［本站讯］5月7日，第16届世界胃癌大会（IGCC）在荷兰阿姆斯特丹召开。齐鲁医院胃肠外科于文滨教授团队的三项创新研究成果成功入选大会交流项目，其中大数据领域研究《机器学习模型预测胃癌患者术后并发症风险》经大会学术委员会多轮评审，获选为大会Oral Presentation（口头报告）。《炎症营养指标对远端胃癌根治术预后的预测价值》和《延长气管插管时长对合并重度睡眠呼吸暂停胃癌患者并发症的影响》同期入选壁报。

一、精准预测术后风险，优化围术期管理决策

针对远端胃癌根治术后并发症预测的临床痛点，于文滨教授团队基于患者临床数据，构建了基于XGBoost算法的并发症预测模型。研究通过随机森林填补缺失值后，筛选出包括中性粒细胞—淋巴细胞比值（NLR）、血小板—淋巴细胞比值（PLR）、骨骼肌指数（SMI）及皮下脂肪面积（SFA）在内的关键预测因子，并通过五折交叉验证优化模型性能。结果显示，XGBoost模型在测试集中AUC达0.9303，显著优于其他模型，其预测效能与近期同类研究相比更具竞争力。目前，该模型已初步应用于齐鲁医院胃癌围术期管理流程，指导高危患者加强术后监测与营养干预。

本研究不仅验证了机器学习在胃癌术后并发症预测中的高效性，更通过多维度指标的整合，为精准医疗提供了可复用的方法论框架。相较于传统列线图模型，XGBoost模型在复杂非线性关系的捕捉能力上更具优势，尤其在识别隐匿性高危患者方面表现突出。未来研究可进一步结合放射组学特征或动态监测指标，以提升模型的泛化能力与实时预警效能。

二、破解预后评估难题，优化个体化诊疗策略

针对远端胃癌根治术后患者生存质量差异大、复发风险预警缺乏精准工具的核心问题，于文滨教授团队创新性整合术前炎症与营养指标，构建多维度预后评估体系。研究团队系统性验证了免疫炎症指数（SII）、营养预后指数（PNI）等四项指标对生存率的独立预测价值，并首创复合评分系统（INI评分）。团队进一步引入可解释性人工智能技术，开发基于XGBoost算法的生存预测模型，其5年生存率预测准确率较传统统计方法显著提升。

三、优化高风险患者围术期管理，破解术后并发症困局

针对胃癌合并重度阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者术后并发症高发的临床难题，于文滨教授团队通过回顾性分析2022年至2024年间211例接受根治性胃切除术的OSA患者数据，首次提出延长术后气管插管拔管时间（24—48小时）的优化策略。研究显示，相较于传统非延长拔管组，延长组患者术后手术相关并发症发生率显著降低。

该成果从麻醉药物代谢与气道管理协同优化的角度，为OSA这一高危群体提供了循证医学支持。研究证实，通过个体化延长气管插管时间，可有效避免因麻醉残留导致的呼吸抑制和缺氧，降低术后应激反应对心血管系统的冲击。目前，该方案已纳入我院胃癌合并OSA患者围术期标准化管理流程，为改善患者预后、节约医疗成本提供了可推广的实践范式，尤其对基层医院处理复杂合并症病例具有重要参考价值。

本届大会共收到来自全球的投稿逾2000篇，投稿内容涵盖胃癌早诊筛查、手术优化、靶向治疗、人工智能辅助决策等前沿方向。根据IGCC往届筛选标准，仅20%~30%的高质量研究可通过学术委员会多轮评审，获得口头报告（Oral Presentation）或壁报展示（Poster Presentation）资格。国际胃癌大会（IGCC）是由国际胃癌协会（IGCA）主办的全球顶级学术会议，每两年一届，旨在推动胃癌防治领域的多学科协作与创新突破。本次大会汇聚全球2500余名胃癌领域专家、临床医生及科研人员，围绕基础研究、临床诊疗、预防筛查等议题展开深度交流。

本次大会接收的成果集中展现了医院在胃癌精准医疗领域的持续进展，特别是在大数据辅助决策系统研发、围术期风险防控体系建设等前沿方向取得实质性进展。研究团队采用的多模态数据分析方法和临床转化路径，已为国内多家医疗中心提供技术指导。