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近日，南方医科大学皮肤病医院性病科联合中山大学、首都医科大学、厦门大学、美国华盛顿大学、荷兰乌得勒支大学在神经梅毒诊断研究方面取得新突破，他们首次应用机器学习技术协助开展神经梅毒诊断。相关研究在线发表于《柳叶刀–发现科学》。

神经梅毒在临床中经常面临诊断困难的问题，因此准确识别神经梅毒，不仅有助于向高风险患者提供预防和治疗的措施，还可使低风险患者减少不必要的腰椎穿刺和经济负担。为此，研究人员采用机器学习技术来开发和验证六种简化诊断模型，这些模型是基于全球四大洲、六项神经梅毒指南，并采用来自中国和美国的四个医学中心的真实临床数据，所有简化模型具有出色的神经梅毒辨识能力。

记者了解到，研究人员在不降低神经梅毒诊断辨识能力的大前提下，一是建立的机器学习模型可将复杂的神经梅毒诊疗项目缩减为三项，从而降低医疗成本和临床诊疗难度；二是根据全球不同国家/地区指南的特点，提供相应国家/地区的机器学习模型，有利于研究成果的全球推广和应用，更好的为患者服务；三是提供免费在线预测网页，只需简单输入，临床医生即可迅速获得神经梅毒诊断预测结果，让研究成果更容易应用于临床诊疗，更好的为医务人员服务。

该研究是一项涉及面广、来自真实世界样本量大的临床数据研究。