人工智能在肺栓塞早期诊断与危险分层中的应用研究进展

undefined

摘要:

人工智能（AI）技术在肺栓塞（PE）诊疗领域取得显著进展，通过深度学习算法显著提高了CT肺动脉造影（CTPA）的检测灵敏度，缩短了报告周转时间，优化了临床决策流程。本文系统综述了AI在PE检测与危险分层中的最新应用进展，包括基于计算机视觉的自动检测算法、多模态数据融合的预后预测模型、以及临床决策支持系统的构建；在危险分层方面，机器学习模型通过整合临床指标、影像组学特征和生物标志物，显著提升了病死率预测的准确性。AI技术正在推动PE诊疗范式的根本性转变，从一个被动的诊断工具，演进为一个驱动精准医疗、集成早期预警、动态分层和个性化治疗决策的智能核心。

Abstract:

undefined