换一批摘要女性盆底功能障碍性疾病(pelvic floor dysfunction,PFD)患病率为17.8％～74.07％,严重影响女性的生活质量和心理健康.目前PFD常用筛查手段中,盆腔器官脱垂定量(pelvic organ prolapse quantification,POP-Q)分度法、标准化问卷调查、二维超声及静态MRI仅能评估静态解剖结构,主观性强且缺乏动态功能评估.新兴筛查技术虽各有优势,但也有局限性,如高密度肌电图空间分辨率高、可精准定位肌肉损伤,但设备成本高;三维/四维超声与动态MRI可实现动态功能评估,但成本高、基层普及困难;生物标志物检测(如8-羟基脱氧鸟苷等)可提供分子层面诊断依据,但仍需大量临床样本验证;人工智能预测模型效能良好,尚缺乏多中心标准化验证.PFD筛查正经历从单一技术评估到多模态整合的转变,通过建立多模态整合策略,实施分级筛查路径,制定个体化筛查方案,有望实现PFD的早期发现、精准诊断和早期干预,最终改善患者的生活质量和预后.
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关键词
生物标记人工智能症状评估诊断筛查项目盆底功能障碍性疾病BiomarkersArtificial intelligenceSymptom assessmentDiagnostic screening programsPelvic floor dysfunction
栏目名称
DOI
10.12280/gjszjk.20250632
发布时间
2026-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家卫生健康委科学技术研究所项目（2024H1-315）
广西医疗卫生适宜技术开发与推广应用项目（S2025107）
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