机器学习在急性呼吸窘迫综合征中的应用进展

摘要：

急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是一种不能完全由心力衰竭或容量超负荷来解释的双肺浸润和急性低氧血症的临床综合征。ARDS目前尚缺乏特效药物治疗，且病死率较高，其原因可能是ARDS起病快、进展迅速、病因复杂、临床表现和治疗异质性较大。与传统数据分析相比，机器学习算法可以从复杂数据中自动分析获得规律，并通过解释从而辅助临床决策。本文就近年来机器学习在ARDS发病预测、预后分层、临床表型和可解释性领域中取得的研究进展进行简要综述，以期为临床实践提供参考。

关键词：急性呼吸窘迫综合征、新型冠状病毒感染、机器学习、深度学习

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资助基金：上海申康医院发展中心临床科技创新项目SHDC12020122;上海交通大学医学院附属仁济医院临床科研创新培育基金计划项目PYII20-01;Clinical Science and Technology Project of Shanghai Hospital Development CenterSHDC12020122;Renji Hospital Clinical Scientific and Research Innovation Cultivation ProjectPYII20-01

在线出版日期：2023-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：662-664