机器学习在新生儿坏死性小肠结肠炎诊疗中的研究进展

Recent research on machine learning in the diagnosis and treatment of necrotizing enterocolitis in neonates

二维码有效期 120s

摘要新生儿坏死性小肠结肠炎(neonatal necrotizing enterocolitis,NEC)以血便、腹胀、呕吐等为主要表现,是导致新生儿死亡的主要原因之一,早期识别和诊断对该病预后极为重要.机器学习的兴起和发展为早期、快速、准确识别该病提供了可能.该文总结近年来机器学习在NEC应用中的算法,分析算法揭示的高危预测因子,评价机器学习在NEC病因回溯、定义、诊断方面的能力和特点,探讨机器学习在NEC未来应用中的挑战及前景.

作者崔承 ^[1] 陈飞龙 ^[2] 学术成果认领

作者单位重庆医科大学附属儿童医院新生儿科/国家儿童健康与疾病临床医学研究中心/儿童发育疾病研究教育部重点实验室/儿科学重庆市重点实验室,重庆 400014 ^[1] 重庆医科大学附属儿童医院新生儿科/国家儿童健康与疾病临床医学研究中心/儿童发育疾病研究教育部重点实验室/儿科学重庆市重点实验室,重庆 400014;重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆 400065 ^[2]

关键词坏死性小肠结肠炎机器学习分类算法辅助诊断新生儿 Necrotizing enterocolitis Machine learning Classification algorithms Auxiliary diagnosis Neonate

栏目名称综述

DOI 10.7499/j.issn.1008-8830.2302165

发布时间 2023-07-21

基金项目

重庆市自然科学基金 重庆市科卫联合项目