近日，哈医大二院CT诊断科主任姜慧杰教授承担的《颅脑损伤智能监测预警系统与折展式急救手术室设计》课题，成功申报2024年度国家重点研发计划“重大自然灾害防控与公共安全”重点专项，并获国家应急管理部批准正式立项。
颅脑损伤是陆上和海上灾害现场中常见的严重伤害之一，其致死率和致残率极高，如未得到及时有效救援，其死亡率高达60%以上，成为严重危害国民健康的重大病症。尽管目前的研究进展展现出诸多优势，常规的颅脑损伤监测预警在复杂灾害救援现场的应用仍面临局限。一方面，现场环境恶劣，设备携带和操作受限，影响监测效率和准确性；另一方面，救援时间紧迫，对快速、便捷且可靠的监测预警系统提出更高要求。
姜慧杰教授强调，本课题聚焦于开发适应复杂环境的智能化、高精度颅脑损伤监测与预警系统，通过整合颅脑损伤多模态数据，建立大规模数据库，并在此基础上基于深度学习技术研发颅内压实时监测与预警系统、颅内出血性病变识别与诊断技术，同时开发临床级颅脑损伤智能诊断与重度损伤预警模型。此外，设计灵活模块化的手术操作室方案，以满足灾害现场的紧急救治需求，全面提高颅脑损伤患者的救治效率与成功率，降低患者致残率和死亡率。
姜慧杰教授介绍，哈医大二院CT诊断科在东北地区医学影像领域处于领军地位，近年来在人工智能辅助诊疗领域取得突破性进展。科室通过自主研发与产学研合作，利用智能影像分析平台，在胸部CT肺结节筛查、肿瘤良恶性鉴别、心血管冠脉狭窄及钙化积分分析等场景实现规模化应用。通过AI算法对病灶的自动标注、三维重建和量化分析，使肺小结节检出率提升至98.3%，微小病灶（<5mm）识别准确率较传统方法显著提高，同时将影像后处理时间缩短60%以上。科室还牵头建立了多中心医学影像数据库，目前正探索多模态AI融合诊断、疗效预测等创新应用，构建“影像组学+临床数据”的精准诊疗体系，在保障数据安全与伦理规范的前提下，持续推动智能影像从辅助诊断向临床决策支持的跨越式发展。
