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人工智能在急性阑尾炎诊断中的研究进展

Research progress of artificial intelligence in the diagnosis of acute appendicitis
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摘要 急性阑尾炎是急腹症常见的疾病之一,但急性阑尾炎早期临床特征多元化且生物学表现无特异性,多需借助影像学技术或有创操作以明确诊断。人工智能作为医学领域的新兴技术,与传统的统计学方法逐渐形成“分庭抗礼”的状态。有研究认为,人工智能算法或许能为急腹症患者进一步明确急性阑尾炎诊断带来一种新可能。 Acute appendicitis is one of the common diseases of acute abdomen,but the early clinical features of acute appendicitis are diversified and the biological manifestations are not specific,so the diagnosis of acute appendicitis usually requires imaging techniques or invasive procedures.As a new technology in the field of medicine,artificial intelligence has gradually formed a"rival"state with the traditional statistical methods.The research suggests that artificial intelligence algorithm may bring a new possibility for the patients with acute abdomen to further identify acute appendicitis diagnosis.
作者 吴燕妮 赵博厚 陶思敏 廖生武 曲泽成 武钢 Wu Yan-ni;Zhao Bo-hou;Tao Si-min;Liao Sheng-wu;Qu Ze-cheng;Wu Gang(Emergency Department,Nanfang Hospital of Southern Medical University,Guangzhou 510515,China)
出处 《中国急救医学》 CAS CSCD 2022年第7期631-634,共4页 Chinese Journal of Critical Care Medicine
基金 广东省科技粤港澳合作项目面上项目(2020A050515014) 广州市科技计划项目(202103000037)。
关键词 人工智能 急性阑尾炎 诊断 机器学习 深度学习 Artificial intelligence Acute appendicitis Diagnosis Machine learning Deep learning
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