率。传统SAP风险预测方法主要依赖于医生的主观经验和临床数据，存在以下局限性：不同的医生对同一患者的风险评估可能存在差异，导致预测结果不准确。需要收集大量的临床数据，耗费大量时间和人力。受限于医生的经验和临床数据的局限性，预测结果不够精准。

DeepSAP：基于影像组学和深度学习的创新模型

DeepSAP系统采用影像组学、深度学习和图像配准技术，克服了传统方法的局限性，实现了对SAP风险的精准预测：

通过提取影像组学特征反映病变区域的微观和宏观信息。并搭建深度学习模型自动提取深层次特征，提升模型性能。并且将CT图像与MRI模板进行匹配，消除不同患者之间的解剖结构差异，提升特征提取的准确性和模型性能。最后将影像特征与临床特征（如年龄、GCS评分等）进行融合，进一步提升预测精度。

DeepSAP的优势

DeepSAP系统具有以下优势：

高精度风险预测： 多模态深度融合模型的AUC值达到0.93，准确率0.84，显著优于传统方法。

自动化与智能化： 系统支持自动影像预处理、特征提取和风险预测，无需手动勾画ROI区域或复杂的数据输入，减少医生的工作负担。

临床适用性强:系统已在多中心验证中表现出色，支持与医院信息系统（HIS、PACS）无缝对接，便于在各级医疗机构中部署和应用。

DeepSAP的应用前景

DeepSAP系统具有广阔的应用前景，可应用于：

脑出血患者的SAP风险评估： 为临床医生提供快速、客观、准确的SAP风险评估，辅助制定个性化治疗方案。

早期干预决策支持： 帮助医生及时发现SAP风险，进行早期干预，降低SAP的发病率和死亡率。

个性化治疗方案制定： 根据患者的SAP风险等级，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。

DeepSAP的推广价值

DeepSAP系统的研发和应用，将推动医疗智能化发展，为脑出血患者提供更精准的医疗服务，降低SAP的发病率和死亡率，具有重要的社会意义和经济价值。

未来展望

山东大学学生团队将继续完善DeepSAP系统，并进行临床试验和推广应用，为推动医疗智能化发展贡献力量。