典型文献
胸部影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊断中的应用及展望
文献摘要：
人工智能（AI）在医学领域的应用研究越来越多，影像AI是最受关注的热点之一。鉴于临床表现缺乏特异性、病原检测率低等因素，肺炎的精准诊疗面临巨大挑战。新型冠状病毒肺炎（简称新冠肺炎）疫情暴发以来，胸部影像AI展示了其在新冠肺炎快速识别、病灶定量分析、疾病严重程度及预后评估等方面的价值，但仍存在一些不足，如研究样本量小，模型缺乏多模式评估，肺炎分类欠精细等。本文在此基础上，对影像AI辅助肺炎诊断的今后研究提出一些建议，强调高质量数据集的采集、影像数据标注的标准化、技术创新、算法优化和AI模型的验证，以及重视AI在其他类型肺炎中的研究，期待影像AI为肺炎的临床决策提供更多参考。
文献关键词：
中图分类号：
作者姓名：
李允;刘舒怡;郑劲平
作者机构：
国家呼吸医学中心 国家呼吸系统疾病临床医学研究中心 呼吸疾病国家重点实验室 广州呼吸健康研究院 广州医科大学附属第一医院，广州 510120
文献出处：
引用格式：
[1]李允;刘舒怡;郑劲平-.胸部影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊断中的应用及展望)[J].中华结核和呼吸杂志,2022(12):1255-1260
A类：
B类：
胸部,肺炎诊断,医学领域,病原检测,检测率,精准诊疗,疫情暴发,快速识别,疾病严重程度,预后评估,样本量,多模式评估,调高,质量数据,影像数据,数据标注,算法优化,临床决策,多参考
AB值：
0.327107
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