行业痛点
在当前临床诊疗体系中，疾病识别与干预高度依赖医生经验与事后诊断，缺乏对疾病发生与恶化的前瞻性预测能力。许多疾病在早期症状隐匿，传统评分模型与阈值告警难以刻画患者状态的连续变化，往往在病情显著进展后才被察觉，错失早期干预窗口。更为关键的是，医院虽积累了大量生命体征、检验检查、病历文本等多源医疗数据，却因系统分散、标准不一，形成“数据孤岛”，无法实现有效融合与智能分析，导致数据价值未被充分挖掘，难以转化为临床决策的有效支撑。在此背景下，随着人口老龄化加速与慢性病、重症患者数量持续增长，临床诊疗压力日益加剧。传统依赖人工判读、响应滞后的监护与决策模式，已越来越难以满足 “实时监测、早期预警、主动干预” 的现代医疗需求。因此，构建能深度融合多源医疗数据，实现疾病超前预测与智能辅助决策的新一代技术体系，已成为提升诊疗效率、推动医疗模式从被动治疗向主动干预转型的必然趋势。
解决方案
聂为之教授团队创新性地提出了基于多智能体协同演化的可解释疾病超前预测与辅助决策技术，致力于推动临床决策模式从被动治疗向主动干预升级。该方法将人体关键器官或生理系统抽象为相互作用的智能体，通过建模其动态协同关系，刻画疾病发展过程中的状态演化规律，实现对疾病风险的提前预测。与传统“黑箱式”预测模型不同，该技术能够给出风险形成的关键因素及演化路径，提高预测结果的可解释性。同时，通过融合生命体征、检验检查和病历等多源医疗数据，为医生提供风险预警和决策支持，帮助实现疾病的早期评估与有效干预。
疾病风险预测准确率 ≥90%，AUC ≥0.92。
重症科室关键临床表型预警最长提前 72 小时。误报率 ≤5%。
聂为之教授团队长期深耕医学人工智能与多模态医疗数据智能分析领域，聚焦临床疾病超前预测、重症监护智能预警及辅助决策等关键技术的系统研究与创新突破。团队依托天津大学泉州研究院等高水平科研平台，融合人工智能、临床医学与数据科学等多学科优势，构建了一支交叉融合、梯队合理的研究队伍。团队围绕多源医疗数据融合、复杂时序演化建模、多智能体协同推理等前沿方向持续开展攻关，并与多家三甲医院建立紧密的产学研合作，致力于推动人工智能技术在真实临床环境中的落地应用。近年来，在疾病风险预测模型、智能监护系统及临床辅助决策技术等方面取得一系列重要创新成果，并在重症监护与高危患者管理等场景中完成系统验证与示范应用，为智慧医疗与精准诊疗提供了有力的技术支撑。团队相关成果获中国商业联合会科技进步一等奖，在医学人工智能领域取得显著的科研影响力与临床实用价值。智慧医疗、重症监护、疾病风险预测及临床辅助决策。
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