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题名人工智能在慢加急性肝衰竭预后预测模型中的研究现状
被引量：2
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作者
姜伟
常秀君
曾帆
兰蕴平
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机构
成都中医药大学医学与生命科学学院
电子科技大学附属医院/四川省人民医院重症医学中心
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出处
《临床肝胆病杂志》
CAS
北大核心
2024年第9期1891-1896,共6页
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基金
四川省科技攻关计划(2023YFS0134)。
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文摘
慢加急性肝衰竭(ACLF)是在慢性肝病基础上出现的急性肝功能恶化,且以肝脏和/或肝外器官衰竭和短期高病死率为主要特征的复杂临床综合征。目前缺乏有效的治疗手段,内科综合治疗下病死率高达50%~90%。开发简单快捷、准确性高的ACLF预后预测模型,能帮助临床医师早期准确判断ACLF患者预后,识别预后不良患者,从而实施早期干预,可在一定程度上改善预后,有助于降低病死率。随着计算机科学的不断发展,数据处理能力愈发强大,人工智能越来越受到重视,在肝脏疾病的诊断、治疗、预后预测等多方面均有应用。本文结合国内外研究现状,对常见的ACLF预后模型和机器学习预后预测模型进行综述,总结最新研究进展,为ACLF预后预测模型未来发展提供新思路。
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关键词
慢加急性肝功能衰竭
人工智能
机器学习
预后
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Keywords
Acute-On-Chronic Liver Failure
Artificial Intelligence
Machine Learning
Prognosis
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分类号
R575.3
[医药卫生—消化系统]
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