儿童肺炎是儿童常见性、多发性呼吸系统疾病，也是影响儿童过早死亡的重要因素。据世界卫生组织统计显示，全球范围内每年约有1.5亿5岁以下儿童患肺炎；因肺炎死亡的5岁以下儿童数量占5岁以下儿童死亡总数的14%以上；绝大多数儿童肺炎病例、儿童肺炎死亡病例发生在发展中国家^[1]。儿童肺炎死亡风险与儿童肺炎病情程度相关，多数死亡病例为儿童重症肺炎病例。动态监测儿童肺炎病情变化，及时、快速、准确评估儿童肺炎风险，早期识别、诊断、治疗儿童重症肺炎，是减少儿童肺炎病死率，维护患儿健康，保障患儿安全的关键所在。目前，临床主要通过症状观察、肺部听诊、胸部影像学检查、核酸/抗原/抗体检查等诊断，但受儿童肺炎起病隐匿、儿科医疗资源紧张、不同类型肺炎影像学表现重叠等因素影响，儿童肺炎快速诊断与早期风险评估效果并不理想，容易出现漏诊、错判等问题^[2]。人工智能在肺炎临床诊断领域的快速发展，为上述问题解决提供了新路径。多数研究表示，根据儿童肺炎临床特征，研发基于影像学、病因学检查的儿童肺炎诊断算法与模型，可实现智能诊断、自动分型、精准预测，能够为儿童肺炎、儿童重症肺炎治疗方案制定、治疗效果评估等提供及时、可靠依据，缩短治疗等待时间，降低治疗风险，提高治疗效果^[3]。本研究旨在通过综述人工智能在儿童重症肺炎早期诊断中的研究成果，为相关工作提供理论指导。

1人工智能在肺炎临床诊断中的发展

人工智能是计算机科学的重要组成部分，侧重于研究能够模拟、扩展人类智慧的理论与方法，开发能够类似甚至超越人类智能的技术与系统。随着近些年计算机网络技术、机械通讯技术、大数据技术、传感器技术等更新换代，以机械学习、深度学习、自然语言处理、生物识别等为代表的人工智能技术得到迅速发展并逐渐应用到医学领域，成为医疗模式信息化、数字化、自动化、智能化转型的助力器、加速器。目前，人工智能已经在临床诊断与治疗中表现出巨大潜力。就肺炎临床诊断而言，根据肺炎流行核心因素构建相关流行病学模型，可有效判断肺炎流行趋势，为高发人群事前防护提供依据，减少肺炎发生率；在大数据技术、互联网技术支持下获取肺炎（如细菌性肺炎、病毒性肺炎等）影像数据，构建肺炎影像数据库，并在此基础上应用机械学习算法或深度学习算法分析肺炎影像特征，开发肺炎自动筛查、鉴别、诊断、分型系统，利于肺炎临床诊断水平提升。

2人工智能与儿童重症肺炎早期筛查

早期筛查、精准识别、快速检出是儿童重症肺炎早期诊断的重要任务，也是早期诊断质量持续改进追求的核心目标。将人工智能技术应用到儿童重症肺炎早期筛查中可有效达成上述目标。相关研究表示，人工智能算法能够从儿童重症肺炎医学影像中，对肺炎病灶进行自动识别与分割，从而缩短肺炎病灶识别时间，提高肺炎病灶识别准确性^[4]。例如，应用深度学习技术提取儿童重症肺炎影像学特征，构建肺炎病灶自动分割模型；依据儿童重症肺炎病例、儿童非重症肺炎病例、其他类型肺炎病例数据，结合迁移学习算法构建人工智能模型，可提高重症肺炎病灶检出率；以儿童重症肺炎胸部影像学检查数据为支持，应用深度学习技术构建重症肺炎病灶定量检测模型，可获取准确、全面病灶位置、病灶范围、病灶体积等指标，更好辅助医务人员判断肺炎类型、评价肺炎严重程度。

3人工智能与儿童重症肺炎病因诊断

    儿童肺炎多由病原体感染引起，部分与过敏反应、羊水吸入等因素相关。为保证儿童肺炎治疗科学、安全、有效，需要准确确定病因。因此，做好病因学诊断对于儿童重症肺炎防治工作具有重要意义。有学者基于儿童肺炎胸片研发机械学习模型，并以此鉴别儿童肺炎病因，结果显示细菌性肺炎、病毒性肺炎鉴别的灵敏度、准确度、特异度均较高，且人工智能鉴别结果与医生鉴别结果基本相同^[5]。

4人工智能与儿童重症肺炎预测分层

    儿童肺炎无特异性临床表现，部分患儿病情发展速度加快，容易引起肺气肿、心力衰竭、呼吸衰竭等问题。因此，在儿童肺炎临床诊断中需要高度重视风险预测与危险分层。重症患者与轻症患者在临床表现、影像学表现、生化指标表现等方面存在一定差异，根据这些差异构建人工智能模型，可在一定程度上预测重症风险，判断肺炎患儿病情严重程度。

5小结

人工智能在数据分析与处理方面具有显著优势，将人工智能技术与临床检查技术科学、深入融合，可有效提高疾病临床诊断水平，为疾病风险早期识别、预测、判断、控制提供可靠依据。目前，人工智能在肺炎疾病诊断中的应用已经取得较好成绩，并在儿童重症肺炎早期诊断中表现出显著发展潜力，为更好利用人工智能推动儿童重症肺炎早期诊断高质量发展，相关人员应积极了解人工智能技术，深入挖掘人工智能与儿童重症肺炎早期筛查、病因诊断、危险分层、结局预测的结合点、创新点，推动、引领人工智能技术在儿童肺炎临床诊断领域的优化发展。

【参考文献】

[1]李肇琳,龚恬安,钮文思,等.血清sTREM-1和HMGB1对儿童重症肺炎支原体肺炎的早期诊断及动态监测意义[J].保健医学研究与实践,2023,20(S2):113-115.

[2]邹映雪,赵顺英,刘瀚旻.儿童重症肺炎临床预警及早期决策专家共识[J].中国实用儿科杂志,2023,38(03):177-182.

[3]柏志安,朱立峰.基于卷积神经网络的胸部CT肺炎辅助筛查系统研发及应用[J].中国数字医学,2024,19(04):78-83.

[4]马钦,龚欢,郭瑞,等.人工智能迭代重组在病毒性肺炎诊断中的应用[J].影像诊断与介入放射学,2023,32(05):342-346.

[5]何权瀛.人工智能在肺炎诊断评估和治疗中的应用[J].临床内科杂志,2024,41(03):160-164.