新加坡国立大学博士导师（Irwani Binte Ibrahim教授）

01、招生要求

杨潞龄医学院博士项目的准入标准涵盖以下维度：

新加坡国立大学对申请者学术资质设有明确门槛——相关学科的优秀硕士学位构成基本前提；若仅持有学士学位，则至少需达到二等荣誉学位等级。MBBS或牙科学士学位持有者同样具备申请资格。此规定确保了候选人知识储备与研究起点的一致性。

研究能力评估贯穿整个申请过程。除成绩单外，个人陈述的质量、研究计划的原创性、过往科研经历构成评审核心。医学院的评审逻辑聚焦于研究构想的可行性与科学价值，而非仅依据分数指标进行筛选。

语言证明不可或缺。非英语教育背景申请者必须提交托福或雅思成绩。官网虽未公布具体分数要求，但医学院通常执行较高标准：托福iBT 92分、雅思6.5分构成隐性基准线。成绩有效期两年，逾期需重考。

经济层面，国际学生年度学费自33,400新元起。值得庆幸的是，NUS Research Scholarship提供全额资助，覆盖学费、生活津贴及医疗保险。该奖学金无需单独申请，由导师与学院联合评审，择优自动授予。

02、研究方向

Dr Irwani Binte Ibrahim的研究版图由四个核心板块构成：

第一板块聚焦急诊诊断工具的临床转化。

在《BMJ》（2022）刊载的CoDE-HF项目中，她领导团队对NT-proBNP的诊断效能进行了系统再评价。通过整合13国14项研究的10,369例个体患者数据，研究发现指南推荐的固定阈值在肥胖、肾功能不全等亚组中表现波动剧烈。据此开发的CoDE-HF工具将生物标志物作为连续变量处理，整合年龄、病史等临床特征，实现了急性心衰概率的个体化输出。该模型在既往无心衰病史患者中展现0.925的AUC，较传统阈值策略显著提升阳性预测值的稳定性。

第二板块关注急诊室临终关怀的质量缺口。

亚洲文化背景下，临终评估工具的缺乏构成突出问题。CODE-EM问卷的验证研究（《Annals of Palliative Medicine》, 2021）通过30例患者家属的认知访谈，证实了该工具在本地情境的语义清晰性与心理测量学属性。Cronbach's α系数在"环境"与"照护"维度达0.8以上，κ统计量显示中等至良好的重测信度。这一工作为后续EMPOWER多中心研究（《BMJ Open》, 2020）奠定基础，该研究采用中断时间序列设计，计划通过三年五阶段的混合方法研究，构建数据驱动的临终照护改进方案。

第三板块探索危重症血流动力学管理的无创化路径。

一项发表于《Annals of Emergency Medicine》（2016）的随机对照试验评估了PLR联合无创心输出量监测的临床价值。122例脓毒症患者中，尽管3小时乳酸清除率在干预组与常规组间无统计学差异（70.5% vs 73.8%，相对风险0.96），但在液体超负荷亚组分析中，干预组显示出975毫升的额外液体输注量与19.7%的乳酸清除率改善趋势。这一信号提示，无创监测的价值可能在于精准识别液体反应性，而非普遍改善预后。

第四板块致力于急诊医学教育体系的实证研究。

针对医学生职业选择影响因素的调查（《Singapore Medical Journal》, 2018）揭示，人格匹配度而非学科知名度是决定急诊职业承诺的核心变量。研究对800名学生的多变量分析显示，完成急诊选修实习者选择该专业的概率提升2.3倍（95% CI 1.6-3.4）。这一发现直接转化为政策建议：早期专业暴露应纳入医学教育核心课程。

03、有想法

构想一旨在实现急性心衰诊断从"群体阈值"到"个体动态概率"的范式转换。

尽管CoDE-HF模型已在国际队列验证，其在亚洲年轻、低合并症人群中的表现仍需外部确认。研究设计包含两个层次：其一，在中国、印度、泰国等中心开展前瞻性验证，纳入5,000例患者，重点观察模型在医保覆盖差异、种族基因多态性背景下的校准漂移；其二，引入sST2、Galectin-3等纤维化标志物与左房容积指数，运用贝叶斯模型平均或随机森林算法，探索非线性交互作用能否提升预测精度。此构想的优势在于延续性与数据可得性，挑战在于多中心协调成本。

构想二试图填补临终关怀质量评估的"实时性"空白。

当前CODE-EM依赖家属回忆，存在两周以上的报告延迟。计划开发基于电子病历结构化数据与非结构化文本的混合监测系统：结构化模块自动提取吗啡等药物剂量调整频率、ICU转入率等硬指标；NLP模块分析医患沟通记录的情感极性与信息充分度。技术实现需与NUS计算机系合作，采用BERT医疗域预训练模型。评价框架采用阶梯楔形集群随机设计，在三家医院的急诊室逐步推广系统，以家属满意度的即时改善与缓和医疗会诊呼叫响应时间的缩短作为主要终点。这一构想具备政策影响力，但技术风险高于传统临床研究。

构想三追求脓毒症液体复苏的"表型驱动"个体化策略。

导师既往工作的阴性结果可能源于异质性稀释效应。新计划分为两个阶段：第一阶段，利用MIMIC-IV等大型数据库，应用因果森林或双机器学习识别液体反应性的预测因子，构建"治疗效应异质性"评分；第二阶段，基于该评分开展富集设计随机试验，仅纳入预测获益人群，以28天无器官支持日为终点。此方法学创新在于整合观察性数据与试验设计，克服传统亚组分析的统计效力不足问题。难点在于因果推断方法的正确应用需要跨学科团队协作。