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人工智能在脓毒症早期诊断及预测中应用的研究进展
文献摘要：
以机器学习为基础的大数据处理人工智能技术在预测患者病情及辅助临床决策方面显示出巨大潜力，近年来被广泛应用于开发临床决策支持系统。脓毒症是感染引起的宿主反应失调导致的危及生命的器官功能障碍，其早期识别与治疗可以显著改善患者预后。目前评估脓毒症的序贯器官衰竭评分（SOFA）、床旁快速序贯器官衰竭评分（qSOFA）、国家早期预警评分（NEWS）等评分系统，以及炎症指标和新型生物标志物在临床应用中均存在诸多不足，人工智能因能快速处理分析海量重症患者数据而促进了重症医学的发展。本文对人工智能在脓毒症早期诊断及预测中的最新应用进展进行综述，旨在强调人工智能在脓毒症诊断及预测方面的价值和局限性。
文献关键词：
脓毒症;人工智能;大数据;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
魏启美;修光辉
作者机构：
云南大学附属医院（云南省第二人民医院）重症医学科，昆明 650021;大理大学临床医学院，云南大理 671000
文献出处：
引用格式：
[1]魏启美;修光辉-.人工智能在脓毒症早期诊断及预测中应用的研究进展)[J].中华危重病急救医学,2022(11):1218-1221
A类：
B类：
脓毒症,大数据处理,患者病情,巨大潜力,临床决策支持系统,宿主,器官功能障碍,早期识别,前评估,床旁,快速序贯器官衰竭评分,qSOFA,国家早期预警评分,NEWS,评分系统,炎症指标,新型生物标志物,快速处理,处理分析,重症患者,患者数据,重症医学,调人
AB值：
0.27447
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