第一附属医院小儿外科刘洁博士团队在NPJ Digital Medicine发表高水平学术论文

近日，第一附属医院小儿外科刘洁博士团队联合南京理工大学等国内14家医疗中心，以论文第一作者身份在Springer Nature旗下期刊NPJ Digital Medicine（中科院1区TOP， IF：18.0）发表原创性研究成果。NPJ Digital Medicine在全球数字医疗与AI研究领域拥有极高的学术权威性与国际认可度。该研究首次将Vision Transformer（ViT）深度学习技术应用于小儿回结肠套叠超声影像评估，成功构建人工智能辅助决策系统，为急性肠套叠的精准诊疗开辟了新路径。

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急性肠套叠是婴幼儿最常见的外科急腹症之一，空气灌肠复位是首选治疗方案，但临床医生始终面临一个关键难题：如何在入院时准确判断套叠严重程度，预测空气灌肠能否成功？传统依赖超声医师经验判断，存在较大主观差异，而过度尝试灌肠可能增加肠穿孔风险。研究团队历时6年，构建了大规模多中心数据集。研究创新性地采用Vision Transformer（ViT）模型，突破传统卷积神经网络的局限，能够捕捉超声图像的全局特征关联。经前瞻性临床验证，该AI模型预测空气灌肠失败的准确率高达93.68%，显著高于初级超声医师和高级超声医师。模型在识别高危失败病例方面表现尤为突出，准确率达88.57%，可有效避免不必要的灌肠尝试和手术延误。本研究由我院小儿外科牵头，联合南京理工大学计算机学院、湖北省妇幼保健院等14家单位共同完成。研究获得安徽省高校优秀青年教师培育重点项目、安徽省教育厅自然科学研究重大项目等基金支持。

刘洁博士团队长期致力于小儿急腹症微创诊疗与人工智能交叉研究，此次成果标志着一附院在“AI+儿科”领域的研究达到国际领先水平，也是医院推进高水平学科建设、深化多学科协作的又一重要里程碑。（刘洁/文、图）

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41746-026-02941-7