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)