利用人工智能开发IIR标志以评估肺结核和重度营养不良的死亡风险

这项研究为何重要

结核病和严重营养不良常常同时出现在同一群人身上：生活在贫困中、医疗和食物获取受限的人。当这两种状况同时出现时，住院期间的死亡风险会显著上升。对于资源有限、门诊繁忙的临床医生来说，他们需要一种简单的方法，在患者入院时就能用已有的检测识别出处于最高危险的病人。本研究提出了一种新的基于血液的标志，旨在实现这一目标。

肺部感染与饥饿的双重负担

肺结核是一种传染性的肺部感染，在世界许多地区仍然常见，包括东欧。严重营养不良（表现为非常低的体重指数）会削弱机体防御，使控制此类感染变得更加困难。二者结合会形成恶性循环：感染削弱食欲并增加能量需求，而营养不良又进一步损害免疫系统。在罗马尼亚奥尔特尼亚地区，研究人员随访了住院的成人患者，这些患者既患有肺结核又明显体重过低，旨在更好地了解谁在首次住院期间更可能死亡。

更仔细地观察血液

研究中的216名患者均体重非常低并确诊为肺结核。约每八人中有一人在出院前死亡。当团队比较生存者与死亡者时，发现常规入院前血液检查存在显著差异。死亡者往往年龄更大、更贫血，并在白细胞计数上呈现特定模式：中性粒细胞升高（作为抗感染的第一道防线），而淋巴细胞和嗜酸细胞非常低（它们有助于协调并抑制免疫反应）。这种失衡表明，若能用单一指标反映侵袭性炎症与保护性免疫之间的“拉扯”，可能比单一细胞计数更具信息价值。

来自常规检测的新预警信号

研究者结合人工智能工具和传统统计方法，从三类常规测量的白细胞中构建了免疫-炎症比率（Immuno-Inflammatory Ratio，简称IIR）。该公式在中性粒细胞高且淋巴细胞与嗜酸细胞低时增大，反映出一种剧烈且失控的免疫状态。他们随后检验了该比值在区分住院期间生存与死亡患者方面的表现。IIR在一个特定截断值下明显优于几种医生有时用于评估炎症的现有血液评分，既表现出很高的敏感性（几乎捕捉到所有死亡病例），又具有较强的特异性（较少误报）。

将数字转化为床边决策

除了纯粹的预测作用，研究团队还探索了该标志如何改变护理流程。在他们的分析中，即使在考虑了年龄、心脏病和其他因素之后，IIR升高仍是院内死亡最强的独立信号。作者建议对入院时IIR值非常高的患者施行“升级护理包”：由资深临床医生更早会诊、更密集的监测、谨慎但及时的营养支持以避免再喂养综合征、快速纠正脱水与贫血，以及加快微生物学检测以确保尽早使用合适的结核药物。由于IIR仅依赖标准的全血细胞计数，大多数医院无需新设备即可计算。

对患者和卫生系统的意义

研究得出结论：免疫-炎症比率是一种有前景、易于计算的信号，可帮助标识出那些在住院期间面临特别高死亡风险的严重营养不良结核患者。它并不能取代良好的医疗护理或营养计划；相反，它可在资源紧张时帮助决定谁最需要这些资源。该研究仅在单一医院进行，且仅观察了首次住院期间的死亡，因此仍需更大规模和更长期的研究来验证。如果后续研究证实这些发现，这一简单比值可能成为日常分诊的一部分，帮助全球医生及时对最脆弱的患者提供挽救生命的关注。

引用: Rădulescu, D., Streba, CT., Traşcă, ET. et al. Assessing mortality risk in pulmonary tuberculosis and severe malnutrition: development of the IIR marker via artificial intelligence. Sci Rep 16, 9863 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-39487-3

关键词: 结核病, 营养不良, 死亡风险, 血液生物标志物, 机器学习