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基于人工智能的慢性鼻窦炎内在型诊断助力精准医学
文献摘要：
慢性鼻窦炎（CRS）是涉及多种潜在病理生理机制的异质性炎性疾病，这种病理生理的特征被定义为CRS内在型。清晰地定义CRS内在型可以帮助临床医师精准预测哮喘合并症及疾病复发的可能性，并且为生物制剂的选择和手术方式的优化提供个性化的指导策略。近期，随着数字信息化在CRS临床应用的迅猛发展，人工智能特别是基于全玻片图像扫描的深度学习技术在CRS内在型的精确诊断中展露了重要的作用。本文概括了近期有关国人CRS内在型和人工智能在CRS内在型诊断及治疗策略中的相关研究。
文献关键词：
中图分类号：
作者姓名：
张雅娜;吴庆武;黄雪琨;杨钦泰
作者机构：
中山大学附属第三医院耳鼻咽喉头颈外科，广州 510630;中山大学附属第三医院变态反应科，广州 510630
文献出处：
引用格式：
[1]张雅娜;吴庆武;黄雪琨;杨钦泰-.基于人工智能的慢性鼻窦炎内在型诊断助力精准医学)[J].中华耳鼻咽喉头颈外科杂志,2022(02):222-226
A类：
B类：
慢性鼻窦炎,内在型,精准医学,CRS,病理生理机制,炎性疾病,临床医师,精准预测,哮喘,合并症,疾病复发,生物制剂,手术方式,指导策略,数字信息化,玻片,图像扫描,深度学习技术,精确诊断,展露,诊断及治疗,治疗策略
AB值：
0.323999
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