Klaus Gottlieb

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溃疡性结肠炎

机器学习算法预测溃疡性结肠炎严重程度

溃疡性结肠炎（UC）的内镜疾病活动评分在临床应用中具有重要意义，这在临床试验中是必需的，但因为临床试验中需要人类中心阅读者（CR）参与，所以其费用较高且较缓慢。机器学习算法（MLA）使该过程自动化，改善临床护理并促进临床研究。最新发表在Gastroenterology的研究建立一种MLA，用以阅读UC患者全长内窥镜视频（FLEV），并给出内窥镜Mayo评分（eMS）和UC内窥镜严重程度指数（UCEIS）评分。该MLA模型性能优越，可从全长内窥镜视频中预测UC的严重程度。

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