作者：江苏省中西医结合医院骨伤科     陆洋

老年髋部骨折因术后并发症（如感染、深静脉血栓、谵妄）高发及术后死亡率高，被称为“人生最后一次骨折”，严重威胁老年患者的生存质量。传统风险评估工具依赖经验性指标，存在敏感性不足和动态调整能力差等局限。近年来，机器学习（ML）技术通过挖掘多维度临床数据，构建高精度预测模型，为术后风险分层和个体化康复管理提供了全新路径。本文聚焦ML在老年髋部骨折术后并发症预测中的应用进展，探讨其临床转化潜力及挑战。

在数据驱动的模型构建中，多模态数据的整合是关键。研究通常纳入患者年龄、骨密度、术前血红蛋白、合并症（如糖尿病、心衰）、术中失血量及麻醉方式等50余项临床特征，并结合影像组学（如股骨颈骨小梁结构）和生物标志物（如IL－6、C反应蛋白）构建高维数据集。通过Lasso回归或随机森林特征重要性分析，筛选出血清白蛋白水平（＜3．5g／dL）和术前活动能力评分等关键预测因子，显著提升模型的可解释性。在算法选择上，集成学习与深度学习的表现尤为突出。如XGBoost与随机森林在预测术后30d死亡率的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）值可达0．91，敏感性达88％，显著优于传统逻辑回归（AUC＝0．76）。此外，基于长短时记忆网络（LSTM）的时间序列模型可动态分析术后72h生命体征波动（如心率、血压），精准预测谵妄风险（F1＝0．85）。

在术后并发症预测领域，ML的应用已展现显著优势。针对手术部位感染风险，支持向量机结合术中微生物组数据的预测准确率达92％，较传统英国国家卫生和临床优化研究所（NICE）指南的敏感度提升30％。对于深静脉血栓的预警，基于图神经网络构建的患者－药物－基因交互网络，能够识别抗凝治疗抵抗人群，降低漏诊率。在死亡率预测中，沙普利加和解释（SHAP）值可视化分析显示，术前衰弱指数对术后1年死亡率的贡献度高达35％，为高危患者的围术期干预提供了明确靶点。这些模型不仅提升了预测精度，还通过可解释性工具帮助临床医生理解关键风险因素。

个体化康复管理是ML的另一重要应用方向。通过集成步态传感器数据与电子健康记录，随机森林回归模型可预测术后6周行走能力恢复概率，误差控制在±5％以内。强化学习（RL）模型则根据患者每日疼痛评分和关节活动度数据，动态调整康复训练强度，缩短平均住院时间2．3d（P＜0．01）。此类技术不仅优化了康复方案，还通过实时反馈机制提升了患者的治疗依从性。尽管ML技术前景广阔，其临床转化仍面临多重挑战。数据质量与标准化问题首当其冲，临床数据的异质性要求建立统一采集标准，如快速医疗互操作性资源（FHIR）协议，并推动多中心数据共享以增强模型泛化能力。此外，现有模型多基于单中心数据，需通过迁移学习适配不同人群特征，避免因地域或人群差异导致的预测偏差。伦理风险也不容忽视，算法的“黑箱”特性可能引发医患纠纷，开发可解释性工具为必然选择，如局部可解释模型（LIME）。未来，技术融合创新或成突破方向，例如结合数字孪生技术构建患者虚拟模型，模拟不同康复路径的长期预后；5G与边缘计算的应用则可实现床旁实时预测与预警，进一步提升临床决策效率。

总体而言，机器学习通过整合多源数据与复杂算法，显著提升了老年髋部骨折术后并发症的预测精度，并为个体化康复提供了动态决策支持。未来需在数据标准化、模型泛化及伦理合规性等方面持续突破，推动ML技术从科研向临床的规模化落地，最终实现改善患者生存质量与医疗资源高效利用的双重目标。

来源：实用骨科杂志2025年8月第31卷第8期

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