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該研究首次將人工智能技術(shù)深度應(yīng)用于結(jié)核性胸腔積液（TPE）的精準(zhǔn)診斷，展示了人工智能在提升診斷準(zhǔn)確性和效率方面的巨大潛力。團(tuán)隊(duì)從海量臨床數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)鍵特征，結(jié)合AI技術(shù)突破傳統(tǒng)瓶頸，讓科研緊跟AI新時(shí)代。該研究不僅為胸膜積液的診斷提供了新思路，也為將人工智能技術(shù)應(yīng)用于臨床診斷提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)，具有廣泛的臨床推廣價(jià)值。

研究團(tuán)隊(duì)利用ChatGPT-4等大型語言模型（LLM），整合超600項(xiàng)臨床特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建了目前已知的全球首個(gè)基于人工智能的TPE診斷模型。研究結(jié)果顯示，該模型的診斷準(zhǔn)確性顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的邏輯回歸模型，同時(shí)相較于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提供了更加便捷、快速且成本低廉的解決方案。這一創(chuàng)新為結(jié)核性胸腔積液的早期識(shí)別提供了全新路徑，具有重要的臨床推廣價(jià)值。

結(jié)核性胸腔積液的確診通常依賴于胸膜活檢等手術(shù)性操作，存在耗時(shí)長(zhǎng)、創(chuàng)傷大、靈敏度低等問題，容易延誤治療。ChatGPT-4診斷模型不僅能大大減少對(duì)手術(shù)性操作的依賴，還能在更短時(shí)間內(nèi)提供高精度的診斷結(jié)果。研究還通過對(duì)比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)（XGBoost、隨機(jī)森林等）與邏輯回歸模型，進(jìn)一步驗(yàn)證了人工智能技術(shù)在診斷中的優(yōu)越性。

研究開發(fā)的Python工具包“tpeai”（https://pypi.org/project/tpeai/）可快速分析胸腔積液生化指標(biāo)（如腺苷脫氨酶ADA）及血常規(guī)數(shù)據(jù)，一鍵生成診斷建議，幫助醫(yī)生快速區(qū)分結(jié)核性胸腔積液與非結(jié)核性胸腔積液，大大提高了臨床診斷效率。

這項(xiàng)研究不僅在國(guó)際醫(yī)學(xué)界引起了廣泛關(guān)注，還為醫(yī)療人工智能的應(yīng)用提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)支持。團(tuán)隊(duì)成員通過深入研究臨床數(shù)據(jù)和人工智能算法的結(jié)合，推動(dòng)了疾病診斷的進(jìn)展，并憑借這一創(chuàng)新成果，榮獲“International Research Awards on Infectious Diseases（國(guó)際傳染病研究獎(jiǎng)）”提名。

該項(xiàng)研究成果是九江學(xué)院附屬醫(yī)院在人工智能與臨床醫(yī)學(xué)交叉領(lǐng)域取得的重要突破，也是科研創(chuàng)新能力的集中體現(xiàn)。未來，九江學(xué)院附屬醫(yī)院將推動(dòng)更多高水平科研成果的產(chǎn)出，為醫(yī)學(xué)進(jìn)步和患者健康貢獻(xiàn)力量。