呼吸道感染影像組學(xué)：病原體快速分型演講人01呼吸道感染影像組學(xué)：病原體快速分型02引言：呼吸道感染病原體分型的臨床需求與技術(shù)瓶頸03影像組學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)：從影像數(shù)據(jù)到特征挖掘04影像組學(xué)在呼吸道感染病原體分型中的應(yīng)用實(shí)踐05技術(shù)挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略06未來(lái)展望：從影像組學(xué)到多組學(xué)融合與智能診療一體化07總結(jié)：影像組學(xué)引領(lǐng)呼吸道感染病原體分進(jìn)入精準(zhǔn)化新紀(jì)元目錄01呼吸道感染影像組學(xué)：病原體快速分型02引言：呼吸道感染病原體分型的臨床需求與技術(shù)瓶頸引言：呼吸道感染病原體分型的臨床需求與技術(shù)瓶頸呼吸道感染是全球范圍內(nèi)最常見(jiàn)的感染性疾病之一，其病原體種類(lèi)繁雜，包括細(xì)菌（如肺炎鏈球菌、金黃色葡萄球菌）、病毒（如流感病毒、呼吸道合胞病毒、新冠病毒）、非典型病原體（如肺炎支原體、衣原體）及真菌等。不同病原體的治療方案差異顯著：細(xì)菌感染需盡早啟用抗菌藥物，病毒感染以抗病毒或?qū)ΠY支持為主，而真菌感染則需要針對(duì)性抗真菌治療。因此，快速、準(zhǔn)確地鑒定病原體類(lèi)型是臨床制定精準(zhǔn)治療方案、改善患者預(yù)后、減少抗菌藥物濫用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)病原體檢測(cè)方法存在諸多局限：病原學(xué)培養(yǎng)（如痰培養(yǎng)、血培養(yǎng)）耗時(shí)較長(zhǎng)（通常需24-72小時(shí)），且陽(yáng)性率受標(biāo)本采集質(zhì)量、前期抗菌藥物使用等因素影響；分子生物學(xué)檢測(cè)（如PCR、宏基因組測(cè)序）雖能縮短檢測(cè)時(shí)間（部分項(xiàng)目可在2-6小時(shí)內(nèi)完成），但對(duì)實(shí)驗(yàn)室條件和操作技術(shù)要求較高，且難以普及基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)；血清學(xué)檢測(cè)（如抗體檢測(cè)）因窗口期限制，不適用于早期診斷。此外，部分患者因病情危重?zé)o法獲取合格標(biāo)本，進(jìn)一步增加了病原體鑒別的難度。引言：呼吸道感染病原體分型的臨床需求與技術(shù)瓶頸影像學(xué)檢查（如胸部X線、CT）是呼吸道感染的常規(guī)評(píng)估手段，不同病原體感染常表現(xiàn)出特征性影像學(xué)改變。例如，細(xì)菌性肺炎常表現(xiàn)為肺段或肺葉實(shí)變、空氣支氣管征；病毒性肺炎則以磨玻璃影、小葉間隔增厚為主；真菌感染可出現(xiàn)暈征、空氣新月征等。然而，這些影像學(xué)特征存在“異病同影”和“同病異影”現(xiàn)象，且受閱片醫(yī)師主觀經(jīng)驗(yàn)影響較大，難以實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、定量化的病原體分型。在此背景下，影像組學(xué)（Radiomics）作為一門(mén)新興交叉學(xué)科，通過(guò)高通量提取醫(yī)學(xué)影像中的深層特征，結(jié)合人工智能算法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，為呼吸道感染病原體的快速無(wú)創(chuàng)分型提供了全新思路。作為一名深耕影像診斷與人工智能融合領(lǐng)域多年的臨床研究者，我深刻體會(huì)到影像組學(xué)技術(shù)在破解呼吸道感染病原體鑒別難題中的潛力——它不僅能夠挖掘人眼無(wú)法識(shí)別的影像表型特征，更有望將傳統(tǒng)的“經(jīng)驗(yàn)醫(yī)學(xué)”升級(jí)為“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”，讓患者在最短時(shí)間內(nèi)獲得針對(duì)性治療。03影像組學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)：從影像數(shù)據(jù)到特征挖掘影像組學(xué)的核心概念與技術(shù)流程影像組學(xué)的核心在于將傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)影像（如CT、MRI、PET-CT等）轉(zhuǎn)化為可分析的、高維的定量特征，通過(guò)挖掘這些特征與臨床表型、基因型、病理結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)疾病的診斷、分型、預(yù)后預(yù)測(cè)等。其技術(shù)流程主要包括以下幾個(gè)關(guān)鍵步驟：影像組學(xué)的核心概念與技術(shù)流程影像數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理影像數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響后續(xù)特征提取的可靠性。對(duì)于呼吸道感染，胸部CT是最常用的影像學(xué)檢查，其高分辨率能清晰顯示肺部細(xì)微病變。在數(shù)據(jù)采集階段，需嚴(yán)格控制掃描參數(shù)（如管電壓、管電流、層厚、重建算法等），以減少設(shè)備差異和偽影對(duì)結(jié)果的影響。預(yù)處理是消除非病理因素干擾的關(guān)鍵步驟，通常包括：-圖像分割：手動(dòng)或自動(dòng)勾畫(huà)感興趣區(qū)（ROI），即肺部病灶區(qū)域。傳統(tǒng)手動(dòng)分割依賴醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)，耗時(shí)且重復(fù)性差；近年來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)分割算法（如U-Net、nnU-Net）顯著提高了分割效率和準(zhǔn)確性，但仍需人工校驗(yàn)以避免誤差。-圖像標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)不同設(shè)備、不同掃描參數(shù)獲取的影像進(jìn)行灰度歸一化，消除信號(hào)強(qiáng)度差異。例如，將CT值統(tǒng)一為HU（HounsfieldUnit）范圍，確保不同中心數(shù)據(jù)可比性。影像組學(xué)的核心概念與技術(shù)流程影像數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理-圖像濾波：通過(guò)高斯濾波、中值濾波等方法抑制噪聲，同時(shí)保留病灶邊緣和內(nèi)部結(jié)構(gòu)信息，避免噪聲干擾特征提取。影像組學(xué)的核心概念與技術(shù)流程影像特征提取特征提取是影像組學(xué)的核心環(huán)節(jié)，旨在從預(yù)處理后的影像中挖掘出定量化的表型特征。根據(jù)特征性質(zhì)的不同，可分為三大類(lèi)：-形狀特征：描述病灶的幾何形態(tài)，如體積、表面積、球形度、致密度等。例如，真菌性肺曲霉菌病的“暈征”在形狀特征上可能表現(xiàn)為邊緣不規(guī)則、分葉征明顯。-一階統(tǒng)計(jì)特征：基于像素/體素灰度值的統(tǒng)計(jì)分布，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等。例如，細(xì)菌性肺炎的實(shí)變區(qū)域因肺泡內(nèi)充滿膿液，CT值通常較高（均值40-60HU），而病毒性肺炎的磨玻璃影以低密度為主（均值-300-600HU）。-高階紋理特征：通過(guò)灰度共生矩陣（GLCM）、灰度游程矩陣（GLRLM）、灰度區(qū)域大小矩陣（GLSZM）等算法提取，反映病灶內(nèi)部灰度分布的空間關(guān)系。例如，“紋理不均勻性”是病毒性肺炎的典型特征之一，其GLCM對(duì)比度值通常較高；而細(xì)菌性肺炎的“空氣支氣管征”在灰度游程矩陣上可能表現(xiàn)為長(zhǎng)游程emphasis值升高。影像組學(xué)的核心概念與技術(shù)流程特征篩選與模型構(gòu)建1高通量特征提取會(huì)產(chǎn)生數(shù)千維數(shù)據(jù)，其中包含大量冗余或無(wú)關(guān)信息（“維度災(zāi)難”），因此需通過(guò)特征篩選降低數(shù)據(jù)維度。常用方法包括：2-統(tǒng)計(jì)學(xué)篩選：如方差分析（ANOVA）、最小絕對(duì)收縮選擇算子（LASSO），剔除與病原體類(lèi)型無(wú)顯著相關(guān)的特征。3-機(jī)器學(xué)習(xí)篩選：基于隨機(jī)森林、XGBoost等算法的特征重要性排序，保留對(duì)模型貢獻(xiàn)度高的特征。4特征篩選后，需構(gòu)建預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)病原體分型。常用算法包括：5-傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)：如邏輯回歸（LR）、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF），適用于小樣本數(shù)據(jù)，可解釋性較強(qiáng)。6-深度學(xué)習(xí)：如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），可直接從原始影像中學(xué)習(xí)特征，無(wú)需手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取算法，但對(duì)樣本量要求較高。影像組學(xué)的核心概念與技術(shù)流程模型驗(yàn)證與臨床轉(zhuǎn)化模型的泛化能力是臨床應(yīng)用的關(guān)鍵。需通過(guò)內(nèi)部驗(yàn)證（如交叉驗(yàn)證）和外部驗(yàn)證（獨(dú)立隊(duì)列驗(yàn)證）評(píng)估模型的性能指標(biāo)，包括準(zhǔn)確率、靈敏度、特異度、AUC值（受試者工作特征曲線下面積）等。此外，還需構(gòu)建列線圖（Nomogram）等臨床決策工具，將影像組學(xué)評(píng)分與臨床指標(biāo)（如年齡、癥狀、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果）結(jié)合，提升模型的臨床實(shí)用性。影像組學(xué)在呼吸道感染中的技術(shù)優(yōu)勢(shì)與傳統(tǒng)病原體檢測(cè)方法相比，影像組學(xué)技術(shù)在呼吸道感染病原體快速分型中具有以下獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：1.快速無(wú)創(chuàng)：僅需患者胸部CT影像，無(wú)需額外采集標(biāo)本，可在影像檢查后1-2小時(shí)內(nèi)完成分析，適用于危重患者或無(wú)法獲取合格標(biāo)本的情況。2.定量客觀：通過(guò)算法提取特征，避免人眼判讀的主觀差異，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估。例如，不同醫(yī)師對(duì)“磨玻璃影”的定性判斷可能存在分歧，但影像組學(xué)可通過(guò)紋理特征定量描述其密度分布和均勻性。3.多維度信息挖掘：不僅關(guān)注病灶的宏觀形態(tài)，還能提取微觀紋理特征，反映病灶內(nèi)部的病理生理變化（如炎癥浸潤(rùn)程度、壞死組織比例），為病原體鑒別提供更豐富的表型信息。影像組學(xué)在呼吸道感染中的技術(shù)優(yōu)勢(shì)4.動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)潛力：通過(guò)治療前后影像組學(xué)特征的對(duì)比，可評(píng)估治療效果（如細(xì)菌性肺炎患者經(jīng)抗感染治療后，實(shí)變區(qū)域的紋理均勻性可能改善），指導(dǎo)臨床調(diào)整治療方案。04影像組學(xué)在呼吸道感染病原體分型中的應(yīng)用實(shí)踐細(xì)菌性與非細(xì)菌性感染的鑒別細(xì)菌性肺炎與非細(xì)菌性肺炎（病毒性、非典型病原體等）的治療方案截然不同，快速鑒別對(duì)臨床至關(guān)重要。研究表明，基于CT影像組學(xué)的模型可有效區(qū)分兩類(lèi)感染：-特征選擇：細(xì)菌性肺炎的影像組學(xué)特征多與“實(shí)變”和“壞死”相關(guān)，如一階統(tǒng)計(jì)特征中的CT值均值、偏度（反映CT值分布的對(duì)稱性），以及紋理特征中的GLCM對(duì)比度（反映灰度變化劇烈程度）。例如，一項(xiàng)納入300例肺炎患者的研究發(fā)現(xiàn)，細(xì)菌性肺炎的CT值均值顯著高于非細(xì)菌性肺炎（48.2±12.6HUvs.-320.5±85.3HU，P<0.001），且GLCM對(duì)比度值升高（2.8±0.7vs.1.5±0.4，P<0.001）。細(xì)菌性與非細(xì)菌性感染的鑒別-模型性能：多項(xiàng)研究顯示，基于影像組學(xué)的模型在鑒別細(xì)菌性與非細(xì)菌性肺炎中AUC可達(dá)0.85-0.92，優(yōu)于單純依靠臨床指標(biāo)（如CURB-65評(píng)分）或影像學(xué)特征（如實(shí)變范圍）。例如，Zhang等構(gòu)建的基于CT紋理分析的RF模型，在內(nèi)部驗(yàn)證集AUC為0.89，外部驗(yàn)證集AUC為0.86，靈敏度82%，特異度85%。病毒性肺炎的亞型分型不同病毒性肺炎（如流感病毒、呼吸道合胞病毒、新冠病毒）的臨床特點(diǎn)和治療策略存在差異，影像組學(xué)可助力病毒亞型的精準(zhǔn)識(shí)別：-流感病毒肺炎：典型表現(xiàn)為雙肺磨玻璃影伴小葉間隔增厚，部分患者出現(xiàn)“鋪路石征”。影像組學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，其紋理特征中“長(zhǎng)游程低灰度emphasis”（GLRLM）值顯著升高，反映肺泡滲出液沿肺泡間隔分布的特點(diǎn)。一項(xiàng)針對(duì)甲型H1N1流感肺炎的研究顯示，基于此特征的模型鑒別流感病毒與其他病毒性肺炎的AUC達(dá)0.88。-新冠病毒肺炎（COVID-19）：影像學(xué)表現(xiàn)多樣，包括磨玻璃影、實(shí)變、纖維化等，且不同病程階段特征不同。影像組學(xué)可通過(guò)動(dòng)態(tài)特征分析區(qū)分輕型和重型患者：重型患者的“紋理不均勻性”（GLCM熵值）顯著高于輕型，且“球形度”（形狀特征）較低（病灶形態(tài)不規(guī)則）。例如，Li等構(gòu)建的基于CT影像組學(xué)的深度學(xué)習(xí)模型，可預(yù)測(cè)COVID-19患者病情進(jìn)展（AUC=0.91），為早期干預(yù)提供依據(jù)。病毒性肺炎的亞型分型-呼吸道合胞病毒（RSV）肺炎：多見(jiàn)于兒童和老年人，影像學(xué)表現(xiàn)為雙肺彌漫性小葉中心結(jié)節(jié)和磨玻璃影。其影像組學(xué)特征中“小區(qū)域高灰度emphasis”（GLSZM）值較高，反映細(xì)支氣管周?chē)难装Y滲出。一項(xiàng)兒科研究顯示，該特征鑒別RSV與腺病毒肺炎的準(zhǔn)確率達(dá)83%。非典型病原體感染的識(shí)別肺炎支原體、肺炎衣原體等非典型病原體感染缺乏特異性臨床表現(xiàn)，影像學(xué)表現(xiàn)多樣（如支氣管肺炎、間質(zhì)性肺炎、大葉性肺炎等），影像組學(xué)可輔助鑒別：-肺炎支原體肺炎（MPP）：典型影像學(xué)為支氣管血管束增厚、小葉間隔增厚，部分患者出現(xiàn)“支氣管壁增厚伴周?chē)ゲＡв啊?。影像組學(xué)特征中“方向性”（GLCM方向差分矩）值較低，反映病灶紋理無(wú)明確方向性；而細(xì)菌性肺炎的“方向性”值較高（與肺泡實(shí)變沿肺葉分布有關(guān)）。一項(xiàng)納入200例MPP患者的研究顯示，基于此特征的模型鑒別MPP與細(xì)菌性肺炎的AUC為0.87。-肺曲霉菌?。好庖叩拖禄颊叱Ｒ?jiàn)，典型影像學(xué)為“暈征”（結(jié)節(jié)周?chē)ゲＡв埃┗颉翱諝庑略抡鳌薄Ｓ跋窠M學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，“暈征”區(qū)域的紋理對(duì)比度（GLCM）顯著高于實(shí)變區(qū)域，且“形狀不規(guī)則性”（分形維數(shù)）較高。一項(xiàng)針對(duì)造血干細(xì)胞移植患者的研究顯示，影像組模型診斷肺曲霉菌病的靈敏度達(dá)89%，特異度82%?；旌细腥镜臋z測(cè)臨床上，呼吸道感染常存在混合感染（如細(xì)菌+病毒、真菌+病毒），傳統(tǒng)方法易漏診，影像組學(xué)可通過(guò)多特征融合提高檢出率：01-特征融合策略：將單一病原體的特征組合，構(gòu)建“多標(biāo)簽分類(lèi)模型”。例如，細(xì)菌-病毒混合感染的影像組學(xué)特征可能同時(shí)包含細(xì)菌性肺炎的高CT值均值和病毒性肺炎的高紋理熵值。02-臨床應(yīng)用案例：一項(xiàng)納入150例混合感染患者的研究顯示，基于多特征融合的深度學(xué)習(xí)模型對(duì)混合感染的檢出率（78%）顯著高于傳統(tǒng)PCR（62%），且可識(shí)別出3種及以上病原體混合感染的特殊模式。0305技術(shù)挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略技術(shù)挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略盡管影像組學(xué)在呼吸道感染病原體分型中展現(xiàn)出巨大潛力，但其臨床轉(zhuǎn)化仍面臨諸多挑戰(zhàn)，需通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和多學(xué)科協(xié)作解決：數(shù)據(jù)異質(zhì)性與標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)的CT掃描參數(shù)（層厚、重建算法）、圖像后處理方法（窗寬窗位設(shè)置）、ROI分割標(biāo)準(zhǔn)（手動(dòng)/自動(dòng)、不同醫(yī)師間差異）均會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)異質(zhì)性，影響模型泛化能力。-應(yīng)對(duì)策略：1.建立影像采集標(biāo)準(zhǔn)化流程：制定統(tǒng)一的胸部CT掃描協(xié)議（如層厚≤1.5mm、重建算法采用高分辨率算法），減少設(shè)備差異。2.開(kāi)發(fā)自動(dòng)化預(yù)處理工具：基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割和標(biāo)準(zhǔn)化算法（如自適應(yīng)直方圖均衡化），降低人工干預(yù)和主觀誤差。3.構(gòu)建多中心數(shù)據(jù)庫(kù)：聯(lián)合多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)共享數(shù)據(jù)，通過(guò)大規(guī)模、多樣化樣本訓(xùn)練模型，提升魯棒性。例如，全球COVID-19影像組學(xué)聯(lián)盟（GCRC）已整合超10萬(wàn)例胸部CT數(shù)據(jù)，為病毒性肺炎研究提供支撐。模型可解釋性不足深度學(xué)習(xí)模型（如CNN）常被視為“黑箱”，其決策過(guò)程難以解釋，臨床醫(yī)師對(duì)模型的信任度較低。-應(yīng)對(duì)策略：1.引入可解釋AI（XAI）技術(shù)：如類(lèi)激活映射（CAM）、SHAP值（SHapleyAdditiveexPlanations），可視化模型關(guān)注的病灶區(qū)域和關(guān)鍵特征。例如，通過(guò)CAM可展示模型在判斷細(xì)菌性肺炎時(shí)主要關(guān)注實(shí)變區(qū)域而非磨玻璃影。2.結(jié)合臨床知識(shí)構(gòu)建特征：將影像組學(xué)特征與已知的病理生理機(jī)制（如炎癥反應(yīng)、組織壞死）關(guān)聯(lián)，賦予特征生物學(xué)意義。例如，將“紋理對(duì)比度”與“肺泡滲出液中的細(xì)胞密度”建立聯(lián)系，提升模型可解釋性。樣本量不足與類(lèi)別不平衡呼吸道感染中，某些病原體（如肺曲霉菌?。┑牟±龜?shù)較少，導(dǎo)致模型訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)“類(lèi)別不平衡”，少數(shù)類(lèi)樣本識(shí)別率低。-應(yīng)對(duì)策略：1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)對(duì)影像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、噪聲添加等操作，擴(kuò)充樣本量；生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可生成逼真的合成影像，進(jìn)一步緩解樣本不足問(wèn)題。2.遷移學(xué)習(xí)：利用大規(guī)模公開(kāi)數(shù)據(jù)集（如LIDC-IDRI肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)庫(kù)）預(yù)訓(xùn)練模型，再針對(duì)呼吸道感染數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。3.類(lèi)別權(quán)重調(diào)整：在模型訓(xùn)練中賦予少數(shù)類(lèi)樣本更高權(quán)重，或采用過(guò)采樣（SMOTE算法）、欠采樣等方法平衡數(shù)據(jù)分布。臨床落地與整合障礙影像組學(xué)模型需與醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）、影像歸檔和通信系統(tǒng)（PACS）整合，才能實(shí)現(xiàn)臨床workflow的無(wú)縫銜接。目前，多數(shù)模型仍停留在科研階段，缺乏成熟的臨床應(yīng)用產(chǎn)品。-應(yīng)對(duì)策略：1.開(kāi)發(fā)輕量化部署工具：將模型封裝為可嵌入PACS系統(tǒng)的插件，實(shí)現(xiàn)影像檢查后自動(dòng)分析、結(jié)果實(shí)時(shí)推送。2.加強(qiáng)多學(xué)科協(xié)作：臨床醫(yī)師、影像科醫(yī)師、數(shù)據(jù)科學(xué)家共同參與模型設(shè)計(jì)和驗(yàn)證，確保模型符合臨床需求。例如，臨床醫(yī)師可明確“重癥患者病原體分型的優(yōu)先級(jí)”，指導(dǎo)算法優(yōu)化方向。06未來(lái)展望：從影像組學(xué)到多組學(xué)融合與智能診療一體化多模態(tài)影像融合單一影像模態(tài)（如CT）提供的信息有限，未來(lái)可通過(guò)融合多模態(tài)影像（如CT+PET、CT+MRI）提升病原體分型的準(zhǔn)確性。例如，PET-CT可通過(guò)代謝參數(shù)（如SUV值）反映病灶的活性，與CT的形態(tài)、紋理特征結(jié)合，可更精準(zhǔn)地區(qū)分感染與腫瘤、活動(dòng)性感染與陳舊性病灶。多組學(xué)數(shù)據(jù)整合影像組學(xué)反映的是病灶的“表型特征”，而基因組學(xué)、蛋白組學(xué)、代謝組學(xué)等可提供“分子特征”。未來(lái)，通過(guò)整合“影像-臨床-分子”多組學(xué)數(shù)據(jù)，構(gòu)建更全面的預(yù)測(cè)模型，可實(shí)現(xiàn)病原體分型、耐藥基因檢測(cè)、預(yù)后預(yù)測(cè)的一體化。例如，結(jié)合影像組學(xué)特征和痰液的宏基因組測(cè)序數(shù)據(jù)，可快速鑒定病原體并檢測(cè)耐藥基因，指導(dǎo)精準(zhǔn)抗菌藥物選擇。人工智能輔助的精準(zhǔn)診療閉環(huán)隨著5G、邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，影像組學(xué)模型有望實(shí)現(xiàn)“床旁快速分析”。例如，便攜式CT設(shè)備采集影像后，通過(guò)云端AI算法實(shí)時(shí)輸出病原體分型結(jié)果，并結(jié)合患者臨床信息自動(dòng)生成治療方案建議，