人工智能在急性胰腺炎严重程度预测中的研究

发布时间：2024-02-24 17:52

　　研究背景:21世纪是一个信息时代,是以数据为基石的。在这样的时代背景下,人工智能技术得到了充分的发展,活跃于人们生活工作的各个领域。目前人工智能在我国临床诊断、治疗,病原学检测,疾病预后预测及医疗影像等方面应用广泛,为我国的医疗事业做出了巨大贡献。急性胰腺炎(AP)是一种常见又复杂的消化道疾病,重症患者病死率较高。它的发病因素至今尚不十分明确,梗阻、酒精、代谢性疾病等都有可能导致急性胰腺炎的发生。此外,重症急性胰腺炎(SAP)常伴有各种各样的并发症,极大地影响了患者的生存率和生存质量。值得注意的是,约有20%的急性胰腺炎患者会发展成重症,所以能够尽早并准确地评估急性胰腺炎的严重程度显得尤为重要。在临床工作中,已有许多评分系统用于评估急性胰腺炎的严重程度。但这些评分系统仍旧不够快速、简便。我们希望可以借助人工智能中的前沿算法,帮助评估急性胰腺炎患者的状态。目的:本研究拟建立一个低时延标准化的SAP评分系统,希望能在更早期的阶段就进行SAP恶化发展可能性的精确评估,并且对影响SAP发展的各项危重因子给出权重评估,为后续SAP的精准治疗提供可信的依据。方法:(1)患者数据的收集:收集整理我院...

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【学位级别】：硕士

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图1接收者操作特征曲线

浙江大学硕士学位论文正文—实验结果14图1接收者操作特征曲线

本文编号：3909391