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| 基于人工智能的自动肺部超声评分对ARDS患者血管外肺水评估的价值 | |
| 作者姓名： | 范浩浩 姜倩倩 邢文宇 陈建刚 何超 李文放 |
| 作者单位： | 1. 中国人民解放军海军军医大学第二附属医院(上海长征医院)急诊重症医学科;2. 复旦大学信息科学技术学院生物医学工程中心;3. 华东师范大学通信与电子工程学院多维信息处理上海重点实验室 |
| 基金项目： | 上海市“科技创新行动计划”医学创新研究专项项目(21Y11902500)； |
| 摘 要： | 目的 评价基于人工智能(artificial intelligence, AI)的自动肺部超声评分(lung ultrasound score, LUS)对急性呼吸窘迫综合征(ARDS)患者血管外肺水(extravascular hung water, EVLW)评估的价值。方法 选择2019年1月至2022年6月上海长征医院急诊重症监护病房(EICU)符合ARDS诊断标准的28例患者作为研究对象，采用两种肺部超声评分方法：(1)基于两阶段级联深度学习模型评估ARDS的自动LUS(自动组LUS);(2)临床医生评估的LUS(人工组LUS),并采用脉波指示剂连续心排血量监测技术(PiCCO)监测血管外肺水指数(EVLWI),年龄18～80岁，性别不限，在行PiCCO检测前0.5 h内行肺部超声检査，计算LUS,并行动脉血气分析，记录氧合指数(PaO2/FiO2),比较两种LUS方法在不同严重程度ARDS患者诊断中的作用。结果 自动组LUS和人工组LUS与EVLWI高度相关(R2=0.924 vs.R2... |
| 关 键 词： | 人工智能(AI) 自动 肺部超声评分(LUS) B线 血管外肺水指数(EVLWI) 脉波指示剂连续心排血量监测技术(PiCCO) 急性呼吸窘迫综合征(ARDS) |