凭借数据处理技术和AI科研一体化平台的力量，零氪科技已经助力许多中国医生在SCI期刊上发布世界级的科研成果。近期，零氪同临床专家一起带来了3篇SCI高分论文，刊发于SCI权威期刊AnnalsofSurgery（影响因子：12.96）和CriticalCare（影响因子：9.09）。

发篇10分以上的医学类论文有多难？来看看这组数据:年生物/医学SCI期刊一共份，其中仅有份期刊影响因子＞10，从文章数量上来看的话，更是远小于1%。

清华大学社科学院中国社会调查与研究中心、中国医师协会人文医学专业委员会联合发布的《医师调查报告》显示，在我国，医师平均每天出诊时间约为7.77小时，而科研时间约为1.47小时，仅占出诊时间的20%。在如此紧张的科研时间里，医师们需要面对的是寻找科研思路、进行研究设计、收集数据、完成数据处理分析、验证结果、选刊投稿直至修改发表一系列繁重的科研任务。而医疗科研又尤其以数据研究为基础，存在大量的数据收集、治理和分析工作，在传统的临床研究模式下，这些工作严重制约着临床科研成果的产出效率。

如今，随着AI和大数据在医疗健康领域的不断深入，医生的科研困境有了一套数字化解决方案。这套解决方案对准的正是问题的核心——数据。科研数据通常有两个来源，一是在院期间的临床数据和影像数据，二是离院后的患者随访等后期数据。而零氪的AI科研一体化平台的主要任务，就是将碎片化的临床数据和影像数据结构化，同时进行随访数据队列的建设，将医生诊疗过程中的经验积累转化为数据积累。

在这一过程中，平台能自动完成数据脱敏、预处理和统计分析、异常数据提醒以及数据清洗这一系列工作，同时提供多种常见的医学研究方法（如逻辑回归、多因素分析、SVM、神经网络等）辅助医生进行临床验证，将临床医生从繁杂的数据基础研究工作中解放出来，只需专注于科研选题和临床价值分析，从而提高临床科研的效率。

仅今年下半年以来，就有3篇来自中国医生的研究发现在国际医学界两大权威期刊Annalsofsurgery和CriticalCare上发表，其中Annalsofsurgery最新影响因子高达12.96分，CriticalCare的影响因子也达到9.09分，3篇文章累计影响因子超过35分。这3篇论文的研究领域虽各不相同，但其背后的研究过程都有零氪AI科研一体化平台的深度参与。

一：柯杨团队为微创手术治疗食管鳞癌的效果及安全性提供中国大样本真实世界证据

11月11日，外科学顶级期刊Annalsofsurgery（IF:12.96,Ranking:2/inSurgery）在线发医院柯杨教授课题组题为“Minimallyinvasiveoropenesophagectomyfortreatmentofresectableesophagealsquamouscellcarcinoma?Answerfromareal-worldmulticenterstudy”的研究报告。该研究采用多中心真实世界队列研究设计，基于南、医院近例食管鳞癌根治术后患者多维度临床大数据及长达10年的生存随访结果，对微创食管切除术（MinimallyInvasiveEsophagectomy,MIE）与开放食管切除术（OpenEsophagectomy,OE）在长期生存和术后并发症、30/90天死亡率等重要的短期指标等方面进行了比较性评价，为“微创手术相对于传统开放切除术治疗局部食管鳞癌的效果及安全性”这一重要临床问题提供了高等级循证医学证据。

二：柯杨教授团队验证食管鳞癌患者根治术后总生存的预测模型并提出了适宜的风险分级标准

6月2日，同样是在Annalsofsurgery（IF:12.96,Ranking:2/inSurgery）上，柯杨教授团队发表了一篇题为“Isadjuvanttherapyabetteroptionforesophagealsquamouscellcarcinomapatientstreatedwithesophagectomy?Aprognosispredictionmodelbasedonmulticenterreal-worlddata”的研究报告。该研究采用多中心真实世界研究设计，基于北方食管癌高发区及南方非高发区近例食管鳞癌根治术后患者多维度临床大数据及长达10年的生存随访，构建并验证了我国食管鳞癌患者根治术后总生存（OS）的个体化预测模型，同时也为“术后是否应该进行辅助放、化疗以及什么样的患者能从中获益”这一重要临床问题提供了高质量的真实世界证据。

研究在实现精准的预后预测基础上，揭示了“术后辅助治疗策略与肿瘤N分期在患者预后方面的交互作用”，有利于明确不同治疗方案的最佳获益群体，进而推动我国食管鳞癌外科治疗的个体化与精准化。

三：哈尔滨医科大学团队识别不同的临床表型急性呼吸窘迫综合征对治疗的不同反应

第三篇是今年8月30日发表于CriticalCare上的“Identificationofdistinctclinicalphenotypesofacuterespiratorydistresssyndromewithdifferentialresponsestotreatment”，研究团队主要由来自哈尔滨医科大学重症监护科的团队和零氪科技AI部门的算法工程师等组成。该研究所