作者：毛庆祥

大数据分析在创伤领域的应用

大数据的定义

大数据是指无法在可容忍的时间内用传统信息技术和软、硬件工具进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。大数据分析通常包括对大量数据的收集、操作和深入分析，这些数据类型复杂多样，来源广泛。在医疗领域，大数据主要可分为以下四个方面：①临床诊疗大数据：基于医院管理信息系统（HIS），以电子病历为核心，涵盖诊疗的全过程，包括患者就诊、检查、治疗及随访等环节的信息。②健康大数据：通过智能穿戴设备、健康类移动应用（App）以及社交媒体平台进行实时监测和采集，反映个体健康状态的动态数据，如心率、睡眠、活动等日常健康指标。③生物大数据：来源于生物医学实验室、公共卫生系统或临床研究中采集的生物信息数据，包括基因组学、胚胎学、代谢组学等数据。④运营管理大数据：指药店、制药企业及各类医疗机构在日常运营管理过程中产生的数据。

创伤患者的流行病学

2024年，《柳叶刀》杂志刊登了一篇系统综述，名为全球疾病、伤害与风险因素负担研究（Global Burden of Disease，GBD）对1990年~2021年的204个国家和地区、811个省级地区共288种死亡原因进行了系统性评估。研究指出，创伤是导致死亡的重要原因之一，其中车祸伤排名在第12位，摔伤排名在第20位。GBD的研究数据显示，每年有约500万人因创伤死亡，占总死亡人数的约8%。而根据我国2019年创伤住院患者数据分析，全国每年因创伤就诊的总人次数高达6,200万人次，每年创伤导致的死亡人数达到70~80万人，占总死亡人数的约9%，在死因排名中位居第5位。

大数据在创伤领域的初步应用

近年来，多个研究已证实，大数据结合人工智能和机器学习技术，在医学领域中展现出良好的应用前景。El-Menyar A等人于2024年发表在Comput Biol Med的一项回顾性研究指出，借助机器学习模型对创伤患者入院时的血流动力学数据进行分析，可有效预测创伤分诊程度、大量输血方案（Massive Transfusion Protocol, MTP）的启动需求及患者死亡率。Wang D等人在2021年发表于Front Public Health的随机对照试验中也提到，基于机器学习的预测模型在重症监护病房（ICU）患者脓毒症的早期识别中具有良好的预测能力。Fujiwara G等人于2025年在Neurol Med Chir发表的回顾性研究中构建了基于凝血功能参数的机器学习模型，用以预测老年创伤患者中抗凝药物的使用情况及药物类型。此外，Wang R等人也运用机器学习算法评估创伤性脑损伤（Traumatic Brain Injury, TBI）患者发生机械通气相关性肺炎（Ventilator-Associated Pneumonia, VAP）的风险，他们认为在便携式电子设备中开发基于AdaBoost算法的应用程序，可为临床医生提供有效的辅助决策工具（Heart Lung，2023）。

大数据分析在创伤凝血病研究中的应用

严重程度及预后的预测

创伤性凝血病（Trauma-Induced Coagulopathy, TIC）是由创伤引起的凝血过程异常。其发生机制复杂，不仅涉及凝血系统本身，还与内环境紊乱与低体温密切相关。TIC主要表现两种状态：低凝血状态和高凝血状态，约有1/4至1/3的创伤患者会并发TIC。TIC的存在显著加重了创伤患者的病情，死亡风险提高约9倍，不良临床结局的发生概率增加至36倍。欧洲最新的创伤管理指南明确指出，尽早识别与干预TIC对于改善重症创伤患者的预后具有关键意义（Intensive Care Med，2022；Crit Care，2023）。在此基础上，大数据的引入其实为TIC的早期预测和精准防治提供了新的预防与治疗路径，提高救治效率与患者生存率。

目前临床上通过国际标准化比值（International Normalized Ratio, INR）或血栓弹力图（Thromboelastography，TEG）来对TIC进行识别和定义，然而这些单一的方法仍存在局限性,例如检验设备有一定的要求和检验结果的滞后性。Moore HB等人用蛋白质组学的方法系统性评估了现有TIC定义与大量输血（Massive Transfusion, MT）之间生物变化的关系。他们通过SOMAscan技术在MT患者中共识别出578种蛋白质表达异常。该研究最终指出，当前基于INR、TEG或根据临床经验识别TIC的方式仍难以全面涵盖与大量出血相关的生物标志物。因此，未来仍需进一步探索更为敏感和特异的生物标志物，以提升对TIC的识别效率和预后评估的准确性。

发病机制的探索

研究指出，高达50%的危重创伤患者最终会死亡，部分患者在早期死于失血过多，另一些则在后期则因多器官衰竭或合并TBI而导致死亡。研究发现，休克诱导的内皮病变（Shock-Induced Endothelial Dysfunction, SHINE）是导致危重创伤患者高死亡率的潜在机制之一。SHINE的病理生理过程涉及交感神经系统的过度激活，导致儿茶酚胺的大量释放，从而引发三种主要类型的内皮损伤：内皮糖萼的损伤与脱落、可溶性血栓调节蛋白的释放增加以及天然蛋白C抗凝系统的功能障碍。

Johansson PI等人在2024年发表于Scand J Trauma Resusc Emerg Med的研究中通过分析创伤患者的生物标志物数据，识别出了至少四种不同的SHINE表型。其中，表型2的患者表现出显著的糖萼脱落、凝血功能低下及纤溶活性增强，其大出血发生率与死亡率均明显高于其他3种表型。此外，TIC几乎仅限于表型2中出现，这提示SHINE可能与TIC存在密切关联。因此未来深入探索SHINE与TIC之间的关系或许能为TIC患者提供新的治疗思路。

个体化治疗方案的制定

为TIC制定个体化治疗方案正逐渐成为提升疗效的关键策略。随着大数据与人工智能技术的发展，TIC患者的个体化治疗方案也有了新的突破。Ghetmiri DE等人在研究中提出了目标导向凝血管理（GCM）的个性化治疗算法。GCM算法基于快速测量患者的凝血因子浓度从而预测患者的凝血功能，并实时推荐个性化的治疗方案。在模拟验证中，GCM表现优于传统的临床实践策略，能更精准、有效地将患者凝血状态恢复至正常水平。

疾病诊断的预测

目前针对TIC相关预测的研究也大量开展中。Richards JE等人在2025年发表于J Trauma Acute Care Surg的研究中提出了一种基于机器学习的凝血风险指数（Coagulation Risk Index, CRI）。该指数通过患者入院后15分钟内连续的生命体征数据构建模型，能够实现对出血性创伤患者急性创伤性凝血病（Acute Traumatic Coagulopathy, ATC）的早期预测。另一项多中心回顾性队列研究则结合凝血功能障碍与硬膜下血肿厚度，建立了一个新的预测模型（命名为X1），并通过机器学习技术验证其在TBI患者预后评估中的有效性（Int J Surg，2024）。此外，Perkins ZB等人开发了一种基于贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）的预测模型，模型的受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）高达0.93，表现出极高的预测准确性和临床应用价值，可帮助临床医生早期、准确地启动止血复苏方案。Li K等人则对比了随机森林（Random Forest, RF）模型与传统的逻辑回归（Logistic Regression, LR）模型在TIC预测中的表现，两种模型的AUC-ROC分别为0.830和0.858，均显示出良好的预测能力。

笔者团队在创伤围术期凝血病方面的大数据分析结果

术前术后均发生创伤性低凝血病的预测模型构建（Preoperative and postoperative traumatic hypocoagulopathy, PPTIC）笔者研究团队中国人民解放军陆军特色医学中心（大坪医院）联合重庆市急救中心、南部战区总医院、火箭军特色医学中心共四家医院以及MIMIC DATA IV数据库，共计纳入89,884例接受手术治疗的创伤患者，开展了一项大规模多中心队列研究。该研使用MIMIC DATA IV数据库中10,023例创伤患者的数据进行了建模，按照7:3的比例划分为训练集和测试集，用其它四个医疗中心的3,212名创伤患者进行独立的外部验证。研究共开发了10种机器学习模型用于预测PPTIC的发生。结果显示，术前活化部分凝血活酶时间（APTT）、凝血酶原时间（PT）、INR延长，血红蛋白、血细胞比容（Hct）、Ca2+、Na+、入院血压降低，谷丙转氨酶（ALT）、谷草转氨酶（AST）、心率升高，以及急诊和围术期输血等均为PPTIC的危险因素。PPTIC的发生显著增加了患者住院期间发生脓毒症、心力衰竭、谵妄和死亡的风险，同时延长住院时间及ICU停留时间。在所有模型中，RF模型表现最佳，AUC-ROC为0.91，精确度-召回率曲线下面积（AUC-ROC）为0.89，准确率为0.84，Brier评分为0.13（J Med Internet Res，2025）。

创伤性高凝血病的预测模型构建

此外，笔者团队还有三项尚未发表的研究成果与各位读者分享。第一项研究中，团队构建了术后创伤性高凝血症预测模型，研究结果显示，AdaBoost模型在众多算法中表现最佳，其AUC-ROC达0.89。研究还发现，术后创伤性高凝血症的发生显著增加了患者住院期间死亡、肺栓塞、脓毒血症、菌血症、心力衰竭、机械通气、凝血异常、气管切开、高脂血症、尿路感染、贫血、呼吸衰竭、肺炎及胸腔积液等不良事件的风险。进一步分析表明，等待手术时间延长，术前血小板、白细胞、入院心率、红细胞数量、钠离子水平升高，APTT延长，以及年龄较小、体重较轻、入院时收缩压较低等因素，均与术后创伤性高凝血症的发生密切相关。

低钙血症与肺栓塞风险相关性的研究

第二项研究纳入了6,628例接受手术治疗的创伤患者，根据术前血清钙浓度将患者分为低钙血症组（<2.2mmol/L）和非低钙血症组（≥2.2mmol/L），结果显示术后肺栓塞（PE）总发生率为1.7%，其中低钙组为2.2%，而非低钙组为1.5%。Logistic回归分析表明，术前低钙血症是创伤患者术后PE发生的独立危险因素，低钙血症患者术后PE的风险增加了1.49倍（95%CI 1.00~2.21，P=0.049）。此外，术前血清钙每升高0.1mmol/L，术后PE发生的风险降低74%（OR 0.26 95%CI 0.08~0.87，P=0.029）。

其他相关因素的探索

第三项研究围绕红细胞分布宽度（Red Cell Distribution Width, RDW）展开了预测分析。在一项纳入约7万例创伤患者的数据研究中，以术前RDW预测围术期死亡风险，结果显示AUC-ROC为0.758；而另一项关于以术后RDW预测的研究的AUC-ROC为0.806。该研究得出结论，不管是术前还是术后的RDW均和围术期的死亡密切相关。团队选择RDW作为研究指标，是因为RDW可反映机体整体健康水平，其相关机制可能包括：①炎症反应导致未成熟红细胞提前进入外周血循环；②创伤后贫血和红细胞寿命缩短，导致RDW升高；③氧化应激可能引发红细胞功能和形态异常；④慢性基础疾病对红细胞生成和分布的干扰等。在大数据基础上，研究团队也开展了电解质离子预测术后肺栓塞的研究，结果显示为阴性。

与大数据分析相关的一些问题总结

数据质量与安全问题

第一，数据的质量参差不齐。医疗数据的来源多样，标准不一，质量良莠不齐，限制了后续的数据分析与深层挖掘。在典型的电子病历系统中，医生在数据录入过程中可能因疏忽或操作不规范，导致如患者年龄、性别、诊断结果等关键字段出现错误，均会直接影响模型训练的准确性。随着未来健康数据类型日益丰富，各类数据等不断被整合入医疗大数据体系，对数据质量的要求也将持续提高。

第二，数据安全与隐私保护同样至关重要。医疗数据通常包含患者的高度敏感信息，包括个人身份、健康状况、疾病史等内容。一旦数据发生泄露，不仅会对患者个人权益造成严重侵害，更可能引发公众对医疗系统的信任危机。因此，如何在实现数据价值最大化的同时，建立完善的数据脱敏、访问控制和追踪溯源机制，是大数据技术在医疗领域推广过程中必须面对的关键问题。

算法可靠性与可解释性

人工智能算法的可靠性验证其实仍不完善。尽管许多人工智能诊断系统在实验室环境中表现出色，但一旦进入实际临床场景，常因环境复杂、变量增多而导致性能下降，可能出现误诊、漏诊等临床风险。目前，大多数算法仍缺乏在大规模、多中心、真实世界数据中的系统性验证，难以确保其在不同人群和疾病谱下的广泛适应性与稳定性。例如被称为“黑箱”系统的深度学习算法，其内部决策机制难以被临床医生们观察和理解。这种不透明性使得临床医生在面对模型建议时，往往难以判断其依据与合理性，从而造成困扰与顾虑。

专业人才相对短缺

在人工智能与大数据分析不断深入医疗领域的背景下，复合型人才的培养与引进显得尤为关键。然而，当前具备此类复合背景的专业人才仍较为短缺，需要真正懂医学、通技术的复合型人才，一定程度上也限制了人工智能和大数据技术在医学领域的落地与可持续发展。

小结　无论是创伤后的低凝血状态还是高凝血状态，均表现出显著的不良预后相关性，临床医生应当尽早识别并干预。目前各研究证据表明多个机器学习模型表现优异，特别是随机森林与AdaBoost展现出良好的预测性能，为临床辅助决策提供了有力工具。未来，若能将此类模型与临床流程深度融合，有望推动创伤精准医学迈出关键一步，实现早识别、早干预、优管理的目标，从而