肠梗阻是儿童常见的急腹症，诊断的及时与准确至关重要。近日，附属儿童医院普外创伤外科康权教授团队与西南大学人工智能学院联合，研发了新型人工智能（AI）诊断模型，能综合分析孩子的X光片和临床信息，更精准地识别小儿肠梗阻。该研究成果已发表于信息融合领域的国际学术期刊Information Fusion。

研究团队提出“多视图多模态融合网络（MMFN）”，可同时处理立、卧、侧位三张X光片，自动比对分析；独创“医学生成器”，能将孩子的年龄、血常规结果等转换为文本化临床数据；采用自主研发的轻量高效核心算法，在保证高精度的同时，模型体积小、运算快。经过严格的测试，MMFN模型在识别肠梗阻的准确率达到91.36%，综合性能优于当前国际同类先进方法。

目前，这项研究已完成重要的技术验证，下一步计划与更多医院合作，扩大数据样本，进一步优化模型的普适性，积极探索其在临床工作流程中的辅助应用场景，为快速、精准诊断小儿肠梗阻提供新的智慧方案，让更多儿童受益。