科研学术

近期，电子科技大学计算机科学与工程学院（网络空间安全学院）智慧医疗健康团队，联合四川大学华西医院，在国际知名期刊IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（JBHI）上发表题为《Dual Ontology-enhanced Clinical Decision Learning for First-admission Mortality Prediction》的论文。研究生尹方晨为第一作者，电子科技大学为第一完成单位，蒲晓蓉教授为通讯作者。

该研究聚焦真实医疗场景中首次入院患者的死亡风险预测问题，即仅一次就诊记录的患者危急风险评估难题。针对医生人为评估的工作量大、主观性、易疲劳、易漏诊等临床困境，创新性提出了一种全新的DOCD（Dual Ontology-enhanced Clinical Decision learning）深度学习框架。结合医生的临床诊断和治疗信息，构建双重医学本体知识图谱；通过先验引导的注意力机制整合临床领域知识，能在数据稀疏情况下实现精准预测。该研究在MIMIC-III和MIMIC-IV两个大型公开数据集上取得了优异效果，大量实验结果表明，所提模型在数据稀缺场景下仍保持优越预测性能。该研究成果实现了模型准确性与临床可解释性双平衡，能在提高预测准确率的同时显著提升模型的鲁棒性，为急诊、ICU早期风险评估和医疗资源优化配置的实际应用落地奠定关键技术基础。

电子科技大学智慧医疗健康团队长期聚焦人工智能理论及其在医疗健康领域的应用研究，广泛联合国内外领域顶尖的高校、研究院、医院、国家/省/市卫健委、AI医疗企业、医疗设备研发企业、药物研发企业等单位，构建了多层次的医工交叉多学科学术梯队，包括博士后、博士生、硕士生、本科生等，共同攻克人工智能及其赋能医疗健康相关的学术、科研和产业化难题，形成了高效的产学研联合研究机制。主持完成国家自然科学基金等国家级、省部级项目100余项，在高水平期刊和国际顶级学术会议发表论文100余篇，授权发明专利20余项。课题组研发的AI辅助医疗智能诊断、医学影像智能分析、急诊患者危急指数预测预警、肺康复云平台、心理评估AI大模型等已在多家医院、公安、民航、戒毒等场所推广运用。获四川省科技进步奖和四川省教学成果奖等奖励。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11359946