Comparison of artificial neural network-predicted PPG and HVPG with measured PPG in decompensated cirrhosis patients
7.0
来源：
Nature
关键字：
AI medical imaging
发布时间：
2025-10-13 23:37
摘要：
本研究比较了人工神经网络（ANN）预测的门静脉压力梯度（PPG）与测量的PPG和肝静脉压力梯度（HVPG）在失代偿性肝硬化患者中的相关性。结果表明，ANN预测的PPG在临床评估中表现出较好的相关性和一致性，尤其在存在肝静脉侧支的情况下，ANN模型提供了非侵入性且可靠的补充工具。这项研究为ANN在肝硬化患者中的应用提供了新的视角，强调了其在临床实践中的潜力。
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关键证据
ANN预测的PPG与测量的PPG之间的相关性为中等（r = 0.437），且一致性较好。
HVPG在失代偿性肝硬化患者中常常低估PPG，ANN预测的PPG提供了更稳定的结果。
该研究为ANN在临床评估中的应用提供了支持，尤其是在HVPG不可靠的情况下。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究比较了人工神经网络（ANN）预测的门静脉压力梯度（PPG）与测量的PPG和肝静脉压力梯度（HVPG）在失代偿性肝硬化患者中的相关性。结果表明，ANN预测的PPG在临床评估中表现出较好的相关性和一致性，尤其在存在肝静脉侧支的情况下，ANN模型提供了非侵入性且可靠的补充工具。这项研究为ANN在肝硬化患者中的应用提供了新的视角，强调了其在临床实践中的潜力。