人工智能在预测高血压脑出血患者血肿变化中的应用价值：一项前瞻性、观察性真实世界研究

应用卷积神经网络 CNN 深度学习建立急性期 HICH 血肿基于影像组学的病情预判断体系，探索 CNN 在 HICH 急性期病情预判、风险预警领域的可行性。在影像组学的基础上应用遗传算法的深度置信网络模型学习建立模拟真实环境下的 HICH 病情预判、风险预警体系，这套体系包括综合患者基本信息、连续监测的影像、一般生命体征和重要化验指标等重要信息，从而建立模拟真实世界的疾病预警体系，最终可以应用于临床，指导疾病的预判断，达到精准化治疗，改善患者的预后。