基于深度学习快速识别慢性鼻窦炎伴鼻息肉病理分型的预测模型

根据文献报道和我们的前期研究，因为机器学习辅助病理诊断联合鼻息肉精准治疗具有诸多优势，也符合“精准医学”的潮流，我们提出一种基于深度学习开发一种快速识别慢性鼻窦炎伴鼻息肉病理分型的预测模型，能快速、准确地识别慢性鼻窦炎伴鼻息肉的病理分型，为鼻息肉的临床诊断、治疗和预后分析提供实用的鉴别手段，方便各个等级的医院更好地为患者提供精准的治疗方案，保证了针对 eCRSwNP 的“激素治疗”和 neCRSwNP 的“大环内酯类抗生素治疗”能在大范围内开展，从而改善鼻息肉的治疗效果、降低手术复发率，又可减少伴发疾病的漏诊率，实现治疗效果最大化，还能降低诊疗成本，有效推广到基层医院，实现医疗水平一体化的成效。本研究若能成功研发，对改善鼻息肉患者的疗效、降低复发率提供一种科学且简便的手段，无论是患者还是医师都能得从中获益，对于 eCRSwNP 术后诊断、治疗和预后有重要的指导意义。