OCC-WCC 2024｜沈节艳教授：聚焦人工智能和肺动脉高压

作为OCC-WCC 2024肺循环论坛的坛主，上海交通大学医学院附属仁济医院的沈节艳教授于2024年6月29日上午8时，在上海国际会议中心5楼肺循环论坛进行了一场题为“人工智能预测肺动脉高压”的学术演讲。

沈节艳教授是上海交通大学医学院附属仁济医院的知名专家，她的演讲旨在探讨人工智能在肺高血压（PH）无创诊断中的应用。作为新兴的研究领域，人工智能在心血管健康方面的作用越来越重要。

演讲伊始，沈节艳教授简要介绍了人工智能的起源和在医疗领域的广泛应用。随后，她重点介绍了肺高血压的诊断现状。右心导管检查作为PH诊断的金标准，但有创性使其并非理想的无创诊断方法。因此，如何应用人工智能助力PH的无创诊断成为一个重要的课题。

根据现有研究，人工智能结合心脏超声、心脏MRI、胸部X线、心电图、肺动脉CTA、心脏CT、电子病历资料和蛋白组学数据等多种影像和临床数据，对肺动脉高压的无创诊断提供了有力的支持。然而，目前尚缺乏利用人工智能结合肺血管CT进行肺动脉高压诊断的研究。

为此，沈节艳教授领导的团队致力于开发一种基于CT肺血管纹理的肺动脉高压人工智能诊断模型，并进行了多中心研究，以探讨基于人工智能影像组学作为PH分类的效能和可行性。多中心研究结果表明，基于胸部CT的逻辑回归联合模型具有较高的灵敏度和特异度，说明人工智能影像组学可作为一种非侵入性的定量方法，辅助常规成像方式进行临床决策。联合逻辑回归人工智能模型计算的分数能够预测肺动脉高压患者的患病概率，并且能够区分肺动脉高压中的第一大类亚型，为患者的风险评估提供了重要信息。

沈节艳教授提供了关于人工智能预测肺动脉高压的最新进展。同时，这也为医学界提供了一个机会，讨论如何更好地利用人工智能技术改善心血管疾病的诊断和治疗。我们相信沈节艳教授的研究将为人工智能在肺动脉高压无创诊断领域的发展带来新的突破和创新。

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