摘要
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。
出版日期
2022年12月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
