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。
作者
张雅娜
吴庆武
黄雪琨
杨钦泰
Zhang Yana;Wu Qingwu;Huang Xuekun;Yang Qintai(Department of Otorhinolaryngology Head and Neck Surgery,the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University,Guangzhou 510630,China;Department of Allergy,the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University,Guangzhou 510630,China)
出处
《中华耳鼻咽喉头颈外科杂志》
CSCD
北大核心
2022年第2期222-226,共5页
Chinese Journal of Otorhinolaryngology Head and Neck Surgery
基金
国家自然科学基金(U20A20399,82171114,81870704,81600784)
广东省科学技术厅重点研发项目(2020B0101130015)
中山大学临床医学研究5010计划项目(2019006)
广东省自然科学基金(2021A1515011764)。
