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作者：Tracy
急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是一种危及生命的疾病，在重症监护病房（ICU）入院时，发病率和死亡率很高。早期识别患有急性呼吸窘迫综合征的高风险患者，对于及时干预和改善临床结果至关重要。然而，急性呼吸窘迫综合征的复杂病理生理学，使得早期预测具有挑战性。本研究旨在开发一种人工智能（AI）模型，用于自动肺部病变分割和ARDS的早期预测，以促进重症监护病房的及时干预。
年7月26日，上海交通大医院皋源团队在期刊《TheLanceteClinicalMedicine》上发表了题为“Developmentandvalidationofadeeplearning-basedframeworkforautomatedlungCTsegmentationandacuterespiratorydistresssyndromeprediction:amulticentercohortstudy”的研究论文。利用深度学习和超过,个CT切片，本研究开发了一种基于AI的UNETR模型，该模型可用于早期ARDS预测。经过验证，该模型在多个队列中，实现了专家级的准确性。
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