大数据人工智能时代肝硬化门脉高压症分层管理策略

来源 :中国临床医生杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:soboy1478
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肝硬化门脉高压症是一种严重威胁人民健康的消化系统常见疾病,也是我国最严重的肝脏疾病负担.代偿期肝硬化无明显临床症状,中位生存时间超过12年,全因年死亡率1%~2%.失代偿期肝硬化以门脉高压并发症和肝功能减退为临床特征,常表现为腹水、食管胃静脉曲张破裂出血、肝性脑病、肝肾综合征和肝癌等并发症,年病死率10%~ 20%,5年生存率不足20% [1].根据2017年全球疾病负担研究报告,全球肝硬化相关死亡人数超过132万,约占全球总死亡人数的2.4% [2].在我国,肝硬化的发病率呈现上升的趋势.尽管肝硬化年龄标准化死亡率从1990年(21.0/100000)到2017年(16.5/ 100000)有所下降,但肝硬化导致的绝对死亡人数(2017年占全球死亡人数2.4%,而1990年占1.9%)和伤残调整生命年(disability adjusted of life years,DALY)逐年增加 [2].大多数患者最终死于肝硬化门脉高压症的各类并发症或肝癌 [3].因此,探寻肝硬化进展的危险因素,早期、精准地进行分层管理,对降低肝硬化疾病负担具有重要临床意义.随着人工智能(artificial intelligenc,AI)及医学的不断融合创新,计算机辅助医生的诊疗决策逐步从梦想走进了现实 [4].自2010年以来,基于机器学习(machine learning,ML)的腹部超声、电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)和磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)影像组学,在医学领域的应用取得了重大进展 [5-6].本文围绕AI在肝硬化门脉高压症分层管理的前景进行阐述.
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