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| 慢性阻塞性肺疾病( chronic obstructive pulmonarydisease,COPD)是一种常见的呼吸系统疾病,以气道持续受限为特征,COPD 患者常有呼吸困难、咳嗽咳痰、胸闷气促等症状[1]。 我国 COPD 患者数量众多,患病率和死亡率均较高,社会经济负担较重[2]。 COPD 的危险因素众多,早期识别、诊断、治疗 COPD 是有益的。机器学习(machine learning,ML)是一门关注计算机如何从数据中学习的科学学科,常应用于病理检测、预后评估等医学领域[3]。 ML 可以支持和帮助日常关键的临床决策,减轻临床医生负担,国内外相关领域研究者利用这一技术手段,将获取的临床数据使用 ML进行分析来支持疾病预测、诊断、评估和治疗。 近年来,越来越多的学者将 ML 方法用于 COPD 的相关研究中,本文就 ML 概念及其在 COPD 研究中的应用进行综述。 |
| 关键词: 慢性阻塞性肺疾病 人工智能 机器学习 |
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| 分类号:R563.3 |
| 基金项目:四川省科技厅课题(编号:2022JDKP0036) |
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