基于HRCT和机器学习在支气管哮喘中的应用研究进展

摘要：

支气管哮喘以气道炎症、阻塞和重塑为特征,发病率高,尤其在发展中国家,是全球发病率和社会经济负担最高的疾病之一.虽然对支气管哮喘的预防、早期诊断和合理治疗有广泛的指导方针,但其在精确医学中的价值非常有限.机器学习(ML)技术已经成为挖掘和集成大规模、异构医学数据用于临床实践的有效方法,近年几种ML方法被应用于支气管哮喘.然而,很少有方法对临床实践有重大贡献.高分辨率CT扫描(HRCT)已被证明是一个有价值的工具,其提高了医务人员对支气管哮喘的认识,目前已有研究表明,HRCT在描述支气管哮喘表型以及预测未来支气管哮喘发病率方面发挥着重要作用.本文综述HRCT和ML技术在支气管哮喘中的筛查和诊断、分类和评估、管理和监测以及治疗方面的最新进展.

关键词：支气管哮喘、哮喘表型、高分辨率CT、机器学习

所属期刊栏目：12

分类号：R562.2+5(呼吸系及胸部疾病)

资助基金：广东省广东医科大学附属医院院内资助类临床研究项目LCYJ2020B010

在线出版日期：2022-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：56-59