换一批摘要心肺运动试验是一种用于评估心肺功能、运动能力和整体健康状况的综合测试方法.心肺运动试验涉及多种复杂的生理参数时间序列数据,由于多系统生理参数的高关联性、个体差异性(如年龄和身体状况)与缺乏统一解读标准等原因,使得现有心肺运动试验技术临床应用推广困难.机器学习通过对心肺时间序列数据进行特征提取分析,最终实现疾病的诊断、运动状态识别以及各种生理指标的判断等.基于机器学习的心肺运动试验技术可辅助医生诊断,其有效性优于传统解释方法.本文综述了机器学习在心肺运动试验中的应用进展,涵盖疾病识别、生理参数预测、预后评估及通气阈值自动判定等方向,强调模型可解释性在临床中的重要性.针对当前数据异构、模型泛化性差与临床落地难等问题,提出推动数据共享、发展可解释模型与实现远程智能分析,将心肺运动试验从经验解读迈向数据驱动的智能评估新模式.
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关键词
心肺运动试验机器学习时间序列数据多源信息融合cardiopulmonary exercise testing(CPET)machine learningtime series datamulti-modal information fusion
栏目名称
DOI
10.20227/j.cnki.2096-3610.2025.03.003
发布时间
2025-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（62101546）
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