基于人工智能的慢性鼻窦炎内在型诊断助力精准医学

• 作者: 张雅娜 吴庆武 黄雪琨 杨钦泰
• 来源期刊: 中华耳鼻咽喉头颈外科杂志
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 222-226
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn115330-20210806-00528

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。