本网消息（图|刘梦玲 文|文思媛）5月29日，基础医学院研究生第十三期学术研讨会在第九教学楼学术报告厅顺利举行。本次活动以“文献分享与学术交流”为主题，由2024级护理研究生邓月、谷子雪先后进行文献研读分享。

邓月同学以《基于机器学习预测动脉瘤性蛛网膜下腔出血短期预后结局：一项整合临床与炎症指标的多中心研究》为题，重点分享了可解释化机器学习方法在临床研究中的应用要点，并详细讲解了整合临床特征、病情严重程度、炎症指标等多维数据的方法，以及多种机器学习模型的构建与对比逻辑。本次分享直观展示了智能医学模型在临床预后研究中的应用优势，加深了同学们对机器学习结合临床科研的认知，为大家开展神经危重症早期风险预测、个体化诊疗相关研究提供了重要的思路与方法指导。

谷子雪同学基于《心力衰竭病人静脉血栓栓塞症风险预测模型的构建》一文展开分享，她聚焦于心力衰竭患者静脉血栓栓塞症早期识别困难、风险高发的临床痛点，详细讲解了临床危险因素的筛选思路与风险预测模型的构建方法，清晰阐释了列线图模型在心衰血栓风险评估中的应用价值与技术要点。此分享深入浅出地展现了护理风险预警模型的科研思路与临床落地逻辑，有效深化了同学们对风险预测类护理科研的理解，为临床高危患者筛查、精细化风险分级及个体化血栓预防护理工作，提供了完备的方法参考与实践依据。

本期文献分享聚焦危重症预后评估、慢病风险筛查两大临床重点难题，分别展示了机器学习算法在神经重症预后智能化预测、列线图模型在心衰血栓风险分层预警中的实际应用价值，全方位呈现了数据化护理科研的开展形式。经过本次交流学习，同学们不仅熟练掌握了预测模型从变量筛选、模型构建到效果验证的完整研究流程，也清晰认识到规范性研究设计对提升护理科研质量的重要意义。同时，有效拓展了同学们的科研视野，助力大家夯实精准护理与临床风险预测的研究基础，为后续开展多元化的护理科研创新工作积累了扎实的方法经验。