An interpretable machine learning approach to prognosis of melioidosis pneumonia via computed tomography quantification and clinical data
8.0
来源：
Nature
关键字：
AI radiology
发布时间：
2025-11-28 03:43
摘要：
本研究开发了一种结合CT影像和临床数据的机器学习模型，用于预测肺炭疽患者的病情进展。通过分析100例患者的数据，研究发现CT病变特征与多脏器功能指标密切相关，能够有效预测患者的预后。模型的AUC值达到0.957，显示出其在临床应用中的潜力，尤其是在高发病率的海南省，具有重要的公共卫生意义。
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关键证据
研究显示CT病变特征与多脏器功能指标相关，能够有效预测病情进展。
机器学习模型的AUC值为0.957，显示出其在预后预测中的高效性。
结合CT影像与临床数据的模型显著提高了预后预测的准确性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种结合CT影像和临床数据的机器学习模型，用于预测肺炭疽患者的病情进展。通过分析100例患者的数据，研究发现CT病变特征与多脏器功能指标密切相关，能够有效预测患者的预后。模型的AUC值达到0.957，显示出其在临床应用中的潜力，尤其是在高发病率的海南省，具有重要的公共卫生意义。