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回答1
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何清 主任醫師
中山大學孫逸仙紀念醫院
三級甲等
呼吸與危重癥醫學科
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AI醫療助力肺纖維化病早篩具有精準高效的特點，主要通過圖像識別、數據挖掘、風險預測模型、智能診斷系統、遠程監測等方式實現。 1. 圖像識別：AI能夠對肺部影像進行精準分析，快速識別肺纖維化的早期細微特征，如磨玻璃影、網格狀改變等，提高診斷的準確性。 2. 數據挖掘：收集患者的臨床數據、病史、生活習慣等多方面信息，挖掘其中與肺纖維化相關的潛在因素，為早篩提供更多依據。 3. 風險預測模型：基于大量數據建立風險預測模型，評估個體患肺纖維化的風險，提前發現高危人群。 4. 智能診斷系統：開發智能診斷系統，結合影像和數據信息，輔助醫生進行診斷，減少人為誤差。 5. 遠程監測：利用可穿戴設備等進行遠程監測，實時獲取患者的呼吸功能等數據，及時發現異常變化。 AI醫療通過多種方式助力肺纖維化病早篩，提高了早篩的精準度和效率，有助于患者早期發現疾病并及時治療。但AI醫療不能完全替代醫生，仍需與醫生的專業判斷相結合。
2025-03-31 09:04
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什么是特發性肺纖維化? 特發性肺纖維化(idiopathic pulmonary fibrosis，IPF)是一種病因未明的彌漫性肺間質纖維化疾病。由Hamman和Rich首先報道，故又稱Hamman-Rich綜合征，由于本病基礎病變為肺泡炎，1964年Scadding提出致纖維化肺泡炎(fibrosing alveoritis)病名，因病因未明，稱之為隱原性致纖維化肺泡炎(cryptogenic fibrosing alveolitis，CFA)。多見于中老年人，呈亞急性或慢性過程。由于存在免疫異常及家族性發病史，考慮可能為自身免疫性疾病，與遺傳有關。急性型可發熱，但罕見，預后差，平均存活3年左右，65%～75%死于呼吸衰竭和肺部繼發感染。 查看全文»
