• 研究背景

以机器学习为代表的人工智能技术，正以前所未有的速度广泛应用于儿科医疗的各个领域。从提前数小时预警凶险的新生儿败血症，到精准识别CT影像中的微小脑肿瘤，机器学习正在悄然改变儿科诊疗的面貌。然而，这项技术也面临诸多挑战：患儿无法清晰表达病痛，生理数据随年龄快速变化，许多疾病又进展迅猛。

2025年，美国克利夫兰医学中心儿童医院 (Cleveland Clinic Children’s) 的儿科重症监护专家Dr. Hammad Ganatra，在 Journal of Clinical Medicine 上发表了一篇综述，该研究系统梳理了机器学习在儿科领域的当前应用全景、核心挑战与未来突破方向。

• 儿科医疗的独特困境与AI带来的曙光

儿科绝非成人医学的“缩小版”。儿童是一个持续生长发育的动态群体，其疾病谱、药物代谢和生理指标都与成人迥异。这也为其临床诊疗带来了三大核心困境：数据匮乏，高度异质性和诊断窗口期短。在全球性的儿科医护人员短缺的背景下，能够全年无休分析数据、发现隐匿模式、提供决策支持的机器学习系统，成为了缓解儿科医疗人力压力、提升诊疗效率与精准度的关键辅助。

• 机器学习在儿科的巨大应用潜力

1. 诊断支持：机器学习正成为儿科医生的重要辅助。在影像科，卷积神经网络模型分析儿童脑部MRI图像，对肿瘤的诊断准确性优于传统诊断方法。在急诊室，基于临床指标构建的算法模型，能有效辅助诊断儿童阑尾炎，降低漏诊和延误诊断的风险。机器学习还可通过分析潜在罕见病患儿的表型信息，如面部特征等与临床数据，推荐患儿选择最适合的基因检测项目，以此优化基因检测选择流程并加快罕见病诊断速度。

2. 预后预测：这是机器学习当前在儿科领域的一项非常关键的应用。在新生儿重症监护室，通过持续监测生命体征，机器学习模型可以在典型临床症状出现前，就进行脓毒症风险预警，为抢救赢得黄金时间。对于慢性病患儿，机器学习同样具有重要应用价值。例如，通过分析癫痫患儿的脑电图数据，模型能预测其发作风险；在儿童克罗恩病的治疗中，机器学习模型可预测疾病活动和复发。

3. 个性化治疗：对于哮喘幼儿，机器学习模型可利用临床表型为急性发作高风险儿童量身定制干预措施，从而改善个性化护理效果。此外，集成机器学习模型的可穿戴设备，能对糖尿病患儿进行院外连续监测。

• 挑战与未来

尽管前景广阔，但机器学习在儿科的大规模临床应用仍面临巨大的挑战：

1. 数据之困：儿童数据的稀缺与隐私保护要求，限制了模型训练。

2. 信任之困：许多高性能的深度学习模型是“黑箱”，医生难以理解其决策依据。

3. 伦理之困：涉及儿童的伦理标准尤为严格。如何确保算法公平 (不因种族、性别产生偏差)、如何获取儿童及家长的知情同意、如何界定AI辅助下的医疗责任，都需要建立全新的、全球共识的伦理与治理框架。

未来需要构建更丰富、更多元的儿科专用数据库，开发透明、可解释且稳健的儿科机器学习模型，并在医生、科学家、伦理学家和家庭的共同参与下，制定临床应用指南。此类研究最终目标不是用机器取代医生，而是让儿科医生拥有更强大的工具，为每一位儿童提供更精准、更及时、也更温暖的医疗照护。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/3155014

• JCM 期刊介绍

主编：Emmanuel Andrès, University Hospital of Strasbourg, France; Kent Doi, University of Tokyo, Japan

主要发表所有临床及临床前研究方面的论文，涵盖但不限于心脏病学、胃肠病学和肝胰胆病学、临床神经病学、肿瘤学、骨科、内分泌与代谢、肾脏科和泌尿科、流行病学与公共卫生、口腔科、肺病学、眼科、妇产科、免疫学、血液学、临床心理学与精神病学、耳鼻喉科、皮肤科、临床营养、临床康复、老年病学、临床药理学等研究领域。

2024 Impact Factor：2.9

2024 CiteScore：5.2

Time to First Decision：18.5 Days

Acceptance to Publication：2.7 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jcm