近日，上海交通大学医学院临床研究中心冯铁男博士助力附属新华医院儿心脏中心孙锟教授团队在全球医学信息类排名第一的Lancet Digital Health杂志在线发表了最新研究成果Leveraging artificial intelligence for predicting spontaneous closure of perimembranous ventricular septal defect in children: a multicentre, retrospective study in China。冯铁男博士作为论文共同第一作者，为研究提供了方法学的关键支持。

室间隔缺损（VSD）是儿童先天性心脏病的主要病因，其中膜周部室间隔缺损（PMVSD）是最常见的亚型。目前，临床面临的主要挑战是如何准确评估PMVSD患儿的自然闭合概率及闭合时间，从而决定后续的治疗方式。传统方法依赖动态的超声心动图，需要经验丰富的医生进行判定，因此对医生的要求极高。

因此，孙锟教授团队提出是否可通过超声报告来评估PMVSD患儿的室间隔缺损自然闭合概率及闭合时间。基于这一科学问题，冯铁男博士作为方法学专家，与孙锟教授团队紧密合作。研究团队在多次研究与论证的基础上，将最初的单中心项目逐步拓展为科学可行的多中心临床研发方案，并与算法专家共同开发了文本处理算法；随后结合预测模型算法，构建出一套“端到端”的算法系统。经过三年努力，团队整合并分析了全国六家三级医院的29,142例PMVSD患者回顾性数据，在训练集、验证集和测试集上对算法的临床效能及不同人群的潜在获益进行评估。冯铁男博士全程参与研究方案的设计与实施，为研究的科学性和可靠性提供了坚实的方法学支撑。

该研究为PMVSD患儿提供了一个切实可行的临床评估工具，可支持各级医院临床医生制定更加科学的治疗方案。此项研究的第一作者是附属新华医院儿心脏中心孙晶副主任医师，交大医学院临床研究中心冯铁男博士和新华医院儿心脏中心王博博士为共同第一作者。通讯作者为附属新华医院儿心脏中心孙银教授，附属新华医院临床研究与创新中心孙新主任为共同通讯作者。该研究是人工智能与临床医学交叉领域的重要创新成果，也展示了临床研究中心与附属医院优势互补、联合攻关的示范模式。