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本报讯（记者朱汉斌）近日，南方医科大学皮肤病医院性病科联合中山大学、首都医科大学、厦门大学、美国华盛顿大学、荷兰乌得勒支大学，首次应用机器学习技术协助开展神经梅毒诊断。相关研究在线发表于《柳叶刀-发现科学》。

神经梅毒在临床中经常面临诊断困难的问题，因此准确识别神经梅毒，不仅有助于向高风险患者提供预防和治疗的措施，还可使低风险患者减少不必要的腰椎穿刺和经济负担。为此，研究人员采用机器学习技术开发和验证了6种简化诊断模型，这些模型基于全球四大洲6项神经梅毒指南，并采用来自中国和美国的4个医学中心的真实临床数据，具有出色的神经梅毒辨识能力。

该研究是一项涉及面广、有大量来自真实世界样本的临床数据研究。据记者了解，在不降低神经梅毒诊断辨识能力的前提下，研究人员建立的机器学习模型可将复杂的神经梅毒诊疗项目缩减为3项，从而降低医疗成本和临床诊疗难度。根据全球不同国家/地区指南的特点，该研究提供了相应国家/地区的机器学习模型，有利于研究成果的全球推广和应用，更好为患者服务。此外，该研究还提供免费在线预测网页，临床医生只需简单输入即可迅速获得神经梅毒诊断预测结果，让研究成果更容易应用于临床诊疗，更好为医务人员服务。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2023.102080