珠海先进院联合中大五院共同申报的医疗人工智能领域项目获批省级立项

2025年12月20日，广东省护理学会、广东省岭南南丁格尔护理研究院发布2026年度科研课题评审结果，其中，由中山大学附属第五医院（简称“中大五院”）作为牵头单位，联合珠海中科先进技术研究院（简称“珠海先进院”）共同申报的《基于机器学习的术中低体温风险动态预测模型构建与智能预警系统研究》项目成功获批立项。

强强联合：跨机构协同攻关核心技术

该项目依托中大五院手术麻醉医学部在麻醉手术领域的临床资源优势，联合珠海先进院前沿科学计算中心在人工智能算法与医疗大数据分析的技术积累，形成“临床需求驱动+技术赋能”的协作模式。 

中大五院该项目总负责人李俏敏表示：“我们将提供非体外循环手术的临床数据，构建数据库，并设计前瞻性验证方案，同时，将通过‘数据-模型-系统’三阶段攻关，最终实现从风险预测到护理决策的全流程智能化，降低术中低体温发生率20%以上。”

珠海先进院前沿科学计算中心执行主任、该项目技术负责人王涵博士表示：“我们将充分发挥自身在人工智能算法与医疗大数据分析方面的技术积累优势，开发基于SHAP可解释性分析的模型优化工具，精心设计智能预警系统的用户界面（UI）与交互逻辑，确保系统具备高度的易用性与临床适配性。 ”

聚焦临床痛点：破解术中低体温管理难题

术中低体温是围手术期常见并发症，尤其在非体外循环手术中发生率高达31%-77.37%之间，可能导致术后感染、伤口愈合延迟、凝血功能障碍等严重后果。传统护理依赖经验性干预，缺乏精准预警手段，而现有静态预测模型未能捕捉患者生命体征的动态变化，导致校准漂移（calibration drift）问题突出。

团队的研究瞄准这一临床痛点，提出构建动态风险预测模型，通过机器学习算法实时分析患者术中体温、血流动力学、生命体征时序数据，结合环境温湿度、手术时长等外部因素，实现低体温风险的精准分级预警。项目创新性地将随机森林算法与纵向趋势模型结合，突破传统静态模型的局限，为个性化护理干预提供科学依据。

湾区赋能：AI护理创新引领行业变革

该项目是粤港澳大湾区护理学科与人工智能深度融合的典型案例之一。

该研究契合《“健康中国2030”规划纲要》对精准医疗的要求，其动态预测模型有望推广至ICU、急诊等高风险科室，推动护理服务从“经验式”向“证据式”转型。据悉，项目成果得到广东省护理学会、广东省岭南南丁格尔护理研究院的肯定，并在其领导下探索与澳门镜湖医院、香港养和医院等湾区医疗机构开展多中心验证。

未来展望：打造智慧护理“湾区样板”

随着项目进入实施阶段，中大五院计划联合珠海先进院申报国家重点研发计划“主动健康和人口老龄化科技应对”专项，并推动智能预警系统与医院HIS系统、物联网设备无缝对接。团队透露，团队正研发可穿戴式体温监测贴片，通过边缘计算技术实现术中生命体征的实时传输，为模型提供更高频的数据支持。