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摘要
急性呼吸窘迫综合征(ARDS)是一种常见且严重的呼吸系统疾病，早期准确诊断和预测对于患者的治疗和预后至关重要。影像组学是一种整合多种医学影像数据的新兴技术，结合深度学习可以实现对ARDS早期病变的全面评估。通过对大量患者的影像数据进行分析，可以建立准确的ARDS预测模型，并为临床医生提供更好的治疗决策支持。本文将重点介绍影像组学和深度学习在ARDS早期识别和预测中的优势与挑战，并探讨其在临床实践中的潜在应用价值。通过促进这些新技术在ARDS管理中的应用，希望可以改善患者的预后，提高患者生存率。
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单位浙江大学医学院附属邵逸夫医院
