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随着计算机运算能力的提高, 机器学习和深度学习算法不断发展, 人工智能(AI)逐渐成为人类活动的重要工具, 也为生命科学和医学领域赋予了新的生命力。对于检验医学而言既是机遇, 也是挑战。检验大数据和AI算法结合, 推动了形态学检验能力的提升、检验流程的优化、新知识的发掘和疾病诊断模型的研发, 成为临床疾病预防、诊断和预后预测的便捷、智能的助手。 相似文献
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目的 了解上海西南地区儿童过敏原过敏情况,为该地区儿童过敏性疾病的预防、诊断和治疗提供参考依据。方法 选取2019年12月至2022年8月在该院就诊且疑患过敏的0～6岁1 701例儿童作为研究对象。采用荧光酶免疫法检测血清过敏原总免疫球蛋白E(IgE)和特异性IgE(sIgE)抗体水平。分析血清过敏原sIgE分布情况,比较不同过敏原致敏的相关性。结果 粉尘螨阳性率最高[49.2%(414/841)],其次依次为屋尘螨[48.6%(409/841)]、牛奶[43.5%(366/841)]、鸡蛋白[36.7%(309/841)]和混合真菌[16.4%(138/841)];男童上述过敏原阳性率均高于女童;吸入性过敏原阳性率随年龄增长而升高,食物过敏原致敏大多数发生在婴幼儿早期;吸入性过敏原血清sIgE水平高于食物过敏原。屋尘螨与粉尘螨、蟹和虾均呈正相关(P<0.05)。结论 螨、牛奶、鸡蛋白是上海西南地区儿童的主要过敏原;男童比女童更易过敏;相似属性过敏原之间相关性更强,吸入性过敏原与食物过敏原也有关联。 相似文献
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