人工智能在肺血栓栓塞症和肺动脉高压诊疗中的研究进展

作     者：李子涵 丁媛 李小丫 师晓雨 邝土光 杨媛华 龚娟妮 Li Zihan;Ding Yuan;Li Xiaoya;Shi Xiaoyu;Kuang Tuguang;Yang Yuanhua;Gong Juanni

作者机构：首都医科大学北京100069 首都医科大学附属北京朝阳医院呼吸与危重症医学科北京市呼吸疾病研究所北京100020 

出 版 物：《国际呼吸杂志》 (International Journal of Respiration)

年 卷 期：2025年第45卷第1期

页      面：70-75页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 1002[医学-临床医学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 100201[医学-内科学(含：心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(62206187) 

主　　题：肺血栓栓塞症 高血压,肺性 人工智能 深度学习 风险评估 

摘      要：肺血栓栓塞症(PTE)和肺动脉高压(PH)是严重的肺血管疾病,发病率高,前者起病迅速,严重者预后差;后者缺乏特异的症状,易造成漏诊和误诊。人工智能、深度学习技术基于其高效的大数据处理能力,在PTE和PH诊断治疗中有较大潜力。从医学图像(如CT肺动脉造影、超声心动图、心电图)中识别PTE和PH并进行危险分层成为近年来研究热点,同时也在疾病的个性化治疗、新药研发中发挥作用。本文就人工智能在PTE和PH的诊断治疗、风险评估和疾病预测等方面的应用进行阐述,以提高临床医生、人工智能专家对该领域的认识。