游戏介绍

《TalesofPassionandPleasurefullversion》🈲🈲 看眼睛可识别肾病

　　广州日报讯 (全媒体记者梁超仪 通讯员邰梦云、唐艳丽)近日，中山大学多学科研究团队牵头研发的一款基于眼底彩照的无创智能肾病诊断系统，通过输入患者的眼底图像，可实现慢性肾脏病早期筛查、无创病理诊断及预后预测，相关研究成果在国际学术期刊《自然-通讯》杂志发表。

　　慢性肾脏病(CKD)因其高患病率、高致残率和高致死率成为全球范围内的重大公共卫生问题。CKD的精准诊断和治疗依赖肾脏穿刺活检这一“金标准”，但肾活检是有创操作，且存在并发症风险等因素，严重制约了其广泛开展。创研无创肾脏病理诊断的新技术具有非常重要的科学价值和临床意义。

　　为了破解这一难题，中山大学中山眼科中心林浩添教授与中山大学附属第一医院肾病科陈崴教授团队牵头，在2021年7月联合国内外多家医院成立“眼肾联盟”，致力于推动基于眼部图像的人工智能技术在肾脏疾病管理中的创新应用。团队前期收集了13144张眼底图像，并建立多模态机器学习模型，研发了基于眼底彩照的无创智能肾病诊断系统。

　　林浩添介绍，该系统通过多中心进行了验证，通过输入患者的眼底图像，基于眼底彩照的无创智能肾病诊断系统可实现CKD早期筛查、无创病理诊断及预后预测三大核心功能，覆盖疾病全流程管理。7月29日，研究成果在国际学术期刊《自然-通讯》杂志在线发表，并获发明专利授权1项，为眼肾疾病共管共治提供新模式。

　　在慢性肾脏病的无创病理诊断方面，当患者在肾内科或综合内科就诊，医生通过向无创智能肾病诊断系统输入患者的眼底图像，并结合患者常规血液与尿液检查结果，即可预测患者患有IgA肾病、原发性膜性肾病等常见病理类型的概率。此外，该系统可同步预测病理肾小球硬化程度大于75%的发生概率。在多中心人机对比测试中，该系统的平均诊断准确率较肾病专科医生高26.89%，表现出显著优势。

　　据介绍，该诊断系统还可预测慢性肾脏病患者在未来5年内发生肾脏病终点事件的风险，这有助于医生制定个性化的随访与管理策略，提前识别高风险人群。

　　目前，该诊断系统已部署在中山大学中山眼科中心眼病智能诊断云平台，正在国内外多个中心临床应用并开展真实世界验证研究。 【编辑:刘阳禾】

游戏特色

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亮点优势

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背景设定

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小编评测

NightsofPassionandPleasure原画质　　“投资到了以后，我们发现资方把钱看得挺‘宝贝’的，并没有按照我们设想的那样起规模。可能是因为资方发现，并不是规模涨两倍，利润就跟着涨两倍。资方发现这个问题后，对预算等各方面卡得就都比较严。”刘文波说。

更新日志

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