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作 者:王艳艳 吴华伟(审校)[1] WANG Yanyan;WU Huawei(Department of Radiology,Renji Hospital,Shanghai Jiao Tong University School of Medicine,Shanghai 200127,China)
机构地区:[1]上海交通大学医学院附属仁济医院放射科,上海200127
出 处:《国际医学放射学杂志》2024年第1期48-52,共5页International Journal of Medical Radiology
摘 要:特发性肺纤维化(IPF)是一种可致死的慢性进行性纤维化间质性肺炎。早期诊断并及时开始抗纤维化治疗是延长IPF病人生存时间的关键。人工智能(AI)技术能够从影像数据中自动学习人眼无法识别的特征,在计算机辅助检测(CAD)系统中的应用可以提供决策支持,有助于提高IPF的诊断准确性并预测疾病进展。就AI的相关概念及其在IPF诊断、疾病进展与预后预测以及药物治疗反应评估中的研究现状予以综述。Idiopathic pulmonary fibrosis(IPF)is a lethal chronic progressive fibrotic interstitial pneumonia.Early diagnosis and timely initiation of antifibrotic therapy are key factors in prolonging the survival time of IPF patients.Artificial intelligence(AI)technology is capable of automatically learning features that cannot be recognized by the human eye.The application of AI in computer-aided detection(CAD)systems can provide decision support,which can help improve the diagnostic accuracy and predict disease progression for IPF patients.This paper reviews the concepts related to AI and the current status of its research in diagnosis,disease progression and prognosis prediction,and evaluation of drug therapy response in IPF patients.
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