典型文献
人工智能在儿童社区获得性肺炎诊断中的应用及研究进展
文献摘要：
社区获得性肺炎(CAP)是全球5岁以下儿童死亡的首要原因，在欠发达地区，由于医疗资源的匮乏，重症肺炎甚至病死的发生率更高。实际上，CAP若早期正确诊断，合理治疗，其预后总体较好。近年来，人工智能(AI)技术与医学的融合正成为研究的热点，也为CAP的诊断提供了新的思路。现从临床症状、体格检查、影像学检查三方面，对AI在CAP诊断中的应用及研究进展进行综述，分析各种智能辅助诊断算法的优势和局限性。未来，随着AI技术在CAP中的应用进一步拓展，为CAP的诊断、治疗提供创新的方法，能进一步提高CAP诊断效率，降低肺炎的死亡率。
文献关键词：
人工智能;儿童;社区获得性肺炎
中图分类号：
作者姓名：
刘璐;殷勇
作者机构：
国家儿童医学中心，上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心呼吸科，上海 200127
文献出处：
引用格式：
[1]刘璐;殷勇-.人工智能在儿童社区获得性肺炎诊断中的应用及研究进展)[J].中华实用儿科临床杂志,2022(04):318-320
A类：
B类：
儿童社区获得性肺炎,肺炎诊断,应用及研究,CAP,欠发达地区,医疗资源,重症肺炎,正确诊断,理治,体格检查,影像学检查,智能辅助,辅助诊断算法,诊断效率
AB值：
0.233313
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